制約付き条件付きモデルとは

制約付き条件付きモデル (CCM) とも呼ばれる制約付き条件付きモデルは、機械学習と学習を強化する推論のパラダイムです。 宣言的制約を適用することによる条件付きモデルの作成。 表現力豊かな事前知識をモデルに組み込み、制約を満たすように生成する割り当てにバイアスをかけるように学習済みモデルに指示するためのメカニズムとして制約を利用することが可能です。 トレーニングと推論のモジュール性と扱いやすさを維持しながら、このフレームワークを利用して、表現力豊かな出力空間で意思決定を行うことができます。

メリット

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 制約付き条件付きモデル

第 2 章: 機械学習

第 3 章: 自然言語処理

第 4 章: 自然言語生成

第 5 章: 特徴エンジニアリング

第 6 章: 制約付き最適化

第 7 章: テキスト含意

第 8 章: 音訳

第 9 章: 構造化予測

第 10 章: 意味役割のラベル付け

(II) 一般のよくある質問に答える 制約付き条件付きモデルについて。

(III) 多くの分野での制約付き条件付きモデルの使用例。

(IV) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。 各業界が制約付き条件モデルのテクノロジーを 360 度完全に理解できるようになります。

本書の対象者

専門家、大学生、大学院生、愛好家 、愛好家、およびあらゆる種類の制約付き条件付きモデルに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。