динамикалық уақытты өзгерту машинасын оқыту

Компьютерлерге үйрену үшін адамдардың көмегі қажет. Бұл «Машинаны оқыту». Машиналық оқыту - бұл компьютерлерді деректерден үйренуге үйрету, нақты бағдарламалаусыз модельдер арқылы ой қорыту жаттығуын білдіретін термин. Бұл ішінара бала қалай үйренеді - тек дәріс оқу арқылы емес, бақылау және тәжірибе арқылы. Дәлдік - Machine Learning айналысатын бір нәрсе. Ол компьютердің бір нәрсені болжауға қаншалықты дәл келетініне жауап береді. Дәлдік неғұрлым жоғары болса, бұл болжамдар соғұрлым сенімді болады

Уақыттың динамикалық ауытқуы, уақыт қатарларының деректерін туралау тәсілі. Сізде екі жылтыр сызық бар екенін және олардың арасында салыстыру жасағыңыз келетінін ескеріңіз. Уақыттың динамикалық ауытқуы толқынды сызықтың пішінін басқа толқынды сызықпен салыстыруды жеңілдету сияқты. Бұл сызықтарды туралау бұл сызықты болжауға тырысқанда, компьютерге біздің деректерден үйрену оңайырақ дегенді білдіреді.

Уақыт серияларын талдау үшін динамикалық уақытты өзгертудің күшін зерттеу

Уақыттың динамикалық бұрмалануының қалай жұмыс істейтінін түсінуге арналған ұқсастық Бұл сіздің күнделікті дүкеніңіздегі трафикті болжауға тырысқаныңыз сияқты. Өткен жылғы дүкенге келу аудиториясы. Бірақ күн сайын бұлай бола бермейді. Әртүрлі күндерде адамдар әр түрлі болады, кейбіреулері өте жарқыраған және барлық метро сыртта, ал басқалары жаңбырлы күндерде, азғантай ғана адамдар түседі. Деректер өзгерген кезде, болашақ сапарларды болжау қиынға соғады.

Уақыт сериясының деректері үшін ғана емес, бірақ бәрібір. Ол әртүрлі деректер түрлерімен жұмыс істей алады, бұл оны өте жан-жақты құрал етеді. Тіршіліктің көк баспасы болып табылатын екі ДНҚ тізбегін салыстыруды қарастырыңыз. Уақыттың динамикалық бұрмалануы салыстырулар жасауға болатындай реттіліктердің бөліктерін туралайды немесе сәл жылжытады. Осылайша, ғалымдар тізбектер арасындағы байланыстылық немесе ерекшелік дәрежесін анықтап, биология мен медицинаға қатысты маңызды аспектілерді аша алады.

Data Alignmen үшін машиналық оқытудағы қуатты құрал

Сөйлеуді тану тағы бір нәрсе. Компьютер біреудің сөйлегенін естігенде, оның дерекқорындағы сөздердің немесе сөз тіркестерінің бірі ретінде не айтылғанын анықтауы керек. Дегенмен, барлық адамдар бірдей сөздерді бірдей айта бермейді немесе естуді қиындататын фондық шу бар. Бұл тәсілде динамикалық уақытты өзгерту сөйлеу деректерін компьютер транскрипт пен айтылғандар арасындағы қателіктердің төмен деңгейін оңай таба алатындай етіп теңестіруге мүмкіндік береді. Бұл дауыс көмекшілері мен басқа да сөйлеуді тану технологияларының жұмысын жақсарта алады.
Болжалды талдауға жаңа көзқарас

Уақыттың динамикалық бұрмалануын пайдалану болжауларды қалай қабылдайтынымызды өзгертеді. Болжамдардың барлығы болашақта не болатынын болжау; осыған байланысты оқиғалардың кейбір сәйкес жуықтауын жасау үшін dataodi пайдаланасыз. Бұл дана шешімдер қабылдауда өте тиімді болуы мүмкін. Мысалы, егер сіз аурухананы басқарсаңыз (бұл өте жақсы болар еді), мүмкін, ылғалды дәретхана тініндей мөлшердегі керек-жарақтардың дер кезінде келуі үшін келесі айда қанша пациент келетінін есептеу қажет болуы мүмкін. Артық тапсырыс берсеңіз, әрине босқа кетеді. Руа мұның одан да қауіпті екенін түсіндіреді: егер сіз өткізіп жіберсеңіз, олар сатылып кетуі мүмкін. Уақыттың динамикалық ауытқуы өткен деректер нүктелеріне негізделген болашақ сандарды болжауға және ресурстарды жақсырақ басқаруға мүмкіндік береді.
Машиналық оқытудың толық әлеуетін пайдалану

DTW - бұл машиналық оқыту құралдарының бір ғана құралы. Біріншісі - айқын нүкте, бірақ уақыттық қатар деректері жағдайында өте маңызды. Уақыттың динамикалық ауытқуы компьютерлерге деректерді жүйелеу арқылы жақсырақ болжам жасауға көмектеседі, осылайша олар біркелкі орналасады. Ол денсаулық сақтаудан бастап бөлшек саудаға дейін көптеген әртүрлі домендерге аудара алады және шешімдерді жақсарта алады.