Процесс для науки о данных, как показано ниже.
1.. Выяснение порядка обучения с помощью вычислительного ресурса.
2.. Прогноз по порядку, найденному компьютером автоматически.
3.. Решение из прогноза
Машинное обучение предназначено для автоматического нахождения своего порядка. И обычно его порядок означает формулы.
Однако есть много исключений, когда язык рассматривается как предсказуемое возражение. Потому что в языке есть атрибут «EMERGENCE». Это затрудняет работу с сегментацией слов, типом или категорией.
Например, «Banana Republic» — один из брендов одежды. Здесь «банан» не следует рассматривать как «ФРУКТЫ». Другими словами, «Банановую республику» следует рассматривать как одно слово, а слову «банан» в «Банановой республике» не следует придавать значения.
Это один из хороших примеров «Эмерджентности». Несмотря на то, что каждое слово имеет свое собственное значение, оно может быть разным после слияния его слов.
Однако нормальный подход в науке ниже.
#1.. Разделить до тех пор, пока он не может быть разделен.
#2.. Выяснение отношений между элементами, разделенными на шаге #1.
#3.. Предсказать
Более общий порядок делает количество информации небольшим. Исходя из этого, мы можем предсказать. Однако, похоже, в «Языке» нет общих порядков. Следовательно, мы должны обращаться с языком из области специализации, а не обобщения. Только внедрение алгоритма без понимания этой функции похоже на людей, которые находят потерянный ключ на месте, а не потерянным.
Возникновение не позволяет отделяться. Потому что это неотделимая единица.
Короче говоря, мы должны сначала понять этот механизм. Затем мы должны сгенерировать обучающие данные для машинного обучения. Другими словами, «Банановую Республику» не следует делить на «Банановую» и «Республику». Затем мы должны использовать машинное обучение для прогнозирования.
Я всегда приветствую любое мнение или обсуждение.
хаоспринцип на gmail.com
