Association Multimodale

La corrélation multimodale fait référence au processus d'intégration et de mise en relation de différents types de données (comme les données de capteurs, les images, l'audio et le texte) dans l'analyse des séries temporelles. L'objectif est d'améliorer la compréhension et les capacités prédictives des séries temporelles en combinant différentes modalités, révélant ainsi des modèles complexes et des dépendances qui ne peuvent pas être capturés par une seule modalité. Les techniques de corrélation multimodale incluent des modèles d'apprentissage profond, des modèles statistiques et des modèles de graphe, qui peuvent apprendre à extraire des informations utiles des données multimodales, améliorant ainsi la perception et les capacités de prise de décision du système.