컴퓨터는 학습하기 위해 사람들의 도움이 필요합니다. 이것이 "머신 러닝"입니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하도록 가르치는 것을 의미하는 용어로, 명시적으로 프로그래밍하지 않고 모델을 통해 추론하는 연습입니다. 부분적으로는 아이가 관찰과 연습을 통해 배우는 방식이며, 그저 강의를 듣는 것이 아닙니다. 정확도는 머신 러닝이 다루는 한 가지입니다. 컴퓨터가 무언가를 예측할 때 얼마나 정확한지에 대한 답입니다. 정확도가 높을수록 이러한 예측은 더욱 강력해집니다.
동적 시간 워핑은 시계열 데이터를 정렬하는 방법입니다. 두 개의 구불구불한 선이 있고 두 선을 비교하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 동적 시간 워핑은 다른 구불구불한 선과 비교하기 쉽도록 물결선의 모양을 바꾸는 것과 같습니다. 이러한 선을 정렬하면 컴퓨터가 이 선을 예측하려고 할 때 데이터에서 더 쉽게 학습할 수 있습니다.
동적 시간 워핑이 작동하는 방식을 이해하기 위한 비유 그것은 마치 매일 매장의 트래픽을 예측하려는 것과 같습니다. 전년도 매장 방문 고객. 하지만 매일이 이런 것은 아닙니다. 다른 날은 다른 군중이 있고, 어떤 날은 매우 밝고 지하철이 다 나와 있고, 어떤 날은 비오는 날로, 몇몇 사람이 느긋하게 걸어 들어오는 날입니다. 데이터가 변경되면 향후 방문을 예측하기 어려워집니다.
시계열 데이터 전용은 아니지만 어쨌든요. 다양한 유형의 데이터로 작업할 수 있어서 매우 다재다능한 도구입니다. 생명 자체의 청사진인 두 개의 DNA 시퀀스를 비교하는 것을 고려해 보세요. 동적 시간 워핑은 시퀀스의 일부를 정렬하거나 약간 이동하여 비교할 수 있도록 합니다. 이런 방식으로 과학자들은 시퀀스 간의 관련성이나 독특성의 정도를 확인하고 생물학과 의학과 관련된 중요한 측면을 잠재적으로 발견할 수 있습니다.
음성 인식도 또 다른 방법입니다. 컴퓨터가 누군가의 말을 들으면, 말한 내용을 데이터베이스에 있는 단어나 구절 중 하나로 식별해야 합니다. 그러나 모든 사람이 똑같은 단어를 정확히 같은 방식으로 발음하는 것은 아니거나 듣기 어려울 수 있는 배경 소음이 있습니다. 이 접근 방식에서 동적 시간 워핑을 사용하면 음성 데이터를 정렬하여 컴퓨터가 필사본과 말한 내용 사이의 낮은 오류율을 쉽게 찾을 수 있습니다. 이를 통해 음성 지원 및 기타 음성 인식 기술의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
동적 시간 왜곡의 활용은 우리가 예측을 인식하는 방식을 바꾸고 있습니다. 예측은 모두 미래에 무슨 일이 일어날지 추측하는 것입니다. 이와 관련하여 dataodi를 사용하여 사건에 대한 불규칙한 근사치를 만듭니다. 이는 현명한 결정을 내리는 데 매우 유익할 수 있습니다. 예를 들어, 병원을 운영한다면(꽤 멋질 것입니다) 다음 달에 들어올 환자 수를 추정하여 젖은 화장지 크기의 공급품이 제때 도착하도록 해야 할 수 있습니다. 너무 많이 주문하면 물론 낭비됩니다. Rua는 이것이 이보다 더 위험하다고 설명합니다. 건너뛰면 매진될 수 있습니다. 동적 시간 왜곡을 사용하면 과거 데이터 포인트를 기반으로 미래 숫자를 예측하고 리소스를 더 잘 관리할 수 있습니다.
DTW는 머신 러닝 툴박스 중 유일한 도구입니다. 첫 번째는 명백한 요점이지만 시계열 데이터의 경우 여전히 매우 중요합니다. 동적 시간 워핑은 컴퓨터가 데이터를 일관되게 정렬하여 더 나은 예측을 할 수 있도록 돕습니다. 의료에서 소매에 이르기까지 다양한 도메인으로 변환하고 의사 결정을 개선할 수 있습니다.
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