構造化予測とは何ですか？ -techopediaからの定義

定義-構造化予測とはどういう意味ですか？

構造化予測は、機械学習技術が構造化オブジェクトを予測する機械学習に適用される特定の分野です。 通常、構造化された予測では、結果を生成するために適用できるラベル付きの教師付き機械学習プログラムを使用します。

Techopediaは構造化予測について説明します

構造化予測について話す最も簡単で簡単な方法の1つは、トレーニング問題を使用して分類タスクを解決することです。 2010年7月にSasha Rushが引用したNeurIPSから入手できるリソースは、「出力変数が相互に依存または制約される分類または回帰の問題を解決するためのフレームワーク」と説明しています。

具体的には、すべての可能な値を直接観察しても予測を解決できない場合、構造化予測は入力を受け取り、それらを使用して結果を予測します。

ブラジルのUNICAMPの博士課程のML学生であるAlexander Passosは、Quoraの構造予測の興味深い定義を提供します。この定義は、この種のユーティリティの特性化に非常に役立ちます。 y）を予測します。ここで、

1. y（指数または無限）に可能な値が多すぎます。
2. ただし、これらの値は不透明ではないため、構造を調べることで、短時間で（yのカーディナリティに関連する）いくつかの例から学習する分類器を設計できます。

構造化予測は、自然言語処理、生物科学研究、その他の分野で有用です。 たとえば、シーケンスタギングと解析ツリーを使用して、構造予測プログラムはさまざまな自然言語処理の目標を達成できます。