Aplikasi data jujukan dan pemodelan jujukan dalam pembelajaran mesin

Data berjujukan ialah sejenis data dengan sifat temporal atau berjujukan, seperti data siri masa, teks bahasa semula jadi dan pertuturan. Susunan titik data adalah penting untuk memahami corak atau makna asas. Untuk memproses dan menganalisis data berjujukan, teknik pemodelan berjujukan digunakan dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.

Dalam model berjujukan, data dihantar dan diproses melalui satu siri lapisan untuk mengekstrak ciri. Lapisan ini disusun bersama dalam susunan tertentu untuk membolehkan transformasi data. Lapisan pertama ialah lapisan input, yang menerima data input asal, dan lapisan terakhir ialah lapisan output, yang menjana ramalan atau output akhir. Biasanya, akan ada satu atau lebih lapisan tersembunyi di antara mereka untuk memproses data dan mengekstrak ciri. Seni bina berjujukan ini membolehkan rangkaian saraf mempelajari dan memahami secara beransur-ansur hubungan kompleks dalam data dan membuat ramalan dan klasifikasi yang tepat.

Contoh Data Berjujukan

Data siri masa, seperti harga saham, data cuaca dan bacaan penderia, biasanya dikumpulkan pada selang masa yang tetap. Susunan data ini dikumpul adalah penting untuk memahami arah aliran dan corak.

Teks bahasa semula jadi, seperti buku, artikel atau ayat. Susunan perkataan dan ayat penting dalam memahami maksud dan konteks teks.

Video, susunan bingkai video adalah penting untuk memahami pergerakan dan aksi objek dalam video.

Jujukan imej, seperti urutan imbasan CT, imej MRI atau imej satelit dalam bidang perubatan. Susunan imej adalah penting dalam memahami bagaimana imej berubah dari semasa ke semasa.

Beberapa kaedah pemodelan jujukan yang popular

• Rangkaian Neural Berulang (RNN)
• Rangkaian Ingatan Jangka Pendek Panjang (LSTM)
• Unit Berulang Berpagar (GRU)

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi data jujukan dan pemodelan jujukan dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!