Как выйти за пределы знания того, что произошло, чтобы обеспечить наилучшую оценку того, что произойдет в будущем сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

Сочинение на тему Как выйти за пределы знания того, что произошло, чтобы обеспечить наилучшую оценку того, что произойдет в будущем

Для достижения поставленных целей решение должно включать в себя прогнозную аналитику и использовать существующие данные, доступные в рамках проекта, применять соответствующие статистические алгоритмы и методы машинного обучения для определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных. Цель состоит в том, чтобы выйти за рамки знания того, что произошло, чтобы обеспечить наилучшую оценку того, что произойдет в будущем. Доступ к более крупным данным за определенный период времени позволит решению прогнозировать лучшие результаты на основе прошлых результатов.

Технический подход. Решение Entity Extraction должно извлекать людей, места, даты, компании, продукты, задания и названия из источника, определять их настроения и делить Entity Extraction на два типа. i) Тип I извлечения сущности – текстовое извлечение: для реализации модели извлечения сущности решение должно использовать следующие методы машинного обучения. Максимальные энтропийные (ME) скрытые марковские модели (HMM) Условные случайные поля (CRF) Для извлечения информации Из любого текстового контента решение будет опираться на методы анализа, извлечения текста и обработки естественного языка (NLP).

Ниже приведены этапы машинного обучения, связанные с извлечением объектов.

Corpora: коллекция текстов, связанных с целевым доменом.

Существует два типа аннотированных корпусов, которые зависят от источника аннотаций:

     

  • Gold Standard Corpora (GSC): аннотации выполняются вручную экспертами-аннотаторами в соответствии с конкретными и подробными инструкциями.
  •  

  • Silver Standard Corpora (SSC): аннотации автоматически создаются компьютеризированными системами.

Предварительная обработка. Обработайте входные данные, чтобы упростить процесс распознавания. Предварительная обработка данных содержит много подпроцессов.

а) Разделение предложений. Разделение предложений – это процесс разбиения всего текстового документа на соответствующие предложения. Таким образом, каждое предложение должно обеспечивать определенный локальный, логический и значимый контекст для будущих задач.

б) Токенизация. Токенизация – это процесс разбиения конкретного предложения на составляющие его значимые единицы, называемые n-граммами или токенами.

Кодировка аннотации: для внутреннего представления имен аннотированных сущностей алгоритм должен использовать схему кодирования для присвоения тега каждому токену текста. Основой является кодирование IO, которое для каждого маркера помечается как находящееся в (тег «I») конкретной именованной сущности или снаружи (тег «O»). Это кодирование имеет некоторые недостатки, поскольку не может представлять две сущности рядом друг с другом. Расширенное кодирование BIO является стандартом де-факто. В этом тег «B», представляющий первый токен или начало имени сущности. Следующий расширяется с помощью BIO и называется кодированием BMEWO. Различая конец токенов сущности (тег «E») от токенов средней сущности (тег «M») и добавляя новый тег («W») для сущностей только с одним токеном.

Обработка функций. Обработка функций является критически важной задачей, поскольку прогнозы будут выполняться на основе кодируемой ими информации, отражающей особые явления и лингвистические характеристики соглашений об именах. Таким образом, определение богатого и тщательно подобранного набора функций необходимо для правильного представления имен целевых объектов.

Лингвистический. Самым основным внутренним свойством является сам токен. Однако в большинстве случаев морфологические варианты слов имеют сходные семантические интерпретации и могут рассматриваться как эквивалентные. По этой причине можно использовать либо основание, либо лемматизацию, чтобы сгруппировать все отклоненные формы слова, чтобы их можно было проанализировать как один элемент. Основная идея стемминга состоит в том, чтобы найти префикс, который является общим для всех вариантов термина. С другой стороны, лемматизация является более надежным методом, поскольку она находит корневой термин вариантного слова (например, лемма «был» есть «быть»). Наряду с методами нормализации, также возможно связать каждый токен с определенной грамматической категорией на основе его контекста, процедуры, называемой тегом части речи (POS). Кроме того, может также использоваться фрагментация, разделяющая текст на синтаксически коррелированные части слов (например, фразы существительные или глаголы). Эти лингвистические особенности обеспечивают только локальный анализ токена в предложении. Чтобы дополнить это, функции могут быть получены из инструментов анализа зависимостей для сбора отношений между различными токенами в предложении.

Орфография: Цель функций орфографии – собрать знания о словообразовании. Например, слово, которое начинается с заглавной буквы, может указывать на наличие имени объекта (например, в названии белка «MyoD»). Можно использовать различные функции, отражающие наличие символов верхнего или нижнего регистра, наличие символов или подсчет количества цифр и символов верхнего регистра в токене.

Морфологический. Морфологические признаки, с другой стороны, отражают общие структуры и / или подпоследовательности символов среди нескольких имен объектов, тем самым выявляя сходства между разными токенами.

Лексиконы: добавление биомедицинских знаний в набор функций может дополнительно оптимизировать системы NER. Чтобы обеспечить это знание, словари определенных терминов домена и имен сущностей сопоставляются в тексте, а полученные теги используются как функции. Обычно используются два разных типа словарей: имена целевых объектов (сопоставляют токены со словарями с полным набором имен имени целевого объекта) и имена триггеров (сопоставляют имена, которые могут указывать на наличие биомедицинских имен в окружающих токенах).

