Կոմպյուտերներին պետք է մարդկանց օգնություն ուսուցելու համար։ Սա «Մաշինային Ուսուցում» է։ Մաշինային ուսուցումը սահմանում է կոմպյուտերներին ուսուցելու գործողությունը՝ տվյալներից ստուգելու միջոցով՝ մոդելների միջոցով՝ առանց ավելի հաստատուն ծրագրավորման։ Սա մասնավորապես նման է երեխայի ուսուցմանը — նկատմամբ և մարզականությամբ, ոչ միայն լեկցիաներով։ Ճշգրտությունը մի բան է, որը մաշինային ուսուցումը դիտարկում է։ Սա պատասխանում է այն հարցին՝ թե որքան ճշգրիտ է կոմպյուտերը, երբ պատասխանում է ինչ-որ հարցին։ Ճշգրտության բարձր մակարդակը նշանակում է, որ այդ պատասխանները կլինեն ավելի ուժեղ։
Դինամիկ ժամանակային ձգվելը՝ մի մեթոդ է ժամանակաշրջանային տվյալների համաչափելու համար: Կարծեք, որ ունեք երկու սպասմալի գիծ և ցանկանում եք դրանք համեմատել: Դինամիկ ժամանակային ձգվելը նման է սպասմալի գծի ձգվելին, որպեսզի այն ավելի հեշտ լինի համեմատել մեկ մյուսի հետ: Այդ գծերի համաչափումը նշանակում է, որ ավելի հեշտ կլինի համակարգի սովորելու մեր տվյալներից, երբ փորձում ենք նախաստուգել այս գիծ:
Անալոգիա հասկանալու համար, թե ինչպես է աշխատում Dynamic Time Warping-ը։ Դա նման է ձեզ փորձել նախգծել օրավարույքը դükանում ցանկացած օր։ Նախորդ տարվա դükանի այցելությունների համատեղություն։ Բայց չի այն օր, որը նման է այս։ Տարբեր օրերն ունեն տարբեր համակարգավորություն, որոշն արդեն շատ առավել են, և բոլորը մետրոյում է, իսկ այլը՝ աمطارի օր, երբ միայն քիչ քանի սովորական հասնում են։ Երբ տվյալները փոփոխվում են, դա դժվար է նախգծել ապագա այցելությունները։
Ոչ միայն ժամանակաշրջանային տվյալների համար, բայց ցանկացած դեպքում։ Կարող է աշխատել տարբեր տիպի տվյալներով, ինչը դարձնում է այն շատ բարդ գործիք։ Օրինակ, երկու DNA հաջորդականությունների համեմատությունը, որոնք իրենց կողմից են կառուցված կյանքի կանոնավորությունները։ Dynamic Time Warping-ը համեմատությունների համար համաձայնություն կամ փոքրացնում է հաջորդականությունների մասերը։ Այսպիսով, գիտնականները կարող են որոշել հաջորդականությունների միջև մարմնավորությունների կամ տարբերությունների աստիճանը, և հնարավոր է հայտնաբերել նշանակալի ասpektներ բիոլոգիայի և մեդիցինայի մասին։
Հանրանիշական ճառագայթումը մեկ այլ է: Երբ համակարգչը ստուգում է որևէ անձի խոսքը, այն պետք է որոշի, թե ինչ է խոսվում, որպես մի որևէ բառ կամ արտահայտություն, որը նկարագրված է իր տվյալների բազայում: Սակայն, ոչ բոլոր մարդիկ նույն ձևով են համարձակում նույն բառերը, կամ կա հետադարձ ձայն, որը կարող է դժվարոցնել ստորագրել: Այս մոտեցման մեջ, դինամիկ ժամանակի փոխարինման միջոցով խոսքի տվյալները համաձայնվում են, որպեսզի համակարգչը հեշտ գտնի փոքր սխալների մակարդակ իր ստորագրության և ասված բանաձևի միջև: Սա կարող է բարձրացնել ձայնային օգնողների և այլ ձայնանիշական տեխնոլոգիաների արդյունավետությունը:
Դինամիկ ժամանակի վերաձևումի օգտագործումը փոխում է մեր պարզաբանությունը ստորագրությունների մասին։ Ստորագրությունները ամբողջությամբ կապված են ապացուցելի գնահատումների հետ, թե ինչ կարող է տարբեր դարձնել ապագա ժամանակը։ Այս կոնտեքստում դուք օգտագործում եք տվյալների համար կատարել մի քանի մոտեցած գնահատումներ դատավարությունների վերաբերյալ։ Սա կարող է լինել շատ օգտակար ճիշտ päätused դառնանալ։ Օրինակ՝ եթե դուք հաստատություն եք (դա շատ հավանական կլիներ), հարկավոր կլինի գնահատել, թե քանի հաստատություններ կգան հաջորդ ամիսը, որպեսզի ապահովագրեք ճիշտ քանակությամբ նախատեսված ապահովագրությունները։ Եթե դուք գնում եք շատ, ապա այն կբացակայեն։ Rua-ն բացատրում է, որ դա ավելի gevorgner է, եթե դուք չեք գնում՝ ապա կարող են արդեն վաճառել։ Դինամիկ ժամանակի վերաձևումը կօգնի ձեզ նախատեսել ապագա թվերը անցկացած տվյալների հիման վրա, ինչպես նաև կարող է օգնել ավելի լավ կառավարում արդյոք նախատեսված արդյոք նախատեսված արդյոք նախատեսված։
DTW միայն մեկ գործիք է մաշինային ուսուցման արzenականում։ Առաջինը հաստատությունն է, բայց դա դեռևս արդյունավետ է ժամանակաշրջանային տվյալների դեպքում։ Դինամիկ Ժամանակաշրջանային Կորցանումը օգնում է կոմպյուտերներին ավելի ճշգրիտ պատասխաններ տալու համար՝ տվյալները կարգավորելով այնպես, որ դրանք համապատասխանեցնեն միմյանց։ Սա կարող է տարածվել շատ տարբեր ոլորտներում, ինչպիսիք են բուժողական ոլորտը և վաճառքը, որպեսզի ավելի լավ որոշումներ հանձնեն։
EN
AR
DA
NL
FI
FR
DE
HI
IT
JA
KO
NO
PL
PT
RO
RU
ES
SV
TL
ID
SR
UK
VI
HU
TH
TR
FA
AF
MS
GA
HY
BN
KM
LO
LA
NE
MY
KK
UZ
KY
