Guide complet de la distorsion temporelle dynamique en Python

Le Dynamic Time Warping (DTW) est une technique bien connue utilis e pour d terminer l'alignement entre deux s quences temporelles. DTW a t utilis dans une large gamme d'applications et peut tre appliqu sur n'importe quelle donn e qui peut tre repr sent e comme une s quence lin aire. Les biblioth ques DTW existantes ont une mise en oeuvre obsol te de l'algorithme de base de DTW, ce qui entra ne une faible performance ou est inapplicable pour les grandes s quences. L'objectif de ce livre est de pr senter le concept d taill de DTW ainsi qu'une biblioth que DTW compl te, englobant la mise en oeuvre des variantes de DTW avec des algorithmes efficaces r cemment propos s. Plus loin, dans ce livre, j'ai pr sent un module python pour calculer et visualiser l'alignement DTW: DTWPy. DTWPy comprend l'impl mentation du DTW classique et des algorithmes efficaces r cemment propos s, savoir fastDTW et DDTW. L'exactitude des algorithmes est v rifi e en les comparant avec l'impl mentation R existante. Ce livre donne aux lecteurs une id e de base sur ce qu'est le DTW et DTWPy a l'impl mentation la plus compl te des algorithmes DTW pr sents dans la litt rature ce jour, et est applicable sur de grandes s quences temporelles.