Համակարգիչները սովորելու համար մարդկանց օգնության կարիքն ունեն: Սա «Մեքենայական ուսուցում» է: Մեքենայական ուսուցումը տերմին է, որը նշանակում է համակարգիչներին սովորեցնել սովորել տվյալներից, մոդելների միջոցով տրամաբանելու վարժություն՝ առանց հստակ ծրագրավորման: Դա մասամբ այն է, թե ինչպես է երեխան սովորում՝ դիտարկելով և պրակտիկայով, այլ ոչ թե պարզապես դասախոսություններով: Ճշգրտությունը մի բան է, որով զբաղվում է Machine Learning-ը: Այն պատասխանում է, թե որքանով է ճշգրիտ համակարգիչը, երբ խոսքը գնում է ինչ-որ բան կանխատեսելու մասին: Որքան բարձր է ճշգրտությունը, այնքան ավելի ամուր կլինեն այս կանխատեսումները
Dynamic Time Warping, ժամանակային շարքերի տվյալները հավասարեցնելու միջոց: Հաշվի առեք, որ դուք ունեք երկու ճկուն գիծ և ցանկանում եք համեմատություն կատարել դրանց միջև: Ժամանակի դինամիկ աղավաղումը նման է ալիքաձև գծի ձևի փոփոխմանը, որպեսզի ավելի հեշտ լինի համեմատվել այլ ալիքաձև գծի հետ: Այս տողերի հավասարեցումը նշանակում է, որ համակարգչի համար ավելի հեշտ է սովորել մեր տվյալներից, երբ մենք փորձում ենք կանխատեսել այս գիծը:
Համեմատություն՝ հասկանալու համար, թե ինչպես է աշխատում դինամիկ ժամանակի շեղումը Դա նման է այն բանին, որ դուք ամեն օր փորձում եք կանխատեսել ձեր խանութի երթևեկությունը: Նախորդ տարի խանութ այցելեք հանդիսատես: Բայց ամեն օր չէ, որ այսպես է. Տարբեր օրերը տարբեր ամբոխ են ունենում, ոմանք բավականին փայլուն են, և ամբողջ մետրոն այնտեղ է, իսկ մյուսները պատահում են անձրևոտ օրերին, երբ ընդամենը մի քանի հոգիներ են ընկնում: Երբ տվյալները փոխվում են, ապագա այցելությունները կանխատեսելը դժվար է դառնում:
Ոչ բացառապես Time Series Data-ի համար, բայց ամեն դեպքում: Այն ի վիճակի է աշխատել տարբեր տեսակի տվյալների հետ, ինչը այն դարձնում է շատ բազմակողմանի գործիք: Համեմատեք ԴՆԹ-ի երկու հաջորդականությունը, որոնք ինքնին կյանքի կապույտ տպագիրն են: Ժամանակի դինամիկ աղավաղումը հավասարեցնում կամ թեթևակի տեղաշարժում է հաջորդականությունների մասերը, որպեսզի համեմատություններ կատարվեն: Այս կերպ գիտնականները կարող են պարզել հաջորդականությունների միջև առնչության կամ տարբերակման աստիճանը և հնարավոր է բացահայտել կենսաբանության և բժշկության հետ կապված նշանակալի ասպեկտներ:
Խոսքի ճանաչումը ևս մեկ բան է: Երբ համակարգիչը լսում է ինչ-որ մեկի խոսքը, այն պետք է ճանաչի, թե ինչ է ասվում, որպես իր տվյալների բազայում գտնվող բառերից կամ արտահայտություններից մեկը: Այնուամենայնիվ, ոչ բոլոր մարդիկ են արտաբերում նույն բառերը ճիշտ նույն ձևով կամ ֆոնային աղմուկ կա, որը կարող է դժվարացնել լսելը: Այս մոտեցման ժամանակ դինամիկ ժամանակի շեղումը թույլ է տալիս խոսքի տվյալները հավասարեցնել այնպես, որ համակարգիչը կարողանա հեշտությամբ գտնել սխալի ցածր մակարդակ իր տառադարձման և ասվածի միջև: Սա կարող է բարելավել ձայնային օգնականների և խոսքի ճանաչման այլ տեխնոլոգիաների աշխատանքը:
Ժամանակի դինամիկ աղավաղման օգտագործումը փոխում է, թե ինչպես ենք մենք ընկալում կանխատեսումները: Կանխատեսումները վերաբերում են գուշակելուն, թե ինչ է սպասվում ապագայում. Այս առումով, դուք օգտագործում եք dataodi՝ իրադարձությունների որոշ համապատասխան մոտարկումներ կատարելու համար: Սա կարող է շատ ձեռնտու լինել իմաստուն որոշումներ կայացնելու համար: Օրինակ, եթե դուք ղեկավարում եք հիվանդանոց (դա շատ լավ կլիներ), միգուցե պետք է գնահատեք, թե քանի հիվանդ է գալու հաջորդ ամիս, որպեսզի թաց զուգարանի կտորի չափի պարագաները հասնեն ճիշտ ժամանակին: Եթե չափից շատ պատվիրեք, ապա, իհարկե, այն կվատնվի։ Ռուան բացատրում է, որ դա ավելի վտանգավոր է, քան սրանից՝ եթե բաց ես թողնում, երևի սպառվում են։ Ժամանակի դինամիկ փոփոխումը հնարավորություն կտա կանխատեսել ապագա թվերը՝ հիմնվելով անցյալի տվյալների վրա և թույլ կտա ավելի լավ կառավարել ռեսուրսները:
DTW-ն միայն մեկ գործիք է, որը մեքենայական ուսուցման գործիքների տուփի մեջ է: Առաջինը ակնհայտ կետ է, բայց դեռևս չափազանց կարևոր է ժամանակային շարքերի տվյալների դեպքում։ Dynamic Time Warping-ն օգնում է համակարգիչներին ավելի լավ կանխատեսումներ անել՝ կազմակերպելով տվյալները այնպես, որ դրանք համահունչ լինեն: Այն կարող է թարգմանվել բազմաթիվ տարբեր տիրույթներում՝ առողջապահությունից մինչև մանրածախ առևտուր և բարելավել որոշումները:
EN
AR
DA
NL
FI
FR
DE
HI
IT
JA
KO
NO
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
