La technique de fenêtre coulissante pour la prédiction est une méthode utilisée dans l’analyse et les prévisions de séries chronologiques. Il s’agit de créer une fenêtre de taille fixe qui glisse sur les données de série chronologique. À chaque position de la fenêtre, un modèle de prédiction est appliqué pour prévoir la valeur au prochain pas en fonction des données historiques dans la fenêtre. Cette approche permet une prédiction séquentielle en mettant à jour en continu la fenêtre et en recyclant le modèle pour s’adapter aux modifications de modèles dans la série chronologique. La prédiction glissante des fenêtres est utile pour les tâches telles que les prévisions météorologiques, l’analyse boursière et la prévision de la demande, où les tendances historiques peuvent fournir un aperçu des comportements futurs.
Dans la détection d’objets, la technique de fenêtre coulissante fait référence à une méthode utilisée pour localiser les objets dans une image en scannant systématiquement l’image avec une fenêtre de taille fixe. À chaque position de la fenêtre, un classificateur ou un détecteur évalue si la fenêtre contient un objet d’intérêt basé sur des critères prédéfinis tels que la couleur, la texture ou les caractéristiques de forme. La fenêtre glisse sur l’image à différentes échelles et positions, permettant une couverture complète et une détection d’objets, quelle que soit leur taille ou leur emplacement. Cette technique constitue la base de nombreux algorithmes de détection d’objets, y compris ceux utilisés dans la surveillance, les véhicules autonomes et l’imagerie médicale.
La technique de fenêtre coulissante dans l’apprentissage automatique (ML) implique l’application d’une fenêtre de taille fixe sur les données d’entrée pour extraire les fonctionnalités ou effectuer des tâches de classification. Cette méthode est couramment utilisée dans des tâches telles que la classification des images et le traitement du langage naturel (NLP), où les données d’entrée peuvent varier en taille et en complexité. En faisant glisser la fenêtre à travers les données, les algorithmes ML peuvent analyser différents segments ou séquences, extraire des fonctionnalités pertinentes et faire des prédictions en fonction des informations de chaque fenêtre. La technique de fenêtre coulissante facilite le traitement de grands ensembles de données et l’extraction de modèles ou de caractéristiques significatifs à partir de sources de données complexes.
Dans la programmation dynamique, la technique de fenêtre coulissante est utilisée pour optimiser les algorithmes pour des problèmes impliquant des séquences ou des tableaux de données. Il s’agit de maintenir une fenêtre de taille fixe qui glisse sur les données, de calcul des résultats intermédiaires et de mise à jour des solutions progressivement à mesure que la fenêtre se déplace. Cette approche est particulièrement efficace pour les problèmes de chevauchement de sous-problèmes et de propriétés de substructure optimales, où les solutions à des sous-problèmes plus importantes peuvent être dérivées efficacement des solutions à des sous-problèmes de chevauchement plus petits. La technique de fenêtre coulissante dans la programmation dynamique est largement utilisée dans les algorithmes pour des problèmes tels que l’alignement des séquences, le calcul du chemin le plus court et le calcul optimal de somme de sous-réseau, l’optimisation de l’efficacité de calcul et de l’utilisation de la mémoire.