Q:
Bagaimanakah profesional pembelajaran mesin menggunakan ramalan berstruktur?
A:Profesional pembelajaran mesin menggunakan ramalan berstruktur dalam pelbagai cara, biasanya dengan menggunakan beberapa bentuk teknik pembelajaran mesin untuk matlamat tertentu atau masalah yang boleh mendapat manfaat dari titik permulaan yang lebih diperintahkan untuk analisis ramalan.
Takrif teknikal ramalan berstruktur melibatkan "meramalkan objek berstruktur dan bukannya nilai diskrit atau nilai sebenar."
Satu lagi cara untuk mengatakan bahawa bukannya hanya mengukur pembolehubah individu dalam vakum, ramalan berstruktur bekerja dari model struktur tertentu, dan menggunakannya sebagai asas untuk pembelajaran dan membuat ramalan. (Baca Bagaimana Bantuan AI dalam Prediksi Pribadi?)
Teknik untuk ramalan berstruktur berubah secara meluas - dari teknik Bayesian ke pengaturcaraan logik induktif, rangkaian logik Markov dan mesin vektor sokongan berstruktur atau algoritma jiran terdekat, profesional pembelajaran mesin mempunyai toolset yang luas untuk melupuskannya untuk masalah data.
Apa yang lazim dalam idea-idea ini adalah penggunaan beberapa struktur asas bahawa kerja pembelajaran mesin berasaskan secara semula jadi.
Pakar sering memberi idea pemprosesan bahasa semulajadi, di mana bahagian ucapan ditandakan untuk mewakili elemen struktur teks - contoh lain termasuk pengiktirafan aksara optik, di mana program pembelajaran mesin mengiktiraf perkataan tulisan tangan dengan mengasingkan segmen input yang diberikan, atau imej kompleks pemprosesan, di mana komputer belajar mengiktiraf objek berdasarkan masukan yang disegmentasi, contohnya, dengan rangkaian neural convolutional terdiri daripada banyak "lapisan."
Pakar mungkin bercakap mengenai pengelasan multiclass linear, fungsi keserasian linier dan teknik asas lain untuk menjana ramalan berstruktur. Dalam erti kata yang sangat umum, ramalan berstruktur membina model yang berbeza daripada bidang pembelajaran mesin yang diselia yang lebih luas - untuk kembali kepada contoh ramalan berstruktur dalam pemprosesan bahasa semula jadi dan tagged phonemes atau kata-kata, kita melihat bahawa penggunaan pelabelan untuk pembelajaran mesin yang diawasi berorientasikan kepada model struktur itu sendiri - teks yang bermakna yang dibekalkan, mungkin dalam set ujian dan set latihan.
Kemudian, apabila program pembelajaran mesin dilepaskan untuk melakukan kerja, ia diasaskan pada model struktur. Itu, kata pakar, menerangkan beberapa cara bagaimana program itu memahami cara menggunakan bahagian-bahagian ucapan seperti kata kerja, peribahasa, kata sifat dan kata benda, daripada mengeja mereka untuk bahagian ucapan lain, atau tidak dapat membezakan bagaimana mereka bekerja dalam konteks global . (Baca Bagaimana Berstruktur Adakah Data Anda? Menguji Data Terstruktur, Tidak Terstruktur dan Semi-Struktur.)
Bidang ramalan berstruktur kekal sebagai bahagian penting dalam pembelajaran mesin kerana pelbagai jenis pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan berevolusi.
