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aeon 시계열 머신러닝

aeon 툴킷으로 시계열 분류·회귀·군집·예측·이상탐지를 scikit-learn 스타일로 처리하도록 돕는 스킬.

데이터·분석중급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

시계열 데이터를 다룰 때 필요한 거의 모든 작업을 오픈소스 파이썬 툴킷 aeon으로 처리하도록 Claude를 안내합니다.

  • 분류/회귀: ROCKET, MiniRocket, HIVECOTEV2, InceptionTime 등 알고리즘 선택 가이드 제공
  • 군집화: DTW 기반 TimeSeriesKMeans
  • 예측(Forecasting): Naive, ARIMA, AutoARIMA 등 (aeon 1.x 기준 인자 규격 반영)
  • 이상탐지·세그멘테이션·유사 패턴 검색: STOMP, ClaSP, StompMotif
  • 특징 추출/거리 측도: ROCKET 변환, Catch22, DTW·MSM·TWE 등 탄력적 거리
  • 정규화·결측치 처리·데이터 형식 (n_cases, n_channels, n_timepoints) 등 실무 베스트 프랙티스 포함

이런 분께 추천

  • 센서·IoT·금융·의료 신호 등 시간축 데이터를 분석하는 데이터 사이언티스트
  • sktime/aeon 0.x 코드에서 aeon 1.x로 마이그레이션 중인 분
  • 시계열 문제에 어떤 알고리즘부터 써야 할지 판단이 필요한 분

활용 예시

  1. "이 센서 CSV로 정상/불량을 분류해줘" → Normalizer + RocketClassifier 파이프라인을 구성하고 정확도까지 평가.
  2. "서버 지표에서 이상 구간을 찾아줘" → STOMP로 이상 점수를 계산하고 95퍼센타일 임계값 + matplotlib 시각화까지 생성.
  3. "월별 매출 12개월치를 예측해줘" → ARIMA(p,d,q) 또는 AutoARIMA로 iterative_forecast 기반 다단계 예측 코드 작성.

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/aeon 폴더를 내 ~/.claude/skills/aeon/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/scientific-agent-skills && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/scientific-agent-skills/skills/aeon ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 엽니다.
  2. 스킬 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 복사합니다: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/aeon ~/.claude/skills/
  4. 파이썬 3.10 이상인지 확인합니다: python --version
  5. aeon 패키지를 설치합니다: uv pip install "aeon>=1.4,<2" (딥러닝까지 쓰려면 uv pip install "aeon[all_extras]>=1.4,<2")
  6. Claude Code를 다시 실행한 뒤 "시계열 데이터를 분류하고 싶어"처럼 말하면 스킬이 자동으로 호출됩니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT