কম্পিউটার শেখার জন্য মানুষের সাহায্য প্রয়োজন। এটি "মেশিন লার্নিং"। মেশিন লার্নিং একটি শব্দ যার অর্থ কম্পিউটারকে ডেটা থেকে শিখতে শেখানো, স্পষ্টভাবে প্রোগ্রামিং ছাড়াই মডেলের মাধ্যমে যুক্তির অনুশীলন। এটি আংশিকভাবে একটি শিশু কীভাবে শেখে — পর্যবেক্ষণ এবং অনুশীলনের মাধ্যমে, শুধু বক্তৃতা দিয়ে নয়। নির্ভুলতা হল মেশিন লার্নিং এর একটি বিষয়। এটি যখন কিছু ভবিষ্যদ্বাণী করতে আসে তখন কম্পিউটার কতটা সঠিক তার উত্তর দেয়। সঠিকতা যত বেশি হবে, এই ভবিষ্যদ্বাণীগুলি তত বেশি শক্তিশালী হবে
ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং, টাইম সিরিজ ডেটা সারিবদ্ধ করার একটি উপায়। বিবেচনা করুন যে আপনার দুটি wiggly লাইন আছে এবং আপনি তাদের মধ্যে একটি তুলনা করতে চান। ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং হল অন্য তরঙ্গায়িত রেখার সাথে তুলনা করা সহজ করার জন্য একটি তরঙ্গায়িত রেখার আকৃতি পরিবর্তন করার মতো। এই লাইনগুলি সারিবদ্ধ করার মানে হল যে যখন আমরা এই লাইনটি ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করি তখন কম্পিউটারের জন্য আমাদের ডেটা থেকে শেখা সহজ।
ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং কীভাবে কাজ করে তা বোঝার জন্য একটি সাদৃশ্য যেমন আপনি প্রতিদিন আপনার দোকানে ট্র্যাফিকের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছেন। আগের বছরের স্টোর ভিজিট দর্শক। তবে প্রতিদিন এমন হয় না। বিভিন্ন দিনে ভিন্ন ভিন্ন ভিড় থাকে, কিছু বেশ চকচকে এবং সমস্ত মেট্রো সেখানে বাইরে থাকে যখন অন্যটি বৃষ্টির দিনে ঘটে যখন মাত্র কয়েকটি বিড়ম্বনাকারী আত্মা প্রবেশ করে। যখন ডেটা পরিবর্তিত হয়, তখন ভবিষ্যত সফরের পূর্বাভাস দেওয়া কঠিন হয়ে পড়ে।
টাইম সিরিজ ডেটার জন্য একচেটিয়াভাবে নয়, তবে যাইহোক। এটি বিভিন্ন ধরণের ডেটা নিয়ে কাজ করতে সক্ষম যা এটিকে একটি বহুমুখী হাতিয়ার করে তোলে। দুটি ডিএনএ সিকোয়েন্সের তুলনা করার কথা বিবেচনা করুন, যা জীবনেরই নীল প্রিন্ট ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং সিকোয়েন্সের কিছু অংশকে সারিবদ্ধ করে বা সামান্য পরিবর্তন করে যাতে তুলনা করা যায়। এই পদ্ধতিতে, বিজ্ঞানীরা ক্রমগুলির মধ্যে সম্পর্ক বা স্বাতন্ত্র্যের ডিগ্রী নিশ্চিত করতে পারে এবং জীববিজ্ঞান এবং ওষুধের সাথে সম্পর্কিত উল্লেখযোগ্য দিকগুলি উন্মোচন করতে পারে।
বক্তৃতা স্বীকৃতি আরেকটি। যখন একটি কম্পিউটার কারো কথা শুনতে পায়, তখন তাকে তার ডাটাবেসে থাকা শব্দ বা বাক্যাংশগুলির মধ্যে একটি হিসাবে কী বলা হয়েছে তা সনাক্ত করতে হবে। যাইহোক, সমস্ত লোক একই শব্দগুলিকে ঠিক একইভাবে উচ্চারণ করে না বা পটভূমিতে শব্দ হয় যা শুনতে অসুবিধা হতে পারে। এই পদ্ধতিতে, ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং স্পিচ ডেটাকে সারিবদ্ধ করার অনুমতি দেয় যাতে একটি কম্পিউটার সহজেই তার প্রতিলিপি এবং যা বলা হয়েছে তার মধ্যে কম ত্রুটির হার খুঁজে পেতে পারে। এটি ভয়েস সহকারী এবং অন্যান্য বক্তৃতা শনাক্তকরণ প্রযুক্তির কর্মক্ষমতা বাড়াতে পারে।
গতিশীল টাইম ওয়ার্পিংয়ের ব্যবহার আমরা কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণীগুলি বুঝতে পারি তা পরিবর্তন করছে। ভবিষ্যৎবাণী হল ভবিষ্যৎ কী আছে তা অনুমান করা; এই বিষয়ে, আপনি ইভেন্টের কিছু উপযুক্ত অনুমান করতে ডেটাওডি ব্যবহার করেন। বিজ্ঞ সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে এটি অত্যন্ত উপকারী হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি একটি হাসপাতাল চালান (এটি বেশ সুন্দর হবে), তাহলে হয়তো আগামী মাসে কতজন রোগী আসবে তা অনুমান করতে হবে যাতে ভেজা-টয়লেট-টিস্যু-আকারের সংখ্যক সরবরাহ ঠিক সময়ে পৌঁছে যায়। খুব বেশি অর্ডার করলে অবশ্যই নষ্ট হবে। রুয়া ব্যাখ্যা করেছেন যে এটি এর চেয়েও বেশি বিপজ্জনক: আপনি যদি এড়িয়ে যান, তবে তারা বিক্রি হয়ে যেতে পারে। গতিশীল টাইমওয়ার্পিং আপনাকে অতীতের ডেটা পয়েন্টগুলির উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের সংখ্যার পূর্বাভাস দিতে এবং সংস্থানগুলির আরও ভাল ব্যবস্থাপনার অনুমতি দেবে।
মেশিন লার্নিং টুলবক্সের মধ্যে DTW হল একটি মাত্র টুল। প্রথমটি একটি সুস্পষ্ট বিন্দু, তবে সময় সিরিজের ডেটার ক্ষেত্রে এখনও অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ডাইনামিক টাইম ওয়ার্পিং কম্পিউটারগুলিকে ডেটা সংগঠিত করে আরও ভাল ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করে যাতে এটি সুসঙ্গতভাবে লাইন করে। এটি স্বাস্থ্য পরিচর্যা থেকে খুচরা পর্যন্ত এবং সিদ্ধান্তগুলি উন্নত করার জন্য বিভিন্ন ডোমেনে অনুবাদ করতে পারে।
EN
AR
DA
NL
FI
FR
DE
HI
IT
JA
KO
কোন
PL
PT
RO
RU
ES
SV
TL
ID
SR
UK
VI
HU
TH
TR
FA
AF
MS
GA
HY
BN
KM
LO
LA
NE
MY
KK
UZ
KY
