「シーケンシャルデータのディープラーニング入門」
「シーケンシャルデータのディープラーニング入門～あなたの知識を深めるためのガイド～」
時系列データとNLPの類似点を強調する
時系列データや自然言語などのシーケンシャルデータには、順序や文脈を捉えることができるモデルが必要です。時系列分析は、時間的なパターンに基づいて予測を行い、自然言語処理は単語の並びから意味を抽出することを目指しています。
異なるタスクではありますが、両方のデータタイプには、遠くにある要素が予測に影響を与える長期的な依存関係が存在します。深層学習の進歩に伴い、最初に開発されたモデルアーキテクチャは、他のドメインにも適用されるようになりました。
シーケンシャルデータ
時系列データと自然言語は、両方ともシーケンシャルな構造を持ち、観測の位置がシーケンス内で非常に重要です。
時系列は、時間経過にわたる一連の観測データであり、時間的な間隔でサンプリングされた順序があるデータです。いくつかの例は以下のとおりです：
- ストック価格（毎日）
- サーバーメトリクス（毎時間）
- 気温測定（毎秒）
時系列データの特徴は、観測の順序が意味を持つことです。時間的に近い値は通常強く依存しており、最近の値を知ることによって次の値を予測できる情報を提供します。時系列分析はこれらの時間的依存関係をモデル化し、パターンを把握し、予測を行うことを目指しています。
テキストデータもシーケンシャルです。単語の順序が意味と文脈を伝えます。例えば：
- ジョンはボールを投げた
- ボールはジョンを投げた
これらの文は同じ単語を含んでいますが、単語の順序によって意味が全く異なります。これらの時間的関係は言語モデルに表現され、翻訳や要約などの自然言語処理のキーとなります。
時系列データとテキストデータの両方には、要素間に長期的な依存関係が存在し、シーケンス内の異なる場所でローカルなパターンが繰り返されます。
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