Создание машин в качестве предикторов с временными рядами и конкретной базой данных
Есть довольно длинный список вещей, которые можно сделать с машинным обучением. Понять все сразу невозможно. Однако некоторые специальные приложения можно сделать более понятными благодаря проектам, посвященным обучению.
Для этого есть смысл создавать заголовки. Таким образом, обобщенные концепции всегда являются лучшим вариантом для понимания того, какой инструмент более полезен в каком проекте.
Например, чтобы получить красочные кадры из черно-белых фильмов с помощью машинного обучения:
Вам понадобится модель, разработанная с помощью глубокого обучения. Опять же, для этого модель должна быть насыщена достаточным количеством данных, чтобы можно было делать точный прогноз. Существуют также среды Google Colab, которые упрощают это теперь, когда вы хотите раскрашивать свои собственные видео. При желании можете попробовать на себе.
Другие примеры - это примеры автоматизации с прогнозированием. Здесь тоже видно, что веток больше одной. Так:
- НЛП в прогнозах сентимент-анализа
- В диагностической терапии лекарственные препараты
- Финансовый сериал, показывающий сезонность
В этой статье мы рассмотрим начальные подзаголовки о применении временных рядов в машинном обучении. Наша цель - выделить интересные моменты перед глубоким погружением.
Что такое таймсерии?
Как правило, наиболее отличительной особенностью является предсказание путем обучения события, которое может произойти в будущем с доступными наборами данных. Цели, конечно, могут меняться в соответствии с отраслевыми ожиданиями, но мы можем подчеркнуть общие черты. Временной ряд освещает точку тренда.
Упрощение работы с фокусом отдельно от общего в большинстве случаев упрощает понимание всей картины. Потому что подходящая оценка, которая сделает композицию действительной, может быть построена таким образом.
Примером может служить отображение кривой рождаемости и смертности по годам на одном графике. Было бы неплохо определить, какая структура населения страны будет следовать какой тенденции в будущем.
Такие графики можно использовать, чтобы лучше понять важность временных рядов. Вопросы оценки также могут быть важными вопросами, влияющими на политику правительства. Оценка глобально масштабных проблем, таких как потребление ресурсов на душу населения, таких как иммигранты, молодое и безработное население, вода и т. Д., В таких рядах, действует как прогноз будущих решений.
Вменение
Имеющиеся данные также будут иметь такие преимущества. С их помощью мы можем выполнять широкий спектр сканирований, потому что это отличные данные, с которыми мы можем связаться с прошлым. Потому что это известные данные, которые имеют наибольшую долю в возникновении сегодняшней ситуации. И мы можем только строить наши предположения на основе этих значений. Мы объясняем этот процесс вменением.
В приведенных выше диаграммах мы хотели бы видеть в качестве примера годовую зарплату профессиональной группы. Однако по графику можно понять, что данные отсутствуют. На этом этапе эти точки могут быть заполнены как введенные значения.
Закон Мура
Не всегда возможно, чтобы все исследования, относящиеся к прошлому в нашем наборе данных, были применимы в нашем проекте. Таким образом, отсутствие данных в большинстве случаев является известным фактом. На этом этапе важно понять концепцию, известную как «Закон Мура». Недостающие точки заполняются условным исчислением. И внешне это опосредовано завершением диаграммы.
Обнаружить аномалии
Прогнозы временных рядов также применимы для обнаружения аномалий. Итак, если мы посмотрим, каковы тематические исследования аномалии:
- Выявление мошенничества при использовании кредитных карт
- Обнаружение аномалии, которая возникает вне здорового внешнего вида нераковых клеток
- Веб-страницы могут быть указаны как запрещенные заблокированные файлы cookie или аналогичные тирогены, обнаруженные в журналах в результате кибератак.
А давайте поговорим о еще одном интересном и популярном методе обнаружения: Звуковая волна - обнаружение слов.
Временные ряды также могут использоваться для обнаружения слов на основе звуковых волн. Нейронные сети используются для процессов распознавания речи.
Кроме того, обнаруживая аномалию в звуковой волне, звуки, издаваемые машинами, могут быть проанализированы, а прогнозы могут быть выполнены до того, как проблема усугубится. Мы видим, что многие начинающие компании все шире работают в этой новой области.
Кто-то сказал, что вы не можете разговаривать с машинами?
Случайный набор значений
Имея дело с данными из реальной жизни, мы предполагаем, что не все из них могут быть подходящими для точного исследования. Возможно, нам придется работать с наборами данных, состоящими из многих переменных, таких как тренд, сезонность, автокорреляция и, конечно же, шум.
По этим причинам данные, записанные в определенных процессах, не всегда подходят для оценки. Это проблема, которая часто возникает при использовании данных в научных целях и в статистике.
Меньше данных и много шума
Мы знаем, что это происходит из-за случайности в зашумленных и трудных для обработки источниках данных. Следовательно, выбор структур данных, в которых прогнозная гипотеза не будет отделена от реальности, является проблемой, которую следует тщательно рассматривать во временных рядах. В противном случае мы потратим нашу рабочую энергию впустую.
Заключение
В этой статье мы попытались начать с важной информации о применении временных рядов в машинном обучении. Знакомство с автомобилями - это первый и самый важный шаг в их расширении. Особенно во время быстрого преобразования обычных цифровых данных в большие данные, мы столкнемся с проблемами, которые могут быть решены в большей степени с помощью временных рядов. Поэтому понимание их делает нас более чувствительными к будущему.
Спасибо за чтение!
