Strukturierte Vorhersage

Strukturierte Vorhersage ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich auf die Darstellung von Räumen mit kombinatorischen Strukturen und Algorithmen zur Schlussfolgerung und Parameterschätzung in diesen Räumen konzentriert. Kernmethoden in diesem Bereich umfassen exakt lösbare Techniken wie dynamische Programmierung und Spannbäume sowie heuristische Techniken wie lineare Programmierungsrelaxationen und gierige Suchalgorithmen. Strukturierte Vorhersage strebt an, die Genauigkeit und Robustheit von Vorhersagemodellen durch das Erfassen von Abhängigkeiten in komplexen Daten zu verbessern und bietet thus einen breiten Anwendungswert.