マルチモーダルアソシエーション

マルチモーダル相関とは、センサデータ、画像、音声、テキストなどの複数のデータタイプを時系列分析に統合し、相関させるプロセスです。異なるモーダリティを組み合わせることで、単一のモーダリティでは捉えられない複雑なパターンや依存関係を明らかにし、時系列の理解と予測能力を向上させることが目的です。マルチモーダル相関技術には、深層学習モデル、統計モデル、グラフモデルなどが含まれます。これらのモデルは、複数のモーダリティから有用な情報を学習し抽出することで、システムの認識能力和意思決定能力を向上させます。