Transducción de secuencias

La transducción de secuencias es un proceso de aprendizaje automático en el que un conjunto de datos se transforma de una forma a otra. El conjunto de datos transformado puede ser una secuencia o un gráfico. Se utiliza en ámbitos como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes y la visión por ordenador.

En PNL, la transducción de secuencias se utiliza para transformar texto en una representación numérica, lo que permite a los ordenadores procesar el texto con mayor eficacia. También se utiliza en el reconocimiento de voz para convertir señales de audio en texto. En el procesamiento de imágenes y la visión por ordenador, se utiliza para convertir píxeles en representaciones como bordes, formas y texturas.

Los algoritmos de transducción de secuencias pueden clasificarse en dos tipos: supervisados y no supervisados. En el aprendizaje supervisado, se utiliza como entrada un conjunto de datos etiquetados, mientras que en el aprendizaje no supervisado, los datos no están etiquetados.

Los algoritmos supervisados de transducción de secuencias se utilizan principalmente en PNL y reconocimiento de patrones, como en traducción automática, clasificación de textos, etiquetado de secuencias y extracción de información. Algunos ejemplos de estos algoritmos son las redes neuronales recurrentes (RNN), las redes neuronales convolucionales (CNN), las máquinas de vectores soporte (SVM) y las memorias a corto plazo (LSTM).

Los algoritmos no supervisados de transducción de secuencias, también conocidos como incrustación de secuencias, se utilizan para asignar secuencias de símbolos a vectores de números. Esto permite a las máquinas establecer conexiones entre secuencias similares sin depender de etiquetas. Algunos ejemplos son word2vec, GloVe ydoc2vec.

La transducción de secuencias es una herramienta importante en el campo del aprendizaje automático, ya que permite a los ordenadores procesar y analizar datos de forma más compleja. Tiene aplicaciones en diversas áreas, como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento del habla, el procesamiento de imágenes y la visión por ordenador.