ဒိုင်းနမစ်အချိန် warping စက်သင်ယူမှု

ကွန်ပြူတာများသည် သင်ယူရန် လူများ၏ အကူအညီ လိုအပ်သည်။ ဒါက "စက်သင်ယူခြင်း" Machine Learning ဆိုသည်မှာ ကွန်ပျူတာများကို ဒေတာများမှ လေ့လာသင်ယူရန် သင်ကြားပေးခြင်းဖြစ်ပြီး တိကျစွာ ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ မော်ဒယ်များမှတစ်ဆင့် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်ခန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်ကြားပြသပေးရုံတင်မဟုတ်ဘဲ စူးစမ်းလေ့လာခြင်းနှင့် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ကလေးသင်ယူနည်းတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။ တိကျမှုသည် Machine Learning နှင့် သက်ဆိုင်သော အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်စုံတစ်ခုကို ခန့်မှန်းသောအခါတွင် ကွန်ပျူတာသည် မည်မျှတိကျသည်ကို အဖြေပေးသည်။ တိကျလေလေ၊ ဤခန့်မှန်းချက်များသည် ပိုမိုခိုင်မာလေဖြစ်သည်။

Dynamic Time Warping၊ အချိန်စီးရီးဒေတာကို ချိန်ညှိရန် နည်းလမ်း။ သင့်တွင် တွန့်လိမ်နေသော မျဉ်းနှစ်ကြောင်းရှိကြောင်း ဆင်ခြင်သုံးသပ်ပြီး ၎င်းတို့ကြားတွင် နှိုင်းယှဉ်မှုတစ်ခု ပြုလုပ်လိုပါသည်။ Dynamic time warping သည် အခြားလှိုင်းတွန့်မျဉ်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရလွယ်ကူစေရန် လှိုင်းတွန့်ပုံသဏ္ဍာန်ကို ပြောင်းလဲခြင်းနှင့်တူသည်။ ဤမျဉ်းကြောင်းများကို ချိန်ညှိခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤလိုင်းကို ခန့်မှန်းရန် ကြိုးစားသောအခါတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒေတာများမှ သင်ယူရန် ကွန်ပျူတာအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူကြောင်း ဆိုလိုပါသည်။

Time Series ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Dynamic Time Warping ၏ စွမ်းအားကို ရှာဖွေခြင်း။

Dynamic time warping အလုပ်လုပ်ပုံကို နားလည်ရန် နှိုင်းယှဥ်ပုံမှာ ၎င်းသည် သင့်စတိုးဆိုင်ရှိ နေ့စဉ်အသွားအလာကို ခန့်မှန်းရန် သင်ကြိုးစားနေပုံဖြစ်သည်။ ယခင်နှစ်က စတိုးဆိုင်ကို လာရောက်ကြည့်ရှုသော ပရိသတ်။ ဒါပေမယ့် နေ့တိုင်းဒီလိုမဖြစ်ပါဘူး။ မတူညီသောနေ့ရက်များတွင် လူစုလူဝေးရှိကြပြီး အချို့မှာ တောက်ပြောင်နေပြီး မက်ထရိုအားလုံးသည် အပြင်တွင်ရှိနေကြပြီး အခြားရက်များတွင် ဆော့ကစားသူအနည်းငယ်သာ ကျဆင်းသွားသည့်အခါ မိုးရွာသည့်နေ့မျိုးတွင် ဖြစ်တတ်ပါသည်။ အချက်အလက်ပြောင်းလဲလာသောအခါတွင် အနာဂတ်လည်ပတ်မှုများကို ခန့်မှန်းရန် ခက်ခဲလာသည်။

Time Series Data အတွက် သီးသန့်မဟုတ်ပေမယ့် ဘာပဲဖြစ်ဖြစ်။ ၎င်းသည် များစွာသော စွယ်စုံသုံးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည့် မတူညီသောဒေတာအမျိုးအစားများနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ နှိုင်းယှဥ်မှုပြုလုပ်ရန်အတွက် အပြာရောင်ပုံနှိပ်ခြင်းဖြစ်သည့် DNA အစီအမံနှစ်ခုကို နှိုင်းယှဉ်သုံးသပ်ပါ ဤနည်းဖြင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဆင့်ပွားများကြား ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် ထူးခြားမှု အတိုင်းအတာကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး ဇီဝဗေဒနှင့် ဆေးပညာဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ကဏ္ဍများကို ဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Data Alignmen အတွက် Machine Learning တွင် အစွမ်းထက်သော Tool တစ်ခု

အပြောအဆို အသိအမှတ်ပြုခြင်း သည် အခြားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကွန်ပြူတာတစ်လုံးသည် တစ်စုံတစ်ဦးပြောသည်ကိုကြားသောအခါ၊ ၎င်းသည် ပြောသောအရာကို ၎င်း၏ဒေတာဘေ့စ်တွင်ရှိသော စကားလုံးများ သို့မဟုတ် စကားစုများထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည်။ သို့သော် လူအားလုံးသည် တူညီသော စကားလုံးများကို တူညီသောနည်းဖြင့် ဖော်ပြကြသည်မဟုတ်ပါ သို့မဟုတ် ကြားရန်ခက်ခဲစေသည့် နောက်ခံဆူညံသံများ ရှိနေသည်မဟုတ်ပေ။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ ဒိုင်းနမစ်အချိန်ပြောင်းခြင်းသည် စကားပြောဒေတာကို ချိန်ညှိနိုင်စေသောကြောင့် ကွန်ပျူတာသည် ၎င်း၏စာသားမှတ်တမ်းနှင့် ပြောထားသည်များကြားတွင် အမှားအယွင်းနှုန်းနည်းပါးသောနှုန်းကို အလွယ်တကူရှာဖွေနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသံအကူနှင့် အခြားစကားပြောမှတ်သားမှုနည်းပညာများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
Predictive Analytics အတွက် ချဉ်းကပ်မှုအသစ်

