Kompyuterlar o'rganish uchun odamlarning yordamiga muhtoj. Bu "Mashinani o'rganish". Mashinani o'rganish - bu kompyuterlarni ma'lumotlardan o'rganishni o'rgatish, aniq dasturlashsiz modellar orqali fikr yuritish mashqlarini bildiruvchi atama. Bu qisman bola qanday qilib o'rganadi - shunchaki ma'ruza o'qimasdan emas, balki kuzatish va amaliyot orqali. Aniqlik - bu Machine Learning bilan shug'ullanadigan narsa. Bu kompyuter biror narsani bashorat qilishda qanchalik to'g'ri ekanligiga javob beradi. Aniqlik qanchalik yuqori bo'lsa, bu bashoratlar shunchalik ishonchli bo'ladi
Dynamic Time Warping, vaqt seriyalari ma'lumotlarini tekislash usuli. O'ylab ko'ring, sizda ikkita o'zgaruvchan chiziq bor va siz ularni taqqoslashni xohlaysiz. Dinamik vaqtni burish boshqa to'lqinli chiziq bilan solishtirishni osonlashtirish uchun to'lqinli chiziq shaklini o'zgartirishga o'xshaydi. Bu satrlarni tekislash shuni anglatadiki, biz ushbu chiziqni bashorat qilishga urinayotganimizda kompyuter bizning ma'lumotlarimizdan o'rganish osonroq bo'ladi.
Dinamik vaqtni o'zgartirish qanday ishlashini tushunish uchun o'xshashlik, xuddi siz har kuni do'koningizdagi trafikni bashorat qilishga urinayotganga o'xshaysiz. O'tgan yilgi do'konga tashrif buyuruvchilar. Ammo har kuni ham shunday emas. Turli kunlarda olomon har xil bo'ladi, ba'zilari juda yaltiroq va butun metro tashqarida, boshqalarida esa yomg'irli kunlarda bir nechta sayr qiluvchi ruhlar tushadi. Ma'lumotlar o'zgarganda, kelgusi tashriflarni bashorat qilish qiyin bo'ladi.
Faqat Time Series Data uchun emas, lekin baribir. U har xil turdagi ma'lumotlar bilan ishlashga qodir, bu uni juda ko'p qirrali vositaga aylantiradi. Ikki DNK ketma-ketligini solishtirishni o'ylab ko'ring, ular hayotning ko'k nusxasi bo'lgan vaqtni dinamik o'zgartirish ketma-ketliklarning qismlarini tekislaydi yoki biroz siljitadi, shunda taqqoslash mumkin. Shu tarzda, olimlar ketma-ketliklar o'rtasidagi bog'liqlik yoki farqlanish darajasini aniqlashlari va biologiya va tibbiyotga oid muhim jihatlarni ochishlari mumkin edi.
Nutqni tanib olish yana bir narsa. Kompyuter kimdir gapirayotganini eshitganida, uning ma'lumotlar bazasidagi so'z yoki iboralardan biri sifatida aytilgan narsani aniqlashi kerak. Biroq, hamma odamlar bir xil so'zlarni bir xil talaffuz qilishmaydi yoki eshitishni qiyinlashtiradigan fon shovqini mavjud. Ushbu yondashuvda dinamik vaqtni o'zgartirish nutq ma'lumotlarini moslashtirishga imkon beradi, shunda kompyuter uning transkripti va aytilganlar o'rtasida past xatolik darajasini osongina topishi mumkin. Bu ovozli yordamchilar va boshqa nutqni aniqlash texnologiyalari ish faoliyatini yaxshilashi mumkin.
Vaqtni dinamik o'zgartirishdan foydalanish bashoratlarni qanday qabul qilishimizni o'zgartiradi. Bashorat - bu kelajak nima bo'lishini taxmin qilish; Shu munosabat bilan, siz voqealarni mos ravishda taxmin qilish uchun dataodi dan foydalanasiz. Bu oqilona qarorlar qabul qilishda juda foydali bo'lishi mumkin. Misol uchun, agar siz kasalxonani boshqarsangiz (bu juda zo'r bo'lar edi), ehtimol, ho'l hojatxona ro'moli o'lchamidagi materiallar o'z vaqtida yetib borishi uchun kelgusi oy qancha bemor kelishini taxmin qilishingiz kerak bo'ladi. Agar siz juda ko'p buyurtma qilsangiz, albatta, behuda ketadi. Rua buni bundan ham xavfliroq ekanligini tushuntiradi: agar siz o'tkazib yuborsangiz, ular sotilishi mumkin. Dinamik vaqtni o'zgartirish sizga oldingi ma'lumotlar nuqtalari asosida kelajakdagi raqamlarni bashorat qilish va resurslarni yaxshiroq boshqarish imkonini beradi.
DTW - bu mashinani o'rganish asboblar qutisi orasida faqat bitta vosita. Birinchisi aniq nuqta, ammo vaqt seriyalari ma'lumotlari uchun juda muhimdir. Dinamik vaqtni o'zgartirish kompyuterlarga ma'lumotlarni tartiblash orqali yaxshiroq bashorat qilishga yordam beradi, shuning uchun ular izchil bo'ladi. U sog'liqni saqlashdan tortib chakana savdoga qadar turli sohalarda tarjima qilishi va qarorlarni yaxshilashi mumkin.
EN
AR
DA
NL
FI
FR
DE
HI
IT
JA
KO
Yo'q
PL
PT
RO
RU
ES
SV
TL
ID
SR
UK
VI
HU
TH
TR
FA
AF
MS
GA
HY
BN
KM
LO
LA
NE
MY
KK
UZ
KY
