Transduction de séquences

La transduction de séquences est un processus d'apprentissage automatique dans lequel un ensemble de données est transformé d'une forme à une autre. L'ensemble de données transformé peut être une séquence ou un graphique. Elle est utilisée dans des domaines tels que le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance vocale, le traitement d'images et la vision par ordinateur.

En NLP, la transduction de séquences est utilisée pour transformer un texte en une représentation numérique, ce qui permet aux ordinateurs de traiter le texte plus efficacement. Elle est également utilisée dans la reconnaissance vocale pour convertir les signaux audio en texte. Dans le traitement des images et la vision par ordinateur, elle est utilisée pour convertir les pixels en représentations telles que les bords, les formes et les textures.

Les algorithmes de transduction de séquences peuvent être classés en deux catégories : supervisés et non supervisés. Dans l'apprentissage supervisé, un ensemble de données étiquetées est utilisé comme entrée, tandis que dans l'apprentissage non supervisé, les données ne sont pas étiquetées.

Les algorithmes de transduction de séquences supervisées sont principalement utilisés dans le domaine du NLP et de la reconnaissance des formes, comme la traduction automatique, la classification de textes, l'étiquetage de séquences et l'extraction d'informations. Les réseaux neuronaux récurrents (RNN), les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les machines à vecteurs de support (SVM) et les mémoires à long terme (LSTM) sont des exemples de ces algorithmes.

Les algorithmes non supervisés de transduction de séquences, également connus sous le nom de "sequence embeddings", sont utilisés pour faire correspondre des séquences de symboles à des vecteurs de nombres. Cela permet aux machines d'établir des liens entre des séquences similaires sans s'appuyer sur des étiquettes. Parmi les exemples d'intégration de séquences, on peut citer word2vec, GloVe etdoc2vec.

La transduction de séquences est un outil important dans le domaine de l'apprentissage automatique, car elle permet aux ordinateurs de traiter et d'analyser des données de manière plus complexe. Elle trouve des applications dans divers domaines, notamment le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, le traitement des images et la vision par ordinateur.