динамічне машинне навчання з деформацією часу

Комп’ютерам потрібна допомога людей для навчання. Це «Машинне навчання». Машинне навчання – це термін, який означає навчання комп’ютерів навчанню на основі даних, вправу в міркуванні за допомогою моделей без явного програмування. Частково це залежить від того, як дитина вчиться — спостерігаючи та практикуючись, а не просто читаючи лекції. Точність — це одна річ, з якою має справу машинне навчання. Він визначає, наскільки точний комп’ютер, коли потрібно щось передбачити. Що вища точність, то надійнішими будуть ці прогнози

Dynamic Time Warping, спосіб вирівнювання даних часових рядів. Уявіть, що у вас є дві хвилясті лінії, і ви хочете порівняти їх. Динамічне викривлення часу схоже на зміну форми хвилястої лінії, щоб полегшити її порівняння з іншою хвилястою лінією. Вирівнювання цих ліній означає, що комп’ютеру легше навчатися з наших даних, коли ми намагаємося передбачити цю лінію.

Вивчення потужності динамічного викривлення часу для аналізу часових рядів

Аналогія для розуміння того, як працює динамічна деформація часу. Це схоже на те, що ви намагаєтесь передбачити трафік у своєму магазині щодня. Аудиторія відвідування магазину за попередній рік. Але не кожен день такий. У різні дні натовп різний: в деякі буває досить блискуче, і все метро там, а в інші трапляється дощовий день, коли заходить лише кілька душ. Коли дані змінюються, стає важко передбачити майбутні відвідування.

Не виключно для даних часових рядів, але все одно. Він здатний працювати з різними типами даних, що робить його дуже універсальним інструментом. Розгляньте можливість порівняння двох послідовностей ДНК, які є планом самого життя. Динамічне викривлення часу вирівнює або трохи зміщує частини послідовностей, щоб можна було робити порівняння. Таким чином вчені могли б визначити ступінь спорідненості або відмінності між послідовностями та потенційно розкрити важливі аспекти, пов’язані з біологією та медициною.

Потужний інструмент машинного навчання для вирівнювання даних

Розпізнавання мовлення – ще один. Коли комп’ютер чує, як хтось говорить, він повинен ідентифікувати сказане як одне зі слів або фраз, які містяться в його базі даних. Однак не всі люди вимовляють одні й ті самі слова однаково, або є фоновий шум, який ускладнює слух. У цьому підході динамічне викривлення часу дозволяє вирівнювати мовні дані, щоб комп’ютер міг легко знаходити низький рівень помилок між його транскриптом і тим, що було сказано. Це може покращити продуктивність голосових помічників та інших технологій розпізнавання мовлення.
Новий підхід до прогнозної аналітики

Використання динамічного викривлення часу змінює те, як ми сприймаємо прогнози. Прогнози стосуються вгадування майбутнього; у цьому відношенні ви використовуєте dataodi, щоб зробити деякі випадкові наближення подій. Це може бути дуже корисним для прийняття мудрих рішень. Наприклад, якщо ви керуєте лікарнею (це було б дуже круто), можливо, потрібно оцінити, скільки пацієнтів прийде наступного місяця, щоб кількість матеріалів розміром із серветку для мокрого туалету прибула вчасно. Якщо ви замовите занадто багато, то, звичайно, це буде витрачено даремно. Руа пояснює, що це небезпечніше: якщо ви пропустите, то, можливо, вони продадуться. Динамічне викривлення часу дозволить вам передбачити майбутні цифри на основі минулих даних і дозволить краще керувати ресурсами.
Використовуйте весь потенціал машинного навчання

DTW є лише одним із інструментів машинного навчання. Перший момент є очевидним, але все ще надзвичайно важливим у випадку даних часових рядів. Динамічне викривлення часу допомагає комп’ютерам робити кращі прогнози, організовуючи дані таким чином, щоб вони вишикувались узгоджено. Він може застосовуватись у багатьох різних сферах, від охорони здоров’я до роздрібної торгівлі та покращувати рішення.