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動的時間ワーピング機械学習

コンピュータが学習するには、人間の助けが必要です。これが「機械学習」です。機械学習とは、コンピュータにデータから学習するように教えること、つまり、明示的にプログラミングすることなくモデルを通して推論する訓練を意味します。これは、子供が学ぶ方法の一部です。講義だけでなく、観察と実践によって学びます。機械学習が扱うものの 1 つは精度です。これは、コンピュータが何かを予測する際にどれだけ正確であるかを表します。精度が高いほど、これらの予測はより堅牢になります。

ダイナミック タイム ワーピングは、時系列データを整列させる方法です。2 本の波線があり、それらを比較したいとします。ダイナミック タイム ワーピングは、波線の形状を変更して、別の波線と比較しやすくするようなものです。これらの線を整列させると、この線を予測しようとするときに、コンピューターがデータから学習しやすくなります。

    時系列分析における動的タイムワーピングの威力を探る

    ダイナミック タイム ワーピングの仕組みを理解するための例え話です。これは、店舗のトラフィックを毎日予測しようとしているようなものです。前年度の店舗訪問者数。ただし、毎日がこうなるわけではありません。日によって客層が異なり、非常に華やかで地下鉄が全開のときもあれば、雨の日でぶらぶらしている人が数人しか来ないときもあります。データが変化すると、将来の訪問を予測することが難しくなります。

    時系列データ専用ではありませんが、とにかく、さまざまな種類のデータを処理できるため、非常に汎用性の高いツールとなっています。生命そのものの青写真である 2 つの DNA 配列を比較する場合を考えてみましょう。ダイナミック タイム ワーピングは、比較ができるように配列の一部を揃えたり、わずかにずらしたりします。このようにして、科学者は配列間の関連性や独自性の程度を確かめ、生物学や医学に関連する重要な側面を明らかにできる可能性があります。

    Tanqu 動的タイムワーピング機械学習を選択する理由は何ですか?

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