динамикалык убакытты бурмалоочу машинаны үйрөнүү

Компьютерлер үйрөнүү үчүн адамдардын жардамына муктаж. Бул "Машинаны үйрөнүү". Машиналарды үйрөнүү - бул компьютерлерди маалыматтардан үйрөнүүгө үйрөтүүнү билдирген термин, ачык программалоосуз моделдер аркылуу ой жүгүртүү. Бул жарым-жартылай бала кантип үйрөнөт - жөн гана лекция эмес, байкоо жана практика аркылуу. Тактык - Machine Learning менен алектенген бир нерсе. Бул компьютер бир нерсени алдын ала айтууга келгенде канчалык так экенине жооп берет. Тактык канчалык жогору болсо, бул божомолдор ошончолук ишенимдүү болот

Динамикалык убакытты өзгөртүү, убакыт серияларынын берилиштерин тегиздөө жолу. Сизде эки ийкемдүү сызык бар экенин жана алардын ортосунда салыштырууну каалайсыз. Убакыттын динамикалык өзгөрүшү башка толкундуу сызык менен салыштырууну жеңилдетүү үчүн толкундуу сызыктын формасын өзгөртүү сыяктуу. Бул сызыктарды тегиздөө, биз бул сызыкты алдын ала айтууга аракет кылып жатканда, компьютерге биздин маалыматтардан үйрөнүү оңой дегенди билдирет.

Убакыт серияларын талдоо үчүн динамикалык убакытты өзгөртүү күчүн изилдөө

Убакыттын динамикалык бурмалоосу кантип иштээрин түшүнүү үчүн аналогия, бул сиз күн сайын дүкөнүңүздөгү трафикти болжолдоого аракет кылган сыяктуу. Өткөн жылы дүкөнгө баруу аудитория. Бирок ар бир күнү мындай боло бербейт. Ар кайсы күндөрдө эл ар кандай болот, айрымдары жаркыраган жана бардык метро ошол жерде, ал эми кээ бирлери жаан-чачындуу күндөр менен коштолсо, бир нече гана жан дүйнөсү түшүп калат. Маалыматтар өзгөргөндө, келечектеги сапарларды болжолдоо кыйын болуп калат.

Убакыт серияларынын маалыматтары үчүн гана эмес, бирок баары бир. Бул маалыматтын ар кандай түрлөрү менен иштөөгө жөндөмдүү, бул аны абдан ар тараптуу курал кылат. Эки ДНК тизмегин салыштырууну карап көрөлү, бул жашоонун көк түсү болгон динамикалык убакыттын өзгөрүшү салыштырууларды жүргүзүү үчүн тизмектердин бөлүктөрүн тегиздейт же бир аз жылдырат. Ушундай жол менен илимпоздор ырааттуулуктун ортосундагы байланыштын же айырмачылыктын даражасын аныктап, биология менен медицинага тиешелүү олуттуу аспектилерди ача алышат.

Data Alignmen үчүн машинаны үйрөнүүдө күчтүү курал

Кепти таануу дагы бир нерсе. Компьютер кимдир бирөөнүн сүйлөгөнүн укканда, анын маалымат базасындагы сөздөрдүн же сөз айкаштарынын бири катары эмне айтылганын аныкташы керек. Бирок, бардык адамдар бирдей сөздөрдү так айта беришпейт же угууну кыйындаткан фон ызы-чуу бар. Бул ыкмада динамикалык убакыттын өзгөрүшү кеп маалыматтарын тегиздөөгө мүмкүндүк берет, андыктан компьютер анын стенограммасы менен айтылгандардын ортосунда каталардын аздыгын оңой таба алат. Бул үн жардамчыларынын жана башка кеп таануу технологияларынын иштешин жакшыртат.
Болжолдуу аналитикага жаңы мамиле

Убакыттын динамикалык өзгөрүшүн колдонуу биз болжолдоолорду кандайча кабыл алганыбызды өзгөртөт. Болжолдоолордун баары келечекте эмне болорун болжолдоо; Бул жагынан алганда, сиз окуяларды туура болжолдоо үчүн dataodi колдоносуз. Бул акылдуу чечимдерди кабыл алууда абдан пайдалуу болушу мүмкүн. Мисалы, эгер сиз оорукананы иштетсеңиз (бул абдан сонун болмок), балким, кийинки айда канча пациент келерин эсептеп чыгышыңыз керек, ошондо нымдуу даараткана кыртышындай өлчөмдөгү буюмдар өз убагында келип турат. Анда ашыкча буйруса, албетте, текке кетет. Руа мунун андан да кооптуу экенин түшүндүрөт: эгер сиз өткөрүп жиберсеңиз, анда алар сатылып кетиши мүмкүн. Динамикалык убакыттын өзгөрүшү сизге өткөн маалымат чекиттеринин негизинде келечектеги сандарды болжолдоого жана ресурстарды жакшыраак башкарууга мүмкүндүк берет.
Машинаны үйрөнүүнүн толук потенциалын колдонуу

DTW - бул машина үйрөнүү куралдар кутусунун бир гана куралы. Биринчиси ачык-айкын жагдай, бирок дагы эле убакыт серияларынын маалыматтары үчүн өтө маанилүү. Динамикалык убакытты өзгөртүү компьютерлерге маалыматтарды иретке келтирүү менен жакшыраак божомолдорду жасоого жардам берет. Ал саламаттыкты сактоодон тартып чекене соодага чейин көптөгөн ар кандай домендерге которо алат жана чечимдерди жакшыртат.