시계열 분석

시계열 분석은 수집, 기록 또는 관찰된 일련의 데이터 포인트를 분석하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 연속적이고 동일한 시간 간격으로 관찰되는 일련의 데이터 포인트를 분석하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 관찰 순서가 중요하지 않은 정적 데이터 세트와 달리 중요하지 않은 정적 데이터 세트와 달리, 시계열 데이터는 다음과 같은 기본 구조를 식별하기 위해 시간 순서에 크게 의존합니다. 추세, 계절성, 주기적 패턴과 같은 기본 구조를 식별하기 위해 시간 순서에 의존합니다. 이 방법은 예측 모델링의 초석입니다. 예측 모델링의 초석으로, 데이터 과학자와 엔지니어가 과거 행동을 기반으로 미래의 이벤트를 예측할 수 있게 해주는 예측 모델링의 초석입니다. 다양한 영역에서 널리 활용되고 있습니다, 주식 시장 변동 추적에서부터 데이터 센터 보안 메트릭.

주요 구성 요소 및 기술

시간에 따라 달라지는 데이터를 효과적으로 해석하려면 분석가는 시리즈를 구성 요소로 분해해야 합니다. 이러한 구성 요소를 이해해야 올바른 올바른 머신 러닝(ML) 아키텍처를 선택하는 데 필수적입니다.

• 트렌드 분석: 여기에는 데이터의 장기적인 방향(증가, 감소, 안정 등)을 파악하는 것이 포함됩니다. 증가, 감소 또는 안정적 유지 등 장기적인 방향을 파악하는 것입니다. 예를 들어 기후 변화 모니터링 는 수십 년 동안의 지구 온도 상승을 track 위해 추세 분석에 의존합니다.
• 계절성 및 주기: 많은 데이터 집합은 다음과 같이 특정 간격으로 반복적인 변동을 보입니다. 휴일 매출 급증 또는 일별 기온 변동과 같은 반복적인 변화를 보입니다. 푸리에 변환은 자주 사용되는 수학적 도구입니다. 이러한 빈도 기반 패턴을 식별하는 데 자주 사용되는 수학적 도구입니다.
• 노이즈 및 불규칙성: 패턴을 따르지 않는 무작위 변이는 노이즈로 간주됩니다. 고급 딥러닝(DL) 모델은 이러한 노이즈를 필터링하여 이러한 노이즈를 걸러내어 중요한 신호에 집중할 수 있도록 설계되었습니다.

다음과 같은 전통적인 통계 방법은 여전히 인기가 있지만 ARIMA(자동 회귀 통합 이동 평균)와 같은 전통적인 통계 방법은 여전히 인기가 있습니다, 최신 AI 접근 방식은 순환 신경망(RNN) 및 장단기 메모리(LSTM ) 네트워크를 활용합니다. 이러한 아키텍처는 순차적인 데이터의 장기적인 의존성을 기억하도록 특별히 설계되었습니다.

실제 AI/ML 애플리케이션

시계열 분석은 운영을 최적화하고 위험을 줄이기 위해 정확한 예측이 필요한 산업에서 매우 중요합니다. 위험 감소.

• 소매업의 수요 예측: 소매업체는 소매업의 AI를 활용하여 재고 요구 사항을 예측합니다. 이로써 과거 판매의 시계열 데이터를 분석함으로써 기업은 공급망을 최적화하여 과잉 재고와 재고 부족을 줄일 수 있습니다. Facebook Prophet과 같은 도구는 주로 다음과 같은 용도로 사용됩니다. 리테일 데이터에서 나타나는 강력한 계절적 효과를 처리하는 데 사용됩니다.
• 의료 바이탈 모니터링: 의료 분야 의료 시스템의 AI는 심박수, 혈압, 혈당과 같은 심박수 및 혈압과 같은 환자의 바이탈을 지속적으로 모니터링합니다. 시계열 알고리즘은 다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다. 이상 징후를 감지하여 의료진에게 경고하고 이상 징후를 감지하여 환자의 지표가 정상 기준선에서 벗어날 경우 즉시 의료진에게 알려 생명을 구할 수 있습니다.
• 예측 유지보수: 제조 공장은 센서를 사용하여 기계에서 진동 또는 온도 데이터를 수집합니다. 진동이나 온도 데이터를 수집합니다. 제조 분야의 AI를 적용함으로써 기업은 장비 고장을 미리 예측하여 가동 중단 시간을 최소화할 수 있습니다.

컴퓨터 비전에서 시계열 생성

시계열 분석은 공간에 초점을 맞춘 이미지와 같은 공간 데이터에 집중하는 컴퓨터 비전(CV)과는 다르지만 두 분야는 종종 교차하는 경우가 많습니다. CV 모델은 비디오 스트림을 처리하여 시계열 데이터를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 교통 카메라에서 실행되는 객체 카운팅 시스템은 교통 카메라에서 실행되는 객체 계수 시스템은 분당 자동차 수를 순차적으로 계산합니다.

다음 예는 사용 방법을 보여줍니다. Ultralytics YOLO11 을 사용하여 비디오에서 객체를 track 방법을 보여줍니다. 시각적 데이터를 개체 수의 시계열로 변환하는 방법을 보여줍니다.

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")

관련 용어와의 차이점

시계열 분석과 시퀀스 모델링을 구분하는 것이 중요합니다. 컴퓨터 비전과 구별하는 것이 중요합니다.

• 시계열과 시퀀스 모델링 비교: 모든 시계열은 시퀀스이지만, 모든 시퀀스가 시계열인 것은 아닙니다. 시리즈인 것은 아닙니다. 자연어 처리(NLP) 은 순서가 중요한 단어의 시퀀스를 다루지만 '시간' 요소는 추상적입니다. 시계열 분석은 구체적으로 데이터가 시간별로 색인된다는 것을 의미합니다.
• 시계열과 컴퓨터 비전: CV는 시각적 입력(픽셀)을 해석하는 작업을 처리합니다. 하지만 비디오 이해 브리지와 같은 기술 와 같은 기술은 시각적 분석에 시간적 차원을 추가하여 그 간극을 메웁니다. 트랜스포머를 사용하여 시각적 콘텐츠가 시간에 따라 어떻게 변화하는지 시각적 콘텐츠가 어떻게 변화하는지를 이해합니다.

도구 및 리소스

실무자는 시계열 분석을 수행하기 위해 다양한 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 데이터 조작용, Pandas 가 업계 표준입니다. 예측 모델 구축의 경우, Scikit-learn과 같은 라이브러리는 기본적인 회귀 도구를 제공하며, 다음과 같은 같은 프레임워크는 PyTorch 와 TensorFlow 과 같은 프레임워크는 복잡한 딥러닝 모델을 훈련하는 데 필수적입니다. 복잡한 딥러닝 모델을 훈련하는 데 필수적입니다. 결과를 시각화하려면, 다음과 같은 데이터 시각화 라이브러리 Matplotlib 와 같은 데이터 시각화 라이브러리는 이해관계자에게 트렌드를 전달하는 데 없어서는 안 될 필수 요소입니다.