Time Series 简明教程

Time Series - Further Scope

机器学习处理各种问题。实际上，几乎所有领域都具有借助机器学习实现自动化或改进的范围。正在对此进行大量工作的此类一些问题如下。

Time Series Data

这是会随着时间而改变的数据，因此时间在这里扮演着至关重要的角色，我们在本教程中广泛探讨了这一点。

Non-Time Series Data

它是不随时间变化的数据，大多数 ML 问题都是非时间序列数据。为简单起见，我们将其进一步分类为 -

  1. Numerical Data − 计算机不同于人类，只理解数字，因此对于机器学习来说，最终所有类型的数据都会转换为数字数据，例如图像数据转换为 (r,b,g) 值，字符转换为 ASCII 代码，单词转换为数字，语音数据转换为包含数字数据的文件 mfcc。

  2. Image Data − 计算机视觉彻底改变了计算机的世界，它在医学、卫星成像等领域有广泛应用。

  3. Text Data − 自然语言处理 (NLP) 用于文本分类、同义句检测和语言摘要。这正是使 Google 和 Facebook变得智能的原因。

  4. Speech Data − 语音处理涉及语音识别和情感理解。它在赋予计算机类人特质方面发挥着至关重要的作用。