Sisällysluettelo:
Määritelmä - mitä strukturoitu ennuste tarkoittaa?
Strukturoitu ennustaminen on erityinen koneoppimisessa sovellettava oppiaine, jossa koneoppimistekniikat ennustavat jäsenneltyjä esineitä. Tyypillisesti jäsennellyssä ennusteessa käytetään ohjattuja koneoppimisohjelmia, joissa on merkinnät, joita voidaan soveltaa tulosten tuottamiseen.
Techopedia selittää jäsennellyn ennusteen
Yksi yksinkertaisimmista ja helpoimmista tavoista puhua jäsennellystä ennustamisesta on, että se käyttää harjoitusongelmia luokittelutehtävän ratkaisemiseksi. NeurIPS: ltä saatavana oleva resurssi, jonka Sasha Rush julkaisi heinäkuussa 2010, kuvaa sitä seuraavasti: "kehys sellaisten luokittelu- tai regressio-ongelmien ratkaisemiseksi, joissa lähtömuuttujat ovat toisistaan riippuvaisia tai rajoitettuja".
Erityisesti, kun ennustetta ei voida ratkaista tutkimalla kaikkia mahdollisia arvoja, jäsennelty ennuste ottaa syötteitä ja käyttää niitä ennustamaan tuloksia.
Alexander Passos, sitten tohtorikoulutettavan ML-opiskelija UNICAMPissa Brasiliassa, antaa mielenkiintoisen määritelmän rakenteen ennustamisesta Quorassa, joka on erittäin hyödyllinen kuvaamaan tällaista hyödyllisyyttä: ”Strukturoitu ennuste on erityistapaus moniluokkaisesta luokituksesta (ts. ennustaa y) missä:
- Y: lle on aivan liian monta mahdollista arvoa (eksponentiaalinen tai ääretön).
- Nämä arvot eivät kuitenkaan ole läpinäkymättömiä, ja niiden rakenteen tarkastaminen voi auttaa sinua suunnittelemaan luokittelijan, joka oppii muutamasta esimerkistä (suhteessa y: n kardinaalisuuteen) lyhyessä ajassa. "
Strukturoitu ennuste on ollut hyödyllinen luonnollisessa kielenkäsittelyssä, biotieteellisessä tutkimuksessa ja muissa tieteenaloissa. Esimerkiksi sekvenssimerkinnöillä ja jäsentämällä puita rakenteen ennustamisohjelma voi saavuttaa erilaisia luonnollisen kielen käsittelytavoitteita.
Tämä määritelmä on kirjoitettu koneoppimisen yhteydessä
