Tartalomjegyzék:
Meghatározás - Mit jelent a strukturált jóslás?
A strukturált predikció egy olyan tudományág, amelyet a gépi tanuláshoz alkalmaznak, amelyben a gépi tanulási technikák előrejelzik a strukturált objektumokat. A strukturált előrejelzés rendszerint felügyelt gépi tanulási programokat használ, címkékkel, amelyek alkalmazhatók az eredmények elérése érdekében.
A Techopedia magyarázza a strukturált jóslatot
Az egyik legegyszerűbb és legegyszerűbb módszer a strukturált előrejelzésről való beszélgetéshez, hogy az edzési problémákat használja az osztályozási feladat megoldására. A NeurIPS által elérhető, a Sasha Rush által 2010 júliusában idézett erőforrás a következőképpen írja le: „az osztályozási vagy regressziós problémák megoldásának kerete, amelyben a kimeneti változók kölcsönösen függnek vagy korlátozottak”.
Pontosabban, ha egy előrejelzést nem lehet megoldani az összes lehetséges érték közvetlen megfigyelésével, a strukturált predikció bemeneteket vesz fel, és ezeket használja az eredmények előrejelzésére.
Alexander Passos, majd a brazil UNICAMP PhD ML hallgatója érdekes meghatározást ad a Quora struktúra-előrejelzésében, amely rendkívül hasznos az ilyen jellegű hasznosság jellemzésekor: „A strukturált predikció a többosztályú osztályozás különleges esete, azaz adott x megjósolni y) ahol:
- Túl sok az y lehetséges értéke (exponenciális vagy végtelen).
- Ezek az értékek azonban nem átlátszatlanok, és szerkezetük megvizsgálása segíthet egy olyan osztályozó kialakításában, amely rövid idő alatt néhány példából megtanul (y-vel kapcsolatban). ”
A strukturált predikció hasznos volt a természetes nyelvfeldolgozásban, a biotudomány kutatásában és más tudományágakban. Például a szekvencia-címkézés és a fák elemzése révén a struktúra-előrejelző program különféle természetes nyelv-feldolgozási célokat érhet el.
Ezt a meghatározást a gépi tanulás összefüggésében írták le
