読み方 ： じけいれつデータ

概要

測定値や出来事の記録に日時の情報（タイムスタンプ）を付加して時間の経過に沿って並べたデータ系列を指す。気温の観測値のように毎秒、毎時、毎日といった規則的な間隔で測定したデータと、サーバのアクセスログのように特定の出来事（イベント）が生じたときに不規則に記録されるデータがある。

時系列データの中には、過去の値が現在の値に影響したり、時刻によって決まった傾向の変動が生じるなど、時間軸に沿って何らかの関係性や周期性が見られる場合がある。統計解析では移動平均モデルや自己回帰モデルなどで分析され、過去のデータを元に対象をモデル化することで、変動パターンの把握や将来の予測などに役立てることができる。

機械学習では、リカレントニューラルネットワーク（RNN）などのモデルが時系列データの学習に用いられる。これは層間の繋がりに、過去の出力を現在の入力にフィードバックするループ構造（再帰構造）を含んでおり、過去の影響の蓄積によって現在の値が決定されるようなデータ系列の学習を効果的に行うことができる。

ニューラルネットワークでは、自然言語の文章における単語の並びも、ある種の時系列的に並んだ互いに関連する要素の列とみなし、時系列データの解析と同じ手法で特徴の学習を行うことができる。Tranformerなどのモデルは自然言語処理で極めて良好な性能を示し、今日の生成AIの基礎となっている。

この記事の著者 ： (株)インセプト IT用語辞典 e-Words 編集部
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