stumpy-dev/stumpy

해결하는 문제

STUMPY는 신호의 모든 부분에 대한 최근접 이웃 하위 시퀀스를 식별하여 시계열 데이터를 분석하도록 설계되었습니다. 이를 통해 사용자는 사전 정의된 템플릿 없이도 반복 패턴(모티프), 이상치(디스코드) 및 기타 구조적 특성을 자동으로 발견할 수 있습니다.

작동 방식

이 라이브러리는 시계열 내의 모든 하위 시퀀스를 데이터의 다른 곳에서 가장 가까운 일치 항목에 매핑하는 "매트릭스 프로파일"을 계산합니다. 사용 가능한 하드웨어에 따라 여러 구현 경로를 제공합니다:

• 단일 노드 CPU: 표준 처리를 위해 stumpy.stump 사용.
• 분산 CPU: 대규모 데이터셋을 위해 Dask를 통해 stumpy.stumped 사용.
• GPU 가속: 고성능 계산을 위해 stumpy.gpu_stump 사용.
• 다차원: 다차원 데이터를 위해 stumpy.mstump 사용.

대상 사용자

긴 신호에서 반복 모양을 찾거나 새로운 것을 감지하는 등 시계열 데이터 마이닝을 수행해야 하는 학계, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

주요 특징

• 확장 가능: Dask를 통한 분산 컴퓨팅 및 GPU 가속 지원.
• CUDA 지원: Numba를 활용한 JIT 컴파일 및 GPU 지원.
• 다용도: 모티프 발견, 이상 감지, 셰이플릿 발견, 의미론적 분할 가능.
• 고급 분석: 시계열 체인(ATSC) 및 의미론적 분할(FLUSS) 도구 포함.