sekvenslæring

Sekvenslæring er et område innen maskinlæring og statistikk som behandler data som ordnede sekvenser av hendelser eller målinger. Målet er å modellere avhengigheter mellom påfølgende elementer for å gjøre forutsigelser eller tilordne etiketter til hver posisjon i en sekvens. Sekvenslæring brukes i naturlig språkbehandling, bioinformatikk, signalbehandling og finans.

Vanlige oppgaver inkluderer sekvensetikettering, hvor hver posisjon i en sekvens tildeles en etikett (for eksempel i naturlig språkbehandling) samt sekvensforutsigelse som talegjenkjenning eller tidsserieprognoser.

Metoder spenner fra klassiske probabilistiske modeller til moderne dyp læring. Tradisjonelle tilnærminger inkluderer Markov-kjeder, skjulte Markov-modeller (HMM) og betingede tilfeldige felt (CRF). Moderne tilnærminger omfatter rekurrente nevrale nettverk (RNN), LSTM og GRU, samt transformerbaserte modeller og sekvens-til-sekvens-tilnærminger.

Anvendelser inkluderer naturlig språkbehandling, talegjenkjenning, bioinformatikk og analyse av sensor- og finansdata. I NLP brukes sekvenslæring til oppgaver som sekvensetikettering og maskinoversettelse; i bioinformatikk til å analysere DNA- eller proteinsekvenser; i finans og sensordata til tidsserieprognoser og mønstergjenkjenning.

Utfordringer inkluderer vanskeligheter med lange avstander mellom relevante hendelser og gradientproblemer ved trenings av dype modeller, data som er merket og variert, og risiko for overtilpasning. Transformerbaserte modeller har bidratt til å forbedre ytelsen i mange sekvensoppgaver, men krever ofte store beregningsressurser.

Se også relaterte emner som tidsserieanalyse, sekvensmodellering og naturlig språkbehandling.