Innholdsfortegnelse:
Definisjon - Hva betyr strukturert prediksjon?
Strukturert prediksjon er en spesiell disiplin som brukes til maskinlæring der maskinlæringsteknikker forutsier strukturerte objekter. Vanligvis bruker den strukturerte prediksjonen overvåkte maskinlæringsprogrammer med etiketter som kan gjelde for å gi resultater.
Techopedia forklarer Structured Prediction
En av de enkleste og enkleste måtene å snakke om strukturert prediksjon er at den bruker treningsproblemer for å løse en klassifiseringsoppgave. En ressurs tilgjengelig fra NeurIPS sitert av Sasha Rush i juli 2010, beskriver den som: "et rammeverk for å løse problemer med klassifisering eller regresjon der utgangsvariablene er gjensidig avhengige eller begrenset."
Når en prediksjon ikke kan løses ved direkte observasjon av alle mulige verdier, tar den strukturerte prediksjonen innspill og bruker dem til å forutsi resultatene.
Alexander Passos, den gang ph.d.-student ved UNICAMP i Brasil, gir en interessant definisjon av strukturforutsigelse i Quora som er rikelig nyttig når det gjelder å karakterisere denne typen verktøy: “Strukturert prediksjon er et spesielt tilfelle av klasseklassifisering (det vil si gitt x forutsi y) hvor:
- Det er altfor mange mulige verdier for y (eksponentiell eller uendelig).
- Imidlertid er disse verdiene ikke ugjennomsiktige, og å inspisere strukturen deres kan hjelpe deg å designe en klassifiserer som lærer av få eksempler (i forhold til kardinaliteten til y) på kort tid. "
Strukturert prediksjon har vært nyttig i naturlig språkprosessering, biovitenskapelig forskning og andre fagområder. For eksempel ved å bruke sekvensmerking og analysere trær, kan et strukturforutsigelsesprogram oppnå forskjellige naturlige språkprosesseringsmål.
Denne definisjonen ble skrevet i sammenheng med Machine Learning
