ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องใช้การทำนายเชิงโครงสร้างอย่างไร EVAL (ez_write_tag ([[320,50] techopedia_com-under_page_title, ezslot_8,242,0,0]));

เนื้อหา

• Q:
• A:

Q:

ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องใช้การทำนายเชิงโครงสร้างอย่างไร

A:

ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องใช้การทำนายเชิงโครงสร้างในหลากหลายวิธีโดยทั่วไปแล้วโดยการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องบางอย่างกับเป้าหมายหรือปัญหาที่เฉพาะเจาะจงซึ่งสามารถได้รับประโยชน์จากจุดเริ่มต้นที่สั่งได้มากขึ้นสำหรับการวิเคราะห์เชิงทำนาย

คำจำกัดความทางเทคนิคของการทำนายเชิงโครงสร้างเกี่ยวข้องกับ“ การทำนายวัตถุที่มีโครงสร้างมากกว่าค่าสเกลาร์แบบแยกหรือค่าที่แท้จริง”

อีกวิธีหนึ่งที่จะกล่าวได้ว่าแทนที่จะเป็นเพียงการวัดตัวแปรแต่ละตัวในสุญญากาศการคาดการณ์ที่มีโครงสร้างจะทำงานจากแบบจำลองของโครงสร้างเฉพาะและใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการเรียนรู้และการทำนาย (อ่าน AI ช่วยในการทำนายบุคลิกภาพได้อย่างไร)

เทคนิคสำหรับการคาดการณ์แบบมีโครงสร้างเป็นตัวแปรอย่างกว้างขวาง - จากเทคนิคแบบเบย์ไปจนถึงการเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะ, เครือข่ายลอจิกมาร์คอฟและเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนโครงสร้างหรืออัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้เครื่องมีชุดเครื่องมือกว้าง ๆ

สิ่งที่พบได้ทั่วไปในแนวคิดเหล่านี้คือการใช้โครงสร้างพื้นฐานบางอย่างที่การเรียนรู้ของเครื่องทำงานโดยมีพื้นฐานมาจากเนื้อแท้

ผู้เชี่ยวชาญมักให้ความคิดเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติซึ่งมีการติดแท็กคำพูดเพื่อแสดงองค์ประกอบของโครงสร้าง - ตัวอย่างอื่น ๆ ได้แก่ การรู้จำอักขระด้วยแสงซึ่งโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องจดจำคำที่เขียนด้วยลายมือโดยการแยกส่วนของอินพุตที่กำหนด ตัวอย่างเช่นที่คอมพิวเตอร์เรียนรู้ที่จะจดจำวัตถุตามอินพุตที่แบ่งกลุ่มด้วยเครือข่ายประสาทเทียมที่ประกอบด้วย "เลเยอร์" จำนวนมาก

ผู้เชี่ยวชาญอาจพูดคุยเกี่ยวกับการจัดประเภทมัลติคลาสเชิงเส้นฟังก์ชันความเข้ากันได้เชิงเส้นและเทคนิคพื้นฐานอื่น ๆ สำหรับการสร้างการคาดการณ์แบบมีโครงสร้าง โดยทั่วไปแล้วการคาดการณ์แบบมีโครงสร้างสร้างขึ้นในรูปแบบที่แตกต่างจากการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีการควบคุม - เพื่อกลับไปที่ตัวอย่างของการคาดการณ์เชิงโครงสร้างในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการติดแท็กหน่วยเสียงหรือคำ การเรียนรู้ของเครื่องจักรภายใต้การดูแลนั้นมุ่งเน้นไปที่โมเดลโครงสร้างนั่นคือความหมายที่ให้มาอาจจะเป็นในชุดทดสอบและชุดฝึกอบรม

จากนั้นเมื่อโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องถูกปล่อยให้หลวมเพื่อที่จะทำงานมันก่อตั้งขึ้นในรูปแบบโครงสร้าง ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่าอธิบายว่าโปรแกรมเข้าใจวิธีการใช้ส่วนของคำพูดเช่นคำกริยาคำวิเศษณ์คำคุณศัพท์และคำนามแทนที่จะเข้าใจผิดว่าเป็นส่วนอื่น ๆ ของการพูดหรือไม่สามารถแยกแยะว่าพวกเขาทำงานอย่างไรในการประชุมระดับโลก . (อ่านข้อมูลของคุณอย่างมีโครงสร้างอย่างไรตรวจสอบข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้าง)

การทำนายเชิงโครงสร้างยังคงเป็นส่วนสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องเนื่องจากการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ต่าง ๆ พัฒนาขึ้น