Sadržaj:
Definicija - Što znači strukturirano predviđanje?
Strukturirano predviđanje posebna je disciplina primijenjena na strojno učenje u kojoj tehnike strojnog učenja predviđaju strukturirane objekte. Strukturirano predviđanje obično koristi nadzirane programe strojnog učenja s naljepnicama koje se mogu primijeniti za postizanje rezultata.
Tehopedija objašnjava strukturirano predviđanje
Jedan od najjednostavnijih i najjednostavnijih načina za razgovor o strukturiranom predviđanju jest korištenje problema s treningom za rješavanje klasifikacijskog zadatka. Resurs dostupan od NeurIPS-a koji je Sasha Rush citirao u srpnju 2010. godine opisuje ga kao "okvir za rješavanje problema klasifikacije ili regresije u kojem su izlazne varijable međusobno ovisne ili ograničene."
Naime, kad se predviđanje ne može riješiti izravnim promatranjem svih mogućih vrijednosti, strukturirano predviđanje uzima unose i koristi ih za predviđanje rezultata.
Alexander Passos, tada doktorski doktor ML-a na UNICAMP-u u Brazilu, daje zanimljivu definiciju predviđanja strukture u Quori koja je korisno za karakterizaciju ove vrste uslužnog programa: „Strukturirano predviđanje poseban je slučaj klasifikacije više klasa (tj. S obzirom na x predvidjeti y) gdje:
- Y su previsoke moguće vrijednosti (eksponencijalna ili beskonačna).
- Međutim, ove vrijednosti nisu neprozirne, a uvidom u njihovu strukturu može vam pomoći u dizajniranju klasifikatora koji će se naučiti iz nekoliko primjera (u odnosu na kardinalnost y) za kratko vrijeme. "
Strukturirano predviđanje bilo je korisno u obradi prirodnog jezika, istraživanju bioznanosti i drugim disciplinama. Na primjer, pomoću označavanja sekvenci i raščlanjivanja stabala, program predviđanja strukture može postići različite ciljeve obrade prirodnog jezika.
Ova je definicija napisana u kontekstu Strojnog učenja
