dynamic time warping machine learning

คอมพิวเตอร์ต้องการความช่วยเหลือจากมนุษย์ในการเรียนรู้ สิ่งนี้เรียกว่า "การเรียนรู้ของเครื่อง" (Machine Learning) การเรียนรู้ของเครื่องหมายถึงการสอนคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้จากข้อมูล ซึ่งเป็นการฝึกฝนการคิดผ่านแบบจำลองโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน เป็นกระบวนการเดียวกับที่เด็กเรียนรู้ — โดยการสังเกตและการฝึกฝน ไม่ใช่แค่การฟังบรรยาย ความแม่นยำเป็นสิ่งหนึ่งที่การเรียนรู้ของเครื่องต้องคำนึงถึง มันแสดงถึงความแม่นยำของคอมพิวเตอร์เมื่อทำนายบางสิ่ง ยิ่งความแม่นยำสูงเท่าไหร่ การทำนายก็จะยิ่งแข็งแกร่งมากขึ้น

Dynamic Time Warping เป็นวิธีการจัดเรียงข้อมูลอนุกรมเวลา การพิจารณาว่าคุณมีเส้นโค้งสองเส้นที่ไม่เป็นระเบียบและคุณต้องการเปรียบเทียบระหว่างพวกมัน Dynamic Time Warping เปรียบเสมือนการเปลี่ยนรูปทรงของเส้นโค้งเพื่อให้สามารถเปรียบเทียบกับเส้นโค้งอีกเส้นได้ง่ายขึ้น การจัดเรียงเส้นเหล่านี้หมายความว่ามันจะง่ายขึ้นสำหรับคอมพิวเตอร์ในการเรียนรู้จากข้อมูลของเราเมื่อเราพยายามทำนายเส้นนี้

การสำรวจพลังของ Dynamic Time Warping สำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลา

การเปรียบเทียบเพื่อเข้าใจว่า Dynamic Time Warping ทำงานอย่างไร ก็เหมือนกับการที่คุณพยายามคาดการณ์ปริมาณการจราจรในร้านของคุณทุกวัน ข้อมูลผู้เยี่ยมชมร้านในปีที่แล้ว แต่ไม่ใช่ว่าทุกวันจะเหมือนกัน วันต่าง ๆ มีจำนวนคนที่แตกต่างกัน บางวันมีคนเยอะมากและรถไฟฟ้าเต็มไปด้วยผู้คน ในขณะที่บางวันฝนตกทำให้มีเพียงไม่กี่คนที่เดินเข้ามา เมื่อข้อมูลเปลี่ยนแปลง การคาดการณ์จำนวนผู้เยี่ยมชมในอนาคตจึงกลายเป็นเรื่องยาก

ไม่ได้ใช้เฉพาะสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series Data) เท่านั้น แต่อย่างไรก็ตาม มันสามารถทำงานกับประเภทข้อมูลต่าง ๆ ได้ ซึ่งทำให้เป็นเครื่องมือที่หลากหลายมาก พิจารณาการเปรียบเทียบลำดับ DNA สองลำดับ ซึ่งเป็นแบบจำลองของชีวิตเอง Dynamic Time Warping จะจัดเรียงหรือเลื่อนส่วนต่าง ๆ ของลำดับเล็กน้อย เพื่อให้สามารถเปรียบเทียบกันได้ โดยวิธีนี้ นักวิทยาศาสตร์สามารถกำหนดระดับความเกี่ยวข้องหรือความแตกต่างระหว่างลำดับ และอาจค้นพบแง่มุมสำคัญที่เกี่ยวข้องกับชีววิทยาและแพทยศาสตร์

เครื่องมือที่ทรงพลังใน Machine Learning สำหรับการจัดเรียงข้อมูล

การรู้จำเสียงพูดเป็นอีกตัวอย่างหนึ่ง เมื่อคอมพิวเตอร์ได้ยินคนพูด มันต้องระบุสิ่งที่ถูกพูดออกมาให้ตรงกับคำหรือวลีที่มีในฐานข้อมูลของมัน อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ทุกคนจะออกเสียงคำเดียวกันในแบบเดียวกันหมด หรืออาจมีเสียงรบกวนจากภายนอกที่ทำให้ยากต่อการฟัง ในแนวทางนี้ การบิดเบือนเวลาแบบไดนามิกช่วยให้ข้อมูลเสียงพูดสามารถจัดเรียงได้ เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถค้นหาอัตราความผิดพลาดต่ำระหว่างเอกสารประกอบและสิ่งที่ถูกกล่าวออกมาได้ง่ายขึ้น ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของผู้ช่วยเสียงและเทคโนโลยีการรู้จำเสียงพูดอื่น ๆ ได้
แนวทางใหม่ในการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์

การใช้เทคนิค dynamic time warping กำลังเปลี่ยนวิธีที่เราคาดการณ์สิ่งต่าง ๆ การทำนายเป็นเรื่องของการเดาสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ในกรณีนี้ คุณใช้ข้อมูลเพื่อทำการประมาณการเหตุการณ์อย่างไม่สม่ำเสมอ ซึ่งสามารถช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้น เช่น หากคุณบริหารโรงพยาบาล (ซึ่งจะเจ๋งมาก) คุณอาจจำเป็นต้องประเมินว่าจะมีผู้ป่วยกี่คนที่จะมาในเดือนหน้า เพื่อให้จำนวนอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่เหมือนกระดาษเช็ดมือแบบเปียกพอดีกับความต้องการมาถึงทันเวลา หากคุณสั่งมากเกินไป ก็แน่นอนว่าจะเสียของ Rua อธิบายว่า มันอันตรายกว่านั้น: หากคุณพลาด อาจจะทำให้ขาดแคลนสินค้าได้ เทคนิค dynamic timewarping จะช่วยให้คุณสามารถทำนายตัวเลขในอนาคตจากข้อมูลในอดีต และช่วยในการจัดการทรัพยากรได้ดีขึ้น
การใช้ศักยภาพเต็มรูปแบบของ Machine Learning

DTW เป็นเพียงเครื่องมือหนึ่งในกล่องเครื่องมือของเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ข้อแรกเป็นจุดที่ชัดเจน แต่ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่งในกรณีของข้อมูลอนุกรมเวลา (time series data) การปรับเวลาระยะแบบไดนามิก (Dynamic Time Warping) ช่วยให้คอมพิวเตอร์ทำนายผลได้ดียิ่งขึ้นโดยการจัดระเบียบข้อมูลเพื่อให้มันเรียงตัวกันอย่างสอดคล้อง มันสามารถนำไปใช้ในหลายสาขา เช่น จากด้านการดูแลสุขภาพไปจนถึงค้าปลีก และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจ