मशीन शिक्षण व्यावसायिक संरचित अंदाज कसे वापरतात? इव्हॅल (इझ_राइट_टॅग ([[320,50], टेकोपीडिया_कॉम-अंडर_पृष्ठ_शिर्षक, इझलोट_8,242,0,0])));

सामग्री

• प्रश्नः
• उत्तरः

प्रश्नः

मशीन शिक्षण व्यावसायिक संरचित अंदाज कसे वापरतात?

उत्तरः

मशीन लर्निंग प्रोफेशनल्स रचनात्मक अंदाज संपूर्ण मार्गांनी वापरतात, विशेषत: मशीन लर्निंग टेक्निकचा काही प्रकार एखाद्या विशिष्ट ध्येय किंवा समस्येवर लागू करून, ज्यात भविष्यवाणीच्या विश्लेषणासाठी अधिक सुव्यवस्थित प्रारंभ बिंदूचा फायदा होतो.

संरचित अंदाजाच्या तांत्रिक व्याख्येत "स्केलर स्वतंत्र किंवा वास्तविक मूल्यांपेक्षा संरचित वस्तूंची भविष्यवाणी करणे" समाविष्ट असते.

असे म्हणायचे आणखी एक मार्ग म्हणजे, व्हॅक्यूममध्ये वैयक्तिक रूपे केवळ मोजण्याऐवजी संरचित अंदाज एखाद्या विशिष्ट संरचनेच्या मॉडेलवरून कार्य करतात आणि ते शिकण्यासाठी आणि भविष्यवाणी करण्यासाठी आधार म्हणून वापरतात. (वाचा व्यक्तिमत्त्वाच्या भविष्यवाणीमध्ये एआय कशी मदत करू शकेल?)

संरचित भविष्यवाणीची तंत्रे व्यापकपणे बदलू शकतात - बायसीयन तंत्रापासून ते प्रेरक तर्कशास्त्र प्रोग्रामिंग, मार्कोव्ह लॉजिक नेटवर्क आणि संरचनेत समर्थन वेक्टर मशीन किंवा जवळचे शेजारी अल्गोरिदम पर्यंत, मशीन शिक्षण व्यावसायिकांना डेटा समस्येवर लागू होण्यासाठी त्यांच्या विल्हेवाटात एक विस्तृत टूलसेट आहे.

या कल्पनांमध्ये जे सामान्य आहे ते म्हणजे मशीन लर्निंगचे काम मूळतः स्थापित केले गेले आहे.

तज्ञ बहुतेकदा नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेची कल्पना देतात, जेथे भाषणाच्या भागांना संरचनेच्या घटकांचे प्रतिनिधित्व करण्यासाठी टॅग केले जाते - इतर उदाहरणांमध्ये ऑप्टिकल कॅरेक्टर रिकग्निशन समाविष्ट असते, जिथे मशीन लर्निंग प्रोग्राम दिलेल्या इनपुटच्या भागांचे विश्लेषण करून जटिल प्रतिमा प्रक्रिया हस्तलिखित शब्द ओळखते. , जिथे संगणक विभागलेले इनपुटच्या आधारे ऑब्जेक्ट्स ओळखण्यास शिकतात, उदाहरणार्थ, अनेक "स्तर" असलेल्या कॉन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्कसह.

तज्ञ रेखीय मल्टीक्लास वर्गीकरण, रेषात्मक सुसंगतता कार्ये आणि संरचित अंदाज व्युत्पन्न करण्यासाठी इतर मूलभूत तंत्राबद्दल बोलू शकतात. अगदी सर्वसाधारण अर्थाने, पर्यवेक्षी मशीन शिकण्याच्या विस्तीर्ण क्षेत्रापेक्षा संरचित अंदाज वेगवेगळ्या मॉडेलवर तयार होतात - नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आणि टॅग केलेले फोनमेस किंवा शब्दांमधील संरचित भविष्यवाण्यांच्या उदाहरणाकडे परत जाण्यासाठी आम्ही असे पाहिले की लेबलिंगचा वापर पर्यवेक्षी मशीन शिक्षण हे स्ट्रक्चरल मॉडेलकडेच केंद्रित आहे - अर्थपूर्ण जे पुरवले जाते, कदाचित चाचणी संच आणि प्रशिक्षण सेटमध्ये.

मग, जेव्हा मशीन लर्निंग प्रोग्रामला त्याचे कार्य करण्यास मोकळे सोडले जाते तेव्हा त्याची रचना स्ट्रक्चरल मॉडेलवर आहे. तज्ज्ञांचे म्हणणे असे आहे की भाषणातील इतर भागासाठी चुकीचे बोलण्याऐवजी क्रियापद, क्रियाविशेषण, विशेषण आणि संज्ञा यासारख्या भाषणाच्या काही भागांचा कसा उपयोग कसा करावा हे प्रोग्रामला कसे समजते याविषयी ते सांगतात किंवा ते जागतिक स्तरावर कसे कार्य करतात ते वेगळे करू शकत नाहीत. . (वाचा आपला डेटा किती संरचित आहे? स्ट्रक्चर्ड, अनस्ट्रक्स्टर्ड आणि अर्ध-संरचित डेटाची तपासणी करीत आहे.)

विविध प्रकारचे मशीन लर्निंग आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित होत असताना संरचित भविष्यवाणीचे क्षेत्र हे मशीन शिक्षणाचा मुख्य भाग राहिले आहे.