aeon 시계열 머신러닝

무엇을 해주나

시계열 데이터를 다룰 때 Claude가 파이썬 aeon 툴킷(1.6.0 기준)을 정확하게 사용하도록 만드는 스킬입니다.

• 분류(ROCKET, HIVE-COTE, InceptionTime), 회귀, 클러스터링(DTW 기반 K-Means) 코드 패턴 제공
• 예측(Naive, ARIMA의 iterative_forecast 사용법 등 흔한 함정 포함), 이상탐지(STOMP), 변화점 세그멘테이션(ClaSP), 유사 패턴 검색(MASS)
• ROCKET·Catch22 특성 추출, 정규화·결측치 처리, DTW 등 탄성 거리 지표, 딥러닝 아키텍처
• (n_cases, n_channels, n_timepoints) 데이터 형식, 누수 없는 검증 분할, 벤치마크 비교 같은 베스트 프랙티스
• 11개 references/*.md 상세 문서로 알고리즘 카탈로그 연결

이런 분께 추천

• 센서·로그·금융·바이오 신호 등 시간 축 데이터를 분석하는 데이터 과학자·연구자
• scikit-learn은 익숙하지만 시계열 전용 알고리즘 선택이 막막한 분
• 논문·리포트용으로 재현 가능한 시계열 실험 파이프라인을 빠르게 세우고 싶은 분

활용 예시

1. "공장 센서 10만 포인트 로그에서 이상 구간을 찾아줘" → STOMP 매트릭스 프로파일로 점수 계산 후 95 퍼센타일 임계값 적용
2. "다변량 ECG 데이터를 분류하는 베이스라인 만들어줘" → Normalizer + MiniRocketClassifier 파이프라인 구성 및 1-NN 유클리드 베이스라인 비교
3. "월별 매출 시계열로 5개월 뒤를 예측해줘" → ARIMA(p,d,q)에 iterative_forecast(prediction_horizon=5) 적용

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/aeon/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

AI 스킬마트에서 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.