この記事では、強力なオープンソースの時系列予測ツールである TimeGPT の包括的な概要を説明します。

AIGC の詳細については、以下をご覧ください。

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導入

今日の世界では、人工知能（AI）が予測分析を根本的に変革し、予測精度をかつてないほど向上させています。あらゆる業界の企業が、AIの幅広い機能を活用して将来のトレンドを予測し、未来への備えを進めています。

予測の精度は、人工知能アルゴリズムの複雑さ、予測モデルの堅牢性、トレーニングに使用されるデータの質と量など、多くの要因によって決まります。

Nixtlaが開発したオープンソース製品であるTimeGPT（https://docs.nixtla.io/?ref=hackernoon.com）は、時系列データの予測に特化して設計された生成型事前学習済みモデルです。これは、将来の結果をより正確に予測し、先見の明を与え、潜在的な落とし穴を回避しながら将来の機会を捉えるのに役立つ強力なモデルアセットです。

以下では、TimeGPT を詳しく紹介し、さまざまな角度から分析し、データベースと統合して予測分析の可能性を最大限に引き出す方法を説明します。

TimeGPTとは何ですか?

TimeGPTは、時系列データ予測のための事前学習済みの生成モデルです。その主な機能は、履歴データに基づいて時系列の将来の値を予測することです。

このアプリケーションは、ウィンドウ処理技術を用いてデータを順次処理し、履歴データポイントを分析してパターン認識を実現します。これにより、特定されたパターンを外挿することで将来の価値を予測することが可能になります。

TimeGPTの概要

革新的な事前トレーニング: Nixtla の TimeGPT は、事前トレーニング済みのモデルを時系列データに適用し、収集されたデータを使用して、従来のモデルとは異なり、特別なトレーニングなしで新しいデータセットを予測します。
高度なパターン認識: TimeGPT は時系列データ内の複雑なパターンの認識に優れており、傾向、季節性、異常検出において多くの従来のモデルよりも優れています。
効率的な予測: 高度なニューラルネットワークを使用することで、TimeGPT は効率的な予測を提供し、データセット固有の再トレーニングを排除することで、時系列分析に通常必要な時間とリソースを削減します。
継続的な学習と適応: 静的な従来のモデルとは異なり、TimeGPT は継続的な学習と適応の可能性があるため、新しいデータが発生しても予測の精度が維持されます。

TimeGPTの機能と利点

業界をリードする予測分析モデルの一つであるTimeGPTは、独自の高度な機能を数多く備えており、複雑な予測シナリオを管理するための強力なツールとなっています。具体的には以下のとおりです。

異常検出

機能:予測モデリング技術を利用する TimeGPT は、時系列データ内の異常なパターンや外れ値を識別することに優れています。これらは、多くの場合、重要だが予期しないイベントを示します。

利点:この機能は、企業やアナリストが異常なイベントを迅速に検出して対応し、多少の偏りがあっても予測モデルの正確性と信頼性を確保するために不可欠です。

外部変数処理

機能: TimeGPT は、外部要因または変数 (小売売上予測の気象条件など) を分析に組み込むことができます。

利点:外部要因の影響を考慮することで、より詳細で正確な予測が可能になります。これは、外部要因がデータの傾向に大きな影響を与える場合に特に役立ちます。

微調整

機能: TimeGPT は事前トレーニング済みのモデルですが、特定のデータセットや独自の予測ニーズに適応するための微調整機能を提供します。

利点:この機能により、ユーザーは特定のニーズに応じてモデルをより細かくカスタマイズできるため、特定の環境における予測結果の精度と関連性が向上します。

歴史的予測

機能: TimeGPT は過去のデータを分析して履歴予測を生成するため、ユーザーはモデルが過去のイベントをどのように予測するかを理解できます。

利点:これは、モデルの精度と信頼性を検証するのに特に有益であり、ユーザーに将来の予測に対する自信を与えます。

複雑な予測シナリオの管理

TimeGPT の機能は、休日、特別な日付、不規則なタイムスタンプなどの複雑なシナリオの処理に特に適しています。

祝日や特別な日：これらのイベントは時系列データの傾向に大きな影響を与える可能性があります。TimeGPTは異常値を検出し、外生変数を組み込む機能を備えているため、これらの日付の前後のイベントを、それぞれの固有の影響を考慮して正確に予測することができます。
不規則なタイムスタンプ：時系列データは不規則であったり、欠損データが含まれていたりすることがあります。TimeGPTの高度なアルゴリズムはこうした不規則性に対応し、データが不整合な場合でも一貫性と精度の高い予測を保証します。

MindsDBでのTimeGPTモデルのデプロイ

オープンソースデータベース「MindsDB」は、企業データからカスタム人工知能を構築するための優れたプラットフォームです。あらゆるデータソースをあらゆるAI/MLモデルまたはフレームワークに接続し、それらの間のデータフローをリアルタイムで自動化することで機能します。

MindsDBは、データソースをTimeGPTなどの高度なAI/MLモデルに接続します。これにより、開発者はこれらのモデルを簡単に作成、トレーニング、管理できるため、機械学習の経験が浅い人にとって特に有益です。

TimeGPT を MindsDB に統合するには、まず次のステートメントを使用して TimeGPT ML エンジンを作成し、TimeGPT API キーを提供する必要があります。

 CREATE ML_ENGINE timegpt_engine FROM timegpt USING timegpt_api_key = 'timegpt-api-key';

次に、ユーザーは CREATEMODEL ステートメントを使用して、TimeGPT モデルを作成、トレーニング、およびデプロイできます。

 CREATE MODEL model_table FROM data_source (SELECT * FROM data_table) PREDICT column_to_be_predicted ORDER BY date_column GROUP BY column_name, column_name, ... HORIZON 3 -- model forecasts the next 3 rows USING ENGINE = 'timegpt_engine';

これで、モデルをクエリして予測結果を取得できるようになりました。

 SELECT m.date_column, m.column_to_be_predicted FROM data_table AS d JOIN model_table AS m WHERE d.date_column > LATEST;

MindsDBを使用すると、予測を自動化し、下流工程での使用を想定した予測を継続的に生成できます。このツールは、動的に更新されるデータがある場合に特に便利です。モデルは最新のデータに基づいて微調整され、可能な限り正確な予測を提供します。

以下のスクリプトでは、最新のデータを使用してモデルを微調整し、毎日の予測をデータベーステーブルに保存するジョブを作成します。

 CREATE JOB automate_forecasts ( FINETUNE model_table FROM data_source (SELECT * FROM data_table); CREATE TABLE daily_forecasts_{{START_DATETIME}} ( SELECT m.date_column, m.column_to_be_predicted FROM data_table AS d JOIN model_table AS m WHERE d.date_column > LATEST ) ) EVERY 1 day;

完全な例をご覧になるには、ドキュメントページ（https://docs.mindsdb.com/integrations/ai-engines/timegpt?ref=hackernoon.com#example）をご覧ください。また、同様の予測ユースケースについては、https://docs.mindsdb.com/sql/tutorials/house-sales-forecasting?ref=hackernoon.com をご覧ください。

TimeGPT を予測分析にどのように使用できますか?

今日の世界では、企業は市場の変化に刻々と対応できる俊敏性を備えていなければなりません。TimeGPTのような予測分析テクノロジーを活用することで、常に一歩先を行くことができ、競争優位性を獲得することができます。

現在、企業は次のような主要分野で TimeGPT を使用できます。

財務予測

TimeGPTは、時間ベースのデータの処理と解釈における専門知識を活かし、変動の激しい金融業界においてより正確な予測を可能にします。金融データセット内の現在のトレンドやニュアンスを特定することで、より情報に基づいた投資戦略の策定を支援します。

需要予測

小売業や製造業などの業界において、TimeGPTは製品需要の予測に役立ちます。これは在庫管理、サプライチェーンの最適化、そして戦略立案に不可欠です。過去の販売データと市場動向を分析することで、TimeGPTは将来の需要パターンを予測し、企業が効果的に準備し、適応できるよう支援します。

異常検出

このモデルの逐次学習アプローチは、サイバーセキュリティを目的としたネットワークトラフィックの異常パターンの特定や、予知保全のための機械パフォーマンスの異常認識など、異常検知において有効であることが実証されています。この機能は、潜在的な問題の拡大を防ぐために不可欠です。

予測分析シナリオの例

以下は、精度予測分析に TimeGPT を使用する一般的なアプリケーションシナリオです。

株式市場分析: TimeGPT は従来の株価予測方法よりも優れており、投資家やアナリストにとって強力なツールとなります。
ヘルスケアのトレンド予測: ヘルスケアのトレンドを予測することができ、これはヘルスケアリソースの割り当てと計画に重要です。
サプライチェーンの最適化: TimeGPT は将来の物流需要の傾向を予測できるため、物流の効率が向上し、コストが削減されます。
小売顧客行動分析: 小売購買傾向を予測することもできるため、在庫管理やターゲットマーケティングに役立ちます。
製造業における予測保守: TimeGPT は、潜在的な機器の故障を特定し、ダウンタイムと保守コストを最小限に抑えるのに役立ちます。

実世界時間GPT

今日のインターネット時代において、グローバルビジネスはかつてないほど複雑化し、相互に関連し合っています。ある業界での失敗が他の複数の業界に波及する可能性があるため、企業は予測分析を活用して将来の出来事を予測し、準備し、対応することが不可欠です。

高度な時系列分析、ディープラーニング機能、適応型学習、カスタマイズ可能なスケーラブルなモデルを備えた TimeGPT は、より正確な予測分析のための効果的なツールであることが証明されています。

まとめると、TimeGPTとMindsDBを統合することで、ビジネスデータベース内で直接予測インサイトの精度と適用性を高める強力な組み合わせが生まれます。これにより、急速に変化するグローバル市場を柔軟に予測し、迅速に対応することが可能になります。

では、TimeGPTは具体的にどのように企業のデータを処理するのでしょうか？より詳細で的を絞ったチュートリアルはこちらをクリックしてください：https://docs.mindsdb.com/sql/tutorials/monthly-expediture-timegpt?ref=hackernoon.com

翻訳者紹介

Zhu Xianzong 氏は、51CTO コミュニティエディター、51CTO 専門ブロガー兼講師、維坊の大学のコンピューター教師、そしてフリープログラミングコミュニティのベテランです。

原題: TimeGPT が AI で予測分析を変革する方法、著者: Jorge Torres

リンク: https://hackernoon.com/how-timegpt-transforms-predictive-analytics-with-ai.