Zaman Serisi Analizi

Zaman serisi analizi, belirli bir zaman diliminde toplanan veri noktaları dizisini analiz etmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Zaman serisi verisi olarak bilinen bu veri türü, kronolojik olarak sıralanır ve analistlerin ve makine öğrenimi (ML) modellerinin zamansal örüntüleri, eğilimleri, mevsimselliği ve diğer zaman tabanlı yapıları belirlemesine olanak tanır. Temel amaç genellikle bu örüntülerin altında yatan nedenleri anlamak veya gelecekteki değerleri tahmin etmek için tahmine dayalı modelleme süreci olan tahminleme yapmaktır. Ekonomi, finans ve meteoroloji dahil olmak üzere birçok alanın temel taşıdır.

Gerçek Dünya Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Uygulamaları

Zaman serisi analizi, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki olayları tahmin edebilen akıllı sistemler oluşturmada çok önemlidir.

1. Finansal Piyasa Tahmini: En yaygın uygulamalardan biri, analistlerin hisse senedi fiyatlarını, varlık getirilerini ve piyasa oynaklığını tahmin ettiği finanstır. Modeller, ticaret stratejilerine bilgi sağlayabilecek eğilimleri ve döngüsel kalıpları belirlemek için New York Menkul Kıymetler Borsası gibi kaynaklardan elde edilen geçmiş fiyat verilerini analiz eder. Bu modeller, geleneksel istatistiksel yöntemlerden gelişmiş derin öğrenme mimarilerine kadar değişebilir.
2. Perakende Sektöründe Talep Tahmini: İşletmeler, envanteri optimize etmek için talep tahmini için zaman serisi analizinden yararlanır. Perakendeciler, geçmiş satış verilerini analiz ederek, mevsimsel zirveleri (tatil alışverişi gibi) ve haftalık eğilimleri tahmin edebilir ve doğru zamanda doğru miktarda stoğa sahip olmalarını sağlayabilir. Bu, etkili perakendede yapay zeka çözümleri oluşturmanın önemli bir bileşenidir.
3. Hava Durumu ve İklim Bilimi: Meteorologlar, sıcaklık, nem ve rüzgar hızıyla ilgili geçmiş verileri analiz ederek hava koşullarını tahmin etmek için zaman serisi modellerini kullanır. Dünya Meteoroloji Örgütü gibi kuruluşlar, kamu güvenliği ve planlama için bu tahminlere güvenir. Benzer şekilde, iklim bilimciler çevresel değişiklikleri modellemek ve anormallikleri tespit etmek için uzun vadeli iklim verilerini analiz eder.
4. Sağlık Hizmetleri İzleme: Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka alanında, zaman serisi analizi, giyilebilir sensörlerden kalp atış hızı ve kan basıncı gibi hasta hayati belirtilerini izlemek için kullanılır. Bu verilerin gerçek zamanlı olarak analiz edilmesi, EKG sinyal verilerini analiz ederek bir kalp olayının başlangıcını tahmin etmek gibi sağlık sorunlarının erken tespit edilmesine yardımcı olabilir.

Zaman Serisi Analizinde Teknikler

Klasik istatistiksel yaklaşımlardan karmaşık sinir ağlarına kadar, zaman serisi verilerini modellemek için çeşitli yöntemler kullanılır.

• İstatistiksel Modeller: Bu geleneksel yöntemler genellikle temel (baseline) olarak kullanılır ve daha basit veri kümeleri için etkilidir.
  • ARIMA Modelleri: Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama modelleri, serideki geçmiş değerlerden ve tahmin hatalarından bilgi yakalar.
  • Üstel Düzeltme: Bu yöntem, eski gözlemlere katlanarak azalan ağırlık verir ve bu da onu net bir eğilim veya mevsimsellik içermeyen veriler için uygun hale getirir.
• Makine Öğrenimi Modelleri: Daha karmaşık, doğrusal olmayan desenler için, ML modelleri tercih edilir.
  • Yinelenen Sinir Ağları (RNN'ler): Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) gibi mimariler, sıralı verileri işlemek için tasarlanmıştır ve bu da onları zaman serileri için doğal bir uyum haline getirir.
  • Transformer Modelleri: Başlangıçta Doğal Dil İşleme (NLP)'den olan transformer'lardaki dikkat mekanizması, zaman serisi verilerindeki uzun menzilli bağımlılıkları belirlemek için oldukça etkilidir.

Bilgisayar Görüşü Görevlerinden Ayrım

Zaman Serisi Analizi zaman içindeki sayısal veya kategorik veri noktalarının dizilerine odaklanırken, Bilgisayar Görüşü (CV) görüntülerden veya videolardan gelen görsel bilgileri yorumlamakla ilgilenir. Nesne tespiti veya görüntü segmentasyonu gibi görevler, genellikle Ultralytics YOLO gibi modeller tarafından gerçekleştirilir ve öncelikle tek kareler içindeki uzamsal içeriği analiz eder veya nesneleri kareler arasında ilişkilendirir (nesne takibi).

Video analizi doğal olarak zamansal bir boyut (bir dizi çerçeve) içerse de, kullanılan teknikler genellikle geleneksel zaman serisi yöntemlerinden farklılık gösterir. Video analizi, hem uzamsal özellikleri hem de bunların zaman içindeki değişimlerini dikkate alan uzamsal-zamansal modeller (3D CNN'ler veya Görsel Dönüştürücüler gibi) kullanabilir. Bununla birlikte, bir CV sistemi zaman serisi verileri oluşturabilir. Örneğin, bir video akışında nesne sayma sistemi, dakika başına bir alandan geçen kişi sayısının bir zaman serisini üretebilir. Bu çıktı daha sonra trend analizi veya anomali tespiti için standart zaman serisi teknikleri kullanılarak analiz edilebilir.

Araçlar ve Kaynaklar

Zaman serisi modellerini geliştirmek ve uygulamak çeşitli araçlar içerir. PyTorch ve TensorFlow gibi ML kütüphanelerinin yanı sıra, Meta'nın Prophet kütüphanesi gibi özel araçlar kullanıcı dostu tahmin yetenekleri sunar. Bu modellerin yaşam döngüsünü, kıyaslama veya özel veri kümeleri üzerinde eğitimden (örneğin, Zaman Serisi Veri Kütüphanesi'nde bulunanlar) değerlendirmeye ve model dağıtımına kadar yönetmek, genellikle Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) prensiplerini ve Ultralytics HUB gibi platformları içerir. Öğrenme kaynakları için, "Tahmin: İlkeler ve Uygulama" gibi metinler kapsamlı rehberlik sağlar ve Kaggle, pratik deneyim için zaman serisi yarışmalarına ev sahipliği yapar.