Sự tải nạp trình tự

Chuyển đổi trình tự là một quá trình học máy trong đó một tập dữ liệu được chuyển đổi từ dạng này sang dạng khác. Tập dữ liệu được chuyển đổi có thể là một chuỗi hoặc một biểu đồ. Nó được sử dụng trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận dạng giọng nói, xử lý hình ảnh và thị giác máy tính.

Trong NLP, chuyển đổi trình tự được sử dụng để chuyển đổi văn bản thành dạng biểu diễn số, cho phép máy tính xử lý văn bản hiệu quả hơn. Nó cũng được sử dụng trong nhận dạng giọng nói để chuyển đổi tín hiệu âm thanh thành văn bản. Trong xử lý hình ảnh và thị giác máy tính, nó được sử dụng để chuyển đổi pixel thành các biểu diễn như cạnh, hình dạng và kết cấu.

Các thuật toán truyền trình tự có thể được phân thành hai loại: có giám sát và không giám sát. Trong học có giám sát, tập dữ liệu được gắn nhãn được sử dụng làm đầu vào, trong khi trong học không giám sát, dữ liệu không được gắn nhãn.

Các thuật toán truyền tải trình tự được giám sát chủ yếu được sử dụng trong NLP và nhận dạng mẫu, chẳng hạn như trong dịch máy, phân loại văn bản, ghi nhãn trình tự và trích xuất thông tin. Ví dụ về các thuật toán như vậy bao gồm mạng thần kinh tái phát (RNN), mạng thần kinh tích chập (CNN), máy vectơ hỗ trợ (SVM) và bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM).

Các thuật toán chuyển đổi chuỗi không giám sát, còn được gọi là nhúng chuỗi, được sử dụng để ánh xạ chuỗi ký hiệu thành vectơ số. Điều này cho phép máy vẽ các kết nối giữa các chuỗi tương tự nhau mà không cần dựa vào nhãn. Ví dụ về nhúng trình tự bao gồm word2vec, GloVe và anddoc2vec.

Chuyển đổi trình tự là một công cụ quan trọng trong lĩnh vực học máy vì nó cung cấp cách thức để máy tính xử lý và phân tích dữ liệu theo những cách phức tạp hơn. Nó có ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, xử lý hình ảnh và thị giác máy tính.