Dizi aktarımı

Dizi dönüştürme, bir veri kümesinin bir formdan diğerine dönüştürüldüğü bir makine öğrenimi sürecidir. Dönüştürülen veri kümesi bir dizi ya da grafik olabilir. Doğal dil işleme (NLP), konuşma tanıma, görüntü işleme ve bilgisayarla görme gibi alanlarda kullanılır.

NLP'de dizi dönüştürme, metni sayısal bir gösterime dönüştürmek için kullanılır ve bilgisayarların metni daha verimli bir şekilde işlemesine olanak tanır. Ayrıca ses sinyallerini metne dönüştürmek için konuşma tanımada da kullanılır. Görüntü işleme ve bilgisayarla görmede, pikselleri kenarlar, şekiller ve dokular gibi temsillere dönüştürmek için kullanılır.

Dizi dönüştürme algoritmaları iki türde sınıflandırılabilir: denetimli ve denetimsiz. Denetimli öğrenmede girdi olarak etiketli bir veri kümesi kullanılırken, denetimsiz öğrenmede veriler etiketli değildir.

Denetimli dizi dönüştürme algoritmaları temel olarak makine çevirisi, metin sınıflandırma, dizi etiketleme ve bilgi çıkarma gibi NLP ve örüntü tanımada kullanılır. Bu tür algoritmaların örnekleri arasında tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler), evrişimli sinir ağları (CNN'ler), destek vektör makineleri (SVM'ler) ve uzun kısa süreli bellek (LSTM'ler) bulunur.

Dizi gömme olarak da bilinen denetimsiz dizi dönüştürme algoritmaları, sembol dizilerini sayı vektörlerine eşlemek için kullanılır. Bu, makinelerin etiketlere dayanmadan benzer diziler arasında bağlantı kurmasını sağlar. Sıra katıştırma örnekleri arasında word2vec, GloVe vedoc2vec bulunur.

Dizilim dönüştürme, bilgisayarların verileri daha karmaşık şekillerde işlemesi ve analiz etmesi için bir yol sağladığından, makine öğrenimi alanında önemli bir araçtır. Doğal dil işleme, konuşma tanıma, görüntü işleme ve bilgisayarla görme gibi çeşitli alanlarda uygulamaları vardır.