ពេលវេលាថាមវន្ត ការរៀនម៉ាស៊ីន warping

កុំព្យូទ័រត្រូវការមនុស្សជួយរៀន។ នេះគឺជា "ការរៀនម៉ាស៊ីន" ។ Machine learning គឺជាពាក្យដែលមានន័យថាការបង្រៀនកុំព្យូទ័រឱ្យរៀនពីទិន្នន័យ ដែលជាលំហាត់ក្នុងការវែកញែកតាមរយៈគំរូដោយមិនបាច់សរសេរកម្មវិធីច្បាស់លាស់។ វាជាផ្នែកមួយដែលកុមាររៀន — ដោយការសង្កេត និងការអនុវត្ត មិនមែនគ្រាន់តែត្រូវបានបង្រៀននោះទេ។ ភាពត្រឹមត្រូវគឺជារឿងមួយដែល Machine Learning ដោះស្រាយ។ វាឆ្លើយថាតើកុំព្យូទ័រមានភាពសុក្រឹតកម្រិតណា នៅពេលដែលវាមកដល់ការទស្សន៍ទាយអ្វីមួយ។ ភាពត្រឹមត្រូវកាន់តែខ្ពស់ ការព្យាករណ៍ទាំងនេះនឹងកាន់តែរឹងមាំ

Dynamic Time Warping ជាវិធីតម្រឹមទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលា។ ពិចារណាថាអ្នកមានបន្ទាត់ពីរ ហើយអ្នកចង់ធ្វើការប្រៀបធៀបរវាងពួកវា។ ការបំរែបំរួលពេលវេលាថាមវន្តគឺដូចជាការផ្លាស់ប្តូររូបរាងនៃបន្ទាត់រលកដើម្បីធ្វើឱ្យវាងាយស្រួលក្នុងការប្រៀបធៀបជាមួយបន្ទាត់រលកផ្សេងទៀត។ ការតម្រឹមបន្ទាត់ទាំងនេះមានន័យថាវាកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់កុំព្យូទ័រដើម្បីរៀនពីទិន្នន័យរបស់យើងនៅពេលដែលយើងកំពុងព្យាយាមទស្សន៍ទាយបន្ទាត់នេះ។

ការរុករកថាមពលនៃពេលវេលាថាមវន្តសម្រាប់ការវិភាគស៊េរីពេលវេលា

ការប្ៀបប្ដូចមួយដើម្បីយល់ពីរបៀបដែលការវាយលុកពេលវេលាថាមវន្តដំណើរការ វាដូចជាអ្នកកំពុងព្យាយាមទស្សន៍ទាយចរាចរនៅក្នុងហាងរបស់អ្នកជារៀងរាល់ថ្ងៃ។ ហាងឆ្នាំមុនទស្សនាទស្សនិកជន។ ប៉ុន្តែមិនមែនរាល់ថ្ងៃបែបនេះទេ។ ថ្ងៃផ្សេងៗគ្នាមានហ្វូងមនុស្សខុសៗគ្នា ខ្លះមានពន្លឺភ្លឺចែងចាំង ហើយ Metro ទាំងអស់គឺនៅទីនោះ ខណៈពេលដែលថ្ងៃផ្សេងទៀតកើតឡើងនៅពេលមានភ្លៀងធ្លាក់ នៅពេលដែលព្រលឹងអ្នកដើរលេងតិចតួច។ នៅពេលដែលទិន្នន័យកំពុងផ្លាស់ប្តូរ វាពិបាកក្នុងការទស្សន៍ទាយទៅថ្ងៃអនាគត។

មិនមែនសម្រាប់ទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាប៉ុណ្ណោះទេប៉ុន្តែយ៉ាងណាក៏ដោយ។ វាមានសមត្ថភាពក្នុងការធ្វើការជាមួយប្រភេទផ្សេងគ្នានៃទិន្នន័យដែលធ្វើឱ្យវាជាឧបករណ៍ដែលមានប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់។ សូមពិចារណាអំពីការប្រៀបធៀបលំដាប់ DNA ពីរ ដែលជាការបោះពុម្ពពណ៌ខៀវនៃជីវិតដោយខ្លួនវាផ្ទាល់ ពេលវេលាថាមវន្ត warping តម្រឹម ឬផ្លាស់ប្តូរផ្នែកខ្លះនៃលំដាប់ដូច្នេះការប្រៀបធៀបអាចត្រូវបានធ្វើឡើង។ តាមរបៀបនេះ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រអាចបញ្ជាក់ពីកម្រិតនៃភាពពាក់ព័ន្ធ ឬភាពខុសប្លែកគ្នារវាងលំដាប់ និងអាចរកឃើញទិដ្ឋភាពសំខាន់ៗទាក់ទងនឹងជីវវិទ្យា និងឱសថ។

ឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពនៅក្នុង Machine Learning for Data Alignmen

ការទទួលស្គាល់ការនិយាយគឺជាវិធីមួយផ្សេងទៀត។ នៅពេលដែលកុំព្យូទ័រឮនរណាម្នាក់និយាយ វាត្រូវតែកំណត់អត្តសញ្ញាណអ្វីដែលនិយាយជាពាក្យមួយ ឬឃ្លាដែលមាននៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យរបស់វា។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ មិនមែនមនុស្សទាំងអស់បញ្ចេញពាក្យដូចគ្នាតាមរបៀបដូចគ្នា ឬមានសំលេងរំខានពីផ្ទៃខាងក្រោយដែលអាចធ្វើឱ្យពិបាកស្តាប់នោះទេ។ នៅក្នុងវិធីសាស្រ្តនេះ ការវាយឆ្មក់ពេលវេលាថាមវន្តអនុញ្ញាតឱ្យទិន្នន័យសុន្ទរកថាត្រូវបានតម្រឹម ដូច្នេះកុំព្យូទ័រអាចងាយស្រួលស្វែងរកអត្រាកំហុសទាបរវាងប្រតិចារិករបស់វា និងអ្វីដែលបាននិយាយ។ នេះអាចបង្កើនប្រសិទ្ធភាពមុខងាររបស់ជំនួយការសំឡេង និងបច្ចេកវិទ្យាសម្គាល់ការនិយាយផ្សេងទៀត។
វិធីសាស្រ្តថ្មីសម្រាប់ការវិភាគទស្សន៍ទាយ

ការប្រើប្រាស់នៃការផ្លាស់ប្តូរពេលវេលាថាមវន្តកំពុងផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលយើងយល់ឃើញពីការព្យាករណ៍។ ការទស្សន៍ទាយគឺអំពីការទស្សន៍ទាយនូវអ្វីដែលអនាគតនឹងមាន។ ក្នុងន័យនេះ អ្នកប្រើ dataodi ដើម្បីបង្កើតការប៉ាន់ស្មានសមល្មមនៃព្រឹត្តិការណ៍។ នេះអាចជាគុណសម្បត្តិខ្ពស់ក្នុងការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយប្រាជ្ញា។ ជាឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើអ្នកបើកមន្ទីរពេទ្យ (នោះពិតជាឡូយណាស់) ប្រហែលជាត្រូវប៉ាន់ប្រមាណថាតើមានអ្នកជំងឺប៉ុន្មាននាក់ដែលនឹងមកនៅខែក្រោយ ដូច្នេះចំនួននៃការផ្គត់ផ្គង់ដែលមានទំហំប៉ុនបង្គន់នឹងមកដល់ទាន់ពេល។ ប្រសិនបើអ្នកបញ្ជាទិញច្រើនពេកនោះ ពិតណាស់វានឹងខ្ជះខ្ជាយ។ Rua ពន្យល់ថាវាមានគ្រោះថ្នាក់ជាងនេះទៅទៀត៖ ប្រសិនបើអ្នករំលង នោះប្រហែលជាពួកគេលក់អស់ហើយ។ ការបំរែបំរួលពេលវេលាថាមវន្តនឹងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកទស្សន៍ទាយលេខនាពេលអនាគតដោយផ្អែកលើចំណុចទិន្នន័យពីមុន និងអនុញ្ញាតឱ្យមានការគ្រប់គ្រងធនធានកាន់តែប្រសើរឡើង។
ចូលទៅក្នុងសក្តានុពលពេញលេញនៃការរៀនម៉ាស៊ីន

DTW គឺជាឧបករណ៍តែមួយគត់ដែលក្នុងចំណោមប្រអប់ឧបករណ៍រៀនម៉ាស៊ីន។ ទីមួយគឺជាចំណុចជាក់ស្តែងមួយ ប៉ុន្តែនៅតែមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់នៅក្នុងករណីនៃទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលា។ Dynamic Time Warping ជួយឱ្យកុំព្យូទ័រធ្វើការទស្សន៍ទាយបានប្រសើរជាងមុន ដោយរៀបចំទិន្នន័យ ដូច្នេះវាតម្រង់ជួរយ៉ាងស៊ីសង្វាក់គ្នា។ វាអាចបកប្រែនៅទូទាំងដែនផ្សេងគ្នាជាច្រើន ពីការថែទាំសុខភាពដល់ការលក់រាយ និងលើកកម្ពស់ការសម្រេចចិត្ត។