Zaman Serisi Analizi

Gerçek Dünya AI/ML 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 finans alanındadır. Modeller, ticaret stratejilerini bilgilendirebilecek eğilimleri ve döngüsel kalıpları belirlemek için New York Borsası gibi kaynaklardan alınan geçmiş fiyat verilerini analiz eder. Bu modeller geleneksel istatistiksel yöntemlerden gelişmiş derin öğrenme mimarilerine kadar çeşitlilik gösterebilir.
2. Perakendede Talep Tahmini: İşletmeler, envanteri optimize etmek amacıyla 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, perakende çözümlerinde etkili yapay zeka oluşturmanın önemli bir bileşenidir.
3. Hava Durumu ve İklim Bilimi: Meteorologlar sıcaklık, nem ve rüzgar hızı ile ilgili geçmiş verileri analiz ederek hava koşullarını tahmin etmek için zaman serisi modellerini kullanırlar. Dünya Meteoroloji Örgütü gibi kuruluşlar kamu güvenliği ve planlama için bu tahminlere güvenmektedir. Benzer şekilde, iklimbilimciler çevresel değişiklikleri modellemek ve anormallikleri tespit etmek için uzun vadeli iklim verilerini analiz eder.
4. Sağlık Hizmeti İzleme: Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka'da zaman serisi analizi, giyilebilir sensörlerden kalp atış hızı ve kan basıncı gibi hasta yaşamsal belirtilerini izlemek için kullanılır. Bu verilerin gerçek zamanlı olarak analiz edilmesi, EKG sinyal verilerini analiz ederek bir kardiyak olayın başlangıcını tahmin etmek gibi sağlık sorunlarının erken tespit edilmesine yardımcı olabilir.

Zaman Serisi Analizinde Teknikler

Zaman serisi verilerini modellemek için klasik istatistiksel yaklaşımlardan karmaşık sinir ağlarına kadar çeşitli yöntemler kullanılmaktadır.

• İstatistiksel Modeller: Bu geleneksel yöntemler genellikle temel olarak kullanılır ve daha basit veri kümeleri için etkilidir.
  • ARIMA Modelleri: Otoregresif Bütünleşik Hareketli Ortalama modelleri, geçmiş değerlerden gelen bilgileri ve serideki tahmin hatalarını yakalar.
  • Üstel Düzeltme: Bu yöntem eski gözlemlere üstel olarak azalan ağırlık verir ve net bir eğilim veya mevsimsellik içermeyen veriler için uygun hale getirir.
• Makine Öğrenimi Modelleri: Daha karmaşık, doğrusal olmayan modeller için ML modelleri tercih edilir.
  • Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler): Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) gibi mimariler sıralı verileri işlemek için tasarlanmıştır, bu da onları zaman serileri için doğal bir uyum haline getirir.
  • Dönüştürücü Modelleri: Doğal Dil İşleme (NLP) kökenli olan dönüştürücülerdeki dikkat mekanizması, zaman serisi verilerindeki uzun menzilli bağımlılıkları tanımlamak için oldukça etkilidir.

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. Genellikle Ultralytics YOLO gibi modeller tarafından gerçekleştirilen nesne algılama veya görüntü segmentasyonu gibi görevler, öncelikle tek kareler içindeki uzamsal içeriği analiz eder veya nesneleri kareler arasında ilişkilendirir(nesne izleme).

Video analizi doğası gereği zamansal bir boyut (bir dizi kare) içermesine rağmen, kullanılan teknikler genellikle geleneksel zaman serisi yöntemlerinden farklıdır. Video analizi, hem uzamsal özellikleri hem de bunların zaman içindeki değişimlerini dikkate alan uzamsal-zamansal modeller (3D CNN'ler veya Görüntü Dönüştürücüler gibi) kullanabilir. Bununla birlikte, bir CV sistemi zaman serisi verileri üretebilir. Örneğin, bir video akışında nesne sayımı yapan bir sistem, dakikada bir alandan geçen insan sayısının 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 modellerinin geliştirilmesi ve dağıtılması çeşitli araçlar içerir. PyTorch ve TensorFlow gibi makine öğrenimi kütüphanelerinin yanı sıra Meta'nın Prophet kütüphan esi gibi özel araçlar da 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 model dağıtımına 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.