अनुक्रम पारगमन

अनुक्रम ट्रांसडक्शन एक मशीन सीखने की प्रक्रिया है जिसमें डेटा सेट को एक रूप से दूसरे रूप में परिवर्तित किया जाता है। परिवर्तित डेटा सेट या तो अनुक्रम या ग्राफ़ हो सकता है। इसका उपयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), वाक् पहचान, छवि प्रसंस्करण और कंप्यूटर दृष्टि जैसे क्षेत्रों में किया जाता है।

एनएलपी में, अनुक्रम ट्रांसडक्शन का उपयोग पाठ को संख्यात्मक प्रतिनिधित्व में बदलने के लिए किया जाता है, जिससे कंप्यूटर पाठ को अधिक कुशलता से संसाधित कर सकता है। इसका उपयोग ध्वनि संकेतों को पाठ में परिवर्तित करने के लिए वाक् पहचान में भी किया जाता है। इमेज प्रोसेसिंग और कंप्यूटर विज़न में, इसका उपयोग पिक्सेल को किनारों, आकृतियों और बनावट जैसे अभ्यावेदन में बदलने के लिए किया जाता है।

अनुक्रम ट्रांसडक्शन एल्गोरिदम को दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है: पर्यवेक्षित और अनपर्यवेक्षित। पर्यवेक्षित शिक्षण में, एक लेबल किए गए डेटासेट का उपयोग इनपुट के रूप में किया जाता है, जबकि अनपर्यवेक्षित शिक्षण में, डेटा को लेबल नहीं किया जाता है।

पर्यवेक्षित अनुक्रम ट्रांसडक्शन एल्गोरिदम का उपयोग मुख्य रूप से एनएलपी और पैटर्न पहचान में किया जाता है, जैसे मशीन अनुवाद, पाठ वर्गीकरण, अनुक्रम लेबलिंग और सूचना निष्कर्षण में। ऐसे एल्गोरिदम के उदाहरणों में आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन), कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन), सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम), और दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी (एलएसटीएम) शामिल हैं।

अप्रशिक्षित अनुक्रम ट्रांसडक्शन एल्गोरिदम, जिसे अनुक्रम एम्बेडिंग के रूप में भी जाना जाता है, का उपयोग प्रतीकों के अनुक्रम को संख्याओं के वैक्टर में मैप करने के लिए किया जाता है। यह मशीनों को लेबल पर भरोसा किए बिना समान अनुक्रमों के बीच संबंध बनाने की अनुमति देता है। अनुक्रम एम्बेडिंग के उदाहरणों में Word2vec, GloVe, औरdoc2vec शामिल हैं।

मशीन लर्निंग के क्षेत्र में अनुक्रम ट्रांसडक्शन एक महत्वपूर्ण उपकरण है, क्योंकि यह कंप्यूटर को अधिक जटिल तरीकों से डेटा को संसाधित करने और विश्लेषण करने का एक तरीका प्रदान करता है। इसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, वाक् पहचान, छवि प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न सहित विभिन्न क्षेत्रों में अनुप्रयोग हैं।