Os computadores precisam da ajuda das pessoas para aprender. Isso é "Aprendizado de Máquina". Aprendizado de máquina é um termo que significa ensinar computadores a aprender com dados, um exercício de raciocínio por meio de modelos sem programação explícita. Em parte, é assim que uma criança aprende – através da observação e da prática, e não apenas através de sermões. A precisão é uma coisa com a qual o aprendizado de máquina lida. Ele responde pela precisão do computador quando se trata de prever algo. Quanto maior a precisão, mais robustas serão essas previsões
Dynamic Time Warping, uma forma de alinhar dados de séries temporais. Considere que você tem duas linhas onduladas e deseja fazer uma comparação entre elas. A distorção dinâmica do tempo é como alterar a forma de uma linha ondulada para facilitar a comparação com outra linha ondulada. Alinhar essas linhas significa que é mais fácil para o computador aprender com nossos dados quando tentamos prever essa linha.
Uma analogia para entender como funciona o Dynamic Time Warping É como se você tentasse prever o tráfego em sua loja todos os dias. Público de visita à loja do ano anterior. Mas nem todos os dias são assim. Dias diferentes têm um público diferente, alguns são bastante brilhantes e todo o metrô está disponível, enquanto outros acontecem em dias chuvosos, quando apenas algumas almas passeantes aparecem. Quando os dados estão mudando, fica difícil prever visitas futuras.
Não exclusivamente para dados de séries temporais, mas de qualquer maneira. É capaz de trabalhar com diversos tipos de dados o que o torna uma ferramenta muito versátil. Considere comparar duas sequências de DNA, que são o modelo da própria vida. A distorção dinâmica do tempo alinha ou desloca ligeiramente partes das sequências para que as comparações possam ser feitas. Desta forma, os cientistas poderiam determinar o grau de parentesco ou distinção entre sequências e potencialmente descobrir aspectos significativos relacionados com a biologia e a medicina.
O reconhecimento de fala é outro. Quando um computador ouve alguém falar, ele precisa identificar o que é falado como uma das palavras ou frases que estão em seu banco de dados. No entanto, nem todas as pessoas enunciam as mesmas palavras exatamente da mesma maneira ou há ruído de fundo que pode dificultar a audição. Nesta abordagem, a distorção dinâmica do tempo permite que os dados de fala sejam alinhados para que um computador possa encontrar facilmente uma baixa taxa de erro entre sua transcrição e o que foi dito. Isto pode melhorar o desempenho dos assistentes de voz e outras tecnologias de reconhecimento de fala.
A utilização da distorção dinâmica do tempo está alterando a forma como percebemos as previsões. As previsões consistem em adivinhar o que o futuro reserva; nesse sentido, você utiliza dataodi para fazer algumas aproximações irregulares de eventos. Isso pode ser altamente vantajoso na tomada de decisões sábias. Por exemplo, se você administra um hospital (isso seria muito legal), talvez seja necessário estimar quantos pacientes chegarão no próximo mês para que um número de suprimentos do tamanho de um lenço de papel úmido chegue na hora certa. Se você pedir demais, é claro que será desperdiçado. Rua explica que é mais perigoso que isso: se você pular, talvez eles se esgotem. O timewarping dinâmico permitirá prever números futuros com base em pontos de dados anteriores e permitirá um melhor gerenciamento de recursos.
DTW é apenas uma ferramenta entre a caixa de ferramentas de aprendizado de máquina. O primeiro é um ponto óbvio, mas ainda assim extremamente importante no caso de dados de séries temporais. O Dynamic Time Warping ajuda os computadores a fazer melhores previsões, organizando os dados para que se alinhem de forma coerente. Pode traduzir-se em muitos domínios diferentes, desde os cuidados de saúde até ao retalho, e melhorar as decisões.
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