Компьютерлер оқу үшін адамдардың көмегі керек. Бұл "Машиналық Оқыту". Машиналық оқыту - бұл компьютерлерді деректерден оқытуға үйрету, программалау мәселелерін емес, моделдер арқылы тез-теңсіздіктермен жұмыс істеу. Бұл ұлттың баласы үйренеді — көру мен практика арқылы, сондай-ақ лекциялармен. Дәлдік - бұл машиналық оқытумен жұмыс істейтін негізгі қажеттіліктердің бірі. Ол компьютердің неше шешімді табуға дәлдігін анықтайды. Дәлдік өзінде жоғары болса, онда осы шешімдер де күшті болады.
Динамикті уақыт қуындыру, уақыт сериясы деректерін сәйкестендіру үшін әдіс. Екі қимыртқан шеңберлік жол бар екенін келесі тұжырымдаңыз, оларды арасында салыстыру керек. Динамиктік уақыт қуындыруы - қимыртқан шеңберлік жолды басқа қимыртқан шеңберге салыстыруды ыңғайлау үшін оның түрін өзгертуге дейін. Осы жолдарды сәйкестендіру ол, машина үйрену әдісін пайдалана отырып, берілген деректерден үйренуге болады, егер біз осы жолды табуға тырыссақ.
Динамикалық уақыт қуындауы қалай жұмыс істейтіні түсіну үшін анықтамалық. Бұл сіздің күн сайын дүкеніңізде болатын өтінімді табуға тырысыңыз кезеңіне оқиеді. Алдыңғы жылғы дүкенге келген қанактар. Бірақ әр күн бұлай емес. Өзгертілген күндерде әртүрлі адамдар келеді, бірақ бірі қаншалықты таза және барлық мекенжайда адамдар бар, ал басқасы жеңіл қаңтар күні болып, тек бірнеше адам келеді. Деректер өзгергенде, геометриялық негіздеулерді табу мүشілікке айналады.
Уақыт шығыс деректері үшін жалғыз емес, бірақ әріптеп. Ол әртүрлі түрдегі деректермен жұмыс істеуге дайын, бұл оны өте көп пайдалы құралға айналдырады. Екі ДНҚ секвенциясын салыстыруға мысал келтірейік, бұл өзіндік жүйенің жазбаларында. Динамикалық уақыт қуындауы секвенцияларды салыстыру үшін немесе секвенциялардың бір бөлігін жоғарыдағы ретте салыстырады. Бұл тәсіл бойынша ғалымдар секвенциялар арасындағы қатынасты немесе айырмашылықты анықтауға және биология мен медицинаға қатысты маңызды аспекттерді ашып шығаруға болады.
Сөйлеу дәлелдеу басқа бір ыңғайлық. Компьютер кімнің сөзін енгіздікten, оның деректер қорында бар сөздер немесе сөйлемдердің бірі ретінде сөйлейтін нәрсені ажырату керек. Бірақ барлық адамдар бірдей түрде бірдей сөздерді айтады немесе фондық шумдар сөйлеуді қиындастыруы мүмкін. Бұл қолданымда, динамикалық уақыт қисыртуы сөйлеу деректерін салыстыру арқылы компьютерге қателік деңгейін кеміту үшін мүмкіндік береді. Бұл кез келген сөйлеу дәлелдеу технологиясы мен басқа сөйлеу дәлелдеу технологияларының жұмыс іздерін жоғарыластыруға көмектеседі.
Динамикtempоралдық қуыруларды пайдаланудың жобасы біздің таңбалауымызды өзгертіп, келешектегі мәселелерді қалай табыс ететін туралы ғана. Таңбалар - ол бұрынғы уақытта не болады деп табыс ету; сондықтан, сіз деректерді пайдаланып, оқиғалардың шаттық қолданылатын жағдайларын анықтауға болады. Бұл зиян-жырлық шешімдер қабылдауға көмектесуге мүмкіндік береді. Мисалы, сізде спиталь бар (ол әдетте қуанышты), ал екінші айда қанша патриялар келетінін бағалау қажет болса, онда туалет қағазы өлшеміндегі қажетті сипаттар сәтті келеді. Егер сіз жоғары санда замандастырсаңыз, оның іsteуі мүмкін. Руа осынан да қатал: егер сіз қосындастырсаңыз, онда сатып алу мүмкін. Динамикалық уақыт қуырулары сізге өткен деректерге негізделген келешекті сандарды табыс етуге және ресурстарды жақсырақ басқаруға мүмкіндік береді.
DTW - бұл машиналық оқыту қуыршағының ішіндегі бір құрал. Біріншісі айқын нүкте, бірақ уақыт шекаралық деректері туралы жағдайда әлдеқайда маңызды. Динамикалық Уақыт Құрамасы компьютерлерге деректерді сәйкес келетін түрде реттеу арқылы жақсы еңбектер беруге көмектеседі. Ол денсаулық сақтаудан дамушылыққа дейін көптеген салаларда қолданылатын және шешімдерді жақсартады.
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
