AI Agent 如何处理时序数据？

AI Agent 通过分析按时间顺序排列的数据点序列来处理时序数据，使用专门的机器学习模型捕捉时间依赖性和模式。这些 Agent 能够处理此类序列数据上的预测、异常检测和分类等任务。

有效处理依赖于专门为序列设计的技术，主要包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和 Transformer，这些模型能明确建模时间关系。关键预处理步骤包括处理缺失值、归一化，以及可能的特征工程（如创建滞后变量或滚动统计）。趋势、季节性和周期等时间特征至关重要。模型的选择在很大程度上取决于具体任务（如预测与异常检测）和数据特征（如序列长度和噪声水平）。

AI Agent 将这些处理后的序列用于预测未来值（如股价、需求预测）、识别传感器数据中的异常模式或故障（异常检测），以及对序列进行分类（如从传感器流中识别活动）。实施包括数据收集和清洗、选择并训练序列模型（如 LSTM）、在保留的时序数据上评估性能，以及部署模型对新传入的时序数据流进行推断。