машинско учење динамичког савијања времена

Рачунари требају помоћ људи да уче. Ово је "Машинско учење". Машинско учење је термин који означава учење рачунара да уче из података, вежбу у закључивању кроз моделе без експлицитног програмирања. Делимично је то како дете учи - посматрањем и вежбањем, а не само уз предавања. Тачност је једна ствар којом се бави машинско учење. Он одговара колико је рачунар тачан када је у питању предвиђање нечега. Што је тачност већа, то ће ова предвиђања бити робуснија

Динамичко временско искривљење, начин за усклађивање података временских серија. Узмите у обзир да имате две врцкаве линије и да желите да направите поређење између њих. Динамичко савијање времена је попут промене облика таласасте линије да би се олакшало поређење са другом таласастом линијом. Поравнање ових линија значи да је рачунару лакше да учи из наших података када покушавамо да предвидимо ову линију.

Истраживање моћи динамичког кривљења времена за анализу временских серија

Аналогија за разумевање како функционише динамичко искривљење времена. То је као да покушавате да предвидите саобраћај у својој радњи сваки дан. Публика посете продавници претходне године. Али није сваки дан овакав. Различити дани имају другачију гужву, неки су прилично сјајни и цео метро је тамо, док се други дешавају по кишним данима када само неколико душа у шетњи сврати. Када се подаци мењају, постаје тешко предвидети будуће посете.

Не искључиво за податке о временским серијама, али у сваком случају. Може да ради са различитим врстама података што га чини веома разноврсним алатом. Размотрите упоређивање две ДНК секвенце, које су нацрт самог живота. Динамичко временско искривљење поравнава или благо помера делове секвенци тако да се могу направити поређења. На овај начин, научници би могли да утврде степен сродности или различитости између секвенци и потенцијално открију значајне аспекте који се односе на биологију и медицину.

Моћан алат у машинском учењу за људе за усклађивање података

Препознавање говора је још једна ствар. Када рачунар чује некога да говори, он мора да идентификује оно што је изговорено као једну од речи или фраза које се налазе у његовој бази података. Међутим, не изговарају сви људи исте речи на потпуно исти начин или постоји позадинска бука која може да отежава чују. У овом приступу, динамичко савијање времена омогућава да се говорни подаци поравнају тако да рачунар може лако пронаћи ниску стопу грешке између свог транскрипта и онога што је речено. Ово може побољшати перформансе гласовних асистената и других технологија за препознавање говора.
Нови приступ предиктивној аналитици

Коришћење динамичког кривљења времена мења начин на који опажамо предвиђања. Предвиђања се своде на нагађање шта будућност носи; у том погледу, користите датаоди да направите неке погрешне апроксимације догађаја. Ово може бити веома корисно у доношењу мудрих одлука. На пример, ако водите болницу (то би било прилично кул), можда ћете морати да процените колико пацијената ће доћи следећег месеца како би број залиха величине мокрог тоалетног ткива стигао на време. Ако наручите превише, онда ће, наравно, бити изгубљено. Руа објашњава да је то опасније од овога: ако прескочиш, онда се можда распродају. Динамичко временско искривљење ће вам омогућити да предвидите будуће бројеве на основу прошлих тачака података и омогућити боље управљање ресурсима.
Искориштавање пуног потенцијала машинског учења

ДТВ је само један алат који је међу алатима за машинско учење. Прва је очигледна тачка, али ипак изузетно важна у случају података временских серија. Динамичко искривљавање времена помаже рачунарима да направе боља предвиђања тако што организују податке тако да се кохерентно поређају. Може се превести у много различитих домена, од здравствене заштите до малопродаје и побољшати одлуке.