AI用語集
人工知能の完全辞典
時間行列分解 (TMF)
データ内の潜在因子の動的変化や時間経過に伴う進化を捉えるために、時間的制約を統合した古典的な行列分解の拡張手法。
時間的特異値分解 (SVD)
時間的に構造化されたデータ行列に対するSVDの適用。左および右特異ベクトルは、時間的プロファイルや空間的・主題的エンティティを表すことができる。
動的主成分分析 (DPCA)
変数の時間的遅延（ラグ）を考慮することで動的な関係を捉える、時系列データに向けた主成分分析（PCA）の拡張次元削減手法。
時間的潜在因子モデル
観測された時系列が、独自の時間的ダイナミクスに従って進化する少数の未観測の潜在プロセスによって生成されると仮定する統計的枠組み。
PARAFAC/CANDECOMP分解
多変量時系列に適したテンソル分解（行列の高次元への一般化）手法で、テンソルをランク1のテンソルの和に分解する。
分解のためのカルマンフィルター
線形動的システムにおける状態の再帰的推定アルゴリズム。隠れ状態としてモデル化された構成要素（トレンド、サイクル、季節性）に時系列を分解するために使用される。
適応ノイズ完全アンサンブル経験的モード分解 (CEEMDAN)
モードの混合問題を解決し、より安定した完全な分解を提供するために適応的ノイズを追加する、経験的モード分解（EMD）の改良版。
ウェーブレット分解
時系列を時間-周波数領域に変換する手法。異なる時間スケールの構成要素を分離できるため、非定常現象の分析に役立つ。
構造化ハンケル行列
時系列から行列を構築するもので、各反対角線が一定の値を持ち、ランクベースの分解手法（SSA）で一般的な前処理となる。
特異スペクトル解析 (SSA)
軌跡行列（ハンケル行列）から導き出された固有ベクトルの基底に時系列を射影し、信号とノイズを分離する、時系列分解のノンパラメトリック手法。
経験的モード分解 (EMD)
非線形・非定常時系列から、ふるい分け処理（シフティング）を通じて固有モード関数（IMF）を抽出する、適応的かつデータ駆動型の分解アルゴリズム。
時間的非負値行列分解 (NMF)
基底因子と活性化係数が一貫して変化することを保証するために、時間的正則化制約（例：平滑化）を伴って逐次データにNMFを適用する手法。
確率的特異値分解 (SVD)
厳密な分解が計算コスト的に高すぎる大規模な時系列ストリームに適した、データのミニバッチで反復的に計算されるSVDの変種。
時間的PLS回帰 (Partial Least Squares)
目的変数との共分散を最大化して潜在変数を構築する際に、時系列の予測のために時間遅れ（ラグ）の情報を統合するモデリング手法。