| dbo:abstract
|
- Structured prediction or structured (output) learning is an umbrella term for supervised machine learning techniques that involves predicting structured objects, rather than scalar discrete or real values. Similar to commonly used supervised learning techniques, structured prediction models are typically trained by means of observed data in which the true prediction value is used to adjust model parameters. Due to the complexity of the model and the interrelations of predicted variables the process of prediction using a trained model and of training itself is often computationally infeasible and approximate inference and learning methods are used. (en)
- Структурное прогнозирование, или структурное обучение — собирательный термин для техник машинного обучения с учителем, вовлекающих предвидение структурных объектов, а не скалярных дискретных или вещественных значений. Аналогично широко используемым техникам обучения с учителем, модели структурного прогнозирования обучаются с помощью наблюдаемых данных, где истинное предсказанное значение используется для пересмотра параметров модели. Из-за возможной сложности модели и взаимосвязи предсказанных переменных, процесс предсказания, с использованием обучения модели, часто вычислительно невыполним, вследствие этого, используются . (ru)
- Структурове передбачування, структурове навчання або навчання структурованого ви́ходу (англ. structured prediction, structured (output) learning) — це узагальнювальний термін для методик керованого машинного навчання, які включають передбачування структурованих об'єктів, а не скалярних дискретних або дійснозначних значень. Наприклад, задачу переведення речення природною мовою до синтаксичного представлення, такого як дерево розбору, можливо розглядати як структурового передбачування, в якій область значень структурового виходу є множиною всіх можливих синтаксичних дерев. Великий клас структурових передбачувальних моделей утворюють імовірнісні графові моделі. Зокрема, для розв'язування задач структурового передбачування в широкому спектрі застосувань, включно з біоінформатикою, обробкою природної мови, розпізнаванням мовлення та комп'ютерним баченням, популярним є застосування баєсових мереж та . До інших алгоритмів та моделей для структурового передбачування належать , , , та . Подібно до широко застосовуваних методик керованого навчання, моделі структурового передбачування зазвичай тренують за допомогою спостережених даних, в яких істинне значення передбачення використовують для налаштовування параметрів моделі. Через складність моделі та взаємопов'язаність передбачуваних змінних, процес передбачування із застосуванням натренованої моделі, та власне тренування, часто є обчислювально нездійсненним, і застосовують методи та навчання. (uk)
|
| rdfs:comment
|
- Structured prediction or structured (output) learning is an umbrella term for supervised machine learning techniques that involves predicting structured objects, rather than scalar discrete or real values. (en)
- Структурове передбачування, структурове навчання або навчання структурованого ви́ходу (англ. structured prediction, structured (output) learning) — це узагальнювальний термін для методик керованого машинного навчання, які включають передбачування структурованих об'єктів, а не скалярних дискретних або дійснозначних значень. Наприклад, задачу переведення речення природною мовою до синтаксичного представлення, такого як дерево розбору, можливо розглядати як структурового передбачування, в якій область значень структурового виходу є множиною всіх можливих синтаксичних дерев. (uk)
- Структурное прогнозирование, или структурное обучение — собирательный термин для техник машинного обучения с учителем, вовлекающих предвидение структурных объектов, а не скалярных дискретных или вещественных значений. (ru)
|
