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dynamic time warping apprentissage automatique

Les ordinateurs ont besoin de l'aide des gens pour apprendre. C'est ce qu'on appelle "l'Apprentissage Automatique". L'apprentissage automatique est un terme qui signifie enseigner aux ordinateurs à apprendre à partir de données, une activité consistant à raisonner à travers des modèles sans programmation explicite. C'est en partie ainsi qu'un enfant apprend — par observation et pratique, pas seulement en étant enseigné. La précision est un aspect avec lequel l'apprentissage automatique travaille. Elle indique à quel point l'ordinateur est précis lorsqu'il s'agit de prédire quelque chose. Plus la précision est élevée, plus ces prédictions seront robustes.

Le Dynamic Time Warping, une méthode pour aligner des données de séries temporelles. Imaginez que vous avez deux lignes ondulées et que vous souhaitez les comparer. Le dynamic time warping consiste à modifier la forme d'une ligne ondulée pour faciliter sa comparaison avec une autre ligne ondulée. Aligner ces lignes signifie qu'il est plus facile pour l'ordinateur d'apprendre à partir de nos données lorsque nous essayons de prédire cette ligne.

Explorer le pouvoir du Dynamic Time Warping pour l'analyse des séries temporelles

Une analogie pour comprendre comment fonctionne le Dynamic Time Warping : c'est comme si vous essayiez de prédire la circulation dans votre magasin tous les jours. Audience des visites en magasin de l'année précédente. Mais tous les jours ne se ressemblent pas. Les différents jours ont des foules différentes, certains étant très animés avec toute la ville présente, tandis que d'autres tombent un jour de pluie où seulement quelques âmes errantes viennent. Lorsque les données changent, il devient difficile de prévoir les futures visites.

Pas exclusivement conçu pour les Données de Séries Temporelles, mais quand même. Il est capable de travailler avec différents types de données, ce qui en fait un outil très polyvalent. Considérons la comparaison de deux séquences d'ADN, qui sont le plan bleu de la vie elle-même. Le Dynamic Time Warping aligne ou décale légèrement des parties des séquences afin que des comparaisons puissent être effectuées. De cette manière, les scientifiques peuvent déterminer le degré de parenté ou de distinction entre les séquences et potentiellement découvrir des aspects significatifs liés à la biologie et à la médecine.

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