dynamic time warping pembelajaran mesin

Komputer memerlukan bantuan manusia untuk belajar. Ini adalah "Pembelajaran Mesin". Pembelajaran mesin adalah istilah yang bermaksud mengajar komputer untuk belajar daripada data, latihan dalam penalaran melalui model tanpa pemrograman secara tersurat. Ia adalah sebahagian daripada cara kanak-kanak belajar — melalui pemerhatian dan amalan, bukan hanya didedahkan kepada ceramah. Kejituan adalah salah satu perkara yang Pembelajaran Mesin hadapi. Ia menjawab soalan tentang sejauh mana kejituan komputer apabila membuat ramalan. Semakin tinggi kejituan, semakin kukuh ramalan tersebut akan menjadi.

Dynamic Time Warping, satu cara untuk menyelaraskan data siri masa. Fikirkan bahawa anda mempunyai dua garis bergelombang dan anda ingin membuat perbandingan di antara kedua-duanya. Dynamic time warping adalah seperti menukar bentuk satu garis bergelombang untuk memudahkan perbandingan dengan garis bergelombang lain. Menyelaraskan garis-garis ini bermakna ia menjadi lebih mudah bagi komputer untuk belajar daripada data kita apabila kita cuba meramalkan garis ini.

Meneroka Kekuatan Dynamic Time Warping untuk Analisis Siri Masa

Sebuah analogi untuk memahami bagaimana Dynamic Time Warping bekerja adalah seperti anda cuba meramalkan lalu lintas pelanggan di kedai anda setiap hari. Data lawatan ke kedai pada tahun lepas. Tetapi tidak setiap hari adalah seperti ini. Hari yang berbeza mempunyai kerumunan yang berbeza, beberapa hari sangat ramai dan semua orang keluar, sementara yang lain adalah hari hujan apabila hanya beberapa jiwa yang melangkah masuk dengan perlahan. Apabila data berubah, ia menjadi sukar untuk meramal lawatan masa depan.

Bukan sahaja untuk Data Siri Masa, tetapi sebarang cara. Ia mampu bekerja dengan jenis data yang berbeza yang menjadikannya alat yang sangat serba guna. Pertimbangkan membandingkan dua urutan DNA, yang merupakan cetak biru hidup itu sendiri. Dynamic Time Warping menyelaraskan atau sedikit menggeser bahagian daripada urutan supaya perbandingan boleh dibuat. Dalam cara ini, saintis dapat menentukan tahap keserupaannya atau perbezaan antara urutan dan mungkin mengungkap aspek penting berkaitan dengan biologi dan perubatan.

Alat Kuat dalam Pembelajaran Mesin untuk Penjajaran Data

Pengenalan suara adalah salah satu lagi. Apabila komputer mendengar seseorang berbicara, ia perlu mengenalpasti apa yang diucapkan sebagai salah satu perkataan atau frasa yang terdapat dalam pangkalan dataannya. Walau bagaimanapun, tidak semua orang menyebut perkataan yang sama dengan cara yang sama atau terdapat bunyi latar belakang yang boleh membuat sukar untuk dengar. Dalam pendekatan ini, penyelarasan masa dinamik membolehkan data suara diselaraskan supaya komputer dapat dengan mudah mencari kadar ralat yang rendah antara transkripnya dan apa yang telah dikatakan. Ini boleh meningkatkan prestasi pembantu suara dan teknologi pengenalan suara lain.
Pendekatan Baru kepada Analitik Prediktif

Penggunaan pembezaan masa dinamik sedang mengubah cara kita memandang ramalan. Ramalan adalah semua tentang menebak apa yang akan berlaku di masa depan; dalam hal ini, anda menggunakan dataodi untuk membuat beberapa anggaran tidak tepat tentang peristiwa. Ini boleh sangat menguntungkan dalam membuat keputusan bijak. Sebagai contoh, jika anda mengendalikan sebuah hospital (itu akan sangat hebat), mungkin perlu menganggarkan berapa banyak pesakit yang akan datang bulan depan supaya bekalan sebanyak kertas tisu basah itu tiba pada masanya. Jika anda memesan terlalu banyak, tentu saja ia akan terbuang. Rua menjelaskan bahawa ia lebih berbahaya daripada itu: jika anda melewatkan, mungkin mereka akan kehabisan. Pembezaan masa dinamik akan membolehkan anda meramalkan nombor masa depan berdasarkan titik data lampau dan membenarkan pengurusan sumber yang lebih baik.
Menjana Potensi Penuh Pembelajaran Mesin

DTW hanyalah satu alat di kalangan kotak alatan pembelajaran mesin. Yang pertama adalah satu titik yang jelas, tetapi masih sangat penting dalam kes data siri masa. Dynamic Time Warping membantu komputer membuat ramalan yang lebih baik dengan menyusun semula data supaya ia berjajar secara koheren. Ia boleh diterjemahkan ke dalam banyak domain yang berbeza, dari perubatan kepada peruncitan dan memperkukuh keputusan.