ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີຄວາມເຄື່ອນໄຫວໃນການໂຄ້ງເວລາ

ຄອມພິວເຕີ້ຕ້ອງການຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອຈາກມະນຸດເພື່ອຮຽນຮູ້. ນີ້ແມ່ນ "Machine Learning". Machine learning ແມ່ນຄຳສັ່ງທີ່ຄໍາແນະນຳການສຶກສາຂອງຄອມພິວເຕີ້ຈາກຂໍ້ມູນ, ອິດສະຫຼະການຄິດເຫັນຜ່ານລະບົບໂລກໝາຍໂດຍບໍ່ມີການໂປຣແກຣມແນະນຳ. ມັນແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງການທີ່ເດັກນ້ອຍຮຽນຮູ້ - ໂດຍການສັງເກດແລະການລົງມື, ບໍ່ແມ່ນການຖືກສັ່ງ. ຄວາມຖືກຕ້ອງແມ່ນສິ່ງໜຶ່ງທີ່ Machine Learning ຕ້ອງການ. ມັນຄືການຕອບວ່າຄອມພິວເຕີ້ມີຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍເທົ່າໃດເມື່ອມັນຄາດເດົາ. ຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ, ຄວາມຄົບຄຸມຂອງຄ່າຄາດເດົາຈະສູງ.

Dynamic Time Warping ເປັນວິທີການຈັບຄູ່ຂໍ້ມູນເສັ້ນເວລາ. ການຖືກຕຳແໜ່ງວ່າທ່ານມີສອງເສັ້ນທີ່ຍົນຍ້າຍແລະທ່ານຕ້ອງການເปรີຍບเทິ︠比它们. Dynamic time warping ໄດ້ແປງຮູບແບບຂອງເສັ້ນຍົນຍ້າຍເພື່ອໃຫ້ມັນສະຫຼຸບໃນການເปรີຍບเทິ︠比กັບເສັ້ນຍົນຍ້າຍອື່ນ. ທີ່ຈັບຄູ່ເສັ້ນເຫຼົ່ານີ້ ເນື່ອງຈາກວ່າມັນສະຫຼຸບໃນການສຶກສາຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາໂດຍເຄົາເຄື່ອງເມື່ອພວກເຮົາພະຍາຍາມທີ່ຈະຄໍານວນເສັ້ນນີ້.

ການຄົ້ນຄວ້າຄວາມສາມາດຂອງການໂຄ້ງເວລາແບບໄດາມິກ ສໍາ ລັບການວິເຄາະຊຸດເວລາ

ຕົວຢ່າງເພື່ອໃຫ້ຄົນຮູ້ຈັກວິທີການເຮັດວຽກຂອງ Dynamic Time Warping ແມ່ນເປັນແບບທີ່ເຈົ້າລອງຄົ້ນຫາຄະແນນສຳລັບການເຂົ້າມາຂອງລູກຄ້າໃນຮ້ານຂອງເຈົ້າທຸກມື້. ລູກຄ້າທີ່ມາຮ້ານປີກ່ອນ. ແຕ່ບໍ່ທຸກມື້ແມ່ນຈະເປັນແບບນີ້. ມື້ທີ່ຕ່າງກັນມີຜູ້ຄົນທີ່ຕ່າງກັນ, ບາງມື້ມີຄົນຫຼາຍແລະມື້ອື່ນເປັນມື້ຫຼີນທີ່ມີຄົນຫຼັກຫຼາຍ. ຖ້າຂໍ້ມູນໄດ້ປ່ຽນແປງ, ມันຈະຫຼາຍຫຼາຍຫຼັງຈາກນັ້ນທີ່ຈະຄົ້ນຫາຄະແນນການມາຂອງລູກຄ້າໃນອະນາຄົມ.

ບໍ່ແມ່ນເປັນພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນເວລາ, ແຕ່ໃນທຸກໆ. ມັນສາມາດເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນປະເພດຕ່າງໆ, ທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນອຸປະກອນທີ່ຫຼາຍຄວາມສາມາດ. ການເອົາຊີວະສານ 2 ຄັນມາเปรียบเทียບ, ທີ່ເປັນແບບພິມຂອງຊີວິດໂດຍຕົວມັນເອງ, Dynamic Time Warping ໄດ້ຈັບຄູ່ຫຼືແຍກສ່ວນໜຶ່ງຂອງຊີວະສານເພື່ອເຮັດໃຫ້ສາມາດເปรີຍບเทียບໄດ້. ໃນລักษณะນີ້, ນັກວິທະຍາສາດສາມາດແນກນຳຄວາມສຳພັນຫຼືຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຊີວະສານແລະສາມາດຄົ້ນພົບສ່ວນສຳຄັນທີ່ສຳພັນກັບຊີວະສາດແລະແພດ.

ເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ສໍາ ລັບ Data Alignmen

ການຝຶກສຽງແມ່ນອີກຄັ້ງທື່. ຖ້າເຄື່ອງຈັກຍິນສຽງຂອງຜູ້ໃຊ້, ມັນຕ້ອງຮຸ້ວ່າສຽງທີ່ຖືກລະບຸອອກມາແມ່ນຄຳຫຼືພົນສຽງໃດທີ່ຢູ່ໃນຖານຂໍ້ມູນຂອງມัน. ເຖິງແມ່ນວ່າບຸກຄົນທັງໝົດບໍ່ໄດ້ອ່ານຄຳເຊິ່ງກັນເທົ່າໃດ ຫຼືມີສຽງແวดล໌ທີ່ສ້າງຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຍິນ. ໃນວິທີການນີ້, ການປັບສະເພາະເວລາໂດຍອັດຕາສ່ວນອ່ອນ (dynamic time warping) ໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຂໍ້ມູນສຽງຖືກຈັບຄູ່ເພື່ອໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຊອກຫາຄວາມຜິດພາດຕ່ຳສະຫຼຸບສະຫຼາຍກັບຄຳແນະນຳຂອງມันແລະສິ່ງທີ່ໄດ້ຖືກກ່າວ. ນີ້ສາມາດເພີ່ມຄວາມສຳເລັດຂອງຜູ້ຊ່ວຍເສີມສຽງແລະເทັກນິໂຄງອື່ນທີ່ມີການຝຶກສຽງ.
ວິທີ ໃຫມ່ ໃນການ ວິເຄາະ ການ ຄາດຄະເນ

ການນໍາໃຊ້ການຫັນປ່ຽນເວລາແບບໄນໄມມ ກໍາ ລັງປ່ຽນແປງວິທີການທີ່ພວກເຮົາຮັບຮູ້ການຄາດຄະເນ. ການຄາດຄະເນແມ່ນກ່ຽວກັບການຄາດຄະເນວ່າອະນາຄົດຈະເປັນແນວໃດ; ໃນຄວາມເປັນຈິງນີ້, ທ່ານໃຊ້ dataodi ເພື່ອເຮັດໃຫ້ບາງການຄາດຄະເນທີ່ຜິດປົກກະຕິຂອງເຫດການ. ການ ຕັດສິນ ໃຈ ທີ່ ສະຫລາດ ຕົວຢ່າງ, ຖ້າທ່ານດໍາເນີນໂຮງຫມໍ (ມັນຈະເປັນທີ່ເຢັນ), ບາງທີຕ້ອງຄາດຄະເນວ່າມີຄົນເຈັບຫຼາຍປານໃດທີ່ຈະມາໃນເດືອນຕໍ່ໄປເພື່ອໃຫ້ ຈໍາ ນວນຂອງອຸປະກອນທີ່ມີຂະ ຫນາດ ຂອງຜ້າໄຫມ້ອ່ອນມາຮອດໃນເວລາ. ຖ້າເຈົ້າສັ່ງຫຼາຍເກີນໄປແລ້ວ ແນ່ນອນ ມັນຈະເສຍຫາຍ. ທ່ານນາງ Rua ອະທິບາຍວ່າ ມັນມີຄວາມອັນຕະລາຍກວ່ານີ້: ຖ້າທ່ານລົ້ມ, ຫຼັງຈາກນັ້ນອາດຈະພວກເຂົາຂາຍອອກ. ການຫັນປ່ຽນເວລາແບບໄດາມິກຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຄາດຄະເນຕົວເລກໃນອະນາຄົດໂດຍອີງໃສ່ຈຸດຂໍ້ມູນໃນອະດີດແລະຊ່ວຍໃຫ້ການຈັດການຂອງຊັບພະຍາກອນດີຂື້ນ.
ການ ໃຊ້ ຄວາມ ສາມາດ ຢ່າງ ເຕັມ ທີ່ ຂອງ ການ ຮຽນ ຮູ້ ຂອງ ເຄື່ອງ ຈັກ

DTW ແມ່ນເຄື່ອງມือພຽງແຕ່ຢ່າງໜຶ່ງໃນຫ້ອງມືການຮຽນຮູ້ຂອງຄະເປົ້າ. ລາວທຳອິດແມ່ນຈຸດທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດ, ແຕ່ຍັງສຳຄັນຫຼາຍໃນກໍລະນີຂອງຂໍ້ມູນ loạtເວລາ. Dynamic Time Warping ຢ່າງຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕอร໌ສາມາດຄົ້ນຫາຄ່າຄາດເດົາທີ່ດີກວ່າໂດຍການຈັດຈຳຂໍ້ມູນໃຫ້ມັນແບບສັນຍາມ. มັນສາມາດແປລາວໃນຫຼາຍໆໜ້າທີ່, ຈາກສາThaiສຸຂະພາບ ຫາການຂາຍปลีກ ແລະ ຄວາມສຳເລັດໃນການຕັດສິນ.