เนื้อหา
- คำจำกัดความ - การทำนายแบบโครงสร้างหมายความว่าอย่างไร
- ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Microsoft Azure และ Microsoft Cloud | ในคู่มือนี้คุณจะได้เรียนรู้ว่าการประมวลผลแบบคลาวด์คืออะไรและ Microsoft Azure สามารถช่วยคุณในการโยกย้ายและดำเนินธุรกิจจากคลาวด์อย่างไร
- Techopedia อธิบายการทำนายแบบมีโครงสร้าง
คำจำกัดความ - การทำนายแบบโครงสร้างหมายความว่าอย่างไร
การทำนายเชิงโครงสร้างเป็นวินัยเฉพาะที่นำไปใช้กับการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องทำนายวัตถุที่มีโครงสร้าง โดยทั่วไปแล้วการคาดการณ์แบบมีโครงสร้างจะใช้โปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลพร้อมป้ายกำกับที่สามารถนำไปใช้เพื่อสร้างผลลัพธ์
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Microsoft Azure และ Microsoft Cloud | ในคู่มือนี้คุณจะได้เรียนรู้ว่าการประมวลผลแบบคลาวด์คืออะไรและ Microsoft Azure สามารถช่วยคุณในการโยกย้ายและดำเนินธุรกิจจากคลาวด์อย่างไร
Techopedia อธิบายการทำนายแบบมีโครงสร้าง
หนึ่งในวิธีที่ง่ายที่สุดและง่ายที่สุดในการพูดคุยเกี่ยวกับการทำนายแบบมีโครงสร้างคือใช้ปัญหาการฝึกอบรมเพื่อแก้ปัญหาการจำแนกประเภท ทรัพยากรที่มีอยู่จาก NeurIPS ซึ่งเสนอโดย Sasha Rush ในเดือนกรกฎาคม 2010 อธิบายว่า:“ กรอบการทำงานสำหรับการแก้ปัญหาการจำแนกหรือการถดถอยซึ่งตัวแปรผลลัพธ์นั้นขึ้นอยู่กับหรือถูก จำกัด ซึ่งกันและกัน”
โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการทำนายไม่สามารถแก้ไขได้โดยการสังเกตโดยตรงของค่าที่เป็นไปได้ทั้งหมดการทำนายแบบโครงสร้างจะรับอินพุตและใช้เพื่อทำนายผลลัพธ์
Alexander Passos จากนั้นเป็นนักศึกษาปริญญาเอก ML ที่ UNICAMP ในบราซิลให้คำจำกัดความที่น่าสนใจเกี่ยวกับการทำนายโครงสร้างใน Quora ซึ่งมีประโยชน์อย่างมากในการจำแนกลักษณะของยูทิลิตี้นี้:“ การทำนายเชิงโครงสร้างเป็นกรณีพิเศษของการจำแนกประเภทหลายชั้น ทำนาย y) โดยที่:
- มีค่าที่เป็นไปได้มากเกินไปสำหรับ y (exponential หรือ infinite)
- อย่างไรก็ตามค่าเหล่านี้ไม่ทึบแสงและการตรวจสอบโครงสร้างของมันสามารถช่วยคุณออกแบบลักษณนามที่เรียนรู้จากตัวอย่างเล็กน้อย (เกี่ยวกับความสำคัญของ y) ในระยะเวลาอันสั้น "
การทำนายเชิงโครงสร้างมีประโยชน์ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติการวิจัยทางชีววิทยาศาสตร์และสาขาอื่น ๆ ตัวอย่างเช่นการใช้การแท็กลำดับและแยกวิเคราะห์ต้นไม้โปรแกรมการทำนายโครงสร้างสามารถบรรลุเป้าหมายการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่หลากหลาย
คำจำกัดความนี้เขียนขึ้นในการเรียนรู้ของเครื่อง