ဒိုင်းနမစ်အချိန်ကို ပြောင်းလဲအသုံးပြုခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့ ခန့်မှန်းချက်များကို ခံယူပုံအား ပြောင်းလဲစေသည်။ ခန့်မှန်းချက်များသည် အနာဂတ်တွင် ဘာဖြစ်မည်ကို ခန့်မှန်းခြင်းသာဖြစ်သည်။ ဤကိစ္စနှင့်စပ်လျဉ်း၍ သင်သည် ဖြစ်ရပ်များ၏ သင့်လျော်သော ခန့်မှန်းခြေအချို့ကို ပြုလုပ်ရန် dataodi ကို အသုံးပြုသည်။ မှန်ကန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အလွန်အကျိုးရှိနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကယ်၍ သင်သည် ဆေးရုံတစ်ခု (အလွန်မိုက်သည်) ဆိုလျှင် နောက်လတွင် လူနာမည်မျှလာရောက်မည်ကို ခန့်မှန်းရန် လိုအပ်ပြီး စိုစွတ်သော အိမ်သာ-တစ်ရှူးအရွယ် ထောက်ပံ့ရေးပစ္စည်းများ အချိန်မီရောက်ရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။ အရမ်းကြီး အော်ဒါမှာရင် အလဟသ ဖြစ်သွားမှာ သေချာပါတယ်။ Rua က ဒီထက် ပိုအန္တရာယ်များတယ်လို့ ရှင်းပြတယ်- သင် ကျော်သွားရင်တော့ သူတို့ ရောင်းကုန်တာ ဖြစ်နိုင်တယ်။ ဒိုင်းနမစ်အချိန်ပြောင်းခြင်းသည် သင့်အား ယခင်ဒေတာအချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ အနာဂတ်နံပါတ်များကို ခန့်မှန်းနိုင်စေပြီး အရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာစီမံခန့်ခွဲနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
Machine Learning ၏ အလားအလာ အပြည့်အစုံသို့ နှိပ်ပါ။

DTW သည် machine learning toolbox တို့တွင် တစ်ခုတည်းသော tool ဖြစ်သည်။ ပထမအချက်သည် ထင်ရှားသောအချက်ဖြစ်သော်လည်း အချိန်စီးရီးဒေတာအတွက် အလွန်အရေးကြီးနေသေးသည်။ Dynamic Time Warping သည် ဒေတာများကို စည်းစနစ်တကျ စုစည်းခြင်းဖြင့် ကွန်ပျူတာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှ လက်လီရောင်းချခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များတိုးမြှင့်ခြင်းအထိ မတူညီသောနယ်ပယ်များစွာတွင် ဘာသာပြန်ဆိုနိုင်ပါသည်။

အမျိုးအစားအားလုံး

ဒိုင်းနမစ်အချိန် warping စက်သင်ယူမှု

Time Series ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Dynamic Time Warping ၏ စွမ်းအားကို ရှာဖွေခြင်း။

Data Alignmen အတွက် Machine Learning တွင် အစွမ်းထက်သော Tool တစ်ခု

Predictive Analytics အတွက် ချဉ်းကပ်မှုအသစ်

Machine Learning ၏ အလားအလာ အပြည့်အစုံသို့ နှိပ်ပါ။

Tanqiu ၏ ရွေ့လျားနိုင်သော အချိန်အပြောင်းအရွှေ့ စက်သင်ယူမှုကို အဘယ်ကြောင့် ရွေးချယ်သနည်း။

ဆက်စပ်ထုတ်ကုန်အမျိုးအစားများ

မင်းရှာနေတာ မတွေ့ဘူးလား?
ပိုမိုရရှိနိုင်သောထုတ်ကုန်များအတွက်ကျွန်ုပ်တို့၏အတိုင်ပင်ခံများကိုဆက်သွယ်ပါ။

အမျိုးအစားအားလုံး

ထိတွေ့ GET

ဒိုင်းနမစ်အချိန် warping စက်သင်ယူမှု

Time Series ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Dynamic Time Warping ၏ စွမ်းအားကို ရှာဖွေခြင်း။

Data Alignmen အတွက် Machine Learning တွင် အစွမ်းထက်သော Tool တစ်ခု

Predictive Analytics အတွက် ချဉ်းကပ်မှုအသစ်

Machine Learning ၏ အလားအလာ အပြည့်အစုံသို့ နှိပ်ပါ။

Tanqiu ၏ ရွေ့လျားနိုင်သော အချိန်အပြောင်းအရွှေ့ စက်သင်ယူမှုကို အဘယ်ကြောင့် ရွေးချယ်သနည်း။

ဆက်စပ်ထုတ်ကုန်အမျိုးအစားများ

မင်းရှာနေတာ မတွေ့ဘူးလား? ပိုမိုရရှိနိုင်သောထုတ်ကုန်များအတွက်ကျွန်ုပ်တို့၏အတိုင်ပင်ခံများကိုဆက်သွယ်ပါ။

ထိတွေ့ Get

မင်းရှာနေတာ မတွေ့ဘူးလား?
ပိုမိုရရှိနိုင်သောထုတ်ကုန်များအတွက်ကျွန်ုပ်တို့၏အတိုင်ပင်ခံများကိုဆက်သွယ်ပါ။