Zaman Serisi Analizi

Zaman serisi analizi, toplanan, kaydedilen veya kaydedilmeyen bir dizi veri noktasını analiz etmek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. birbirini izleyen, eşit aralıklı zaman aralıklarında gözlemlenir. Gözlemlerin sırasının değişebildiği statik veri kümelerinin aksine önemli değil, zaman serisi verileri, aşağıdaki gibi altta yatan yapıları tanımlamak için büyük ölçüde kronolojik sıralamaya dayanır trendler, mevsimsellik ve döngüsel modeller. Bu yöntem, Türkiye'de Tahmine dayalı modelleme, veri bilimcilerinin ve mühendislerin geçmiş davranışlara dayanarak gelecekteki olayları tahmin etmelerini sağlar. Çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır, borsa dalgalanmalarını takip etmekten veri̇ merkezi̇ güvenli̇ği̇ metrikler.

Temel Bileşenler ve Teknikler

Zamana bağlı verileri etkili bir şekilde yorumlamak için analistlerin seriyi oluşturan parçalara ayırması gerekir. Bu bileşenlerin anlaşılması, doğru verilerin seçilmesi için gereklidir. makine öğrenimi (ML) mimarisi.

• Trend Analizi: Bu, verilerin uzun vadeli yönünün belirlenmesini içerir, ister artıyor, azalıyor veya sabit kalıyor. Mesela, iklim değişikliği izleme on yıllar boyunca küresel sıcaklık artışlarını track için trend analizine dayanmaktadır.
• Mevsimsellik ve Döngüler: Birçok veri kümesi belirli aralıklarla tekrar eden değişimler sergiler, örneğin tatil satışlarındaki ani artışlar veya günlük sıcaklık dalgalanmaları. Fourier Dönüşümü, genellikle aşağıdakiler için kullanılan matematiksel bir araçtır bu frekans tabanlı kalıpları tanımlamak.
• Gürültü ve Düzensizlik: Bir örüntüyü takip etmeyen rastgele değişimler gürültü olarak kabul edilir. Gelişmiş derin öğrenme (DL) modelleri tasarlanmıştır önemli sinyallere odaklanmak için bu gürültüyü filtrelemek.

gibi geleneksel istatistiksel yöntemler kullanılırken ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) popülerliğini korumaktadır, modern yapay zeka yaklaşımları Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları. Bu mimariler, sıralı verilerdeki uzun vadeli bağımlılıkları hatırlamak için özel olarak tasarlanmıştır.

Gerçek Dünya Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Uygulamaları

Zaman serisi analizi, operasyonları optimize etmek ve maliyetleri azaltmak için doğru tahmin gerektiren sektörler için kritik öneme sahiptir. Risk.

• Perakendede Talep Tahmini: Perakendeciler şunları kullanır Envanter gereksinimlerini tahmin etmek için Perakendede Yapay Zeka. Tarafından Geçmiş satışların zaman serisi verilerini analiz eden işletmeler, tedarik zincirlerini optimize ederek hem fazla stokları hem de stoklar. Facebook Prophet gibi araçlar genellikle perakende verilerinde görülen güçlü mevsimsel etkilerle başa çıkabilir.
• Sağlık Hizmetlerinde Hayati Değerlerin İzlenmesi: Tıp alanında, Sağlık sistemlerinde yapay zeka sürekli olarak kalp atış hızı ve kan basıncı gibi hastanın hayati değerleri. Zaman serisi algoritmaları şunları gerçekleştirebilir tıbbi personeli uyarmak için anomali tespiti Bir hastanın metriklerinin normal tarihsel taban çizgisinden sapması durumunda derhal, potansiyel olarak hayat kurtarır.
• Kestirimci Bakım: Üretim tesisleri titreşim veya sıcaklık verilerini toplamak için sensörler kullanır zaman içinde makinelerden. Uygulayarak Üretimde Yapay Zeka ile şirketler öngörüde bulunabilir ekipman arızası meydana gelmeden önce, arıza süresini en aza indirir.

Bilgisayarlı Görüntüden Zaman Serileri Oluşturma

Zaman serisi analizi aşağıdakilerden farklı olsa da Bilgisayarlı Görme (CV)- uzamsal görüşeodaklanır Görüntüler gibi veriler - iki alan sıklıkla kesişir. Bir CV modeli, zaman serisi verileri oluşturmak için video akışlarını işleyebilir. Örneğin, bir nesne sayma sistemi üzerinde çalışan bir trafik kamerası dakika başına sıralı araç sayısı üretir.

Aşağıdaki örnekte nasıl kullanılacağı gösterilmektedir Ultralytics YOLO11 bir videodaki nesneleri track için etkili bir şekilde Görsel verileri nesne sayılarının zaman serisine dönüştürmek.

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")

İlgili Terimlerden Ayrım

Zaman Serisi Analizini Dizi Modellemesinden ayırmak önemlidir ve Bilgisayarla Görme.

• Zaman Serisi ve Dizi Modelleme: Tüm zaman serileri diziler iken, tüm diziler zaman serisi değildir. dizi. Doğal Dil İşleme (NLP) sıranın önemli olduğu, ancak "zaman" unsurunun soyut olduğu kelime dizileriyle ilgilenir. Zaman serileri analizi özellikle verilerin zamana göre endekslendiğini ima eder.
• Zaman Serisi ve Bilgisayarlı Görü: CV görsel girdilerin (pikseller) yorumlanmasıyla ilgilenir. Ancak, Video Anlama köprüsü gibi teknikler kullanarak görsel analize zamansal bir boyut ekleyerek bu boşluğu doldurmaya çalışmaktadır. Görsel içeriğin nasıl değiştiğini anlamak için transformatörler zaman içinde.

Araçlar ve Kaynaklar

Uygulayıcılar, zaman serisi analizi yapmak için geniş bir yazılım yelpazesine erişebilirler. Veri manipülasyonu için, PandasPython'da endüstri standardıdır. Tahmine dayalı modeller oluşturmak için, Scikit-learn gibi kütüphaneler temel regresyon araçları sağlarken gibi çerçeveler PyTorch ve TensorFlow karmaşık derin eğitim için gereklidir LSTM'ler veya Transformers gibi öğrenme modelleri. Sonuçları görselleştirmek için, Veri Görselleştirme kütüphaneleri, örneğin Matplotlib trendlerin paydaşlara iletilmesi için vazgeçilmezdir.