dynamisk tidstvistning maskininlärning

Datorer behöver människors hjälp för att lära sig. Detta kallas "Maskininlärning". Maskininlärning är ett begrepp som innebär att undervisa datorer att lära sig av data, en övning i resonemang via modeller utan explicit programmering. Det är delvis hur ett barn lär sig – genom observation och praktik, inte bara genom föreläsningar. Noggrannhet är ett aspekt som maskininlärning behandlar. Den anger hur noggrann datorn är när det gäller att förutsäga något. Ju högre noggrannheten, desto mer robusta blir dessa prognoser.

Dynamisk tidstvistning, ett sätt att justera tidsserie-data. Tänk dig att du har två krökta linjer och vill jämföra dem med varandra. Dynamisk tidstvistning är som att förändra formen på en våglinje för att göra den lättare att jämföra med en annan våglinje. Att justera dessa linjer betyder att det blir enklare för datorn att lära sig av vår data när vi försöker förutsäga denna linje.

Utforska möjligheterna med dynamisk tidstvistning för tidsserieanalys

En analogi för att förstå hur Dynamic Time Warping fungerar är som om du försökte förutsäga trafiken i din butik varje dag. Publik från föregående års butiksbesök. Men inte varje dag är sådan. Olika dagar har olika folkmassor, vissa är ganska upplysta och alla i metro är ute, medan andra faller på en regnig dag när bara få slentrande själar dyker upp. När datan förändras blir det svårare att prognostisera framtida besök.

Inte enbart för Tidsserie Data, men ändå. Det kan arbeta med olika typer av data, vilket gör det till ett mycket versatilt verktyg. Tänk på att jämföra två DNA-sekvenser, som är livets blåpjäs. Dynamic Time Warping justerar eller skiftar små delar av sekvenserna så att jämförelser kan göras. På detta sätt kan forskare avgöra graden av släktskap eller skillnad mellan sekvenserna och potentiellt upptäcka betydande aspekter relaterade till biologi och medicin.

Ett kraftfullt verktyg inom maskininlärning för datajustering

Taligenkänning är en annan. När en dator hör någon tala måste den identifiera vad som sagts som ett av orden eller uttrycken som finns i dess databas. Dock pratar inte alla människor de samma orden på exakt samma sätt, eller så finns det bakgrundsljud som kan göra det svårt att höra. I detta fall tillåter dynamisk tidsvrakning att taldata justeras så att en dator enkelt kan hitta en låg felrätning mellan sin transkription och vad som har sagts. Detta kan förbättra prestandan hos röstassistenterna och andra taligenkännings teknologier.
En ny tillvägagångssätt till prediktiv analys

Användningen av dynamisk tidstvist förändrar hur vi ser på prognoser. Prognoser handlar om att gissa vad framtiden håller i beredskap; i detta avseende använder du dataodi för att göra vissa bristfälliga approximationer av händelser. Detta kan vara mycket fördelaktigt när det gäller att fatta kloka beslut. Till exempel, om du leder ett sjukhus (det skulle vara ganska coolt), kanske behöver du uppskatta hur många patienter som kommer nästa månad så att rätt mängd försyningsartiklar levereras precis i tid. Om du beställer för mycket kommer det naturligtvis att slösas bort. Rua förklarar att det är farligare än så: om du hoppar över, så kanske de säljer ut. Den dynamiska tidstvisten kommer att möjliggöra för dig att förutsäga framtida tal baserat på tidigare datapunkter och låta dig hantera resurserna på ett bättre sätt.
Att utnyttja den fulla potentialen i maskininlärning

DTW är bara ett verktyg bland många i maskininlärningsverktygslådan. Det första är en uppenbar punkt, men ändå extremt viktigt när det gäller tidsserie data. Dynamic Time Warping hjälper datorer att göra bättre prognoser genom att organisera datan så att den stämmer överens på ett sammanhängande sätt. Det kan användas inom många olika områden, från hälsa till detailhandel och förbättra beslut.