Kako profesionalci za strojno učenje koriste strukturirano predviđanje? eval (ez_write_tag ([[320,50] techopedia_com-under_page_title, ezslot_8,242,0,0]));

Sadržaj

• P:
• A:

P:

Kako profesionalci za strojno učenje koriste strukturirano predviđanje?

A:

Profesionalci strojnog učenja koriste strukturirano predviđanje na čitavo mnoštvo načina, obično primjenjujući neki oblik tehnike strojnog učenja na određeni cilj ili problem koji može imati koristi od uređenijeg polazišta za prediktivnu analizu.

Tehnička definicija strukturiranog predviđanja uključuje "predviđanje strukturiranih objekata umjesto skalarnih diskretnih ili stvarnih vrijednosti."

Drugi način da to kažemo jest da umjesto jednostavnog mjerenja pojedinih varijabli u vakuumu, strukturirana predviđanja djeluju po uzoru na određenu strukturu i koriste ih kao osnovu za učenje i izradu predviđanja. (Pročitajte kako AI može pomoći u predviđanju ličnosti?)

Tehnike strukturiranog predviđanja široko su promjenjive - od Bayesovih tehnika do induktivnog logičkog programiranja, Markovskih logičkih mreža i strukturiranih vektorskih strojeva za podršku ili algoritama najbližih susjeda, stručnjaci za strojno učenje imaju na raspolaganju širok skup alata za primjenu u problemima s podacima.

Ono što je u tim idejama zajedničko je uporaba neke temeljne strukture na kojoj je svojstven rad strojarskog učenja.

Stručnjaci često daju ideju o obradi prirodnog jezika, gdje su dijelovi govora označeni da predstavljaju elemente strukture - drugi primjeri uključuju optičko prepoznavanje znakova, gdje program strojnog učenja prepoznaje rukopisne riječi raščlanjivanjem segmenata datog unosa ili složene obrade slike. , gdje računala uče prepoznati objekte na temelju segmentiranog ulaza, na primjer, sa zamotanom neuronskom mrežom koja se sastoji od mnogih "slojeva".

Stručnjaci mogu govoriti o linearnoj klasifikaciji više klasa, funkcijama linearne kompatibilnosti i drugim osnovnim tehnikama za generiranje strukturiranih predviđanja. U vrlo općenitom smislu, strukturirana predviđanja grade se na drugačijem modelu od šireg područja nadziranog strojnog učenja - da se vratimo na primjer strukturiranih predviđanja u obradi prirodnog jezika i označenih fonema ili riječi, vidimo da upotreba označavanja za nadzirano strojno učenje orijentirano je na sam strukturni model - na ono značenje koje se isporučuje, možda u testnim setovima i setovima za obuku.

Zatim, kada je program strojnog učenja ostavljen da radi svoj posao, temelji se na strukturalnom modelu. To, kažu stručnjaci, objašnjava dio načina na koji program razumije kako koristiti dijelove govora poput glagola, prislova, pridjeva i imenica, umjesto da ih pogrešaju za druge dijelove govora ili ne mogu razlikovati kako djeluju u globalnom smislu. , (Pročitajte kako su strukturirani vaši podaci? Ispitivanje strukturiranih, nestrukturiranih i polustrukturiranih podataka.)

Polje strukturiranog predviđanja i dalje je ključni dio strojnog učenja s razvojem različitih vrsta strojnog učenja i umjetne inteligencije.