dynamisches Zeitwarping maschinelles Lernen

Computer brauchen die Hilfe von Menschen, um zu lernen. Das ist "Maschinelles Lernen". Maschinelles Lernen ist ein Begriff, der bedeutet, Computer dazu zu bringen, aus Daten zu lernen, eine Übung in Schlussfolgerungen durch Modelle ohne explizites Programmieren. So lernt auch ein Kind teilweise – durch Beobachtung und Übung, nicht nur durch Vorträge. Genauigkeit ist eines der Dinge, mit denen das maschinelle Lernen umgeht. Sie beantwortet die Frage, wie genau der Computer ist, wenn es darum geht, etwas vorherzusagen. Je höher die Genauigkeit, desto robuster werden diese Vorhersagen sein.

Dynamische Zeitdehnung, eine Methode zur Ausrichtung von Zeitreihendaten. Stell dir vor, du hast zwei wellenförmige Linien und möchtest sie vergleichen. Die dynamische Zeitdehnung ist wie das Verändern der Form einer welligen Linie, um sie einfacher mit einer anderen welligen Linie vergleichen zu können. Diese Ausrichtung der Linien bedeutet, dass es für den Computer einfacher ist, aus unseren Daten zu lernen, wenn wir versuchen, diese Linie vorherzusagen.

Erkunden der Kraft des Dynamic Time Warping für Zeitreihenanalyse

Eine Analogie, um zu verstehen, wie das Dynamic Time Warping funktioniert: Stell dir vor, du versuchst, den Verkehr in deinem Laden jeden Tag vorherzusagen. Besucherzahlen des Vorjahres im Laden. Aber nicht jeder Tag ist so. Verschiedene Tage haben unterschiedlich viele Menschen; manche sind sehr belebt und alle Metros sind voll, während an anderen Tagen Regen fällt und nur wenige ziellose Seelen hereinspazieren. Wenn sich die Daten ändern, wird es schwierig, zukünftige Besuche vorherzusagen.

Nicht ausschließlich für Zeitreihendaten, aber trotzdem. Es kann mit verschiedenen Datentypen arbeiten, was es zu einem sehr vielseitigen Werkzeug macht. Betrachte zum Beispiel den Vergleich von zwei DNS-Sequenzen, dem Blaupause des Lebens selbst. Dynamic Time Warping ordnet Teile der Sequenzen aus oder verschiebt sie leicht, damit Vergleiche durchgeführt werden können. Auf diese Weise könnten Wissenschaftler den Grad der Verwandtschaft oder Unterschiede zwischen Sequenzen bestimmen und potenziell bedeutende Aspekte in Bezug auf Biologie und Medizin aufdecken.

Ein mächtiges Werkzeug im Maschinenlernen zur Datenausrichtung

Spracherkennung ist eine weitere. Wenn ein Computer jemanden sprechen hört, muss er das Gesprochene als eines der Wörter oder Phrasen identifizieren, die in seiner Datenbank gespeichert sind. Allerdings sprechen nicht alle Menschen dieselben Wörter auf genau die gleiche Weise aus, oder es gibt Hintergrundgeräusche, die es schwierig machen, klar zu verstehen. In diesem Ansatz ermöglicht dynamische Zeitverzerrung (Dynamic Time Warping) die Angleichung der Sprachdaten, sodass ein Computer leicht einen niedrigen Fehlerwert zwischen seinem Transkript und dem Gesagten finden kann. Dies kann die Leistung von Sprachassistenten und anderen Spracherkennungstechnologien verbessern.
Ein neuer Ansatz zur prädiktiven Analytik

Die Verwendung von dynamischem Time-Warping verändert, wie wir Vorhersagen wahrnehmen. Vorhersagen drehen sich darum, zu erraten, was die Zukunft bringt; in diesem Zusammenhang nutzen Sie dataodi, um einige unruhige Annäherungen an Ereignisse zu machen. Dies kann sehr vorteilhaft sein, um weise Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel, wenn Sie ein Krankenhaus leiten (das wäre ziemlich cool), müssen Sie vielleicht abschätzen, wie viele Patienten nächsten Monat kommen werden, damit eine wet-toilet-tissue-große Anzahl an Vorräten rechtzeitig eintrifft. Wenn Sie zu viel bestellen, wird es natürlich verschwendet. Rua erklärt, dass es gefährlicher ist als das: Wenn Sie überspringen, verkaufen sie möglicherweise aus. Das dynamische Time-Warping ermöglicht es Ihnen, zukünftige Zahlen auf Basis vergangener Datenpunkte vorherzusagen und erlaubt eine bessere Ressourcenmanagement.
Nutzen des vollen Potenzials des Maschinenlernens

DTW ist nur eines der Werkzeuge im Kasten des maschinellen Lernens. Der erste Punkt ist ein offensichtlicher, aber dennoch äußerst wichtiger bei Zeitreihendaten. Dynamic Time Warping hilft Computern, bessere Vorhersagen zu treffen, indem es die Daten so organisiert, dass sie kohärent aufeinander abgestimmt sind. Es kann sich auf viele verschiedene Bereiche übertragen, von Gesundheitswesen bis hin zum Einzelhandel und verbessert Entscheidungen.