Sequential Data

Wat is sequential data?

Sequential data (sequentiële data) zijn gegevens waarbij de volgorde van de elementen betekenis heeft. Verwissel je de elementen, dan verandert of verdwijnt de betekenis. Tekst is het bekendste voorbeeld: “de hond bijt de man” betekent iets anders dan “de man bijt de hond”. Andere voorbeelden zijn tijdreeksen zoals omzetcijfers per maand, audio-opnamen, klikgedrag van websitebezoekers en DNA-sequenties.

Hoe werkt het?

Het kenmerk van sequentiële data is dat elementen van elkaar afhangen: de betekenis van een woord hangt af van de woorden eromheen, en de omzet van deze maand zegt iets over die van volgende maand. Gewone analysemethoden, die elk datapunt los bekijken, missen die samenhang. Daarom zijn er speciale modellen ontwikkeld die volgorde meenemen, zoals recurrente neurale netwerken (RNN’s), LSTM’s en tegenwoordig vooral de transformer-architectuur, waarop de grote taalmodellen zijn gebouwd.

Wat heb je eraan als bedrijf?

Veel waardevolle bedrijfsdata is sequentieel: verkoopcijfers door de tijd, bezoekersgedrag op je website, sensorwaarden van machines, klantgesprekken. AI-modellen die met volgorde overweg kunnen, maken daar voorspellingen mee, zoals vraagvoorspelling voor je voorraad, het vroeg signaleren van machinestoringen of het inschatten welke klanten dreigen te vertrekken.

Gerelateerde begrippen

Modellen voor sequentiële data zijn onder meer RNN’s, LSTM en sequence-to-sequence. Tekstuele sequenties analyseer je met text analytics.