dynamic time warping machine learning

កុំព្យូទ័រត្រូវការជំនួយពីមនុស្សដើម្បីសិក្សា។ នេះគឺ "Machine Learning"។ Machine learning គឺជាផ្នែកមួយដែលមានន័យថាអនុវត្តកុំព្យូទ័រសិក្សារបស់ទិន្នន័យ ដែលជាការសិក្សាទៅលើម៉ូដែលដោយមិនត្រូវការសរសេរកម្មវិធី។ វាជាផ្នែកមួយដែលកុមារសិក្សាដោយការសង្កេតនិងប្រៀបធៀប មិនមែនតែត្រូវសិក្សាក្នុងថ្នាក់ប៉ុណ្ណោះទេ។ Accuracy គឺជាផ្នែកមួយដែល Machine Learning ត្រូវបំបែក។ វាអោយចំណុចសម្រាប់ការសម្គាល់ថាកុំព្យូទ័រត្រូវបានប៉ាន់ស្មានបំផុតតាមតម្លៃ Accurate បែបណា។ ប្រសិនបើ Accuracy ខ្ពស់ ការប៉ាន់ស្មាននឹងមានសុវត្ថិភាពខ្ពស់។

Dynamic Time Warping គឺជាប្រភេទវិធីសាស្ត្រដើម្បីការត្រួតពិនិត្យទិន្នន័យប្រភេទ Series តាមរយៈពេល។ ចាប់យកថាអ្នកមានបន្ទាត់កំពូលពីរដែលមានរាងខ្សែហោះ ហើយអ្នកចង់ធ្វើការប្រៀបធៀបរវាងពួកវា។ Dynamic time warping គឺដូចជាប្តូររាងនៃខ្សែហោះមួយដើម្បីឲ្យងាយស្រួលធ្វើការប្រៀបធៀបជាមួយខ្សែហោះមួយផ្សេងទៀត។ ការត្រួតពិនិត្យបន្ទាត់ទាំងនេះមានន័យថាអ្នកណាមួយអាចសិក្សាលើទិន្នន័យរបស់យើងបានងាយស្រួលជាងនៅពេលដែលយើងព្យាយាមប៉ាន់ស្មានបន្ទាត់នេះ។

ការស្វែងរកទំហំនៃ Dynamic Time Warping សម្រាប់ការវិភាគ Series ពេលវេលា

ឧបមាថ្មីដើម្បីយល់ពីរបៀបដែល Dynamic Time Warping ทำงาน គឺដូចជាអ្នកព្យាយាមទស្សនា交通នៅក្នុងហាងរបស់អ្នករៀងរាល់ថ្ងៃ។ អ្នកទស្សនាដែលមកទៅហាងឆ្នាំមុន។ ប៉ុន្តែមិនមែនរៀងរាល់ថ្ងៃតែដូចគ្នា។ ថ្ងៃផ្សេងៗមានអ្នកច្រើនខុសគ្នា មានថ្ងៃណាហៅថាជាការស្រលាញ់ ដែលមានអ្នកច្រើនចូលចិត្ត និងមានថ្ងៃភ្លៀងដែលមានអ្នកមកតែប៉ុន្មាន។ នៅពេលដែលទិន្នន័យផ្លាស់ប្តូរ វាអាចធ្វើឱ្យការប៉ាន់ស្មានចំនួនអ្នកទស្សនានៅអនាគតក្លាយមានបញ្ហាទៅ។

មិនមែនតែសម្រាប់ទិន្នន័យ Series ពេលវេលានោះទេ ប៉ុន្តែយ៉ាងណាក៏ដោយ។ វាអាចធ្វើការជាមួយប្រភេទទិន្នន័យផ្សេងៗ ដែលធ្វើឲ្យវាមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់នៅក្នុងការប្រើប្រាស់។ យើងអាចយល់ពីការធ្វើការប្រៀបធៀបរវាង DNA sequences ពីរ ដែលជាប្រភេទនៃជីវិតខ្លួនឯង។ Dynamic Time Warping ត្រូវបំបែកឬផ្លាស់ប្តូរផ្នែកតូចៗនៃ Sequences ដើម្បីធ្វើការប្រៀបធៀប។ ដោយរបៀបនេះ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រអាចស្គាល់បានថាតើ Sequences មានការទាក់ទងឬខុសគ្នាជាច្រើនប៉ុន្មាន និងអាចបំបែកបានពីរូបមន្តសំខាន់ទាក់ទងនឹងជីវវិទ្យា និងវេជ្ជសាស្ត្រ។

