構造化予測

この記事はカテゴライズされていないか、不十分です。 適切なカテゴリを追加して、記事内容を向上させてください。（2023年3月）

この記事は英語版の対応するページを翻訳することにより充実させることができます。（2023年6月）

翻訳前に重要な指示を読むには右にある[表示]をクリックしてください。

英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。
万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。
信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。
履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。
翻訳後、{{翻訳告知|en|Structured prediction|…}}をノートに追加することもできます。
Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があります。

この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。

信頼性について検証が求められています。確認のための情報源が必要です。（2023年6月）
中立的な観点に基づく疑問が提出されています。（2023年6月）

この記事は更新が必要とされています。 この記事には古い情報が掲載されています。編集の際に新しい情報を記事に反映させてください。反映後、このタグは除去してください。 (2024年4月)

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）オンライン学習半教師あり学習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 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
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

この節は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方）
出典検索^?: "構造化予測" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2023年6月)

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。