ডায়েটিক টাইম ওয়ার্পিং মেশিন লার্নিং

কম্পিউটার শিখতে মানুষের সাহায্য প্রয়োজন। এটি "মেশিন লার্নিং"। মেশিন লার্নিং হল কম্পিউটারকে ডেটা থেকে শিখতে শিখানো, মডেলের মাধ্যমে যৌক্তিকভাবে কাজ করার একটি অনুশীলন, স্পষ্টভাবে প্রোগ্রামিং ছাড়া। এটি একটি শিশুর শিখার উপায়ের অংশ, যা পর্যবেক্ষণ এবং অনুশীলনের মাধ্যমে হয়, শুধু বক্তৃতার মাধ্যমে নয়। এক্সাকি হল মেশিন লার্নিং যা সামनে আসে। এটি কম্পিউটারের প্রেডিকশনের কতটা সঠিক তা নির্ধারণ করে। এক্সাকি যত বেশি, তত শক্তিশালী হবে এই প্রেডিকশনগুলি।

ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং, এটি সময় ধারণার ডেটা সমানুপাতিক করার একটি উপায়। ধরুন আপনার কাছে দুটি ঘুর্ণিঝড়ের মতো লাইন আছে এবং আপনি তাদের মধ্যে তুলনা করতে চান। ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং হল একটি বাঁকা লাইনের আকৃতি পরিবর্তন করা যাতে এটি অন্য একটি বাঁকা লাইনের সাথে তুলনা করা সহজ হয়। এই লাইনগুলি সমানুপাতিক করা বলতে আসলে বোঝায় যে যখন আমরা এই লাইনটি ভবিষ্যদ্বাণী করতে চেষ্টা করছি, তখন কম্পিউটার আমাদের ডেটা থেকে শিখতে সহজ হয়।

ডায়েটিক টাইম ওয়ার্পিং-এর শক্তি খুঁজে বের করুন সময় ধারার বিশ্লেষণের জন্য

ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং কীভাবে কাজ করে তা বুঝতে একটি উদাহরণ। যেন আপনি প্রতিদিন আপনার দোকানে যাতায়াতকারী মানুষের সংখ্যা পূর্বাভাস করতে চান। পূর্ববর্তী বছরের দোকানের পরিদর্শকদের তথ্য ব্যবহার করুন। কিন্তু প্রতিদিনই একই হয় না। বিভিন্ন দিনে বিভিন্ন লোকজন আসে, কিছু দিন খুবই ঘনিষ্ঠ হয় এবং সবাই বাইরে থাকে, অন্যদিকে কিছু দিন বৃষ্টি হওয়ায় কেবল কয়েকজন ধীরে ধীরে আসে। যখন ডেটা পরিবর্তনশীল হয়, তখন ভবিষ্যদ্বাণী করা কঠিন হয়।

শুধুমাত্র টাইম সিরিজ ডেটার জন্য নয়, তবে যাইহোক। এটি বিভিন্ন ধরনের ডেটা ব্যবহার করতে সক্ষম যা একটি অত্যন্ত বহুমুখী টুল করে তাকে। ধরুন, দুটি DNA সিকোয়েন্স তুলনা করা হচ্ছে, যা জীবনের নকশা নিজেই। ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং সিকোয়েন্সগুলির অংশ সমায়িত বা সামান্য সরিয়ে তুলনা করা যায়। এইভাবে, বিজ্ঞানীরা সিকোয়েন্সগুলির মধ্যে সম্পর্কিত বা পার্থক্যের মাত্রা নির্ধারণ করতে পারেন এবং জৈববিজ্ঞান এবং চিকিৎসার গুরুত্বপূর্ণ দিকগুলি আবিষ্কার করতে পারেন।

ডেটা এলাইনমেন্টের জন্য মেশিন লার্নিং-এ একটি শক্তিশালী টুল

বাচনা চেনার আরেকটি উদাহরণ। যখন কম্পিউটার কাউকে কথা বলতে শুনে, তখন এটি তার ডেটাবেসে যে শব্দ বা বাক্যাংশগুলি রয়েছে তার মধ্যে কোনটি উচ্চারিত হয়েছে তা চিহ্নিত করতে হয়। তবে সব মানুষই একইভাবে একই শব্দগুলি উচ্চারণ করে না অথবা পটভূমি শব্দ থাকলে শুনতে কষ্ট হতে পারে। এই পদ্ধতিতে, ডাইনামিক টাইম ওয়ার্পিং ব্যবহার করে বাচনা ডেটা সমায়িত করা হয় যাতে কম্পিউটার সহজেই তার ট্রান্সক্রিপ্ট এবং যা বলা হয়েছে তার মধ্যে ত্রুটির হার কম রাখতে পারে। এটি ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট এবং অন্যান্য বাচনা চেনার প্রযুক্তির কার্যকারিতা বাড়াতে পারে।
প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্সে নতুন দিকনির্দেশ

ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং-এর ব্যবহার আমাদের ভবিষ্যদ্বাণীর উপর দৃষ্টিভঙ্গি পরিবর্তন করছে। ভবিষ্যদ্বাণী হল ভবিষ্যতে কি ঘটবে তা অনুমান করা; এই দিক থেকে, আপনি dataodi ব্যবহার করে ঘটনার কিছু অসম্পূর্ণ অনুমান করতে পারেন। এটি সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য খুবই উপযোগী হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি একটি হাসপাতাল চালান (এটি খুবই শ্রেয়স্কর), তবে হয়তো পরের মাসে কতজন রোগী আসবে তা অনুমান করতে হবে যাতে ঠিক পরিমাণের সরবরাহ সময়মতো পৌঁছে। যদি আপনি অতিরিক্ত অর্ডার দেন তবে অবশ্যই তা ব্যয়ভোগ হবে। রুয়া ব্যাখ্যা করেছেন যে এটি এর চেয়েও বিপজ্জনক: যদি আপনি বাদ দেন, তবে হয়তো তা ফুরিয়ে যায়। ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং আপনাকে ভবিষ্যতের সংখ্যা অতীতের ডেটা বিন্দুগুলির উপর ভিত্তি করে অনুমান করতে সক্ষম করবে এবং সম্পদের ব্যবস্থাপনা উন্নত করবে।
মেশিন লার্নিং-এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনার উদ্ধার

DTW মেশিন লার্নিং টুলবক্সের মধ্যে একটি টুল মাত্র। প্রথমটি একটি স্পষ্ট বিন্দু, কিন্তু সময়-সিরিজ ডেটা কেসে এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ডাইনামিক টাইম ওয়ার্পিং কম্পিউটারদের আরও ভালভাবে প্রেডিকশন করতে সাহায্য করে ডেটাকে সঠিকভাবে সাজিয়ে রেখে। এটি স্বাস্থ্যসেবা থেকে রিটেইল পর্যন্ত বিভিন্ন ডোমেইনে অনুবাদ করতে পারে এবং সিদ্ধান্তগুলি উন্নয়ন করতে সাহায্য করে।