Зміст:
Визначення - Що означає структуроване передбачення?
Структуроване передбачення - це особлива дисципліна, що застосовується до машинного навчання, в якій методи машинного навчання прогнозують структуровані об'єкти. Як правило, структуроване прогнозування використовує керовані програми машинного навчання з мітками, які можуть застосовуватися для отримання результатів.
Техопедія пояснює структуроване передбачення
Один з найпростіших і найпростіших способів говорити про структуроване прогнозування - це те, що він використовує навчальні проблеми для вирішення класифікаційного завдання. Ресурс, доступний NeurIPS, цитований Сашем Рашем у липні 2010 року, описує це як "основу для вирішення проблем класифікації чи регресії, в яких змінні виходу взаємно залежать або обмежуються".
Зокрема, коли прогнозування не може бути вирішено шляхом прямого спостереження за всіма можливими значеннями, структуроване прогнозування приймає дані та використовує їх для прогнозування результатів.
Олександр Пассос, тодішній доктор медичних наук в УНІКАМП в Бразилії, дає цікаве визначення прогнозування структури в Quora, що корисно для характеристики такого роду корисностей: «Структуроване прогнозування - особливий випадок багатокласової класифікації (тобто передбачити у) де:
- Існує надто багато можливих значень для y (експоненціальна або нескінченна).
- Однак ці значення непрозорі, і перевірка їх структури може допомогти вам розробити класифікатор, який вивчається з кількох прикладів (стосовно кардинальності y) за короткий проміжок часу. "
Структуроване передбачення було корисним при обробці природних мов, дослідженнях біологічних наук та інших дисциплінах. Наприклад, використовуючи теги послідовності та розбору дерев, програма прогнозування структури може досягти різних цілей обробки природних мов.
Це визначення було написане в контексті машинного навчання
