![كيف يستخدم محترفي التعلم الآلي التنبؤ المنظم؟ وحدة التقييم (ez_write_tag ([[320،50]، techopedia_com-under_page_title، ezslot_8،242،0،0]))؛ - تقنية](https://a.continuousdev.com/technology/how-do-machine-learning-professionals-use-structured-prediction-evalez_write_tag32050techopedia_com-under_page_titleezslot_824200.png "كيف يستخدم محترفي التعلم الآلي التنبؤ المنظم؟ وحدة التقييم (ez_write_tag ([[320،50]، techopedia_com-under_page_title، ezslot_8،242،0،0]))؛ - تقنية")
المحتوى
Q:
كيف يستخدم محترفي التعلم الآلي التنبؤ المنظم؟
أ:
يستخدم محترفي التعلم الآلي تنبؤًا منظمًا بعدة طرق ، عادةً عن طريق تطبيق بعض أشكال تقنية التعلم الآلي على هدف أو مشكلة معينة يمكن أن تستفيد من نقطة بداية أكثر ترتيبًا لإجراء التحليل التنبئي.
يتضمن التعريف الفني للتنبؤ المنظم "التنبؤ بالكائنات المنظمة بدلاً من القيم المنفصلة أو القيم الحقيقية."
هناك طريقة أخرى لقول ذلك أنه بدلاً من مجرد قياس المتغيرات الفردية في الفراغ ، تعمل التنبؤات المهيكلة من نموذج لهيكل معين ، واستخدام ذلك كأساس للتعلم ووضع التنبؤات. (اقرأ كيف يمكن لمنظمة العفو الدولية أن تساعد في التنبؤ بالشخصية؟)
تقنيات التنبؤ المنظم متباينة على نطاق واسع - من التقنيات البايزية إلى البرمجة المنطقية الاستقرائية ، وشبكات منطق ماركوف وآلات ناقلات الدعم المهيكلة أو أقرب خوارزميات الجوار ، لدى محترفي التعلم الآلي مجموعة أدوات واسعة تحت تصرفهم لتطبيقها على مشاكل البيانات.
ما هو شائع في هذه الأفكار هو استخدام بعض الهياكل الأساسية التي يقوم عليها عمل التعلم الآلي بطبيعتها.
غالبًا ما يقدم الخبراء فكرة معالجة اللغة الطبيعية ، حيث يتم وضع علامة على أجزاء من الكلام لتمثيل عناصر الهيكل - وتشمل الأمثلة الأخرى التعرف البصري على الأحرف ، حيث يتعرف برنامج التعلم الآلي على الكلمات المكتوبة بخط اليد من خلال تحليل أجزاء من إدخال معين ، أو معالجة الصور المعقدة ، حيث تتعلم أجهزة الكمبيوتر التعرف على الكائنات استنادًا إلى الإدخال المقسم ، على سبيل المثال ، مع الشبكة العصبية التلافيفية التي تتألف من العديد من "الطبقات".
قد يتحدث الخبراء عن التصنيف متعدد الخطوط الخطية ، وظائف التوافق الخطي وغيرها من التقنيات الأساسية لتوليد تنبؤات منظمة. بمعنى عام جدًا ، تستند التنبؤات المهيكلة إلى نموذج مختلف عن الحقل الأوسع للتعلم الآلي الخاضع للإشراف - للعودة إلى مثال التنبؤات المهيكلة في معالجة اللغة الطبيعية والأصوات الصوتية أو الكلمات المعلمة ، نرى أن استخدام التصنيف لـ يتم توجيه التعلم الآلي تحت الإشراف نحو النموذج الهيكلي نفسه - المعنى الذي يتم توفيره ، ربما في مجموعات الاختبار ومجموعات التدريب.
ثم ، عندما يُفقد برنامج التعلم الآلي من أداء عمله ، يقوم على النموذج الهيكلي. يقول الخبراء أن هذا يشرح بعضًا من كيفية فهم البرنامج لكيفية استخدام أجزاء من الكلام مثل الأفعال والأفعال والصفات والأسماء ، بدلاً من فهمها في أجزاء أخرى من الكلام أو عدم القدرة على التمييز بين كيفية عملها في سياق عالمي. . (اقرأ كيف يتم هيكلة البيانات الخاصة بك؟ فحص البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه الهيكلية.)
يظل مجال التنبؤ المنظم جزءًا أساسيًا من التعلم الآلي حيث تتطور أنواع مختلفة من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.