Analisi delle serie temporali

Concetti fondamentali

La comprensione dei dati delle serie temporali implica l'identificazione di diversi componenti chiave:

• Tendenza: L'aumento o la diminuzione a lungo termine dei dati. Indica la direzione generale della serie in un periodo prolungato.
• Stagionalità: Modelli che si ripetono in un periodo fisso e noto (ad esempio, giornaliero, settimanale, annuale). Ad esempio, le vendite al dettaglio mostrano spesso una stagionalità con picchi durante le festività. Le tecniche di scomposizione stagionale aiutano a isolare questi modelli.
• Componenti cicliche: Fluttuazioni a lungo termine che non hanno un periodo fisso, spesso legate a cicli economici o commerciali più ampi. Questi cicli si verificano per periodi prolungati, in genere superiori all'anno.
• Irregolarità (rumore): Variazioni casuali e imprevedibili nei dati che non sono spiegate da trend, stagionalità o componenti cicliche.

Un'analisi efficace richiede spesso tecniche di pre-elaborazione dei dati. Queste includono la gestione dei valori mancanti, l'attenuazione dei dati utilizzando metodi come le medie mobili e, potenzialmente, la trasformazione dei dati per ottenere la stazionarietà. La stazionarietà, in cui le proprietà statistiche come la media e la varianza rimangono costanti nel tempo, è un requisito comune per i modelli tradizionali come l'ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Librerie come Pandas sono essenziali per la manipolazione dei dati in questo contesto.

Tecniche e modelli

Per l'analisi delle serie temporali vengono utilizzate diverse tecniche e modelli, che vanno dai metodi statistici classici ai moderni approcci di apprendimento automatico:

• Metodi classici: Includono medie mobili, lisciatura esponenziale (ETS) e modelli ARIMA. Questi sono spesso implementati utilizzando librerie di software statistico come Statsmodels in Python.
• Modelli di apprendimento automatico: Tecniche come Random Forests e XGBoost possono essere adattate per la previsione delle serie temporali, spesso creando caratteristiche ritardate. Scikit-learn fornisce implementazioni per molti modelli di ML.
• Modelli di apprendimento profondo (DL): Per i modelli complessi e non lineari, le architetture di Deep Learning sono molto efficaci. Queste includono le reti neurali ricorrenti (RNN), le reti LSTM (Long Short-Term Memory), le GRU (Gated Recurrent Units) e i modelli Transformer, che eccellono nel catturare le dipendenze a lungo raggio. Framework come PyTorch e TensorFlow sono comunemente utilizzati per costruire questi modelli DL. Alcune ricerche esplorano anche le intersezioni con le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Applicazioni del mondo reale nell'AI/ML

L'analisi delle serie temporali è fondamentale in molte applicazioni di AI e ML per la modellazione predittiva e il rilevamento delle anomalie:

1. Previsioni finanziarie: Nell'AI in Finanza, i modelli di serie temporali prevedono i prezzi delle azioni, i tassi di cambio delle valute e la volatilità del mercato sulla base dei movimenti storici dei prezzi e dei volumi di trading. La ricerca accademica continua a esplorare modelli avanzati per la previsione del mercato.
2. Previsione del carico energetico: Le aziende di servizi pubblici utilizzano l'analisi delle serie temporali per prevedere la domanda di elettricità e ottimizzare la produzione e la distribuzione di energia. Una previsione accurata aiuta a gestire le risorse in modo efficiente e contribuisce alla sostenibilità delle energie rinnovabili. Organizzazioni come la U.S. Energy Information Administration (EIA) forniscono previsioni energetiche pubbliche.
3. Previsione delle vendite al dettaglio: Le aziende prevedono le vendite future dei prodotti per gestire l'inventario, pianificare le promozioni e ottimizzare le catene di approvvigionamento. Analizzare i dati delle vendite passate aiuta ad anticipare la domanda dei consumatori.
4. Monitoraggio dell'assistenza sanitaria: L'analisi dei segni vitali dei pazienti (ad esempio, frequenza cardiaca, pressione sanguigna) registrati nel tempo aiuta a individuare precocemente le malattie e a monitorare i pazienti.

Distinzione dai compiti di visione artificiale

Mentre l'analisi delle serie temporali si concentra sulle sequenze di dati numerici o categorici nel tempo, la Computer Vision (CV) si occupa di interpretare le informazioni visive provenienti da immagini o video. Compiti come il rilevamento di oggetti o la segmentazione di immagini, spesso eseguiti da modelli come Ultralytics YOLO11analizzano principalmente i contenuti spaziali all'interno di singoli fotogrammi o mettono in relazione gli oggetti tra i fotogrammi(object tracking).

Sebbene l'analisi video implichi intrinsecamente una dimensione temporale (sequenza di fotogrammi), le tecniche utilizzate sono spesso diverse dai metodi tradizionali delle serie temporali. L'analisi video può impiegare modelli spazio-temporali (come le CNN 3D o i Vision Transformers) che considerano sia le caratteristiche spaziali che i loro cambiamenti nel tempo, piuttosto che analizzare direttamente i dati univariati o multivariati delle serie temporali. Alcune attività di computer vision possono generare dati di serie temporali (ad esempio, il monitoraggio del numero di oggetti nel tempo), che possono essere analizzati con tecniche standard di serie temporali.

Strumenti e risorse

Lo sviluppo e l'implementazione di modelli di serie temporali coinvolge diversi strumenti. Oltre alle librerie di ML, strumenti specializzati come la libreria Prophet di Meta offrono funzionalità di previsione di facile utilizzo. La gestione del ciclo di vita di questi modelli, dall'addestramento su benchmark o set di dati personalizzati (come quelli presenti nella Time Series Data Library) alla valutazione e alla distribuzione, spesso coinvolge i principi delle Machine Learning Operations (MLOps) e piattaforme come Ultralytics HUB. Per quanto riguarda le risorse di apprendimento, testi come "Forecasting: Principles and Practice" forniscono una guida completa e piattaforme come Kaggle ospitano gare di serie temporali per fare esperienza pratica.