時系列分析

時系列分析は、一定期間にわたって収集されたデータポイントのシーケンスを分析するために使用される統計的手法です。時系列データとして知られるこのタイプのデータは、時系列順に並べられており、アナリストや機械学習（ML）モデルが時間的なパターン、傾向、季節性、およびその他の時間ベースの構造を識別できるようにします。主な目標は、多くの場合、これらのパターンの根本的な原因を理解するか、将来の値を推定するための予測モデリングのプロセスである予測を実行することです。これは、経済学、金融、気象学を含む多くの分野の基礎です。

現実世界のAI/MLアプリケーション

時系列分析は、過去のデータに基づいて将来のイベントを予測できるインテリジェントなシステムを構築する上で極めて重要です。

1. 金融市場予測: 最も一般的なアプリケーションの1つは金融であり、アナリストは株価、資産収益、市場のボラティリティを予測します。モデルは、ニューヨーク証券取引所のようなソースからの過去の価格データを分析して、取引戦略に役立つ傾向と周期的なパターンを特定します。これらのモデルは、従来の統計的手法から高度な深層学習アーキテクチャまで多岐にわたります。
2. 小売業における需要予測: 企業は、在庫を最適化するために需要予測に時系列分析を活用しています。過去の販売データを分析することで、小売業者は季節的なピーク（ホリデーシーズンの買い物など）や週ごとの傾向を予測し、適切なタイミングで適切な量の在庫を確保できます。これは、効果的な小売業向けAIソリューションを構築するための重要な要素です。
3. 気象学と気候科学: 気象学者は、気温、湿度、風速に関する過去のデータを分析することにより、気象条件を予測するために時系列モデルを使用します。世界気象機関のような組織は、公共の安全と計画のためにこれらの予測に依存しています。同様に、気候学者は長期的な気候データを分析して、環境変化をモデル化し、異常を検出します。
4. 医療モニタリング： 医療におけるAIでは、時系列分析が、ウェアラブルセンサーからの心拍数や血圧などの患者のバイタルサインを監視するために使用されます。このデータをリアルタイムで分析することで、心電図信号データを分析して心臓イベントの発症を予測するなど、健康問題の早期発見に役立ちます。

時系列分析の手法

時系列データをモデル化するために、古典的な統計的アプローチから複雑なニューラルネットワークまで、さまざまな手法が用いられています。

• 統計モデル：これらの従来の手法は、多くの場合、ベースラインとして使用され、より単純なデータセットに効果的です。
  • ARIMAモデル: 自己回帰積分移動平均モデルは、過去の値からの情報と系列の予測誤差を捉えます。
  • 指数平滑法：この方法は、古い観測値に対して指数関数的に減少する重みを与え、明確な傾向や季節性のないデータに適しています。
• 機械学習モデル：より複雑な非線形パターンには、MLモデルが適しています。
  • リカレントニューラルネットワーク（RNN）：Long Short-Term Memory（LSTM）のようなアーキテクチャは、シーケンシャルデータを処理するように設計されており、時系列データに自然に適合します。
  • Transformerモデル：元々は自然言語処理（NLP）に由来しますが、Transformerの注意機構は、時系列データにおける長距離依存関係の識別において非常に効果的です。

コンピュータビジョンタスクとの区別

時系列分析が時間経過に伴う数値またはカテゴリデータのシーケンスに焦点を当てるのに対し、コンピュータビジョン（CV）は画像やビデオからの視覚情報の解釈を扱います。物体検出や画像セグメンテーションなどのタスクは、Ultralytics YOLOのようなモデルによって実行されることが多いですが、主に単一フレーム内の空間コンテンツを分析したり、フレーム間のオブジェクトを関連付けたりします（オブジェクトトラッキング）。

ビデオ分析は本質的に時間的な側面（フレームのシーケンス）を伴いますが、使用される技術は従来の時系列手法とは異なることがよくあります。ビデオ分析では、空間的な特徴と時間的な変化の両方を考慮する時空間モデル（3D CNNやVision Transformerなど）が使用される場合があります。ただし、CVシステムは時系列データを生成できます。たとえば、ビデオフィード内のオブジェクトカウントシステムは、1分あたりに特定のエリアを通過する人の数の時系列データを生成できます。この出力は、トレンド分析や異常検知のために、標準的な時系列手法を使用して分析できます。

ツールとリソース

時系列モデルの開発とデプロイには、さまざまなツールが関わります。PyTorchやTensorFlowのようなMLライブラリに加えて、MetaのProphetライブラリのような特殊なツールは、ユーザーフレンドリーな予測機能を提供します。ベンチマークデータセットまたはカスタムデータセット（Time Series Data Libraryにあるようなデータセット）での学習から、評価、モデルのデプロイまで、これらのモデルのライフサイクルを管理するには、機械学習運用（MLOps）の原則と、Ultralytics HUBのようなプラットフォームがしばしば必要となります。学習リソースとしては、『Forecasting: Principles and Practice』のようなテキストが包括的なガイダンスを提供し、Kaggleは実践的な経験のための時系列コンペティションを主催しています。