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 se olisi, että sen sijaan, että mitataan yksinkertaisesti 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 ajatuksissa on yleistä käyttää jotakin taustalla olevaa rakennetta, johon koneoppiminen perustuu luonnostaan.
Asiantuntijat antavat usein ajatuksen luonnollisesta kielenkäsittelystä, jossa puheosat on koodattu edustamaan tekstirakenteen osia. Muita esimerkkejä ovat optinen merkkien tunnistaminen, jolloin koneoppimisohjelma tunnistaa käsin kirjoitetut sanat jäsentämällä tietyn syötteen segmentit tai monimutkaisen kuvan prosessointi, jossa tietokoneet oppivat tunnistamaan objektit segmentoidun syötteen 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 tekstiin, joka toimitetaan ehkä testisarjoissa ja harjoitussarjoissa.
Sitten, kun koneoppimisohjelma päästää irti työstään, se perustuu rakennemalliin. Se, asiantuntijoiden mukaan, selittää jonkin verran siitä, miten 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 yhteydessä . (Lue kuinka rakenteellinen on tietosi? Tutkii jäsenneltyä, jäsentämätöntä ja puolirakennettua tietoa.)
Jäsennellyn ennusteen kenttä on edelleen keskeinen osa koneoppimista erityyppisten koneoppimis- ja tekoälyjen kehittyessä.
