Tabla de contenido:
Definición - ¿Qué significa predicción estructurada?
La predicción estructurada es una disciplina particular aplicada al aprendizaje automático en la que las técnicas de aprendizaje automático predicen objetos estructurados. Normalmente, la predicción estructurada hace uso de programas supervisados de aprendizaje automático con etiquetas que pueden aplicarse para producir resultados.
Techopedia explica la predicción estructurada
Una de las formas más simples y fáciles de hablar sobre predicción estructurada es que usa problemas de entrenamiento para resolver una tarea de clasificación. Un recurso disponible de NeurIPS citado por Sasha Rush en julio de 2010 lo describe como: "un marco para resolver problemas de clasificación o regresión en el que las variables de salida son mutuamente dependientes o limitadas".
Específicamente, cuando una predicción no se puede resolver mediante la observación directa de todos los valores posibles, la predicción estructurada toma entradas y las usa para predecir los resultados.
Alexander Passos, entonces estudiante de doctorado en ML en UNICAMP en Brasil, ofrece una definición interesante de predicción de estructura en Quora que es muy útil para caracterizar este tipo de utilidad: "La predicción estructurada es un caso especial de clasificación de clases múltiples (es decir, dado x predecir y) donde:
- Hay demasiados valores posibles para y (exponencial o infinito).
- Sin embargo, estos valores no son opacos, e inspeccionar su estructura puede ayudarlo a diseñar un clasificador que aprenda de pocos ejemplos (en relación con la cardinalidad de y) en un corto período de tiempo ”.
La predicción estructurada ha sido útil en el procesamiento del lenguaje natural, la investigación en biociencia y otras disciplinas. Por ejemplo, usando el etiquetado de secuencia y los árboles de análisis, un programa de predicción de estructura puede lograr varios objetivos de procesamiento del lenguaje natural.
Esta definición fue escrita en el contexto de Machine Learning
