機械学習におけるシーケンス データとシーケンス モデリングの応用

逐次データは、時系列データ、自然言語テキスト、音声など、時間的または逐次的な性質を持つデータの一種です。データ ポイントの順序は、根底にあるパターンや意味を理解するために重要です。連続データを処理および分析するには、機械学習と人工知能で連続モデリング技術が使用されます。

シーケンシャル モデルでは、データは一連のレイヤーを介してシーケンシャルに渡されて処理され、特徴が抽出されます。これらのレイヤーは、データの変換を可能にするために特定の順序で積み重ねられます。最初の層は元の入力データを受け取る入力層で、最後の層は最終的な予測または出力を生成する出力層です。通常、データを処理して特徴を抽出するために、それらの間に 1 つ以上の隠れ層があります。このシーケンシャル アーキテクチャにより、ニューラル ネットワークはデータ内の複雑な関係を徐々に学習して理解し、正確な予測と分類を行うことができます。

連続データの例

株価、気象データ、センサー測定値などの時系列データは、通常、一定の間隔で収集されます。 。このデータが収集される順序は、傾向とパターンを理解するために重要です。

書籍、記事、文章などの自然言語テキスト。単語や文の順序は、テキストの意味や文脈を理解する上で重要です。

ビデオ。ビデオ内のオブジェクトの動きやアクションを理解するには、ビデオ フレームの順序が重要です。

医療分野における CT スキャン シーケンス、MRI 画像、衛星画像などの画像シーケンス。画像の順序は、画像が時間の経過とともにどのように変化するかを理解する上で重要です。

いくつかの一般的な逐次モデリング手法

• リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)
• 長期短期記憶ネットワーク(LSTM)
• ゲート反復ユニット (GRU)
• トランスフォーマー

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