التعلم الآلي للتشويه الزمني الديناميكي

تحتاج أجهزة الكمبيوتر إلى مساعدة الناس للتعلم. وهذا هو "التعلم الآلي". التعلم الآلي هو مصطلح يعني تعليم أجهزة الكمبيوتر كيفية التعلم من البيانات، وهو تمرين في التفكير من خلال النماذج دون برمجة صريحة. إنه جزء من كيفية تعلم الطفل - من خلال الملاحظة والممارسة، وليس مجرد تلقي المحاضرات. الدقة هي أحد الأشياء التي يتعامل معها التعلم الآلي. إنه يجيب عن مدى دقة الكمبيوتر عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ بشيء ما. كلما زادت الدقة، كلما كانت هذه التنبؤات أكثر قوة.

التشويه الزمني الديناميكي، طريقة لمحاذاة بيانات السلاسل الزمنية. ضع في اعتبارك أن لديك خطين متعرجين وتريد إجراء مقارنة بينهما. التشويه الزمني الديناميكي يشبه تغيير شكل خط متموج لتسهيل مقارنته بخط متموج آخر. محاذاة هذه الخطوط تعني أنه من الأسهل على الكمبيوتر التعلم من بياناتنا عندما نحاول التنبؤ بهذا الخط.

استكشاف قوة التشويه الزمني الديناميكي لتحليل السلاسل الزمنية

تشبيه لفهم كيفية عمل تشويه الوقت الديناميكي، يشبه هذا محاولتك التنبؤ بحركة المرور في متجرك كل يوم. جمهور زيارة المتجر في العام السابق. ولكن ليس كل يوم على هذا النحو. تختلف الأيام المختلفة في عدد الزوار، فبعضها يكون لامعًا للغاية وكل شيء في المترو موجود هناك بينما يحدث في أيام أخرى أن يكون يومًا ممطرًا حيث لا يأتي سوى عدد قليل من الأشخاص المتسكعين. عندما تتغير البيانات، يصبح من الصعب التنبؤ بالزيارات المستقبلية.

لا يقتصر الأمر على بيانات السلاسل الزمنية فحسب، بل إنه قادر على العمل مع أنواع مختلفة من البيانات، مما يجعله أداة متعددة الاستخدامات للغاية. فكر في مقارنة تسلسلين من الحمض النووي، وهما المخطط الأساسي للحياة نفسها. تعمل عملية تشويه الوقت الديناميكي على محاذاة أجزاء من التسلسلات أو تحريكها قليلاً بحيث يمكن إجراء المقارنات. وبهذه الطريقة، يمكن للعلماء التأكد من درجة الصلة أو التميز بين التسلسلات وربما اكتشاف جوانب مهمة تتعلق بالبيولوجيا والطب.

أداة قوية في التعلم الآلي لمحاذاة البيانات

إن التعرف على الكلام هو أحد هذه الأساليب. فعندما يستمع الكمبيوتر إلى شخص يتحدث، يتعين عليه تحديد ما يُقال باعتباره إحدى الكلمات أو العبارات الموجودة في قاعدة بياناته. ومع ذلك، لا ينطق جميع الأشخاص نفس الكلمات بنفس الطريقة تمامًا أو قد تكون هناك ضوضاء في الخلفية قد تجعل من الصعب سماعها. وفي هذا النهج، يسمح التشويه الديناميكي للوقت بمحاذاة بيانات الكلام بحيث يمكن للكمبيوتر العثور بسهولة على معدل خطأ منخفض بين نصه وما قيل. ويمكن أن يعزز هذا من أداء المساعدين الصوتيين وتقنيات التعرف على الكلام الأخرى.
نهج جديد للتحليلات التنبؤية

إن استخدام التشوه الديناميكي للزمن يغير من كيفية إدراكنا للتنبؤات. إن التنبؤات تدور حول تخمين ما يحمله المستقبل؛ وفي هذا الصدد، يمكنك استخدام البيانات الوصفية لإجراء بعض التقريبات المتقطعة للأحداث. ويمكن أن يكون هذا مفيدًا للغاية في اتخاذ قرارات حكيمة. على سبيل المثال، إذا كنت تدير مستشفى (سيكون هذا رائعًا جدًا)، فقد تحتاج إلى تقدير عدد المرضى الذين سيأتون الشهر المقبل بحيث يصل عدد الإمدادات بحجم مناديل المرحاض المبللة في الوقت المحدد تمامًا. إذا طلبت الكثير، فمن الطبيعي أن يكون ذلك مهدرًا. يوضح روا أن الأمر أكثر خطورة من هذا: إذا تخطيت، فقد تنفد الكمية. سيمكنك التشوه الديناميكي للزمن من التنبؤ بالأرقام المستقبلية بناءً على نقاط البيانات السابقة والسماح بإدارة أفضل للموارد.
الاستفادة من الإمكانات الكاملة للتعلم الآلي

إن DTW هي مجرد أداة واحدة من بين أدوات التعلم الآلي. النقطة الأولى واضحة، ولكنها لا تزال مهمة للغاية في حالة بيانات السلاسل الزمنية. تساعد Dynamic Time Warping أجهزة الكمبيوتر على تقديم تنبؤات أفضل من خلال تنظيم البيانات بحيث تصطف بشكل متماسك. ويمكنها أن تترجم عبر العديد من المجالات المختلفة، من الرعاية الصحية إلى البيع بالتجزئة وتعزيز القرارات.