Kuinka koneoppimisen ammattilaiset käyttävät jäsenneltyä ennustamista? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_page_title, ezslot_8,242,0,0]));

Sisältö

K:

Kuinka koneoppimisen ammattilaiset käyttävät jäsenneltyä ennustamista?

V:

Koneoppimisen ammattilaiset käyttävät jäsenneltyä ennustamista monilla tavoilla, tyypillisesti soveltamalla jonkinlaista koneoppimistekniikkaa tiettyyn tavoitteeseen tai ongelmaan, jolle voi olla hyötyä tilattavan lähtökohdan ennustavalle analyysille.

Strukturoidun ennusteen tekniseen määritelmään sisältyy ”strukturoitujen kohteiden ennustaminen diskreettisten tai todellisten arvojen asteikon sijasta”.

Toinen tapa sanoa, että olisi, että sen sijaan, että mitataan vain yksittäisiä muuttujia tyhjiössä, jäsennellyt ennusteet toimivat tietyn rakenteen mallin perusteella ja käyttävät sitä perustana oppimiseen ja ennusteiden tekemiseen. (Lue kuinka AI voi auttaa persoonallisuuden ennustamisessa?)

Strukturoidun ennustamisen tekniikat ovat laajalti vaihtelevia - Bayesin tekniikoista induktiiviseen logiikkaohjelmointiin, Markovin logiikkaverkkoihin ja jäsenneltyihin tukivektorikoneisiin tai lähimpien naapurialgoritmeihin, koneoppimisen ammattilaisilla on käytettävissään laaja työkalusarja, jota voidaan käyttää tietoongelmiin.

Näissä ideoissa on tavallista käyttää jotakin taustalla olevaa rakennetta, johon koneoppiminen perustuu luonnostaan.

Asiantuntijat antavat usein ajatuksen luonnollisesta kielenkäsittelystä, jossa puheosat on koodattu edustamaan rakenteen osia. Muita esimerkkejä ovat optinen merkkien tunnistaminen, jolloin koneoppimisohjelma tunnistaa käsin kirjoitetut sanat jäsentämällä tietyn syötteen segmentit tai monimutkainen kuvankäsittely , jossa tietokoneet oppivat tunnistamaan objektit segmentoidun sisääntulon perusteella, esimerkiksi konvoluutiohermossa, joka koostuu monista "kerroksista".

Asiantuntijat saattavat puhua lineaarisesta moniluokan luokittelusta, lineaarisista yhteensopivuusfunktioista ja muista perustekniikoista strukturoitujen ennusteiden tuottamiseksi. Hyvin yleisessä mielessä jäsennellyt ennusteet perustuvat erilaiseen malliin kuin laajempi valvotun koneoppimisen ala - palaamalla esimerkkiin jäsennellyistä ennusteista luonnollisen kielen prosessoinnissa ja merkittyjen foneemien tai sanojen kanssa näemme, että merkintöjen käyttö ohjattu koneoppiminen on suunnattu itse rakenteelliseen malliin - tarkoituksenmukaiseen, joka toimitetaan, ehkä testi- ja harjoitussarjoissa.

Sitten, kun koneoppimisohjelma päästää irti työstään, se perustuu rakennemalliin. Se, asiantuntijoiden mukaan, selittää jonkin verran siitä, kuinka ohjelma ymmärtää, kuinka sanan, adverbit, adjektiivit ja substantiivit, kuten sanat, adverbit, substantiivit ja substantiivit, voidaan hyödyntää sen sijaan, että sekoittaisi niitä muihin puheosiin tai ei pystyisi erottamaan miten ne toimivat globaalissa . (Lue kuinka rakenteellinen on tietosi? Tutkii jäsenneltyä, jäsentämätöntä ja puolirakennettua tietoa.)

Jäsennellyn ennusteen kenttä on edelleen keskeinen osa koneoppimista erityyppisten koneoppimis- ja tekoälyjen kehittyessä.