![مشین سیکھنے کے پیشہ ور افراد سنجیدہ پیش گوئی کو کس طرح استعمال کرتے ہیں؟ eval (ez_write_tag ([[320،50]، techopedia_com-under_page_title، ezslot_8،242،0،0])))؛ - ٹیکنالوجی](https://a.continuousdev.com/technology/how-do-machine-learning-professionals-use-structured-prediction-evalez_write_tag32050techopedia_com-under_page_titleezslot_824200.png "مشین سیکھنے کے پیشہ ور افراد سنجیدہ پیش گوئی کو کس طرح استعمال کرتے ہیں؟ eval (ez_write_tag ([[320،50]، techopedia_com-under_page_title، ezslot_8،242،0،0])))؛ - ٹیکنالوجی")
مواد
سوال:
مشین سیکھنے کے پیشہ ور افراد ڈھانچے کی پیش گوئی کو کس طرح استعمال کرتے ہیں؟
A:
مشینی سیکھنے کے پیشہ ور افراد پوری طرح سے متناسب پیش گوئی کا استعمال کرتے ہیں ، خاص طور پر کسی خاص مقصد یا مسئلے پر مشین لرننگ تکنیک کی کسی نہ کسی شکل کا اطلاق کرکے جو پیش گوئی کے تجزیہ کے لئے ترتیب سے شروع کردہ نقطہ نظر سے فائدہ اٹھاسکتے ہیں۔
ساختی پیش گوئی کی تکنیکی تعریف میں "اسکیلر مجرد یا حقیقی قدروں کی بجائے ساختی اشیاء کی پیش گوئ کرنا شامل ہے۔"
یہ کہنے کا ایک اور طریقہ یہ ہوگا کہ خلا میں صرف انفرادی تغیرات کی پیمائش کرنے کے بجائے ، ساختی پیش گوئیاں کسی خاص ڈھانچے کے نمونہ سے کام کرتی ہیں ، اور اس کو استعمال کرنے اور پیش گوئیاں کرنے کی بنیاد کے طور پر استعمال کرتی ہیں۔ (پڑھیں اے آئی شخصیت کی پیش گوئی میں کس طرح مدد کر سکتی ہے؟)
ساختی پیش گوئی کی تراکیب وسیع پیمانے پر متغیر ہیں۔ بایسیئن تراکیب سے لے کر آگمک منطق پروگرامنگ ، مارکوف لاجک نیٹ ورکس اور سٹرکچرڈ سپورٹ ویکٹر مشینیں یا قریبی پڑوسی الگورتھم ، مشین سیکھنے کے پیشہ ور افراد کے پاس ڈیٹا کی پریشانیوں کا اطلاق کرنے کے ل a ایک وسیع ٹول سیٹ موجود ہے۔
ان نظریات میں جو چیز مشترک ہے وہ کچھ بنیادی ڈھانچے کا استعمال ہے جو مشین لرننگ کا کام بنیادی طور پر قائم ہے۔
ماہرین اکثر قدرتی زبان کی پروسیسنگ کا نظریہ دیتے ہیں ، جہاں تقریر کے کچھ حص aوں کو کسی ڈھانچے کے عناصر کی نمائندگی کرنے کے لئے ٹیگ کیا جاتا ہے - دوسری مثالوں میں آپٹیکل کریکٹر کی پہچان شامل ہے ، جہاں مشین لرننگ پروگرام دیئے گئے ان پٹ کے حصوں کو پارس کرکے ، یا پیچیدہ امیج پروسیسنگ کے ذریعہ ہاتھ سے لکھے ہوئے الفاظ کی شناخت کرتا ہے۔ ، جہاں کمپیوٹر سیگمنٹڈ ان پٹ کی بنیاد پر اشیاء کو پہچاننا سیکھتے ہیں ، مثال کے طور پر ، بہت سے "تہوں" پر مشتمل مجسم اعصابی نیٹ ورک کے ساتھ۔
ماہرین لکیری ملٹی گلاس کی درجہ بندی ، لکیری مطابقت کے افعال اور ساخت کی پیش گوئیاں پیدا کرنے کے لئے دیگر بنیادی تکنیک کے بارے میں بات کرسکتے ہیں۔ قدرتی زبان پروسیسنگ اور ٹیگڈ فونز یا الفاظ میں ساختی پیش گوئی کی مثال کی طرف واپس جانے کے لئے - بہت عام معنوں میں ، زیر نگرانی پیش گوئیاں زیر نگرانی مشین لرننگ کے وسیع فیلڈ سے مختلف ماڈل کی تشکیل کرتی ہیں ، ہم دیکھتے ہیں کہ لیبلنگ کا استعمال زیر نگرانی مشین لرننگ کا مقصد خود ساختی ماڈل کی طرف ہے - معنی خیز جو فراہم کی جاتی ہے ، شاید ٹیسٹ سیٹوں اور ٹریننگ سیٹوں میں۔
پھر ، جب مشین لرننگ پروگرام کو اپنا کام کرنے میں آسانی سے چھوڑ دیا جائے ، تو اس کا ڈھانچہ ماڈل پر قائم ہے۔ یہ بات ، ماہرین کا کہنا ہے کہ ، پروگرام میں کچھ باتوں کی وضاحت کی گئی ہے کہ تقریر کے دوسرے حصوں کے لئے غلط خیال کرنے کی بجائے ، یا تقریر کے دوسرے حصوں کے لئے غلط فہمی کرنے کے بجائے ، یا تقریر کے کچھ حص utilوں کو استعمال کرنے کے طریقے کو کس طرح سمجھتا ہے ، یا عالمی سطح پر وہ کس طرح کام کرتے ہیں۔ . (پڑھیں آپ کا ڈیٹا کتنا ساختہ ہے؟ اسٹرکچرڈ ، غیر منظم اور نیم ساختہ ڈیٹا کی جانچ کر رہا ہے۔)
ساختی پیش گوئی کا میدان مشین سیکھنے کا ایک کلیدی حصہ بنی ہوئی ہے کیونکہ مختلف قسم کی مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت تیار ہوتی ہے۔