dynamic time warping machine learning

رایانه‌ها نیاز به کمک انسان‌ها برای یادگیری دارند. این «یادگیری ماشین» نامیده می‌شود. یادگیری ماشین یعنی آموزش دادن به رایانه‌ها تا از داده‌ها یاد بگیرند، که نوعی تمرین استنتاجی از طریق مدل‌ها بدون برنامه‌نویسی صریح است. این شبیه به نحوه یادگیری یک کودک است — از طریق مشاهده و تمرین، نه فقط شنیدن سخنرانی. دقت یکی از مواردی است که یادگیری ماشین با آن سر و کار دارد. این پاسخ می‌دهد که چقدر رایانه دقیق است وقتی باید چیزی را پیش‌بینی کند. هرچه دقت بیشتر باشد، پیش‌بینی‌ها قوی‌تر خواهند بود.

داینامیک تایم وارپینگ، روشی برای هم‌چینش داده‌های سری زمانی است. فرض کنید که شما دو خط خمیده دارید و می‌خواهید مقایسه‌ای بین آنها انجام دهید. داینامیک تایم وارپینگ شبیه به تغییر شکل یک خط خمیده برای آسان‌تر کردن مقایسه با خط خمیده دیگری است. هم‌چینش این خطوط به این معناست که وقتی سعی در پیش‌بینی این خط داریم، راحت‌تر برای کامپیوتر خواهد بود تا از داده‌های ما یاد بگیرد.

کاوش در قدرت وارping زمانی پویا برای تحلیل سری‌های زمانی

یک تشبیه برای درک اینکه چگونه عملکرد جابجایی زمان پویا (Dynamic Time Warping) کار می‌کند، شبیه به این است که شما سعی دارید ترافیک روزانه فروشگاه خود را پیش‌بینی کنید. حضور مخاطبین در فروشگاه در سال قبل. اما هر روز مثل این نیست. روزهای مختلف جمعیت متفاوتی دارند، بعضی روزها بسیار روشن و تمام مترو در آنجاست، در حالی که روزهای دیگر ممکن است روز بارانی باشد که فقط چند نفر با آرامی وارد فروشگاه می‌شوند. وقتی داده‌ها تغییر می‌کنند، پیش‌بینی بازدیدهای آینده دشوار می‌شود.

نه صرفاً برای داده‌های سری زمانی، اما هر حال. این ابزار قادر به کار با انواع مختلف داده‌هاست که این موضوع آن را به یک ابزار بسیار منعطف تبدیل می‌کند. در نظر بگیرید که دو دنباله DNA را مقایسه می‌کنید، که این دنباله‌ها نقشه زندگی خود هستند. جابجایی زمان پویا قسمت‌هایی از این دنباله‌ها را هم‌تراز می‌کند یا به طور کوچکی آن‌ها را جابجا می‌کند تا مقایسه امکان‌پذیر شود. به این ترتیب، دانشمندان می‌توانند درجه نزدیکی یا تمایز بین دنباله‌ها را تعیین کرده و ممکن است جنبه‌های مهمی در زیست‌شناسی و پزشکی را کشف کنند.

ابزار قدرتمندی در یادگیری ماشین برای هم‌چینش داده‌ها

شناسایی سخنگویی نیز یکی دیگر از موارد است. وقتی کامپیوتر صدای شخصی را که سخن می‌گوید شنیده، باید آنچه گفته شده را به عنوان یکی از کلمات یا عبارات موجود در پایگاه داده خود شناسایی کند. با این حال، همه افراد همۀ کلمات را به طور دقیق یکسان تلفظ نمی‌کنند یا نویز زمینه می‌تواند باعث دشواری در شنیدن شود. در این رویکرد، انعطاف‌پذیرسازی زمانی (Dynamic Time Warping) اجازه می‌دهد داده‌های سخنگویی همگرا شوند تا کامپیوتر بتواند به راحتی نرخ خطای کمی بین متن ترجمه و آنچه گفته شده پیدا کند. این موضوع می‌تواند عملکرد雍یاعدی مثل یاران صوتی و فناوری‌های شناسایی سخنگویی را افزایش دهد.
رویکرد جدیدی به تحلیل پیش‌بینی‌ای

استفاده از تراشیدن زمان پویا در حال تغییر دادن نحوه‌ی دید ما به مربوط به پیش‌بینی‌هاست. پیش‌بینی‌ها همه‌چیز درباره‌ی حدس زدن این است که آینده چه چیزی را برای ما در نظر دارد؛ در این زمینه، شما از داده‌های واقعی استفاده می‌کنید تا تقریب‌های ناکاملی از رویدادها ایجاد کنید. این می‌تواند در گرفتن تصمیمات هوشمندانه بسیار مفید باشد. به عنوان مثال، اگر شما یک بیمارستان را اداره می‌کنید (که خیلی عالی است)، شاید نیاز دارید تا تعداد بیمارانی که در ماه بعد مراجعه خواهند کرد را تخمین بزنید تا دقیقاً تعداد لازم از تجهیزات، مثل اندازه کاغذ توالت مرطوب، دقیقاً به موقع تحویل داده شود. اگر بیش از حد سفارش دهید، البته این اضافی‌ها ضایع خواهد شد. روا توضیح می‌دهد که این خطرناک‌تر از این است: اگر کم سفارش دهید، شاید موجودی تمام شود. تراشیدن زمان پویا به شما اجازه می‌دهد تا اعداد آینده را بر اساس نقاط داده‌های گذشته پیش‌بینی کنید و مدیریت بهتر منابع را فراهم کند.
استفاده از ظرفیت کامل یادگیری ماشین

DTW فقط یک ابزار در میان جعبه ابزارهای یادگیری ماشین است. نکته اول یک موضوع آشکار است، اما همچنان بسیار مهم در مورد داده‌های سری زمانی است. ترازیابی زمانی پویا (Dynamic Time Warping) به رایانه‌ها کمک می‌کند با سازماندهی داده‌ها به گونه‌ای منطقی، پیش‌بینی‌های بهتری انجام دهند. این ابزار می‌تواند در بسیاری از حوزه‌ها از جمله مراقبت‌های بهداشتی تا فروشگاه‌ها به کار رود و تصمیمات را بهبود بخشد.