ឧបករណ៍ដ៏មានគីឡានៅក្នុង Machine Learning សម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យទិន្នន័យ

ការស្គាល់ពិន្ទុភាសាជាអំណោយមួយទៀត។ នៅពេលដែលកុំព្យូទ័របានស្តាប់មនុស្សនីមួយៗនិយាយ វាមានចាំបាច់ត្រូវការស្គាល់ថាអ្វីដែលត្រូវបាននិយាយគឺជាពាក្យឬសំឡេងណាមួយដែលមាននៅក្នុងប្រព័ន្ធដំណើរការរបស់វា។ ប៉ុន្តែ មនុស្សទាំងអស់មិនបានបញ្ចេញពាក្យដូចគ្នានៅក្នុងរបៀបដូចគ្នានោះទេ ឬមានសំឡេងផ្ទៃក្រោយដែលធ្វើឱ្យកុំព្យូទ័រមិនអាចស្តាប់បានច្បាស់។ ក្នុងវិធីនេះ dynamic time warping អនុញ្ញាតឱ្យទិន្នន័យសំឡេងត្រូវបានស្វែងរកដើម្បីឲ្យកុំព្យូទ័រអាចស្វែងរកការខុសត្រឹមត្រូវត่ำរវាងសំណុំសំឡេងរបស់វានិងអ្វីដែលត្រូវបាននិយាយ។ វាអាចកើនឡើងលទ្ធផលនៃកម្មវិធីជើងសំឡេងនិងបច្ចេកវិទ្យាស្គាល់សំឡេងផ្សេងៗទៀត។
វិធីថ្មីសម្រាប់ការវិเคราะห์ព្រំទេស

ការប្រើប្រាស់ dynamic time warping កំពុងផ្លាស់ប្តូរទម្រង់ដែលយើងមើលទស្សនាវិស័យ។ ទស្សនាវិស័យគឺជាអំពីការស្វែងរកថាអ្វីដែលនឹងកើតឡើងនៅអនាគត; នៅចំណុចនេះ អ្នកប្រើ dataodi ដើម្បីធ្វើការประมาณលំនាំដោយមិនគ្រប់គ្រាន់។ វាអាចជាការលើកទឹកចិត្តខ្ពស់សម្រាប់ការធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលមានសตិសម្រេច។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើអ្នកគ្រប់គ្រងមន្ទីរពេទ្យ (ដែលនឹងមានភាពឆ្ងាញ់) អ្នកប្រហែលជាចាំបាច់ប៉ាន់ស្មានថាលំនាំអ្នកជំងឺប៉ុន្មាននាក់នឹងមកក្នុងខែหนែងដើម្បីឱ្យមានផលិតផលចំនួនត្រឹមត្រូវដើម្បីមកពីត្រង់ពេលត្រឹមត្រូវ។ ប្រសិនបើអ្នកបញ្ជាទិញច្រើនពេក ទីបំផុតវានឹងត្រូវបានសំរុង។ Rua ពន្យល់ថានៅពេលដែលអ្នកបានបំបែក វាអាចធ្វើឱ្យមានផលិតផលត្រូវបានលក់ចេញ។ Dynamic timewarping នឹងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប៉ាន់ស្មានលំនាំអនាគតដោយផ្អែកលើទិន្នន័យមុនហើយអនុញ្ញាតឱ្យមានការគ្រប់គ្រងមេរៀនបានល្អទៀត។
ការប្រើប្រាស់ទំនិញ Machine Learning ដោយស្រុង

DTW គឺជាអ្នកឧបករណ៍មួយដែលនៅក្នុងថតបញ្ចូលសិក្សារបស់ Machine Learning។ ចំណុចដំបូងគឺជាជម្រើសដ៏សំខាន់បំផុត ប៉ុន្តែនៅពេលដែលយើងធ្វើទិន្នន័យ Series វាមានន័យយ៉ាងខ្លាំង។ Dynamic Time Warping ជួយឱ្យកុំព្យូទ័រអាចប៉ាន់ស្មានបានល្អជាងដោយការរៀបចំទិន្នន័យដូចដែលវាប្រកួតប្រជែងគ្នានៅលើបណ្តាញ។ វាអាចប្តូរទិន្នន័យទៅក្នុងដែនការជាច្រើន ពីសុខភាពទៅ Retail ហើយក៏បង្កើនការសម្រេចចិត្ត។