Technika przesuwanego okna do przewidywania jest metodą stosowaną w analizie i prognozowaniu szeregów czasowych. Wiąże się to z utworzeniem okna o stałym rozmiarze, które przesuwa się po danych szeregów czasowych. Przy każdej pozycji okna stosowany jest model predykcyjny, który pozwala przewidzieć wartość w kolejnym kroku na podstawie danych historycznych w oknie. Takie podejście umożliwia przewidywanie sekwencyjne poprzez ciągłe aktualizowanie okna i ponowne uczenie modelu w celu dostosowania się do zmieniających się wzorców w szeregach czasowych. Przewidywanie okna kroczącego jest przydatne w przypadku zadań takich jak prognozowanie pogody, analiza rynku akcji i prognozowanie popytu, gdzie trendy historyczne mogą zapewnić wgląd w przyszłe zachowania.
W wykrywaniu obiektów technika przesuwanego okna odnosi się do metody stosowanej do lokalizowania obiektów na obrazie poprzez systematyczne skanowanie obrazu za pomocą okna o stałym rozmiarze. W każdym położeniu okna klasyfikator lub detektor ocenia, czy okno zawiera obiekt zainteresowania, na podstawie wcześniej zdefiniowanych kryteriów, takich jak kolor, tekstura lub charakterystyka kształtu. Okno przesuwa się po obrazie w różnych skalach i pozycjach, umożliwiając pełne pokrycie i wykrycie obiektów niezależnie od ich rozmiaru i lokalizacji. Technika ta stanowi podstawę wielu algorytmów wykrywania obiektów, w tym stosowanych w inwigilacji, pojazdach autonomicznych i obrazowaniu medycznym.
Technika przesuwanego okna w uczeniu maszynowym (ML) polega na zastosowaniu okna o stałym rozmiarze na danych wejściowych w celu wyodrębnienia cech lub wykonania zadań klasyfikacyjnych. Ta metoda jest powszechnie stosowana w zadaniach takich jak klasyfikacja obrazów i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), gdzie dane wejściowe mogą różnić się rozmiarem i złożonością. Przeciągając okno przez dane, algorytmy ML mogą analizować różne segmenty lub sekwencje, wyodrębniać odpowiednie cechy i dokonywać prognoz na podstawie informacji w każdym oknie. Technika przesuwanego okna ułatwia przetwarzanie dużych zbiorów danych i wydobywanie znaczących wzorców lub funkcji ze złożonych źródeł danych.
W programowaniu dynamicznym technika przesuwanego okna służy do optymalizacji algorytmów pod kątem problemów obejmujących sekwencje lub tablice danych. Obejmuje to utrzymywanie okna o stałym rozmiarze, które przesuwa się po danych, obliczanie wyników pośrednich i stopniowe aktualizowanie rozwiązań w miarę przesuwania się okna. Podejście to jest szczególnie skuteczne w przypadku problemów nakładających się na podproblemy i optymalnych właściwości podstruktur, gdzie rozwiązania większych podproblemów można skutecznie wyprowadzić z rozwiązań mniejszych nakładających się podproblemów. Technika przesuwanego okna w programowaniu dynamicznym jest szeroko stosowana w algorytmach do rozwiązywania problemów takich jak dopasowanie sekwencji, obliczanie najkrótszej ścieżki i obliczanie optymalnej sumy podsieci, optymalizacja wydajności obliczeniowej i wykorzystania pamięci.