मशीन सीखने वाले पेशेवर संरचित भविष्यवाणी का उपयोग कैसे करते हैं? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_page_title, ezslot_8,242,0,0]));

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प्रश्न:

मशीन सीखने वाले पेशेवर संरचित भविष्यवाणी का उपयोग कैसे करते हैं?

ए:

मशीन लर्निंग पेशेवर कई तरीकों से संरचित भविष्यवाणी का उपयोग करते हैं, आम तौर पर किसी विशेष लक्ष्य या समस्या के लिए मशीन लर्निंग तकनीक के कुछ रूप को लागू करके जो कि भविष्यवाणियों के विश्लेषण के लिए एक अधिक ऑर्डर किए गए शुरुआती बिंदु से लाभ उठा सकते हैं।

संरचित भविष्यवाणी की एक तकनीकी परिभाषा में "स्केलर असतत या वास्तविक मूल्यों के बजाय संरचित वस्तुओं की भविष्यवाणी करना शामिल है।"

यह कहने का एक और तरीका यह होगा कि किसी वैक्युम में अलग-अलग वेरिएबल्स को मापने के बजाय, संरचित भविष्यवाणियां किसी विशेष संरचना के मॉडल से काम करती हैं, और इसका उपयोग सीखने और पूर्वानुमान बनाने के लिए एक आधार के रूप में करते हैं। (पढ़ें कैसे एआई पर्सनैलिटी की भविष्यवाणी में मदद कर सकता है?)

संरचित भविष्यवाणी के लिए तकनीकें व्यापक रूप से परिवर्तनशील हैं - बायेसियन तकनीकों से प्रेरक तर्क प्रोग्रामिंग, मार्कोव तर्क नेटवर्क और संरचित समर्थन वेक्टर मशीनें या निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम, मशीन लर्निंग पेशेवरों के पास डेटा समस्याओं पर लागू करने के लिए उनके निपटान में एक व्यापक टूलसेट है।

इन विचारों में व्हाट्सएप सामान्य कुछ अंतर्निहित संरचना का उपयोग है जो मशीन सीखने का काम स्वाभाविक रूप से स्थापित होता है।

विशेषज्ञ अक्सर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का विचार देते हैं, जहां भाषण के कुछ हिस्सों को एक संरचना के तत्वों का प्रतिनिधित्व करने के लिए टैग किया जाता है - अन्य उदाहरणों में ऑप्टिकल चरित्र मान्यता शामिल है, जहां एक मशीन सीखने का कार्यक्रम किसी दिए गए इनपुट के पार्सिंग खंडों, या जटिल छवि प्रसंस्करण द्वारा हस्तलिखित शब्दों को पहचानता है। , जहां कंप्यूटर खंडित इनपुट के आधार पर वस्तुओं को पहचानना सीखते हैं, उदाहरण के लिए, दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के साथ कई "परतें" शामिल हैं।

विशेषज्ञ संरचित भविष्यवाणियों के निर्माण के लिए लीनियर मल्टीकल वर्गीकरण, लीनियर कम्पैटिबिलिटी फ़ंक्शंस और अन्य आधार तकनीकों के बारे में बात कर सकते हैं। बहुत ही सामान्य अर्थों में, संरचित मशीन लर्निंग के व्यापक क्षेत्र की तुलना में एक अलग मॉडल पर संरचित भविष्यवाणियों का निर्माण होता है - प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और संरचित ध्वनियों या शब्दों में संरचित भविष्यवाणियों के उदाहरण पर वापस जाने के लिए, हम देखते हैं कि लेबलिंग का उपयोग पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग स्वयं संरचनात्मक मॉडल की ओर उन्मुख है - जो सार्थक आपूर्ति की जाती है, शायद परीक्षण सेट और प्रशिक्षण सेट में।

फिर, जब मशीन सीखने के कार्यक्रम को अपना काम करने के लिए ढीला कर दिया जाता है, तो इसकी स्थापना संरचनात्मक मॉडल पर की जाती है। विशेषज्ञों का कहना है कि, कुछ लोग बताते हैं कि कार्यक्रम कैसे समझता है कि भाषण के कुछ हिस्सों, क्रियाविशेषणों, विशेषणों और संज्ञाओं का उपयोग कैसे किया जाता है, बजाय भाषण के अन्य भागों के लिए उन्हें गलत करने के, या यह समझने में सक्षम नहीं है कि वे एक वैश्विक सम्मेलन में कैसे काम करते हैं। । (पढ़ें आपका डेटा कैसे संरचित है? संरचित, असंरचित और अर्ध-संरचित डेटा की जांच करना।)

विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के रूप में संरचित भविष्यवाणी का क्षेत्र मशीन सीखने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बना हुआ है।