Dynamische tijdvervorming machinaal leren

Computers hebben de hulp van mensen nodig om te leren. Dit is "Machine Learning". Machine learning is een term die betekent dat computers leren om te leren van data, een oefening in redeneren door modellen zonder expliciet te programmeren. Het is deels hoe een kind leert - door observatie en oefening, niet alleen door lezingen. Nauwkeurigheid is iets waar Machine Learning mee te maken heeft. Het geeft antwoord op hoe nauwkeurig de computer is als het gaat om het voorspellen van iets. Hoe hoger de nauwkeurigheid, hoe robuuster deze voorspellingen zullen zijn.

Dynamische tijdvervorming, een manier om tijdreeksgegevens uit te lijnen. Stel dat u twee kronkelende lijnen hebt en u wilt een vergelijking tussen deze lijnen maken. Dynamische tijdvervorming is als het veranderen van de vorm van een golvende lijn om deze gemakkelijker te kunnen vergelijken met een andere golvende lijn. Door deze lijnen uit te lijnen, is het voor de computer gemakkelijker om van onze gegevens te leren wanneer we deze lijn proberen te voorspellen.

Het verkennen van de kracht van dynamische tijdvervorming voor tijdreeksanalyse

Een analogie om te begrijpen hoe de dynamische tijdvervorming werkt. Dat is alsof je elke dag het verkeer in je winkel probeert te voorspellen. Winkelbezoekpubliek van vorig jaar. Maar niet elke dag is zo. Verschillende dagen hebben een ander publiek, sommige zijn behoorlijk glanzend en alle metro is daar, terwijl andere een regenachtige dag zijn waarop slechts een paar slenterende zielen binnenkomen. Wanneer de gegevens veranderen, wordt het moeilijk om toekomstige bezoeken te voorspellen.

Niet uitsluitend voor Time Series Data, maar toch. Het kan met verschillende soorten data werken, wat het een zeer veelzijdige tool maakt. Denk aan het vergelijken van twee DNA-sequenties, die de blauwdruk van het leven zelf zijn. Dynamische tijdvervorming lijnt delen van de sequenties uit of verschuift ze lichtjes, zodat er vergelijkingen kunnen worden gemaakt. Op deze manier kunnen wetenschappers de mate van verwantschap of onderscheid tussen sequenties vaststellen en mogelijk belangrijke aspecten met betrekking tot biologie en geneeskunde ontdekken.

Een krachtig hulpmiddel in machine learning voor data-uitlijning

Spraakherkenning is er nog een. Wanneer een computer iemand hoort praten, moet hij identificeren wat er wordt gezegd als een van de woorden of zinnen die in zijn database staan. Echter, niet alle mensen spreken dezelfde woorden op exact dezelfde manier uit of er is achtergrondruis die het moeilijk kan maken om te horen. In deze aanpak zorgt dynamische tijdvervorming ervoor dat de spraakgegevens worden uitgelijnd, zodat een computer gemakkelijk een lage foutmarge kan vinden tussen zijn transcript en wat er is gezegd. Dit kan de prestaties van spraakassistenten en andere spraakherkenningstechnologieën verbeteren.
Een nieuwe benadering van voorspellende analyses

Het gebruik van dynamische tijdvervorming verandert de manier waarop we voorspellingen waarnemen. Bij voorspellingen draait het allemaal om het raden wat de toekomst brengt; in dit opzicht gebruik je dataodi om een aantal grillige benaderingen van gebeurtenissen te maken. Dit kan zeer voordelig zijn bij het nemen van verstandige beslissingen. Als je bijvoorbeeld een ziekenhuis runt (dat zou best gaaf zijn), moet je misschien schatten hoeveel patiënten er volgende maand binnenkomen, zodat het aantal benodigdheden ter grootte van een nat toiletpapiertje precies op tijd aankomt. Als je te veel bestelt, dan is het natuurlijk verspild. Rua legt uit dat het gevaarlijker is dan dit: als je het overslaat, dan zijn ze misschien uitverkocht. De dynamische tijdvervorming stelt je in staat om toekomstige aantallen te voorspellen op basis van eerdere datapunten en maakt een beter beheer van middelen mogelijk.
Het volledige potentieel van machinaal leren benutten

DTW is slechts één tool in de machine learning toolbox. De eerste is een voor de hand liggend punt, maar nog steeds extreem belangrijk in het geval van tijdreeksgegevens. Dynamic Time Warping helpt computers betere voorspellingen te doen door de gegevens zo te organiseren dat ze coherent op één lijn liggen. Het kan worden vertaald naar veel verschillende domeinen, van gezondheidszorg tot detailhandel, en beslissingen verbeteren.