![Hogyan használják a gépi tanulás szakemberei a strukturált előrejelzéseket? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_page_title, ezslot_8,242,0,0])); - Technológia](https://a.continuousdev.com/technology/how-do-machine-learning-professionals-use-structured-prediction-evalez_write_tag32050techopedia_com-under_page_titleezslot_824200.png "Hogyan használják a gépi tanulás szakemberei a strukturált előrejelzéseket? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_page_title, ezslot_8,242,0,0])); - Technológia")
Tartalom
K:
Hogyan használják a gépi tanulás szakemberei a strukturált előrejelzéseket?
A:
A gépi tanulás szakemberei sokféle módon használják a strukturált jóslatokat, általában azáltal, hogy valamilyen gépi tanulási technikát alkalmaznak egy adott célra vagy problémára, amely előnyösebb lehet a prediktív elemzés rendezettebb kiindulópontja szempontjából.
A strukturált predikció technikai meghatározása magában foglalja „a strukturált objektumok előrejelzését, nem pedig a skaláris diszkrét vagy valós értékeket”.
Egy másik módszer annak kijelentésére, hogy az egyes változók egyszerű vákuumban történő mérése helyett a strukturált predikciók egy adott struktúra modelljéből készülnek, és ezt használják alapul a tanuláshoz és a predikciók készítéséhez. (Olvassa el, hogyan segíthet az AI a személyiség előrejelzésében?)
A strukturált predikció technikái nagyon változatosak - a bayes-technikáktól kezdve az induktív logikai programozásig, a Markov logikai hálózatokig és a strukturált támogató vektorgépekig vagy a legközelebbi szomszéd algoritmusokig, a gépi tanulás szakembereinek széles eszközkészlete áll rendelkezésére, hogy alkalmazni tudják az adatproblémákat.
Ezekben az ötletekben a legelterjedtebb struktúra használata, amelyre a gépi tanulás alapvetően épül.
A szakértők gyakran adják a természetes nyelvfeldolgozás gondolatát, ahol a beszéd részeit címkézzék fel, hogy ábrázolják egy struktúra elemeit - más példák az optikai karakterfelismerés, ahol a gépi tanulási program a kézírásos szavakat felismeri egy adott bemenet szegmenseinek elemzésével, vagy összetett képfeldolgozás , ahol a számítógépek megtanulják felismerni az objektumokat szegmentált bemenet alapján, például sok „rétegből” álló konvolúciós neurális hálózattal.
A szakértők a lineáris többosztályú osztályozásról, a lineáris kompatibilitási függvényekről és a strukturált előrejelzések előállításának más alapvető módszereiről beszélhetnek. Nagyon általános értelemben a strukturált jóslatok eltérő modellre épülnek, mint a felügyelt gépi tanulás szélesebb területe - visszatérve a természetes nyelvi feldolgozás és a címkézett fonémák vagy szavak strukturált jóslataira, láthatjuk, hogy a A felügyelt gépi tanulás maga a szerkezeti modell felé orientálódik - az értelmes, amelyet megadnak, talán tesztkészletekben és edzőkészletekben.
Ezután, amikor a gépi tanulási programot elengedik a munkájának elvégzéséhez, a szerkezeti modellre épül. Ez a szakértők szerint magyarázatot ad arra, hogy a program miként érti meg a beszéd olyan részeit, mint az ige, melléknév, melléknevek és főnevek, ahelyett, hogy tévesztették őket a beszéd más részeivel, vagy nem tudnák megkülönböztetni, hogyan működnek globálisan . (Olvassa el, hogy az adatai milyen struktúrájúak? A strukturált, nem strukturált és félig strukturált adatok vizsgálata.)
A strukturált előrejelzés területe továbbra is a gépi tanulás kulcsfontosságú része, mivel a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia különféle típusai fejlődnek.