dynamic time warping pembelajaran mesin

Komputer membutuhkan bantuan manusia untuk belajar. Ini disebut "Pembelajaran Mesin". Pembelajaran mesin adalah istilah yang berarti mengajarkan komputer untuk belajar dari data, sebuah latihan dalam penalaran melalui model tanpa pemrograman eksplisit. Ini mirip dengan cara seorang anak belajar — melalui observasi dan latihan, bukan hanya dididik secara langsung. Ketepatan adalah salah satu hal yang ditangani oleh Pembelajaran Mesin. Ini menjawab seberapa akurat komputer ketika memprediksi sesuatu. Semakin tinggi tingkat akurasi, semakin kuat prediksi tersebut akan menjadi.

Dynamic Time Warping, sebuah metode untuk menyelaraskan data deret waktu. Bayangkan Anda memiliki dua garis bergelombang dan Anda ingin membandingkannya. Dynamic time warping seperti mengubah bentuk garis bergelombang agar lebih mudah dibandingkan dengan garis bergelombang lainnya. Menyelaraskan garis-garis ini berarti akan lebih mudah bagi komputer untuk belajar dari data kita ketika kita mencoba memprediksi garis tersebut.

Menjelajahi Kekuatan Dynamic Time Warping untuk Analisis Deret Waktu

Sebuah analogi untuk memahami bagaimana Dynamic Time Warping bekerja adalah seperti kamu mencoba memprediksi lalu lintas pengunjung di toko setiap hari. Data kunjungan toko dari tahun sebelumnya. Namun, tidak setiap hari seperti itu. Hari-hari yang berbeda memiliki kerumunan yang berbeda, beberapa hari sangat ramai dan semua orang ada di sana, sementara yang lain terjadi pada hari hujan ketika hanya beberapa orang yang santai mampir. Ketika data berubah, menjadi sulit untuk meramalkan kunjungan di masa depan.

Bukan hanya untuk Data Deret Waktu, tetapi tetap saja. Ini mampu bekerja dengan berbagai jenis data, yang membuatnya menjadi alat yang sangat serbaguna. Pertimbangkan membandingkan dua urutan DNA, yang merupakan cetak biru dari kehidupan itu sendiri. Dynamic Time Warping menyelaraskan atau sedikit menggeser bagian-bagian dari urutan sehingga perbandingan dapat dilakukan. Dengan cara ini, ilmuwan dapat menentukan tingkat kesamaan atau perbedaan antara urutan dan potensial mengungkap aspek signifikan yang terkait dengan biologi dan kedokteran.

Alat Kuat dalam Pembelajaran Mesin untuk Penyelarasan Data

Pengenalan suara adalah salah satunya. Ketika komputer mendengar seseorang berbicara, ia harus mengidentifikasi apa yang diucapkan sebagai salah satu kata atau frasa yang ada di dalam basis datanya. Namun, tidak semua orang mengartikulasikan kata-kata yang sama dengan cara yang persis sama, atau ada suara latar belakang yang dapat membuat sulit untuk didengar. Dalam pendekatan ini, pemelintiran waktu dinamis memungkinkan data suara diselaraskan sehingga komputer dapat dengan mudah menemukan tingkat kesalahan rendah antara transkripnya dan apa yang telah dikatakan. Ini dapat meningkatkan kinerja asisten suara dan teknologi pengenalan suara lainnya.
Pendekatan Baru terhadap Analitik Prediktif

Penggunaan dynamic time warping sedang mengubah cara kita memandang prediksi. Prediksi semuanya tentang menebak apa yang akan terjadi di masa depan; dalam hal ini, Anda menggunakan dataodi untuk membuat beberapa pendekatan kasar terhadap peristiwa tersebut. Ini bisa sangat menguntungkan dalam membuat keputusan yang bijaksana. Sebagai contoh, jika Anda mengelola sebuah rumah sakit (itu akan cukup keren), mungkin Anda perlu memperkirakan berapa banyak pasien yang akan datang bulan depan agar jumlah persediaan seukuran tisu toilet basah itu tiba tepat waktu. Jika Anda memesan terlalu banyak, tentu saja itu akan terbuang. Rua menjelaskan bahwa lebih berbahaya dari itu: jika Anda melewatkan, maka mungkin mereka kehabisan. Dynamic timewarping akan memungkinkan Anda memprediksi angka-angka di masa depan berdasarkan titik data di masa lalu dan memungkinkan pengelolaan sumber daya yang lebih baik.
Menggali Potensi Penuh dari Pembelajaran Mesin

DTW hanyalah satu alat di antara kotak alat pembelajaran mesin. Yang pertama adalah poin yang jelas, tetapi tetap sangat penting dalam kasus data deret waktu. Dynamic Time Warping membantu komputer membuat prediksi yang lebih baik dengan mengatur data agar sesuai secara koheren. Ini dapat diterapkan di banyak domain yang berbeda, dari perawatan kesehatan hingga ritel dan meningkatkan pengambilan keputusan.