Analisi delle serie temporali

L'analisi delle serie temporali è un metodo statistico utilizzato per analizzare una sequenza di punti di dati raccolti in un periodo di tempo. Questo tipo di dati, noti come serie temporali, è ordinato cronologicamente e consente agli analisti e ai modelli di apprendimento automatico (ML) di identificare modelli temporali, tendenze, stagionalità e altre strutture basate sul tempo. L'obiettivo principale è spesso quello di comprendere le cause sottostanti a questi modelli o di effettuare previsioni, ovvero il processo di modellazione predittiva per stimare i valori futuri. È una pietra miliare di molti campi, tra cui l'economia, la finanza e la meteorologia.

Applicazioni AI/ML nel mondo reale

L'analisi delle serie temporali è fondamentale per costruire sistemi intelligenti in grado di anticipare eventi futuri sulla base di dati storici.

1. Previsione dei mercati finanziari: Una delle applicazioni più comuni è quella in campo finanziario, dove gli analisti prevedono i prezzi delle azioni, i rendimenti delle attività e la volatilità del mercato. I modelli analizzano i dati storici dei prezzi da fonti come la Borsa di New York per identificare tendenze e modelli ciclici che possono informare le strategie di trading. Questi modelli possono spaziare dai metodi statistici tradizionali alle architetture avanzate di deep learning.
2. Previsione della domanda nella vendita al dettaglio: Le aziende sfruttano l'analisi delle serie temporali per la previsione della domanda e per ottimizzare le scorte. Analizzando i dati storici delle vendite, i rivenditori possono prevedere i picchi stagionali (come gli acquisti per le festività) e le tendenze settimanali, assicurandosi di avere la giusta quantità di scorte al momento giusto. Si tratta di una componente fondamentale per la creazione di soluzioni efficaci di intelligenza artificiale nel settore della vendita al dettaglio.
3. Scienze del tempo e del clima: I meteorologi utilizzano modelli di serie temporali per prevedere le condizioni meteorologiche analizzando i dati storici su temperatura, umidità e velocità del vento. Organizzazioni come l'Organizzazione Meteorologica Mondiale si affidano a queste previsioni per la sicurezza pubblica e la pianificazione. Allo stesso modo, i climatologi analizzano i dati climatici a lungo termine per modellare i cambiamenti ambientali e rilevare le anomalie.
4. Monitoraggio dell'assistenza sanitaria: Nell'IA in ambito sanitario, l'analisi delle serie temporali viene utilizzata per monitorare i segni vitali dei pazienti, come la frequenza cardiaca e la pressione sanguigna, da sensori indossabili. L'analisi di questi dati in tempo reale può contribuire alla diagnosi precoce di problemi di salute, come ad esempio prevedere l'insorgere di un evento cardiaco analizzando i dati del segnale ECG.

Tecniche di analisi delle serie temporali

Per modellare i dati delle serie temporali si utilizzano diversi metodi, dai classici approcci statistici alle complesse reti neurali.

• Modelli statistici: Questi metodi tradizionali sono spesso utilizzati come base e sono efficaci per i set di dati più semplici.
  • Modelli ARIMA: I modelli di media mobile autoregressiva integrata catturano le informazioni dai valori passati e dagli errori di previsione della serie.
  • Smoothing esponenziale: questo metodo attribuisce un peso esponenzialmente decrescente alle osservazioni più vecchie, rendendolo adatto a dati senza una chiara tendenza o stagionalità.
• Modelli di apprendimento automatico: Per i modelli più complessi e non lineari, si preferiscono i modelli ML.
  • Reti neurali ricorrenti (RNN): Architetture come la Long Short-Term Memory (LSTM) sono progettate per gestire dati sequenziali, il che le rende adatte alle serie temporali.
  • Modelli di trasformatori: Originario dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il meccanismo di attenzione dei trasformatori è molto efficace per identificare le dipendenze a lungo raggio nei dati delle serie temporali.

Distinzione dai compiti di visione artificiale

Mentre l'analisi delle serie temporali si concentra su sequenze di punti di dati numerici o categorici nel tempo, la visione artificiale (CV) si occupa di interpretare le informazioni visive di immagini o video. Compiti come il rilevamento degli oggetti o la segmentazione delle immagini, spesso eseguiti da modelli come Ultralytics YOLO, analizzano principalmente il contenuto spaziale all'interno di singoli fotogrammi o mettono in relazione gli oggetti tra i fotogrammi(object tracking).

Sebbene l'analisi video coinvolga intrinsecamente una dimensione temporale (una sequenza di fotogrammi), le tecniche utilizzate spesso differiscono dai metodi tradizionali delle serie temporali. L'analisi video può impiegare modelli spazio-temporali (come le CNN 3D o i Vision Transformer) che considerano sia le caratteristiche spaziali sia i loro cambiamenti nel tempo. Tuttavia, un sistema CV può generare dati di serie temporali. Ad esempio, un sistema per il conteggio degli oggetti in un flusso video può produrre una serie temporale del numero di persone che attraversano un'area al minuto. Questo risultato può essere analizzato con tecniche standard di serie temporali per l'analisi delle tendenze o il rilevamento di anomalie.

Strumenti e risorse

Lo sviluppo e l'implementazione di modelli di serie temporali richiede diversi strumenti. Oltre alle librerie di ML come PyTorch e TensorFlow, strumenti specializzati come la libreria Prophet di Meta offrono funzionalità di previsione di facile utilizzo. La gestione del ciclo di vita di questi modelli, dall'addestramento su benchmark o set di dati personalizzati (come quelli presenti nella Time Series Data Library) alla valutazione e alla distribuzione del modello, spesso coinvolge i principi delle Machine Learning Operations (MLOps) e piattaforme come Ultralytics HUB. Per quanto riguarda le risorse di apprendimento, testi come "Forecasting: Principles and Practice" forniscono una guida completa e piattaforme come Kaggle ospitano gare di serie temporali per fare esperienza pratica.