Анализ временных рядов - + конспект от YandexGPT

Анализ временных рядов - конспект от YandexGPT 00:03 Введение в классификацию временных рядов • Обсуждение классификации временных рядов, включая задачи с учителем, без учителя и полуконтролируемые задачи. • Примеры задач классификации: обнаружение аномалий, декомпозиция временного ряда, удаление шумов, кластеризация, регрессия и прогнозирование. 10:27 Примеры задач классификации • Диагностирование сигналов в медицине, обнаружение оружия на проходной, идентификация устройств по потребляемому току, классификация заболеваний по временным рядам. • Обсуждение сложности классификации временных рядов из-за наличия разных типов схожести и паттернов. • Примеры менее строгих формулировок задач классификации: поиск паттернов во временном ряду, частотная схожесть, поиск появления и исчезновения паттернов. 19:42 Поиск паттернов во временных рядах • В видео обсуждается поиск паттернов во временных рядах, где частота появления паттерна может быть разной. • В зависимости от задачи, можно использовать разные формулировки: поиск схожести по форме, поиск частоты появления паттерна или поиск схожести по поведению компонент временного ряда. 24:06 Классификация временных рядов • В видео также рассматривается классификация временных рядов, где можно использовать признаки из временного ряда для классификации сегментов. • Это позволяет уменьшить пространство и сделать классификацию более интерпретируемой. 32:19 Проблемы с классическими методами • В видео обсуждаются проблемы с использованием классических методов для обработки временных рядов, таких как переобучение и ложные корреляции. • Для решения этих проблем, рекомендуется сначала обработать данные методами анализа временных рядов, а затем использовать классические методы для классификации. 38:15 Динамическое время и расстояние • В видео обсуждается метод динамического времени и расстояния (DTV), который используется для классификации временных рядов. • DTV позволяет учитывать различные случаи, такие как насыщение и рост, и отличать их друг от друга. 44:10 Интервалы и плеты • DTV считается по всем точкам временного ряда, что может быть вычислительно сложно. • Для решения этой проблемы, можно использовать интервалы и плеты, которые позволяют найти похожие и непохожие сегменты временного ряда. • Интервалы могут быть случайными или отсортированными, а плеты могут быть использованы для экономии пространства и хранения только важных данных. 52:10 Мешок слов и гистограммы • В видео также обсуждается метод мешка слов, который позволяет определить частоту появления паттернов во временном ряду. • Гистограммы могут быть построены из символов, собранных из временного ряда, и использованы для сравнения и классификации. • В заключение, автор обещает продолжить разговор о примерах и методах классификации в следующий раз.