Q:
ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องใช้การทำนายเชิงโครงสร้างอย่างไร
A:ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องใช้การทำนายเชิงโครงสร้างในหลาย ๆ วิธีโดยทั่วไปแล้วจะใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องบางอย่างกับเป้าหมายหรือปัญหาเฉพาะที่สามารถได้รับประโยชน์จากจุดเริ่มต้นที่มีคำสั่งเพิ่มเติมสำหรับการวิเคราะห์เชิงทำนาย
คำจำกัดความทางเทคนิคของการทำนายเชิงโครงสร้างเกี่ยวข้องกับ“ การทำนายวัตถุที่มีโครงสร้างมากกว่าค่าสเกลาร์แบบแยกหรือค่าที่แท้จริง”
อีกวิธีหนึ่งที่จะกล่าวได้ว่าแทนที่จะเป็นเพียงการวัดตัวแปรแต่ละตัวในสุญญากาศการคาดการณ์แบบโครงสร้างจะทำงานจากแบบจำลองของโครงสร้างเฉพาะและใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการเรียนรู้และการทำนาย (อ่าน AI ช่วยในการทำนายบุคลิกภาพได้อย่างไร)
เทคนิคสำหรับการคาดการณ์แบบมีโครงสร้างเป็นตัวแปรอย่างกว้างขวาง - จากเทคนิคแบบเบย์ไปจนถึงการเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะ, เครือข่ายลอจิกมาร์คอฟและเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนโครงสร้างหรืออัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
สิ่งที่พบได้ทั่วไปในแนวคิดเหล่านี้คือการใช้โครงสร้างพื้นฐานบางอย่างที่งานการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรถูกก่อตั้งขึ้นโดยกำเนิด
ผู้เชี่ยวชาญมักให้ความคิดเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติซึ่งมีการติดแท็กคำพูดเพื่อแสดงองค์ประกอบของโครงสร้างข้อความ - ตัวอย่างอื่น ๆ ได้แก่ การรู้จำอักขระด้วยแสงซึ่งโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องจดจำคำที่เขียนด้วยลายมือโดยการแยกส่วนของอินพุตที่กำหนด การประมวลผลที่คอมพิวเตอร์เรียนรู้ที่จะรับรู้วัตถุบนพื้นฐานของการแบ่งส่วนการป้อนข้อมูลตัวอย่างเช่นกับเครือข่ายประสาทเทียมที่ประกอบด้วย "เลเยอร์" จำนวนมาก
ผู้เชี่ยวชาญอาจพูดคุยเกี่ยวกับการจัดประเภทมัลติคลาสเชิงเส้นฟังก์ชันความเข้ากันได้เชิงเส้นและเทคนิคพื้นฐานอื่น ๆ สำหรับการสร้างการคาดการณ์แบบมีโครงสร้าง โดยทั่วไปแล้วการคาดการณ์แบบมีโครงสร้างสร้างขึ้นในรูปแบบที่แตกต่างจากการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีการควบคุม - เพื่อกลับไปที่ตัวอย่างของการคาดการณ์เชิงโครงสร้างในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการติดแท็กหน่วยเสียงหรือคำ การเรียนรู้ของเครื่องจักรภายใต้การดูแลนั้นมุ่งเน้นไปที่โมเดลโครงสร้างนั่นคือข้อความที่สื่อความหมายซึ่งอาจมีในชุดทดสอบและชุดฝึกอบรม
จากนั้นเมื่อโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องปล่อยให้ทำงานได้อย่างอิสระมันจะถูกสร้างขึ้นบนโมเดลโครงสร้าง ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่าอธิบายว่าโปรแกรมเข้าใจวิธีการใช้ส่วนของคำพูดเช่นคำกริยาคำวิเศษณ์คำคุณศัพท์และคำนามแทนที่จะเข้าใจผิดว่าเป็นส่วนอื่นของการพูดหรือไม่สามารถแยกแยะว่าพวกเขาทำงานอย่างไรในบริบทของโลก . (อ่านข้อมูลของคุณอย่างมีโครงสร้างอย่างไรตรวจสอบข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้าง)
การทำนายเชิงโครงสร้างยังคงเป็นส่วนสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องเนื่องจากการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ต่าง ๆ พัฒนาขึ้น
