S:
Makine öğrenimi uzmanları yapılandırılmış tahmini nasıl kullanır?
A:Makine öğrenimi uzmanları, öngörülü analiz için daha düzenli bir başlangıç noktasından yararlanabilecek belirli bir hedefe veya soruna tipik olarak bir tür makine öğrenme tekniği uygulayarak yapılandırılmış tahmini çok çeşitli şekillerde kullanırlar.
Yapılandırılmış tahminin teknik tanımı, “skaler ayrık veya gerçek değerlerden ziyade yapılandırılmış nesneleri tahmin etmeyi” içerir.
Bunu söylemenin bir başka yolu da, bir değişkeni bir boşlukta tek tek ölçmek yerine, yapılandırılmış tahminler belirli bir yapının bir modelinden işe yarar ve bunu öğrenme ve tahminler için bir temel olarak kullanmak olacaktır. (AI, Kişilik Tahmininde Nasıl Yardımcı Olabilir?)
Yapılandırılmış tahmin teknikleri çok değişkendir - Bayesci tekniklerden endüktif mantık programlamaya, Markov mantık ağlarına ve yapılandırılmış destek vektör makinelerine veya en yakın komşu algoritmalara kadar, makine öğrenimi uzmanları veri problemlerine uygulamak için ellerinde geniş bir araç setine sahiptir.
Bu fikirlerde yaygın olan şey, makine öğrenimi çalışmasının doğal olarak dayandığı bazı temel yapıların kullanılmasıdır.
Uzmanlar genellikle, konuşma bölümlerinin bir metin yapısının öğelerini temsil etmek üzere etiketlendiği doğal dil işleme fikri verir - diğer örnekler, bir makine öğrenme programının belirli bir girdinin bölümlerini veya karmaşık görüntüyü ayrıştırarak el yazısı kelimeleri tanıdığı optik karakter tanıma içerir. bilgisayarların bölümlere ayrılmış girdilere dayalı olarak nesneleri tanımayı öğrendiği işleme, örneğin birçok "katmandan" oluşan evrişimli sinir ağı.
Uzmanlar, doğrusal çok sınıflı sınıflandırma, doğrusal uyumluluk fonksiyonları ve yapılandırılmış tahminler üretmek için diğer temel teknikler hakkında konuşabilirler. Çok genel anlamda, yapılandırılmış tahminler, denetimli makine öğreniminin daha geniş bir alanından farklı bir model üzerine inşa edilir - doğal dil işleme ve etiketli fonemler veya kelimelerdeki yapılandırılmış tahminler örneğine geri dönmek için, etiketlemenin kullanımının denetimli makine öğrenimi yapısal modelin kendisine yöneliktir - belki de test setlerinde ve eğitim setlerinde sağlanan anlamlı metin.
Daha sonra, makine öğrenme programı işini yapmak için serbest bırakıldığında, yapısal model üzerine kurulur. Uzmanlar, programın, konuşmanın diğer bölümleri için yanlış yapmaktan veya küresel bağlamda nasıl çalıştığını ayırt etmekten ziyade, fiillerin, zarfların, sıfatların ve adların gibi konuşma bölümlerinin nasıl kullanılacağını anladığını söylüyor. . (Verilerinizin Ne Kadar Yapılandırılmış Olduğunu Oku? Yapılandırılmış, Yapılandırılmamış ve Yarı Yapılandırılmış Verileri İnceleme.)
Yapılandırılmış tahmin alanı, çeşitli makine öğrenimi ve yapay zeka geliştikçe makine öğreniminin önemli bir parçası olmaya devam etmektedir.
