dynamisk tidsforvridning maskinlæring

Computere har brug for menneskers hjælp for at lære. Dette kaldes "Maskinlæring". Maskinlæring er et udtryk for at undervise computere i at lære af data, en øvelse i resonning gennem modeller uden eksplikt programmering. Det er delvist hvordan et barn lærer — ved observation og praksis, ikke bare ved at blive forelæst. Nøjagtighed er ét aspekt, som Maskinlæring behandler. Den svarer på, hvor nøjagtig computeren er, når den skal prædikere noget. Jo højere nøjagtighed, des mere robuste vil disse prædiktioner være.

Dynamic Time Warping, en metode til at justere tidsrække-data. Tænk på, at du har to krøllete linjer, og du vil lave en sammenligning mellem dem. Dynamic time warping er ligesom at forandre formen på en krøllet linje for at gøre det nemmere at sammenligne med en anden krøllet linje. At justere disse linjer betyder, at det bliver lettere for computeren at lære af vores data, når vi prøver at forudsige denne linje.

Udforskningen af Dynamisk Tidsforvridningens Kraft for Tidsrækkeanalyse

En analogi for at forstå, hvordan Dynamic Time Warping fungerer, er som om du prøver at forudsige trafikken i din butik hver dag. Forrige års butiksbesøgsaudience. Men ikke alle dage er sådan. Forskellige dage har forskellige folkehovedstyrker; nogle dage er meget travle og alle metroer er ude, mens andre sker på en regndag, hvor kun få vagtande sjæler dropper ind. Når dataene ændrer sig, bliver det svært at forudsige fremtidige besøg.

Ikke udelukkende til tidsserie-data, men alligevel. Det er i stand til at arbejde med forskellige typer af data, hvilket gør det til et meget fleksibelt værktøj. Overvej sammenligning af to DNA-sekvenser, der er livets egentlige blåkort. Dynamic Time Warping justerer eller forskyder små dele af sekvenserne lidt, så sammenligninger kan foretages. På denne måde kan videnskabsfolk afgøre graden af slægtethed eller forskellighed mellem sekvenserne og potentielt opdage betydningsfulde aspekter relateret til biologi og medicin.

Et Kraftfuldt Værktøj i Maskinlæring til Datajustering

Talegenkendelse er en anden. Når en computer hører nogen tale, skal den identificere, hvad der bliver sagt, som en af ordene eller fraserne, der er i dens database. Imidlertid siger ikke alle mennesker de samme ord på præcist samme måde, eller der er baggrundsstøj, der kan gøre det svært at høre. I denne tilgang tillader dynamisk tidsforvridning, at taledata Justeres, så en computer nemt kan finde lav fejlrate mellem dets transskription og hvad der er blevet sagt. Dette kan forbedre ydelsen af stemmeassisterede systemer og andre talegenkendelses teknologier.
En Ny Tilgang til Prædiktiv Analyse

Brugen af dynamisk tidsbøjning ændrer, hvordan vi ser på prædiktioner. Prædiktioner handler om at gætte, hvad fremtiden holder i skjul; i dette forhold bruger du data til at lave nogle tøvende tilnærmelser af begivenheder. Dette kan være meget fordelagtigt for at træffe gode beslutninger. For eksempel, hvis du løber et hospitalet (det ville være ret fedt), måske skal du estimere, hvor mange patienter der vil komme næste måned, så den 'våde-toiletpapir-størrelse' mængde forsyninger ankommer netop på tid. Hvis du bestiller for meget, bliver det selvfølgelig spildt. Rua forklarer, at det er endnu farligere: hvis du overser noget, risikerer de at gå tør for forsyninger. Den dynamiske tidsbøjning vil give dig mulighed for at forudsige fremtidige tal baseret på tidligere datapunkter og tillade en bedre administration af ressourcer.
Udnyttelse af Maskinlærings Fulde Potentiale

DTW er kun et enkelt værktøj blandt mange i maskinlæringens værktøjskasse. Det første punkt er et åbenlyst, men stadig ekstremt vigtigt i tilfældet med tidsrække-data. Dynamic Time Warping hjælper computere med at lave bedre prædiktioner ved at organisere dataene så de falder sammen kohærent. Det kan oversætte over mange forskellige domæner, fra sundhedsvæsenet til detailhandelen og forbedre beslutninger.