Multimodale Assoziation

Multimodale Korrelation bezieht sich auf den Prozess der Integration und Verknüpfung verschiedener Datentypen (wie Sensordaten, Bilder, Audio und Text) in der Zeitreihenanalyse. Das Ziel ist es, das Verständnis und die Vorhersagefähigkeiten von Zeitreihen durch die Kombination verschiedener Modalitäten zu verbessern, wodurch komplexe Muster und Abhängigkeiten sichtbar gemacht werden, die allein durch eine einzelne Modalität nicht erfasst werden können. Techniken der multimodalen Korrelation umfassen Deep-Learning-Modelle, statistische Modelle und Graphmodelle, die aus multimodalen Daten lernen und nützliche Informationen extrahieren können, um die Wahrnehmungs- und Entscheidungsfähigkeiten des Systems zu steigern.