dynamic time warping aprendizado de máquina

Os computadores precisam da ajuda das pessoas para aprender. Isso é "Aprendizado de Máquina". Aprendizado de máquina é um termo que significa ensinar computadores a aprender com dados, um exercício de raciocínio por meio de modelos sem programação explícita. É parte do modo como uma criança aprende — por observação e prática, não apenas sendo instruída. A precisão é algo com que o Aprendizado de Máquina lida. Ela responde à questão de quão precisa a computador é ao prever algo. Quanto maior a precisão, mais robustas essas previsões serão.

Dynamic Time Warping, uma maneira de alinhar dados de séries temporais. Considere que você tem duas linhas onduladas e deseja fazer uma comparação entre elas. O Dynamic Time Warping é como alterar a forma de uma linha ondulada para torná-la mais fácil de comparar com outra linha ondulada. Alinhar essas linhas significa que fica mais fácil para o computador aprender com nossos dados quando estamos tentando prever essa linha.

Explorando o Poder do Dynamic Time Warping para Análise de Séries Temporais

Uma analogia para entender como o Dynamic Time Warping funciona é como se você estivesse tentando prever o tráfego no seu loja todos os dias. Público de Visitas à Loja do Ano Anterior. Mas nem todos os dias são assim. Diferentes dias têm uma multidão diferente, alguns sendo bastante movimentados e com toda a cidade lá fora, enquanto outros acontecem em um dia chuvoso quando apenas algumas almas desocupadas aparecem. Quando os dados estão mudando, fica difícil prever visitas futuras.

Não exclusivamente para Dados de Séries Temporais, mas de qualquer forma. Ele é capaz de trabalhar com diferentes tipos de dados, o que o torna uma ferramenta muito versátil. Considere comparar duas sequências de DNA, que são a blueprint da própria vida. O Dynamic Time Warping alinha ou desloca ligeiramente partes das sequências para que comparações possam ser feitas. Dessa maneira, cientistas podem determinar o grau de relacionamento ou distinção entre as sequências e potencialmente descobrir aspectos significativos relacionados à biologia e medicina.

Uma Ferramenta Poderosa no Aprendizado de Máquina para Alinhamento de Dados

O reconhecimento de fala é outro exemplo. Quando um computador ouve alguém falar, ele precisa identificar o que foi dito como uma das palavras ou frases que estão em seu banco de dados. No entanto, nem todas as pessoas pronunciam as mesmas palavras da mesma maneira exata ou há ruído de fundo que pode dificultar a audição. Nessa abordagem, o alinhamento temporal dinâmico permite que os dados de fala sejam ajustados para que o computador possa facilmente encontrar uma taxa de erro baixa entre seu transcrição e o que foi dito. Isso pode melhorar o desempenho de assistentes de voz e outras tecnologias de reconhecimento de fala.
Uma Nova Abordagem para Análise Preditiva

A utilização do algoritmo de distorção temporal dinâmica está alterando como percebemos as previsões. Previsões são sobre adivinhar o que o futuro reserva; nesse aspecto, você utiliza dados para fazer aproximações irregulares de eventos. Isso pode ser altamente vantajoso para tomar decisões sábias. Por exemplo, se você administra um hospital (isso seria bem legal), talvez precise estimar quantos pacientes virão no próximo mês para que a quantidade adequada de suprimentos chegue bem a tempo. Se você pedir demais, é claro, isso será desperdiçado. A Rua explica que é ainda mais perigoso do que isso: se você errar, eles podem ficar sem estoque. A distorção temporal dinâmica permitirá que você faça previsões de números futuros com base em pontos de dados passados e permita uma melhor gestão de recursos.
Aproveitando todo o Potencial do Aprendizado de Máquina

DTW é apenas uma ferramenta no conjunto de ferramentas de aprendizado de máquina. O primeiro ponto é óbvio, mas ainda extremamente importante no caso de dados de séries temporais. O Dynamic Time Warping ajuda os computadores a fazerem previsões melhores organizando os dados para que eles se alinhem de forma coerente. Ele pode ser aplicado em muitos diferentes domínios, desde saúde até varejo, e melhorar decisões.