dynamisk tidsforvrengning maskinlæring

Datamaskiner trenger folks hjelp til å lære. Dette er "Machine Learning". Maskinlæring er et begrep som betyr å lære datamaskiner å lære av data, en øvelse i å resonnere gjennom modeller uten eksplisitt programmering. Det er delvis hvordan et barn lærer - ved observasjon og praksis, ikke bare å bli forelest. Nøyaktighet er en ting Machine Learning omhandler. Det svarer for hvor nøyaktig datamaskinen er når den kommer til å forutsi noe. Jo høyere nøyaktighet, jo mer robuste vil disse spådommene være

Dynamic Time Warping, en måte å justere tidsseriedata på. Tenk på at du har to slingrende linjer, og du vil foreta en sammenligning mellom dem. Dynamisk tidsforvrengning er som å endre formen på en bølget linje for å gjøre det lettere å sammenligne med en annen bølget linje. Å justere disse linjene betyr at det er lettere for datamaskinen å lære av dataene våre når vi prøver å forutsi denne linjen.

Utforsk kraften til dynamisk tidsforvrengning for tidsserieanalyse

En analogi for å forstå hvordan den dynamiske tidsforvrengningen fungerer. Det er som om du prøver å forutsi trafikken i butikken din hver dag. Forrige års butikkbesøk publikum. Men ikke hver dag er slik. Ulike dager har en annen folkemengde, noen er ganske skinnende og all metro er der ute, mens andre skjer på en regnfull dag når bare noen få slentrende sjeler kommer innom. Når dataene endrer seg, blir det vanskelig å forutsi fremtidige besøk.

Ikke utelukkende for tidsseriedata, men uansett. Den er i stand til å jobbe med forskjellige typer data, noe som gjør den til et veldig allsidig verktøy. Vurder å sammenligne to DNA-sekvenser, som er blåtrykket av selve livet Dynamisk tidsforvrengning justerer eller forskyver deler av sekvensene litt slik at sammenligninger kan gjøres. På denne måten kunne forskere fastslå graden av slektskap eller særpreg mellom sekvenser og potensielt avdekke betydelige aspekter knyttet til biologi og medisin.

Et kraftig verktøy innen maskinlæring for datajusteringsmenn

Talegjenkjenning er en annen. Når en datamaskin hører noen snakke, må den identifisere det som snakkes som et av ordene eller frasene som er i databasen. Men ikke alle mennesker uttaler de samme ordene på nøyaktig samme måte, eller det er bakgrunnsstøy som kan gjøre det vanskelig å høre. I denne tilnærmingen lar dynamisk tidsforvrengning taledataene justeres slik at en datamaskin lett kan finne lav feilrate mellom transkripsjonen og det som er blitt sagt. Dette kan forbedre ytelsen til stemmeassistenter og andre talegjenkjenningsteknologier.
En ny tilnærming til prediktiv analyse

Bruken av dynamisk tidsforvrengning endrer hvordan vi oppfatter spådommer. Spådommer handler om å gjette hva fremtiden bringer; i denne forbindelse bruker du dataodi til å gjøre noen upassende tilnærminger av hendelser. Dette kan være svært fordelaktig for å ta kloke avgjørelser. Hvis du for eksempel driver et sykehus (det ville vært ganske kult), må du kanskje anslå hvor mange pasienter som kommer til neste måned, slik at antall forsyninger på størrelse med våttoalett kommer akkurat i tide. Bestiller du for mye blir det selvfølgelig bortkastet. Rua forklarer at det er farligere enn dette: hopper du over, så selger de kanskje ut. Den dynamiske tidsforskyvningen vil gjøre deg i stand til å forutsi fremtidige tall basert på tidligere datapunkter og tillate bedre styring av ressurser.
Utnytte det fulle potensialet til maskinlæring

DTW er bare ett verktøy som blant maskinlæringsverktøykassen. Det første er et åpenbart poeng, men fortsatt ekstremt viktig når det gjelder tidsseriedata. Dynamisk tidsforvrengning hjelper datamaskiner med å gjøre bedre spådommer ved å organisere dataene slik at de står på linje. Det kan oversettes på tvers av mange forskjellige domener, fra helsevesen til detaljhandel og forbedre beslutninger.