Phân tích chuỗi thời gian

Phân tích chuỗi thời gian là một phương pháp thống kê được sử dụng để phân tích một chuỗi các điểm dữ liệu được thu thập trong một khoảng thời gian. Loại dữ liệu này, được gọi là dữ liệu chuỗi thời gian, được sắp xếp theo thứ tự thời gian, cho phép các nhà phân tích và mô hình học máy (ML) xác định các mô hình thời gian, xu hướng, tính mùa vụ và các cấu trúc dựa trên thời gian khác. Mục tiêu chính thường là tìm hiểu nguyên nhân cơ bản của các mô hình này hoặc thực hiện dự báo - quá trình mô hình hóa dự đoán để ước tính các giá trị trong tương lai. Đây là nền tảng của nhiều lĩnh vực, bao gồm kinh tế, tài chính và khí tượng học.

Ứng dụng AI/ML trong thế giới thực

Phân tích chuỗi thời gian đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng các hệ thống thông minh có khả năng dự đoán các sự kiện trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.

1. Dự báo thị trường tài chính : Một trong những ứng dụng phổ biến nhất là trong lĩnh vực tài chính, nơi các nhà phân tích dự đoán giá cổ phiếu, lợi nhuận tài sản và biến động thị trường. Các mô hình phân tích dữ liệu giá lịch sử từ các nguồn như Sở giao dịch chứng khoán New York để xác định xu hướng và mô hình chu kỳ có thể hỗ trợ chiến lược giao dịch. Các mô hình này có thể bao gồm từ các phương pháp thống kê truyền thống đến các kiến trúc học sâu tiên tiến.
2. Dự báo nhu cầu trong bán lẻ : Các doanh nghiệp tận dụng phân tích chuỗi thời gian để dự báo nhu cầu nhằm tối ưu hóa hàng tồn kho. Bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, các nhà bán lẻ có thể dự đoán các đợt cao điểm theo mùa (như mua sắm dịp lễ) và xu hướng hàng tuần, đảm bảo họ có đủ lượng hàng tồn kho vào đúng thời điểm. Đây là một yếu tố quan trọng để xây dựng các giải pháp AI hiệu quả trong bán lẻ .
3. Khoa học Thời tiết và Khí hậu : Các nhà khí tượng học sử dụng mô hình chuỗi thời gian để dự báo điều kiện thời tiết bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử về nhiệt độ, độ ẩm và tốc độ gió. Các tổ chức như Tổ chức Khí tượng Thế giới dựa vào những dự báo này để đảm bảo an toàn công cộng và lập kế hoạch. Tương tự, các nhà khí hậu học phân tích dữ liệu khí hậu dài hạn để mô hình hóa các thay đổi môi trường và phát hiện các bất thường.
4. Giám sát Chăm sóc Sức khỏe : Trong AI trong Chăm sóc Sức khỏe , phân tích chuỗi thời gian được sử dụng để theo dõi các dấu hiệu sinh tồn của bệnh nhân như nhịp tim và huyết áp từ các cảm biến đeo được. Việc phân tích dữ liệu này theo thời gian thực có thể giúp phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe, chẳng hạn như dự đoán sự khởi phát của một biến cố tim mạch bằng cách phân tích dữ liệu tín hiệu điện tâm đồ .

Các kỹ thuật trong phân tích chuỗi thời gian

Nhiều phương pháp khác nhau được sử dụng để mô hình hóa dữ liệu chuỗi thời gian, từ các phương pháp thống kê cổ điển đến các mạng nơ-ron phức tạp.

• Mô hình thống kê:Các phương pháp truyền thống này thường được sử dụng làm cơ sở và có hiệu quả đối với các tập dữ liệu đơn giản hơn.
  • Mô hình ARIMA : Mô hình trung bình động tích hợp hồi quy tự động thu thập thông tin từ các giá trị trong quá khứ và các lỗi dự báo trong chuỗi.
  • Làm mịn theo hàm mũ : Phương pháp này giảm dần trọng số theo hàm mũ cho các quan sát cũ, phù hợp với dữ liệu không có xu hướng hoặc tính theo mùa rõ ràng.
• Mô hình học máy: Đối với các mẫu phi tuyến tính phức tạp hơn, mô hình ML được ưu tiên.
  • Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) : Các kiến trúc như Bộ nhớ dài hạn ngắn (LSTM) được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự, khiến chúng phù hợp tự nhiên với chuỗi thời gian.
  • Mô hình biến áp : Có nguồn gốc từ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) , cơ chế chú ý trong mô hình biến áp có hiệu quả cao trong việc xác định các mối phụ thuộc tầm xa trong dữ liệu chuỗi thời gian.

Phân biệt với các nhiệm vụ thị giác máy tính

Trong khi Phân tích Chuỗi Thời gian tập trung vào chuỗi các điểm dữ liệu số hoặc phân loại theo thời gian, Thị giác Máy tính (CV) xử lý việc diễn giải thông tin trực quan từ hình ảnh hoặc video. Các tác vụ như phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn hình ảnh , thường được thực hiện bởi các mô hình như Ultralytics YOLO , chủ yếu phân tích nội dung không gian trong từng khung hình hoặc liên kết các đối tượng trên nhiều khung hình ( theo dõi đối tượng ).

Mặc dù phân tích video vốn dĩ liên quan đến chiều thời gian (một chuỗi khung hình), các kỹ thuật được sử dụng thường khác với các phương pháp chuỗi thời gian truyền thống. Phân tích video có thể sử dụng các mô hình không gian-thời gian (như CNN 3D hoặc Vision Transformers ) để xem xét cả các đặc điểm không gian và sự thay đổi của chúng theo thời gian. Tuy nhiên, hệ thống CV có thể tạo ra dữ liệu chuỗi thời gian. Ví dụ: một hệ thống đếm đối tượng trong nguồn cấp dữ liệu video có thể tạo ra chuỗi thời gian về số người đi qua một khu vực mỗi phút. Đầu ra này sau đó có thể được phân tích bằng các kỹ thuật chuỗi thời gian tiêu chuẩn để phân tích xu hướng hoặc phát hiện bất thường .

Công cụ và Tài nguyên

Việc phát triển và triển khai các mô hình chuỗi thời gian liên quan đến nhiều công cụ khác nhau. Bên cạnh các thư viện ML như PyTorch và TensorFlow , các công cụ chuyên dụng như thư viện Prophet của Meta cung cấp khả năng dự báo thân thiện với người dùng. Việc quản lý vòng đời của các mô hình này, từ việc đào tạo trên các bộ dữ liệu chuẩn hoặc tùy chỉnh (như các bộ dữ liệu trong Thư viện Dữ liệu Chuỗi Thời gian ) đến việc đánh giá và triển khai mô hình , thường liên quan đến các nguyên tắc Vận hành Máy học (MLOps) và các nền tảng như Ultralytics HUB . Về tài nguyên học tập, các tài liệu như "Dự báo: Nguyên tắc và Thực hành" cung cấp hướng dẫn toàn diện, và các nền tảng như Kaggle tổ chức các cuộc thi chuỗi thời gian để trải nghiệm thực tế.