時系列分析

時系列分析は、ある期間にわたって収集された一連のデータポイントを分析するために使用される統計手法である。時系列データとして知られるこの種のデータは時系列に並べられ、アナリストや機械学習（ML）モデルは、時間的パターン、トレンド、季節性、その他の時間ベースの構造を特定することができる。主な目的は、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こと、または予測（将来の値を推定するための予測モデリングのプロセス）を実行することである。経済学、金融学、気象学など多くの分野の基礎となっている。

実際の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出来事を予測できるインテリジェント・システムを構築する上で極めて重要である。

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、アナリストが株価、資産リターン、市場ボラティリティを予測する。モデルはニューヨーク証券取引所のような情報源から過去の価格データを分析し、取引戦略に役立つトレンドや周期的パターンを特定します。これらのモデルには、伝統的な統計的手法から高度なディープラーニング・アーキテクチャまで、さまざまなものがあります。
2. 小売業における需要予測企業は需要予測に時系列分析を活用し、在庫を最適化します。過去の販売データを分析することで、小売業者は（ホリデーショッピングのような）季節的なピークや週ごとのトレンドを予測し、適切な時期に適切な量の在庫を確保することができる。これは、小売業向けソリューションで効果的なAIを構築するための重要な要素である。
3. 気象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で、時系列モデルを使って気象状況を予測する。世界気象機関のような組織は、公共の安全や計画立案のためにこれらの予報に依存している。同様に、気候学者は長期的な気候データを分析し、環境の変化をモデル化したり、異常を検出したりする。
4. ヘルスケアのモニタリング ヘルスケアにおけるAIでは、ウェアラブルセンサーから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時系列分析が使用される。このデータをリアルタイムで分析することで、心電図信号データの分析による心筋梗塞の発症予測など、健康問題の早期発見に役立てることができる。

時系列分析のテクニック

時系列データのモデル化には、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る。

• 統計モデル:これらの伝統的な方法は、ベースラインとして使われることが多く、より単純なデータセットには効果的である。
  • ARIMAモデル：自己回帰統合移動平均モデルは、系列の過去の値と予測誤差からの情報を取り込む。
  • 指数平滑化：この方法は、古いオブザベーションに指数関数的に減少する重みを与えるので、明確なトレンドや季節性のないデータに適している。
• 機械学習モデル:より複雑で非線形なパターンには、MLモデルが好ましい。
  • リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）：ロング・ショート・ターム・メモリー（LSTM）のようなアーキテクチャは、シーケンシャルなデータを扱うように設計されているため、時系列に自然に適合する。
  • 変換器モデル：もともと自然言語処理（NLP）に由来するトランスフォーマーの注目メカニズムは、時系列データの長距離依存関係を識別するのに非常に効果的である。

コンピュータ・ビジョン・タスクとの違い

時系列分析が時間経過に伴う数値またはカテゴリー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を解釈することを扱う。オブジェクト検出や 画像セグメンテーションのようなタスクは、Ultralytics YOLOのようなモデルによって実行されることが多い。

ビデオ解析は本質的に時間的次元（フレームのシーケンス）を含むが、使用される技術は従来の時系列手法とは異なることが多い。ビデオ解析では、空間的特徴とその時間的変化の両方を考慮する時空間モデル（3DCNNや Vision Transformerなど）を採用することがある。しかし、CVシステムは時系列データを生成することができる。例えば、ビデオフィードのオブジェクトカウントを行うシステムは、あるエリアを1分間に通過する人の数の時系列を生成することができる。この出力は、トレンド分析や異常検出のための標準的な時系列技術を用いて分析することができる。

ツールとリソース

時系列モデルの開発とデプロイには様々なツールが必要だ。PyTorchや TensorFlowのようなMLライブラリに加え、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。ベンチマークやカスタムデータセット（時系列データライブラリにあるようなもの）でのトレーニングから評価、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、多くの場合、機械学習オペレーション（MLOps）の原則やUltralytics HUBのようなプラットフォームが必要です。学習リソースとしては、"Forecasting：Principles and Practice "のようなテキストは包括的なガイダンスを提供し、Kaggleのようなプラットフォーム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る。