Обработка элементов: извлечение, выбор и / или создание элементов из предварительно обработанных входных данных. Модель XML. Используйте сгенерированные элементы для автоматического определения набора правил, которые описывают и различают имена признаков и шаблонов.

Постобработка: уточнение сгенерированных аннотаций, решение проблем процессора распознавания, расширяющего распознанные имена.

Вывод: ввод корпусов с автоматически сгенерированными аннотациями или извлеченным структурированным форматом информации.)

Entity Extraction Type II – извлечение на основе изображения: модель классификации изображений принимает изображение в качестве входного и возвращает то, что изображение содержит. Решение обучит алгоритм, чтобы узнать различия между различными классами.

Например. Если вы хотите найти людей на изображениях, вам нужно обучить алгоритм распознавания изображений с тысячами изображений людей и тысячами изображений фонов, которые не содержат людей.

Подход:

Шаг 1. Предварительная обработка. На этом этапе изображение нормализуется с помощью эффектов контрастности и яркости, обрезается и изменяется.

Шаг 2. Извлечение объектов Используя гистограмму ориентированных градиентов (HOG), этот шаг преобразует изображение фиксированного размера в вектор объектов фиксированного размера. Работа HOG основана на идее, что любой локальный внешний вид объекта может быть эффективно описан распределением краевых направлений или градиентов. Следующие шаги описывают вычисление дескриптора HOG для изображения 64 × 128.

Расчет градиента. Рассчитайте x и их градиенты и по исходному изображению. Это можно сделать, отфильтровав изображение по ядрам. Используя изображения градиента и, решение вычисляет величину и ориентацию градиента, используя следующие 2 уравнения: Рассчитанные градиенты являются «без знака» и, следовательно, находятся в диапазоне от 0 до 180 градусов. Изображение далее делится на 8 × 8 ячеек. Расчет гистограммы градиентов. Решение должно знать градиент каждого пикселя в ячейке 8 × 8 и указывать 64 величины и 64 направления, равные 128 записям. Решение преобразует эти 128 записей в гистограмму 9 бинов. Контейнеры гистограммы соответствуют градиентам в направлениях 0, 20, 40,60,…, 160 градусов.

Каждый пиксель голосует за 1 или 2 столбца в гистограмме. Если направление градиента в пикселе точно совпадает с градусами, пиксель голосует за ячейку. Если совпадения нет, пиксель разделяет голосование между двумя ближайшими ячейками на основе расстояния от ячейки. Нормализация блока: нормализация гистограммы заключается в делении вектора некоторых элементов на величину вектора. Элементы векторного размера не являются фиксированными для каждого случая.

Вектор объектов: на этом шаге конечный вектор объектов создается путем вычисления конкатенации блоков (8 пикселей) вектора изображения и вектора гистограммы. Например: предположим, что у нас 36 векторов гистограммы, а входное изображение имеет размер 64 × 128 пикселей, и мы перемещаем блок размером 8 пикселей. Таким образом, мы можем сделать 7 шагов в горизонтальном направлении и 15 шагов в вертикальном направлении, что создает 7 х 15 = 105 шагов. Длина конечного вектора признаков равна 105 x 36 = 3780.

Шаг 3. Алгоритм обучения Решение обучается путем ввода тысяч образцов человеческих и фоновых изображений.

Различные алгоритмы обучения учатся в разных стилях, и здесь алгоритмы обучения будут обрабатывать векторы объектов как входные точки в пространстве более высокого измерения, чтобы гарантировать, что все выборки, принадлежащие к одному и тому же классу, находятся на одной стороне плоскости. Фактический вектор имеет 3780-мерное пространство, но для упрощения представьте, что вектор признаков представляет собой двухмерное пространство. В опорном изображении H1, H2 и H3 три прямые линии в 2D пространстве. H1 не разделяет два класса, и поэтому он не является хорошим классификатором. H2 и H3 оба успешно разделяют два класса, но интуитивно H3 является лучшим классификатором, чем H2, потому что H3 различает данные более четко.

Приложения. При использовании распознавания именованных объектов в медицинском приложении могут потребоваться названия лекарств и симптомы заболевания. Подход машинного обучения к учебному корпусу с соответствующими обозначениями. Используя систему распознавания изображений, решение может обнаружить человеческое лицо, пользовательские объекты, границы / края и т. Д. Решение может быть реализовано в дронах, где дроны могут находить человеческие объекты, обнаруживать идентичность объекта и рекомендовать соответствующие действия. ).

Машинное обучение способно извлекать и обнаруживать объекты из разных источников данных. Использование подходов, применяемых в систематических обзорах сложных областей исследований, таких как классификация, прогнозирование, извлечение, распознавание изображений и речи, медицинская диагностика, учебная ассоциация и т. Д. Построение решения с использованием возможностей машинного обучения и искусственного интеллекта, которые могут решать сложные задачи. с качественными результатами.

Поделиться сочинением
Ещё сочинения
Нет времени делать работу? Закажите!

Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.