یادگیری ماشینی پویای زمان تاب

کامپیوترها برای یادگیری به کمک مردم نیاز دارند. این "یادگیری ماشین" است. یادگیری ماشینی اصطلاحی است که به معنای آموزش کامپیوترها برای یادگیری از داده ها است، تمرینی برای استدلال از طریق مدل ها بدون برنامه نویسی صریح. این تا حدودی نحوه یادگیری کودک است - با مشاهده و تمرین، نه فقط با سخنرانی. دقت یکی از مواردی است که یادگیری ماشین با آن سروکار دارد. این پاسخ می دهد که کامپیوتر در هنگام پیش بینی چیزی چقدر دقیق است. هرچه دقت بالاتر باشد، این پیش‌بینی‌ها قوی‌تر خواهند بود

تاب خوردگی زمان پویا، راهی برای تراز کردن داده های سری زمانی. در نظر بگیرید که شما دو خط کشدار دارید و می خواهید بین آنها مقایسه کنید. تاب خوردگی زمانی پویا مانند تغییر شکل یک خط موجی است تا مقایسه آن با خط موجی دیگر آسان شود. تراز کردن این خطوط به این معنی است که وقتی ما سعی می کنیم این خط را پیش بینی کنیم، یادگیری از داده های ما برای رایانه آسان تر است.

بررسی قدرت تاب خوردگی زمانی پویا برای تجزیه و تحلیل سری های زمانی

قیاسی برای درک نحوه عملکرد تاب‌شدن زمان پویا، مانند این است که شما سعی می‌کنید ترافیک فروشگاه خود را هر روز پیش‌بینی کنید. بازدید مخاطبان از فروشگاه در سال گذشته. اما هر روز اینطور نیست. روزهای مختلف جمعیت متفاوتی دارند، برخی کاملاً براق هستند و تمام مترو آنجاست، در حالی که روزهای دیگر در روزهای بارانی اتفاق می‌افتد که تنها تعداد کمی از روح‌های غواصی به آنجا می‌روند. وقتی داده‌ها در حال تغییر هستند، پیش‌بینی بازدیدهای آینده دشوار می‌شود.

نه منحصراً برای داده های سری زمانی، اما به هر حال. این می تواند با انواع مختلف داده کار کند که آن را به یک ابزار بسیار همه کاره تبدیل می کند. مقایسه دو توالی DNA را در نظر بگیرید که چاپ آبی خود زندگی هستند. تاب برداشتن زمان پویا قسمت هایی از توالی ها را تراز می کند یا کمی جابجا می کند تا بتوان مقایسه کرد. به این ترتیب، دانشمندان می توانند میزان ارتباط یا تمایز بین توالی ها را تعیین کنند و به طور بالقوه جنبه های مهم مربوط به زیست شناسی و پزشکی را کشف کنند.

ابزاری قدرتمند در یادگیری ماشینی برای همترازسازی داده ها

تشخیص گفتار یکی دیگر از موارد است. هنگامی که یک کامپیوتر صحبت های شخصی را می شنود، باید آنچه را که گفته می شود به عنوان یکی از کلمات یا عباراتی که در پایگاه داده آن وجود دارد شناسایی کند. با این حال، همه افراد کلمات مشابهی را دقیقاً به یک شکل بیان نمی کنند یا صدای پس زمینه وجود دارد که می تواند شنیدن آن را دشوار کند. در این رویکرد، زمان پویا به داده‌های گفتار اجازه می‌دهد تا به‌گونه‌ای تراز شوند که رایانه بتواند به راحتی نرخ خطای پایینی را بین رونوشت خود و آنچه گفته شد پیدا کند. این می تواند عملکرد دستیارهای صوتی و سایر فناوری های تشخیص گفتار را افزایش دهد.
رویکردی جدید به تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

استفاده از تاب زمانی پویا نحوه درک ما از پیش بینی ها را تغییر می دهد. پیش‌بینی‌ها همه در مورد حدس زدن آینده هستند. در این راستا، شما از dataodi برای ایجاد برخی تقریب‌های مناسب از رویدادها استفاده می‌کنید. این می تواند در تصمیم گیری عاقلانه بسیار سودمند باشد. به عنوان مثال، اگر شما یک بیمارستان را اداره می‌کنید (که بسیار جالب خواهد بود)، شاید لازم باشد تعداد بیمارانی که قرار است در ماه آینده به بیمارستان مراجعه کنند، تخمین بزنید تا تعداد وسایل به اندازه دستمال توالت به موقع برسد. اگر بیش از حد سفارش دهید، مطمئناً هدر می رود. روآ توضیح می‌دهد که خطرناک‌تر از این است: اگر از آن بگذرید، شاید آنها فروخته شوند. زمانبندی پویا به شما امکان می دهد اعداد آینده را بر اساس نقاط داده گذشته پیش بینی کنید و مدیریت بهتر منابع را امکان پذیر می کند.
بهره برداری از پتانسیل کامل یادگیری ماشینی

DTW تنها یک ابزار در میان جعبه ابزار یادگیری ماشینی است. مورد اول یک نکته واضح است، اما همچنان در مورد داده های سری زمانی بسیار مهم است. داینامیک زمان تاب به رایانه ها کمک می کند تا با سازماندهی داده ها به گونه ای که به طور منسجم ردیف شوند، پیش بینی های بهتری انجام دهند. این می تواند در بسیاری از حوزه های مختلف، از مراقبت های بهداشتی گرفته تا خرده فروشی، ترجمه شود و تصمیمات را افزایش دهد.