構造化予測

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機械学習および データマイニング
問題 分類 クラスタリング 回帰 異常検知 相関ルール（英語版） 強化学習 構造化予測（英語版） 特徴量設計（英語版） 表現学習（英語版） オンライン学習（英語版） 半教師あり学習（英語版） 教師なし学習 ランキング学習（英語版） 文法獲得（英語版）
教師あり学習（分類 • 回帰） 決定木（英語版） アンサンブル （バギング、ブースティング、 ランダムフォレスト） k-NN 線形回帰 単純ベイズ ニューラルネットワーク ロジスティック回帰 パーセプトロン 関連ベクトルマシン (RVM)（英語版） サポートベクトルマシン (SVM)
クラスタリング BIRCH（英語版） 階層的（英語版） k平均法 期待値最大化法 (EM) DBSCAN OPTICS（英語版） 平均値シフト（英語版）
次元削減 因子分析 CCA ICA LDA（英語版） NMF（英語版） PCA t-SNE
構造化予測（英語版） グラフィカルモデル ベイジアンネットワーク CRF HMM
異常検知 k-NN 局所外れ値因子法
ニューラルネットワーク オートエンコーダ ディープラーニング DeepDream 多層パーセプトロン RNN LSTM GRU 制約ボルツマンマシン（英語版） SOM CNN U-Net
強化学習 TD学習 Q学習 SARSA
理論 偏りと分散のトレードオフ 計算論的学習理論（英語版） 経験損失最小化（英語版） オッカム学習（英語版） PAC学習 統計的学習（英語版） VC理論（英語版）
学会・論文誌等 NIPS（英語版） ICML（英語版） ML（英語版） JMLR（英語版） ArXiv:cs.LG
全般 統計学および機械学習の評価指標
Category:機械学習 Category:データマイニング
表 話 編 歴

構造化予測（こうぞうかよそく、英: structured prediction）または構造化出力学習（structured output learning）は、スカラー型の離散値や実数値ではなく、構造化された対象を予測するための教師あり機械学習手法の総称である。

解説[編集]

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一般的な教師あり学習技術と同様に、構造化予測モデルは通常、観測データを用いて学習し、真の予測値はモデルパラメータの調整に使用される。

しかし、モデルの複雑さや予測変数間の相互関係から、学習済みモデルを用いた予測や学習そのものが計算上困難な場合が多く、近似的な推論や学習方法が採用されることがある。

応用[編集]

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構造化予測は、多様な応用分野で利用されている。

例えば、自然言語文を解析木のような構文表現に変換する問題は、構造化出力領域がすべての可能な解析木の集合である構造化予測問題として扱われる。

その他にも、バイオインフォマティクス、自然言語処理、音声認識、コンピュータビジョンなどの分野で活用されている。

脚注[編集]

参考文献[編集]

• Noah Smith, Linguistic Structure Prediction, 2011.
• Michael Collins, Discriminative Training Methods for Hidden Markov Models, 2002.

外部リンク[編集]

• Implementation of Collins structured perceptron