stumpy-dev/stumpy

解決する問題

STUMPYは、信号の各部分に対する最近傍サブシーケンスを特定することで、時系列データを分析するように設計されています。これにより、ユーザーは事前定義されたテンプレートなしで、繰り返しパターン（モチーフ）、異常（ディスコード）、その他の構造的特徴を自動的に発見できます。

仕組み

このライブラリは「マトリックスプロファイル」を計算し、時系列内のすべてのサブシーケンスを、データ内の他の場所での最も近い一致にマッピングします。利用可能なハードウェアに応じて、複数の実装パスを提供します：

• シングルノードCPU：標準処理には stumpy.stump を使用。
• 分散CPU：大規模データセットには Dask 経由で stumpy.stumped を使用。
• GPUアクセラレーション：高性能計算には stumpy.gpu_stump を使用。
• 多次元：多次元データには stumpy.mstump を使用。

対象者

長い信号内で繰り返し形状を見つけたり、新規性を検出したりするなど、時系列データマイニングを実行する必要がある学者、データサイエンティスト、ソフトウェア開発者を対象としています。

ハイライト

• スケーラブル：Daskによる分散コンピューティングとGPUアクセラレーションをサポート。
• CUDA対応：Numbaを活用してJITコンパイルとGPUサポートを実現。
• 多用途：モチーフ発見、異常検出、シェイプレット発見、セマンティックセグメンテーションが可能。
• 高度な分析：時系列チェーン（ATSC）とセマンティックセグメンテーション（FLUSS）のツールを含む。