stumpy-dev/stumpy

何を解決するか

STUMPY は、時間系列データ内での最近傍部分列を効率的に見つける問題を解決するように設計されています。ユーザーがパターンの形状について事前に知識を持たなくても、長い時間系列データ内で最も類似したパターン（モチーフ）や最も類似しないパターン（ディスコード/異常）を自動的に特定できます。

動作方法

このライブラリは「マトリクスプロファイル」というデータ構造を計算します。これは、時間系列内のすべての部分列について、その最近傍との距離を格納するものです。STUMPY は、さまざまな規模のデータに対応する複数の実装を提供しています：

• 標準的なCPU実行：単一サーバー処理用に stumpy.stump を使用。
• 分散実行：大規模データセット用に Dask Distributed を介して stumpy.stumped を使用。
• GPU加速：高性能計算用に stumpy.gpu_stump を使用。
• 多次元対応：複数の時間系列次元を同時に分析するための stumpy.mstump を使用。

対象ユーザー

STUMPY は、モチーフ発見、異常検出、意味的セグメンテーションなどの時間系列データマイニングタスクを実行する必要がある研究者、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。

特徴

• スケーラブル：Dask を介した CPU、GPU、分散計算をサポート。
• 多用途：1次元および多次元時間系列の両方を扱える。
• 包括的なツールセット：時間系列チェーン（ATSC）と意味的セグメンテーション（FLUSS）専用の関数を含む。
• 高性能：Numba JITコンパイルを活用して効率的な実行を実現。