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Définition - Que signifie la prévision structurée?
La prédiction structurée est une discipline particulière appliquée à l'apprentissage automatique dans laquelle les techniques d'apprentissage automatique prédisent des objets structurés. En règle générale, la prédiction structurée utilise des programmes d'apprentissage automatique supervisé avec des étiquettes qui peuvent s'appliquer afin de produire des résultats.
Techopedia explique la prédiction structurée
L'une des façons les plus simples et les plus faciles de parler de la prédiction structurée est qu'elle utilise des problèmes de formation pour résoudre une tâche de classification. Une ressource disponible auprès de NeurIPS citée par Sasha Rush en juillet 2010 le décrit comme: «un cadre pour résoudre les problèmes de classification ou de régression dans lequel les variables de sortie sont mutuellement dépendantes ou contraintes».
Plus précisément, lorsqu'une prédiction ne peut pas être résolue par l'observation directe de toutes les valeurs possibles, la prédiction structurée prend des entrées et les utilise pour prédire les résultats.
Alexander Passos, alors doctorant en ML à l'UNICAMP au Brésil, donne une définition intéressante de la prédiction de structure à Quora qui est très utile pour caractériser ce type d'utilité: «La prédiction structurée est un cas particulier de classification multi-classes (c'est-à-dire, étant donné x prédire y) où:
- Il y a beaucoup trop de valeurs possibles pour y (exponentielle ou infinie).
- Cependant, ces valeurs ne sont pas opaques, et inspecter leur structure peut vous aider à concevoir un classificateur qui apprend de quelques exemples (par rapport à la cardinalité de y) en peu de temps. »
La prédiction structurée a été utile dans le traitement du langage naturel, la recherche en bioscience et d'autres disciplines. Par exemple, en utilisant le balisage de séquence et les arbres d'analyse, un programme de prédiction de structure peut atteindre divers objectifs de traitement du langage naturel.
Cette définition a été écrite dans le contexte du Machine Learning
