Odborné vysvětlení: Časové řady jsou sekvence datových bodů indexovaných (nebo seřazených) v čase, obvykle v pravidelných intervalech. V kontextu umělé inteligence a strojového učení se analýza časových řad zabývá metodami pro extrakci smysluplných statistik a dalších charakteristik z časově uspořádaných dat. Modely pro časové řady se používají pro předpovídání budoucích hodnot na základě historických dat, detekci anomálií, rozpoznávání vzorů a porozumění dynamice systémů v čase.
Vysvětlení pro laiky: Časové řady jsou jako deník, do kterého si pravidelně zapisujete nějakou informaci. Například každý den si zapíšete, kolik kroků jste ušli. Když se pak na tyto záznamy podíváte zpětně, můžete vidět, jak se vaše aktivita měnila v průběhu času. Možná zjistíte, že o víkendech chodíte více, nebo že v létě jste aktivnější než v zimě. AI používá podobný princip, ale může analyzovat mnohem složitější a rozsáhlejší “deníky” – třeba sledovat ceny akcií, předpovídat počasí nebo odhadovat, kolik lidí přijde do obchodu v určitý den. Díky analýze těchto “časových deníků” může AI pomáhat s předpovídáním budoucnosti nebo odhalováním zajímavých vzorů v datech.
Time Series are sequences of data points indexed (or listed) in time order, usually at regular intervals. In the context of artificial intelligence and machine learning, time series analysis deals with methods for extracting meaningful statistics and other characteristics from time-ordered data. Time series models are used for predicting future values based on historical data, detecting anomalies, recognizing patterns, and understanding system dynamics over time.
