Un’introduzione all’apprendimento approfondito per i dati sequenziali
Un viaggio nell'apprendimento approfondito per i dati sequenziali
Mettere in evidenza le somiglianze tra le serie temporali e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
I dati sequenziali come le serie temporali e il linguaggio naturale richiedono modelli che possano catturare l’ordinamento e il contesto. Mentre l’analisi delle serie temporali si concentra sulla previsione basata su modelli temporali, l’elaborazione del linguaggio naturale mira a estrarre il significato semantico dalle sequenze di parole.
Anche se sono compiti distinti, entrambi i tipi di dati presentano dipendenze a lungo raggio, in cui elementi lontani influenzano le previsioni. Con l’avanzamento dell’apprendimento approfondito, le architetture dei modelli sviluppate inizialmente per un dominio sono state adattate all’altro.
Dati sequenziali
Le serie temporali e il linguaggio naturale hanno entrambi una struttura sequenziale, in cui la posizione di una osservazione nella sequenza ha grande importanza.
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Una serie temporale è un insieme di osservazioni nel tempo che sono ordinate cronologicamente e campionate a intervalli di tempo fissi. Alcuni esempi includono:
- Prezzi delle azioni ogni giorno
- Metriche dei server ogni ora
- Letture della temperatura ogni secondo
La caratteristica chiave dei dati delle serie temporali è che l’ordinamento delle osservazioni ha significato. Valori vicini nel tempo sono solitamente fortemente dipendenti: conoscere i valori recenti fornisce informazioni per prevedere il prossimo valore. L’analisi delle serie temporali mira a modellare queste dipendenze temporali per comprendere i pattern e fare previsioni.
I dati di testo sono anche sequenziali: l’ordine delle parole trasmette significato e contesto. Ad esempio:
- John ha lanciato la palla
- La palla ha lanciato John
Anche se entrambe le frasi contengono le stesse parole, il loro significato cambia completamente in base all’ordine delle parole. Queste relazioni temporali sono rappresentate nei modelli di linguaggio e sono fondamentali per compiti di linguaggio naturale come la traduzione e la sintesi.
Sia le serie temporali che il testo mostrano dipendenze a lungo raggio: valori lontani nella sequenza si influenzano reciprocamente. Inoltre, schemi locali si ripetono in diverse posizioni.
