時系列分析

時系列分析とは、連続する等間隔で収集、記録、または観測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。 時系列分析とは、連続した等間隔の時間間隔で収集、記録、または観測された一連のデータ点を分析するために使用される統計手法である。観測の順序が重要でない静的データセットとは異なり 時系列データは、トレンド、季節性、周期性などの基本的な構造を特定するために、時系列的な順序に大きく依存する。 トレンド、季節性、周期的パターンなどの基本的な構造を特定する。この方法は 予測モデリングの基礎であり、データ科学者やエンジニアが やエンジニアは、過去の行動に基づいて将来の出来事を予測することができる。様々な領域で広く活用されている、 株式市場の変動の追跡から データセンターのセキュリティ メトリクスを使用しています。

主要コンポーネントとテクニック

時間依存データを効果的に解釈するためには、アナリストは系列を構成要素に分解しなければならない。 これらの構成要素を理解することは、適切な 機械学習（ML）アーキテクチャを選択するために不可欠である。

• トレンド分析：これは、データの長期的な方向性（増加か減少か安定か）を特定するものである。 増加しているのか、減少しているのか、あるいは安定しているのか。例えば 気候変動モニタリング は、数十年にわたる世界の気温上昇をtrack するためにトレンド分析に頼っている。
• 季節性と周期：多くのデータセットは、特定の間隔で繰り返される変動を示す。 休日の売上急増や毎日の気温変動など。 フーリエ変換は、このような周波数ベースのパターンを特定するためによく使われる数学的ツールである。 フーリエ変換は、このような周波数ベースのパターンを識別するためによく使われる数学的ツールである。
• ノイズと不規則性：パターンに従わないランダムな変動はノイズとみなされる。 高度なディープラーニング（DL）モデルは このノイズをフィルタリングし、重要な信号に焦点を当てるように設計されている。

のような伝統的な統計的手法は依然として人気がある。 ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)のような伝統的な統計的手法は依然として人気があります、 最新のAIアプローチは リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）や LSTM（長期短期記憶）ネットワークである。 これらのアーキテクチャは、逐次データの長期的な依存関係を記憶するように特別に設計されている。

現実世界のAI/MLアプリケーション

時系列分析は、オペレーションを最適化し、リスクを軽減するために正確な予測を必要とする産業にとって重要である。 リスクを軽減するために正確な予測を必要とする産業にとって、時系列分析は非常に重要です。

• 小売業における需要予測小売業は 小売業におけるAIを活用した在庫予測過去の売上の時系列データを分析することで 過去の売上の時系列データを分析することで、企業はサプライチェーンを最適化し、過剰在庫と在庫切れを削減することができる。 在庫切れを減らすことができる。Facebook Prophetのようなツールは 小売業のデータに見られる強い季節効果を処理するために採用されることが多い。
• ヘルスケア・バイタル・モニタリング医療現場では AIヘルスケア・システムは 心拍数や血圧などの患者のバイタルを継続的に監視する。時系列アルゴリズムは 異常検知を行い、医療スタッフに警告を発します。 患者の測定基準が通常の過去のベースラインから逸脱した場合、直ちに医療スタッフに警告を発し、命を救う可能性がある。
• 予知保全：製造工場では、センサーを使用して機械の振動や温度のデータを収集します。 を収集します。製造業に 製造業にAIを適用することで ダウンタイムを最小限に抑えることができる。

コンピュータ・ビジョンから時系列を生成する

時系列分析は 時系列解析は、画像のような空間データに焦点を当てるコンピュータ・ビジョン（CV） この2つの分野はしばしば交差する。CVモデルは、ビデオストリームを処理して時系列データを生成することができる。 例えば、交通カメラで動作する物体カウントシステムは 例えば、交通カメラで動作する物体計数システムは、1分あたりの車の逐次カウントを生成する。

次の例は Ultralytics YOLO11を使用してビデオ内のオブジェクトをtrack する方法を示します。 ビジュアルデータをオブジェクトカウントの時系列に変換します。

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model for object tracking
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Track objects in a video stream (generates time-series data)
# The 'stream=True' argument returns a generator for memory efficiency
results = model.track("path/to/traffic_video.mp4", stream=True)

# Process frames sequentially to build a time series of counts
for i, r in enumerate(results):
    if r.boxes.id is not None:
        count = len(r.boxes.id)
        print(f"Time Step {i}: {count} objects detected")

関連用語との区別

時系列分析を シーケンスモデリングやコンピュータビジョンと区別することは重要である。 コンピュータビジョン

• 時系列 vs. シーケンス・モデリング：すべての時系列はシーケンスであるが、すべてのシーケンスが時系列ではない すべての時系列が時系列であるわけではない。 自然言語処理（NLP） は、順序は重要だが「時間」要素が抽象的な単語のシーケンスを扱う。時系列 時系列分析は特に、データが時間によってインデックス化されていることを意味する。
• 時系列とコンピュータ・ビジョンの比較：CVは視覚入力（ピクセル）の解釈を扱う。しかし ビデオ理解のような技術は のような技術は、視覚分析に時間的な次元を加えることによって、そのギャップを埋める。 トランスフォーマーを使用することが多い。 トランスフォーマーを使用することが多い。

ツールとリソース

実務家は、時系列分析を実行するためのさまざまなソフトウェアを利用できる。データ操作 PandasはPython業界標準である。予測モデルの構築 Scikit-learnのようなライブラリは基本的な回帰ツールを提供する。 フレームワーク PyTorchや TensorFlowのようなフレームワークは、LSTMやTransformerのような複雑な LSTMやTransformerのような複雑なディープラーニング・モデルを学習するのに欠かせない。結果を可視化する データ可視化ライブラリ Matplotlibなどのデータ可視化ライブラリは、利害関係者に傾向を伝えるために欠かせない。