pembelajaran mesin pelengkung waktu dinamis

Komputer memerlukan bantuan manusia untuk belajar. Ini adalah "Pembelajaran Mesin". Pembelajaran mesin adalah istilah yang berarti mengajarkan komputer untuk belajar dari data, suatu latihan penalaran melalui model tanpa pemrograman secara eksplisit. Hal ini sebagian disebabkan oleh cara seorang anak belajar – melalui observasi dan praktik, bukan hanya dengan diceramahi. Akurasi adalah salah satu hal yang ditangani oleh Machine Learning. Ini menjawab seberapa akurat komputer dalam memprediksi sesuatu. Semakin tinggi keakuratannya, semakin kuat prediksi tersebut

Dynamic Time Warping, suatu cara untuk menyelaraskan data deret waktu. Anggaplah Anda memiliki dua garis bergelombang dan Anda ingin membuat perbandingan di antara keduanya. Pelengkungan waktu dinamis seperti mengubah bentuk garis bergelombang agar lebih mudah dibandingkan dengan garis bergelombang lainnya. Menyelaraskan garis-garis ini berarti komputer lebih mudah mempelajari data kita saat kita mencoba memprediksi garis ini.

Menjelajahi Kekuatan Warping Waktu Dinamis untuk Analisis Rangkaian Waktu

Analogi untuk memahami cara kerja Dynamic time warping Ini seperti Anda mencoba memprediksi lalu lintas di toko Anda setiap hari. Audiens Kunjungan Toko Tahun Sebelumnya. Namun tidak setiap hari seperti ini. Hari-hari yang berbeda mempunyai jumlah pengunjung yang berbeda-beda, ada yang cukup ramai dan semua metro ada di luar sana sementara yang lain terjadi pada hari hujan ketika hanya sedikit orang yang berjalan-jalan mampir. Ketika data berubah, sulit memperkirakan kunjungan di masa depan.

Tidak khusus untuk Data Time Series, tapi tetap saja. Ia mampu bekerja dengan berbagai jenis data yang menjadikannya alat yang sangat serbaguna. Pertimbangkan untuk membandingkan dua rangkaian DNA, yang merupakan cetak biru kehidupan itu sendiri. Pelengkungan waktu dinamis menyelaraskan atau sedikit menggeser bagian rangkaian sehingga dapat dilakukan perbandingan. Dengan cara ini, para ilmuwan dapat memastikan tingkat keterkaitan atau kekhasan antara rangkaian dan berpotensi mengungkap aspek-aspek penting yang berkaitan dengan biologi dan kedokteran.

Alat yang Ampuh dalam Pembelajaran Mesin untuk Penyelarasan Data

Pengenalan ucapan adalah satu lagi. Ketika komputer mendengar seseorang berbicara, komputer harus mengidentifikasi apa yang diucapkan sebagai salah satu kata atau frasa yang ada dalam databasenya. Namun, tidak semua orang mengucapkan kata yang sama dengan cara yang persis sama atau terdapat kebisingan di latar belakang yang dapat membuat sulit untuk didengar. Dalam pendekatan ini, pembengkokan waktu dinamis memungkinkan data ucapan disejajarkan sehingga komputer dapat dengan mudah menemukan tingkat kesalahan yang rendah antara transkripnya dan apa yang diucapkan. Hal ini dapat meningkatkan kinerja asisten suara dan teknologi pengenalan suara lainnya.
Pendekatan Baru untuk Analisis Prediktif

Pemanfaatan pembengkokan waktu dinamis mengubah cara kita memandang prediksi. Prediksi adalah tentang menebak apa yang akan terjadi di masa depan; dalam hal ini, Anda menggunakan dataodi untuk membuat perkiraan kejadian yang tidak tepat. Hal ini dapat sangat bermanfaat dalam membuat keputusan yang bijaksana. Misalnya, jika Anda menjalankan sebuah rumah sakit (itu akan sangat keren), mungkin Anda perlu memperkirakan berapa banyak pasien yang akan datang bulan depan sehingga persediaan sebanyak tisu toilet tiba tepat waktu. Jika memesan terlalu banyak tentu saja akan sia-sia. Rua menjelaskan bahwa ini lebih berbahaya dari ini: jika Anda melewatkannya, mungkin terjual habis. Perubahan waktu yang dinamis akan memungkinkan Anda memprediksi angka di masa depan berdasarkan titik data masa lalu dan memungkinkan pengelolaan sumber daya yang lebih baik.
Memanfaatkan Potensi Penuh Pembelajaran Mesin

DTW hanyalah salah satu alat di antara kotak alat pembelajaran mesin. Yang pertama adalah poin yang jelas, namun masih sangat penting dalam kasus data deret waktu. Dynamic Time Warping membantu komputer membuat prediksi yang lebih baik dengan mengatur data agar tersusun secara koheren. Hal ini dapat diterapkan di berbagai bidang, mulai dari layanan kesehatan hingga ritel dan meningkatkan pengambilan keputusan.