Kuidas kasutavad masinõppe spetsialistid struktureeritud ennustust? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_page_title, ezslot_8,242,0,0]));

Sisu

• K:
• A:

K:

Kuidas kasutavad masinõppe spetsialistid struktureeritud ennustust?

A:

Masinõppe spetsialistid kasutavad struktureeritud ennustust väga paljudel viisidel, rakendades tavaliselt teatud eesmärgi või probleemi jaoks mingisuguseid masinõppe tehnikaid, mille jaoks saab kasu ennustatava analüüsi täpsemast lähtepunktist.

Struktureeritud ennustamise tehniline määratlus hõlmab „struktureeritud objektide ennustamist, mitte skalaarse diskreetse või reaalse väärtuse olemasolu”.

Teine võimalus seda öelda oleks see, et üksikute muutujate vaakumis mõõtmise asemel töötavad struktureeritud ennustused kindla struktuuri mudeli järgi ja kasutavad seda õppimise ja ennustuste tegemise alusena. (Lugege, kuidas saab AI aidata isiksuse ennustamisel?)

Struktureeritud ennustamise tehnikad on väga erinevad - alates Bayesi tehnikast kuni induktiivse loogilise programmeerimiseni, Markovi loogikavõrkude ja struktureeritud tugivektorimasinate või lähimate naabrite algoritmideni, on masinõppe spetsialistide käsutuses lai tööriistakomplekt andmeprobleemide lahendamiseks.

Nendes ideedes on tavaline kasutada mõnda alusstruktuuri, mille loomine masinõppel põhineb.

Eksperdid annavad sageli idee loomulikust keeletöötlusest, kus kõne osad on sildistatud struktuuri elementide tähistamiseks - teiste näidete hulka kuulub optiline tähemärgituvastus, kus masinõppeprogramm tuvastab käsitsi kirjutatud sõnad konkreetse sisendi segmentide sõelumisega või keeruka pilditöötluse. , kus arvutid õpivad objekte ära tundma segmenteeritud sisendi alusel, näiteks koos paljudest kihtidest koosneva konvolutsioonilise närvivõrguga.

Eksperdid võivad rääkida lineaarsest mitme klassi klassifikatsioonist, lineaarse ühilduvuse funktsioonidest ja muudest alusmeetoditest struktureeritud ennustuste genereerimiseks. Üldises mõttes tuginevad struktureeritud ennustused teistsugusele mudelile kui laiem kontrollitud masinõppimise väli - naastes loomuliku keele töötlemise struktureeritud ennustuste ja märgistatud foneemide või sõnade näite juurde, näeme, et märgistuse kasutamine juhendatud masinõpe on orienteeritud struktuurimudelile endale - sisulisele, mida pakutakse ehk testikomplektides ja treeningkomplektides.

Siis, kui masinõppeprogrammil lastakse oma tööd teha, põhineb see struktuurimudelil. Ekspertide sõnul selgitab see osa sellest, kuidas programm mõistab, kuidas kasutada kõneosasid, näiteks tegusõnu, määrsõnu, omadussõnu ja nimisõnu, selle asemel, et neid teiste kõneosadega segi ajada või ei osata eristada, kuidas need globaalses kontekstis töötavad . (Lugege, kui struktureeritud on teie andmed? Struktureeritud, struktureerimata ja poolstruktureeritud andmete uurimine.)

Struktureeritud ennustamise valdkond jääb masinõppe põhiosaks, kuna arenevad erinevat tüüpi masinõpe ja tehisintellekt.