dynamisk tidsforvridning maskinlæring

Datamaskiner trenger menneskers hjelp for å lære. Dette kalles "Maskinlæring". Maskinlæring er et begrep som betyr å lære datamaskiner fra data, en øvelse i å resonere gjennom modeller uten å programmere eksplisitt. Det er delvis hvordan et barn lærer – ved observasjon og praksis, ikke bare ved å bli forelest. Nøyaktighet er noe Maskinlæring tar stilling til. Den svarer på hvor nøyaktig datamaskinen er når den skal forutsi noe. Jo høyere nøyaktighet, jo mer robuste vil disse prediksjonene være.

Dynamisk tidsforvridning, en metode for å justere tidsseriedata. Tenk deg at du har to kikkerde linjer og du vil gjøre en sammenligning mellom dem. Dynamisk tidsforvridning er som å endre formen på en bølgete linje for å gjøre det enklere å sammenligne med en annen bølgete linje. Å justere disse linjene betyr at det blir enklere for datamaskinen å lære fra dataene våre når vi prøver å forutsi denne linjen.

Utforske kraften i dynamisk tidsforvridning for tidsrekkeanalyse

En analogi for å forstå hvordan Dynamic Time Warping fungerer er som om du prøver å forutsi trafikken i butikken din hver dag. Publikum fra butikkbesøkene i foregående år. Men ikke alle dager er like. Ulike dager har ulikt folkemengde, noen dager er ganske lys og alle i byen er ute, mens andre dager skjer det at det regner og bare noen få slentrende sjeler kommer inn. Når data endrer seg, blir det vanskeligere å forutsi fremtidige besøk.

Ikke kun eksklusivt for tidsrekke-data, men likevel. Det er i stand til å jobbe med ulike typer data, noe som gjør det til et veldig fleksibelt verktøy. Tenk på sammenligningen av to DNA-sekvenser, som er blåpjesen til livet selv. Dynamic Time Warping justerer eller forskyver små deler av sekvensene slik at sammenligninger kan gjøres. På denne måten kan forskere fastslå graden av slektsskap eller forskjeller mellom sekvensene og potensielt oppdage betydelige aspekter knyttet til biologi og medisin.

Et kraftig verktøy i maskinlæring for datajustering

Talegjenkjenning er en annen. Når en datamaskin hører noen snakke, må den identifisere hva som blir sagt som en av ordene eller uttrykkene som finnes i dens database. Imidlertid sier ikke alle mennesker de samme ordene på nøyaktig samme måte, eller det kan være bakgrunnsstøy som gjør det vanskelig å høre. I denne metoden tillater dynamisk tidsforvridning at taledata justeres slik at en datamaskin enkelt kan finne lav feilrate mellom sin transkripsjon og det som har blitt sagt. Dette kan forbedre ytelsen til stemmeassisterter og andre talegjenkjenningsteknologier.
En ny tilnærming til prediktiv analyse

Bruken av dynamisk tidsforvridning forandrer hvordan vi ser på prediksjoner. Prediksjoner handler om å gjette hva fremtiden holder i skjul; i dette henseendet bruker du data for å lage noen brødlige tilnærminger av hendelser. Dette kan være veldig fordelsmessig for å ta visdomsfulle beslutninger. For eksempel, hvis du leder en sykehus (det ville vært ganske bra), kanskje trenger du å estimere hvor mange pasienter som kommer neste måned, slik at den riktige mengden forsyninger ankommer akkurat på tid. Hvis du bestiller for mye, blir det selvfølgelig spilt bort. Rua forklarer at det er farligere enn dette: hvis du hopper over, så kanskje de går tom for varer. Den dynamiske tidsforvridningen vil gjøre det mulig for deg å forutsi fremtidige tall basert på tidligere datapunkter og tillate bedre ressursstyring.
Å utnytte den fulle potensialen i maskinlæring

DTW er bare ett av flere verktøy i maskinlæringssettet. Det første punktet er et åpent, men fortsatt ekstremt viktig når det gjelder tidsseriedata. Dynamic Time Warping hjelper datamaskiner med å lage bedre prediksjoner ved å organisere dataene slik at de stemmer sammen på en kohent måte. Det kan oversettes til mange forskjellige domener, fra helsevesen til detailhandel, og forbedre beslutninger.