Zaman Serisi Analizi

Temel Kavramlar

Zaman serisi verilerinin anlaşılması birkaç temel bileşenin tanımlanmasını gerektirir:

• Trend: Verilerdeki uzun vadeli artış veya azalış. Serinin uzun bir dönem boyunca genel yönünü gösterir.
• Mevsimsellik: Sabit ve bilinen bir dönem boyunca tekrar eden örüntüler (örn. günlük, haftalık, yıllık). Örneğin, perakende satışlar genellikle tatil sezonlarında zirve yaparak mevsimsellik gösterir. Mevsimsel ayrıştırma teknikleri bu örüntülerin izole edilmesine yardımcı olur.
• Döngüsel Bileşenler: Sabit bir dönemi olmayan, genellikle daha geniş ekonomik veya iş çevrimleriyle ilgili uzun vadeli dalgalanmalar. Bu döngüler, tipik olarak bir yıldan daha uzun süreler boyunca meydana gelir.
• Düzensizlik (Gürültü): Verilerde trend, mevsimsellik veya döngüsel bileşenlerle açıklanmayan rastgele, öngörülemeyen değişimler.

Etkili analiz genellikle veri ön işleme teknikleri gerektirir. Bu, eksik değerlerin ele alınmasını, Hareketli Ortalamalar gibi yöntemler kullanılarak verilerin yumuşatılmasını ve durağanlığa ulaşmak için potansiyel olarak verilerin dönüştürülmesini içerir. Ortalama ve varyans gibi istatistiksel özelliklerin zaman içinde sabit kaldığı durağanlık, ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) gibi geleneksel modeller için yaygın bir gerekliliktir. Pandas gibi kütüphaneler bu bağlamda veri manipülasyonu için gereklidir.

Teknikler ve Modeller

Zaman Serisi Analizi için klasik istatistiksel yöntemlerden modern makine öğrenimi yaklaşımlarına kadar çeşitli teknikler ve modeller kullanılmaktadır:

• Klasik Yöntemler: Hareketli Ortalamalar, Üstel Düzeltme (ETS) ve ARIMA modellerini içerir. Bunlar genellikle Python'daki Statsmodels gibi istatistiksel yazılım kütüphaneleri kullanılarak uygulanır.
• Makine Öğrenimi Modelleri: Random Forests ve XGBoost gibi teknikler, genellikle gecikmeli özellikler oluşturularak zaman serisi tahmini için uyarlanabilir. Scikit-learn birçok makine öğrenimi modeli için uygulama sağlar.
• Derin Öğrenme (DL) Modelleri: Karmaşık, doğrusal olmayan modeller için Derin Öğrenme mimarileri oldukça etkilidir. Bunlar arasında Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler ), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları, Geçitli Tekrarlayan Birimler (GRU'lar) ve uzun menzilli bağımlılıkları yakalamada mükemmel olan Transformatör modelleri yer alır. Gibi çerçeveler PyTorch ve TensorFlow bu DL modellerini oluşturmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bazı araştırmalar da Doğal Dil İşleme (NLP) teknikleri ile kesişimleri araştırmaktadır.

AI/ML'de Gerçek Dünya Uygulamaları

Zaman Serisi Analizi, tahmine dayalı modelleme ve anormallik tespiti için birçok yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamasında çok önemlidir:

1. Finansal Tahmin: Finansta Yapay Zeka alanında zaman serisi modelleri, geçmiş fiyat hareketlerine ve işlem hacimlerine dayalı olarak hisse senedi fiyatlarını, döviz kurlarını ve piyasa oynaklığını tahmin eder. Akademik araştırmalar, piyasa tahmini için gelişmiş modelleri keşfetmeye devam ediyor.
2. Enerji Yükü Tahmini: Kamu hizmeti şirketleri, enerji üretimini ve dağıtımını optimize etmek amacıyla elektrik talebini tahmin etmek için zaman serisi analizini kullanır. Doğru tahmin, kaynakların verimli bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur ve yenilenebilir enerjide sürdürülebilirlik çabalarına katkıda bulunur. ABD Enerji Bilgi İdaresi (EIA) gibi kuruluşlar halka açık enerji tahminleri sağlamaktadır.
3. Perakende Satış Tahmini: İşletmeler envanteri yönetmek, promosyonları planlamak ve tedarik zincirlerini optimize etmek için ürünlerin gelecekteki satışlarını tahmin eder. Geçmiş satış verilerinin analiz edilmesi, tüketici talebinin öngörülmesine yardımcı olur.
4. Sağlık Hizmetlerinin İzlenmesi: Zaman içinde kaydedilen hasta yaşamsal belirtilerinin (örn. kalp atış hızı, kan basıncı) analiz edilmesi, erken hastalık tespitine ve hasta takibine yardımcı olur.

Bilgisayarla Görme Görevlerinden Ayrım

Zaman Serisi Analizi, zaman içindeki sayısal veya kategorik veri noktalarının dizilerine odaklanırken, Bilgisayarla Görme (CV) görüntülerden veya videolardan görsel bilgilerin yorumlanmasıyla ilgilenir. Nesne algılama veya görüntü segmentasyonu gibi görevler, genellikle aşağıdaki gibi modeller tarafından gerçekleştirilir Ultralytics YOLO11öncelikle tek kareler içindeki uzamsal içeriği analiz eder veya nesneleri kareler arasında ilişkilendirir(nesne izleme).

Video analizi doğası gereği zamansal bir boyut (kare dizisi) içermesine rağmen, kullanılan teknikler genellikle geleneksel zaman serisi yöntemlerinden farklıdır. Video analizi, tek değişkenli veya çok değişkenli zaman serisi verilerini doğrudan analiz etmek yerine hem uzamsal özellikleri hem de bunların zaman içindeki değişimlerini dikkate alan uzamsal-zamansal modeller (3D CNN'ler veya Görüntü Dönüştürücüler gibi) kullanabilir. Bazı bilgisayarla görme görevleri zaman serisi verileri üretebilir (örneğin, nesne sayılarının zaman içinde izlenmesi) ve bunlar daha sonra standart zaman serisi teknikleri kullanılarak analiz edilebilir.

Araçlar ve Kaynaklar

Zaman serisi modellerinin geliştirilmesi ve uygulanması çeşitli araçlar içerir. Makine öğrenimi kütüphanelerinin yanı sıra Meta'nın Prophet kütüphanesi gibi özel araçlar kullanıcı dostu tahmin yetenekleri sunar. Bu modellerin yaşam döngüsünü yönetmek, kıyaslama veya özel veri kümeleri ( Zaman Serisi Veri Kitaplığında bulunanlar gibi) üzerinde eğitimden değerlendirme ve dağıtıma kadar, genellikle Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) ilkelerini ve Ultralytics HUB gibi platformları içerir. Öğrenme kaynakları için "Forecasting: Forecasting: Principles and Practice" gibi metinler kapsamlı rehberlik sağlar ve Kaggle gibi platformlar pratik deneyim için zaman serisi yarışmalarına ev sahipliği yapar.