Makine öğrenen profesyoneller nasıl yapılandırılmış tahmin kullanıyor? Eval (ez_write_tag ([[320,50] techopedia_com-under_page_title, ezslot_8,242,0,0]));

İçerik

S:

Makine öğrenen profesyoneller nasıl yapılandırılmış tahmin kullanıyor?

A:

Makine öğrenim uzmanları, yapısal tahminleri çok çeşitli şekillerde kullanırlar; tipik olarak, bir takım makine öğrenme tekniğini, tahmine dayalı analiz için daha düzenli bir başlangıç noktasından faydalanabilecek belirli bir hedefe veya soruna uygulayarak kullanırlar.

Yapılandırılmış tahminin teknik olarak tanımlanması “skaler kesikli veya gerçek değerlerden ziyade yapılandırılmış nesnelerin öngörülmesi” dir.

Bunu söylemenin bir başka yolu, tek tek değişkenleri bir vakumda basitçe ölçmek yerine, yapılandırılmış tahminlerin belirli bir yapı modelinden işe yaraması ve bunu öğrenme ve tahminlerde bulunma temeli olarak kullanmasıdır. (AI, Kişilik Tahmininde Nasıl Yardımcı Olabilir?)

Yapılandırılmış tahmin için teknikler oldukça değişkendir - Bayesyen tekniklerden endüktif mantık programlamaya, Markov mantık ağlarına ve yapısal destek vektör makinelerine veya en yakın komşu algoritmalarına kadar, makine öğrenen profesyoneller veri problemlerine uygulamak için ellerinde geniş bir araç setine sahiptir.

Bu fikirlerde ortak olan, makine öğrenmesi çalışmasının doğasında kurulu olduğu bazı temel yapıların kullanılmasıdır.

Uzmanlar genellikle konuşma bölümlerinin bir yapının elemanlarını temsil etmek için etiketlendiği doğal dil işleme fikrini verir - diğer örnekler, bir makine öğrenim programının belirli bir girişin bölümlerini ayrıştırarak el yazısı kelimeleri tanıdığı veya karmaşık görüntü işlemeyi içeren optik karakter tanıma içerir. bilgisayarların bölümlenmiş girdilere dayalı nesneleri tanımayı öğrendiği, örneğin birçok “katmandan” oluşan evrişimli sinir ağı ile.

Uzmanlar, lineer çoklu sınıf sınıflandırması, lineer uyumluluk fonksiyonları ve yapısal tahminler oluşturmak için diğer temel teknikler hakkında konuşabilirler. Çok genel anlamda, yapılandırılmış tahminler, denetlenen makine öğreniminin daha geniş bir alanından farklı bir model üzerine kuruludur - doğal dil işlemede ve etiketli fonemlerde veya kelimelerde yapılan yapısal tahminler örneğine geri dönmek için, denetimli makine öğrenmesi, yapısal modelin kendisine yöneliktir - belki de test kümelerinde ve eğitim kümelerinde sağlanan anlamdır.

Daha sonra, makine öğrenme programı işini yapması için serbest bırakıldığında, yapısal model üzerine kuruludur. Uzmanlara göre, programın bazı konuşma bölümlerini nasıl kullanacağını, konuşmanın diğer bölümleriyle karıştırmaktan ya da küresel bir toplulukta nasıl çalıştıklarını ayırt edememek yerine, programın fiil, zarf, sıfat ve isim gibi konuşma bölümlerini nasıl kullanacağını anlayabildiğini açıklıyor. . (Verileriniz Ne Kadar Yapılandırılmıştır? Yapısal, Yapılandırılmamış ve Yarı Yapısal Verilerin İncelenmesi.)

Yapılandırılmış tahmin alanı, çeşitli makine öğrenmesi ve yapay zeka türleri geliştikçe, makine öğrenmesinin kilit bir parçası olmaya devam etmektedir.