Bilgisayarlar öğrenmek için insanlardan yardım ihtiyaç duyarlar. Bu da "Makine Öğrenimi"dir. Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini öğretmek anlamına gelen ve modeller aracılığıyla mantıklı bir şekilde programlama yerine hareket etmeyi içeren bir terimdir. Bu, bir çocuğun öğrenme şekliyle kısmen benzer - gözlem ve uygulama yoluyla, sadece ders dinlemekle değil. Doğruluk, makine öğreniminin ele aldığı konulardan biridir. Bu, bilgisayarın bir şey tahmin ettiğinde ne kadar doğru olduğuna cevap verir. Doğruluğun artmasıyla birlikte bu tahminler daha güçlü olacaktır.
Dinamik Zaman Sarpması, zaman serisi verilerini hizalamak için bir yöntemdir. İki dalgalı çizgi olduğunu ve bunları karşılaştırmak istediğinizi düşünün. Dinamik zaman sarpması, bir dalga şeklini başka bir dalga şekiyle daha kolay karşılaştırılabilmesi için değiştirme gibi bir işlemdir. Bu çizgileri hizalamak, bu çizgiyi tahmin etmeye çalıştığımızda bilgisayarın verimizden öğrenmesini daha kolay hale getirir.
Dinamik Zaman Kaydırma'nın nasıl çalıştığını anlamak için bir benzetme. Bu, sanki her gün mağazandaki trafikleri tahmin etmeye çalışıyorsun gibi. Önceki Yıl Mağaza Ziyaret Örneklemi. Ama her gün böyle değil. Farklı günler farklı kalabalıklar içerir, bazıları oldukça parlak ve tüm metrolar dışarıda iken, diğerleri yağmurlu bir gün olduğunda sadece birkaç yürüyen ruh gelir. Veri değiştiğinde, gelecek ziyaretleri tahmin etmek zorlaşır.
Sadece Zaman Serisi Verisi için değil, ama yine de. Farklı türdeki verilerle çalışabilme yeteneği sayesinde çok yönlü bir araç haline gelir. İki DNA dizisini karşılaştırmayı düşünelim, bu hayatın mavi şemasıdır. Dinamik zaman kaydırma, dizileri hizalamak veya küçük ölçüde kaydırmak için kullanılır böylece karşılaştırmalar yapılabilir. Bu şekilde, bilim adamları diziler arasında olan yakınlık veya farklılık derecesini belirleyebilir ve biyoloji ve tıp ile ilgili önemli yönleri ortaya çıkarabilirler.
Konuşma tanıma başka bir örnektir. Bir bilgisayar birinin konuştuğunu duyduğunda, veritabanında bulunan kelimelerden veya ifadelerden birini tanımak zorundadır. Ancak, tüm insanlar aynı kelimeleri tam olarak aynı şekilde telaffuz etmez veya arka planda gürültü olabilir ki bu dinlemeyi zorlaştırabilir. Bu yaklaşımda, dinamik zaman bükeyliği, konuşma verilerinin hizalanmasına izin vererek, bilgisayarın transkripti ile söylenenler arasında düşük hata oranını kolayca bulmasını sağlar. Bu, ses asistanlarının ve diğer konuşma tanıma teknolojilerinin performansını artırabilir.
Dinamik zaman bükeyliği kullanımının tahminleri algılamamızı nasıl değiştirdiği üzerinde bir etkisi var. Tahminler, geleceğin ne getireceğini tahmin etmekle ilgili; bu bağlamda, olayların bazılarını yakalamak için veri kullanıyorsunuz. Bu, akıllı kararlar vermede oldukça faydalı olabilir. Örneğin, bir hastaneyi yönetiyorsanız (bu oldukça kahramanca olurdu), belki de önümüzdeki ay kaç hasta gelmesi gerektiğini tahmin etmeniz gerekiyor, böylece tam da o anda yeterli miktarda tedarik malzemesi sunulabilir. Eğer fazla sipariş verirseniz tabii ki, boşa gider. Rua, bunun daha tehlikeli olduğunu açıklıyor: eğer atlayırsanız, belki de stokları tükenir. Dinamik zaman bükeyliği, geçmiş veri noktalarına dayalı olarak gelecekteki sayıları tahmin etmenizi sağlayacak ve kaynakların daha iyi yönetilmesine izin verecektir.
DTW, makine öğrenimi araç kutusundaki birçok araçtan sadece biridir. İlk nokta açık bir şekilde görülmekle birlikte, zaman serisi verileri durumunda hala son derece önem taşır. Dinamik Zaman Kaydırma (Dynamic Time Warping), verileri tutarlı bir şekilde hizalayarak bilgisayarların daha iyi tahminler yapmasına yardımcı olur. Bu yöntem, sağlık hizmetleri'den perakendeye kadar birçok farklı alanda uygulanabilir ve kararları geliştirebilir.
EN
AR
DA
NL
FI
FR
DE
HI
IT
JA
KO
NO
PL
PT
RO
RU
ES
SV
TL
ID
SR
UK
VI
HU
TH
TR
FA
AF
MS
GA
HY
BN
KM
LO
LA
NE
MY
KK
UZ
KY
