ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ warping ເວລາແບບເຄື່ອນໄຫວ

ຄອມພິວເຕີຕ້ອງການຄົນຊ່ວຍໃນການຮຽນຮູ້. ນີ້ແມ່ນ "ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ". ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຄຳສັບທີ່ໝາຍເຖິງການສອນຄອມພິວເຕີໃຫ້ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ, ເປັນການຝຶກການໃຫ້ເຫດຜົນຜ່ານແບບຈຳລອງ ໂດຍບໍ່ມີການຂຽນໂປຣແກຣມຢ່າງຈະແຈ້ງ. ມັນແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ເດັກຮຽນຮູ້ - ໂດຍການສັງເກດແລະການປະຕິບັດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຖືກບັນຍາຍ. ຄວາມຖືກຕ້ອງແມ່ນສິ່ງຫນຶ່ງທີ່ Machine Learning ຈັດການກັບ. ມັນຕອບສໍາລັບວິທີການທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງຄອມພິວເຕີໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການຄາດຄະເນບາງສິ່ງບາງຢ່າງ. ຄວາມຖືກຕ້ອງສູງຂຶ້ນ, ການຄາດຄະເນເຫຼົ່ານີ້ເຂັ້ມແຂງຫຼາຍຈະເປັນ

Dynamic Time Warping, ວິທີການຈັດຮຽງຂໍ້ມູນຊຸດເວລາ. ພິຈາລະນາວ່າທ່ານມີສອງເສັ້ນ wiggly ແລະທ່ານຕ້ອງການເຮັດການປຽບທຽບລະຫວ່າງພວກມັນ. Dynamic time warping ຄືການປ່ຽນຮູບຮ່າງຂອງເສັ້ນເປັນຄື້ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນປຽບທຽບກັບເສັ້ນເປັນຄື້ນອື່ນໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ການວາງສາຍເຫຼົ່ານີ້ຫມາຍຄວາມວ່າມັນງ່າຍຂຶ້ນສໍາລັບຄອມພິວເຕີທີ່ຈະຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາໃນເວລາທີ່ພວກເຮົາພະຍາຍາມຄາດຄະເນເສັ້ນນີ້.

ການຂຸດຄົ້ນພະລັງງານຂອງເວລາແບບເຄື່ອນໄຫວສໍາລັບການວິເຄາະຊຸດເວລາ

ການປຽບທຽບເພື່ອເຂົ້າໃຈວິທີການ warping ເວລາແບບໄດນາມິກເຮັດວຽກນັ້ນແມ່ນຄືກັບວ່າທ່ານພະຍາຍາມຄາດຄະເນການຈະລາຈອນໃນຮ້ານຂອງທ່ານປະຈໍາວັນ. ຮ້ານຄ້າປີກ່ອນໄປຢ້ຽມຢາມຜູ້ຊົມ. ແຕ່ບໍ່ແມ່ນທຸກໆມື້ເປັນແບບນີ້. ມື້ຕ່າງໆມີຝູງຊົນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ບາງມື້ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງເຫຼື້ອມແລະລົດໄຟໃຕ້ດິນທັງຫມົດແມ່ນຢູ່ທີ່ນັ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ມີມື້ທີ່ມີຝົນຕົກໃນເວລາທີ່ຈິດວິນຍານທີ່ຫຼົ່ນລົງຫນ້ອຍລົງ. ເມື່ອຂໍ້ມູນມີການປ່ຽນແປງ, ມັນຍາກທີ່ຈະຄາດຄະເນການໄປຢ້ຽມຢາມໃນອະນາຄົດ.

ບໍ່ແມ່ນສະເພາະສຳລັບຂໍ້ມູນຊຸດເວລາ, ແຕ່ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ. ມັນມີຄວາມສາມາດໃນການເຮັດວຽກກັບປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຫລາກຫລາຍ. ພິຈາລະນາການປຽບທຽບສອງລໍາດັບ DNA, ຊຶ່ງເປັນການພິມສີຟ້າຂອງຊີວິດຕົວມັນເອງທີ່ໃຊ້ເວລາ Dynamic warping aligns ຫຼືການປ່ຽນແປງເລັກນ້ອຍສ່ວນຂອງລໍາດັບດັ່ງນັ້ນການສົມທຽບສາມາດເຮັດໄດ້. ໃນລັກສະນະນີ້, ນັກວິທະຍາສາດສາມາດຢືນຢັນລະດັບຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຫຼືຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງລໍາດັບແລະອາດຈະເປີດເຜີຍລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຊີວະວິທະຍາແລະຢາ.

ເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສໍາລັບ Data Alignmen

ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າແມ່ນອີກອັນຫນຶ່ງ. ເມື່ອຄອມພິວເຕີໄດ້ຍິນຄົນເວົ້າ, ມັນຕ້ອງລະບຸສິ່ງທີ່ເວົ້າເປັນຄໍາຫນຶ່ງຫຼືປະໂຫຍກທີ່ຢູ່ໃນຖານຂໍ້ມູນຂອງມັນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ບໍ່ແມ່ນທຸກຄົນອອກສຽງຄໍາດຽວກັນໃນລັກສະນະດຽວກັນທີ່ແນ່ນອນຫຼືມີສິ່ງລົບກວນພື້ນຖານທີ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະໄດ້ຍິນ. ໃນວິທີການນີ້, ການປ່ຽນເວລາແບບເຄື່ອນໄຫວເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນການປາກເວົ້າຖືກສອດຄ່ອງເພື່ອໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດຊອກຫາອັດຕາຄວາມຜິດພາດທີ່ຕໍ່າລະຫວ່າງການຖອດຂໍ້ຄວາມຂອງມັນແລະສິ່ງທີ່ເວົ້າ. ນີ້ສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຜູ້ຊ່ວຍສຽງແລະເຕັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າອື່ນໆ.
ວິທີການໃຫມ່ໃນການວິເຄາະການຄາດເດົາ

ການນໍາໃຊ້ການປ່ຽນແປງເວລາແບບເຄື່ອນໄຫວແມ່ນການປ່ຽນແປງວິທີການທີ່ພວກເຮົາຮັບຮູ້ການຄາດຄະເນ. ການຄາດເດົາແມ່ນທັງຫມົດກ່ຽວກັບການຄາດເດົາວ່າອະນາຄົດຈະເປັນແນວໃດ; ໃນເລື່ອງນີ້, ທ່ານໃຊ້ dataodi ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການປະມານເຫດການທີ່ເຫມາະສົມບາງຢ່າງ. ນີ້ສາມາດເປັນປະໂຫຍດສູງໃນການຕັດສິນໃຈທີ່ສະຫລາດ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າທ່ານດໍາເນີນການໂຮງຫມໍ (ທີ່ອາດຈະເຢັນດີ), ບາງທີຕ້ອງຄາດຄະເນວ່າມີຄົນເຈັບຈໍານວນເທົ່າໃດທີ່ຈະເຂົ້າມາໃນເດືອນຫນ້າເພື່ອໃຫ້ຈໍານວນອຸປະກອນທີ່ປຽກ - ຫ້ອງນ້ໍາ - ເຈ້ຍຂະຫນາດມາຮອດທັນເວລາ. ຖ້າເຈົ້າສັ່ງຫຼາຍເກີນໄປ, ແນ່ນອນ, ມັນຈະເສຍເງິນ. Rua ອະທິບາຍວ່າມັນເປັນອັນຕະລາຍຫຼາຍກວ່ານີ້: ຖ້າທ່ານຂ້າມ, ບາງທີພວກເຂົາຂາຍອອກ. timewarping ແບບເຄື່ອນໄຫວຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຄາດຄະເນຕົວເລກໃນອະນາຄົດໂດຍອີງໃສ່ຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ຜ່ານມາແລະອະນຸຍາດໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງຊັບພະຍາກອນທີ່ດີກວ່າ.
ແຕະໃສ່ທ່າແຮງອັນເຕັມທີ່ຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

DTW ແມ່ນພຽງແຕ່ເຄື່ອງມືດຽວໃນບັນດາເຄື່ອງມືການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ອັນທໍາອິດແມ່ນຈຸດທີ່ຊັດເຈນ, ແຕ່ຍັງມີຄວາມສໍາຄັນທີ່ສຸດໃນກໍລະນີຂອງຂໍ້ມູນຊຸດເວລາ. Dynamic Time Warping ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີເຮັດການຄາດເດົາໄດ້ດີຂຶ້ນໂດຍການຈັດລະບຽບຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ມັນສອດຄ່ອງກັນ. ມັນສາມາດແປໃນທົ່ວໂດເມນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຈາກການດູແລສຸຂະພາບເຖິງການຂາຍຍ່ອຍແລະເພີ່ມການຕັດສິນໃຈ.