Erfahren Sie mehr über Most-Chance-Schätzungen anhand ihrer Anwendung zur Vorhersage des nächsten Wortes
Most Chance Estimate (MLE) ist eine grundlegende Methode, die es jedem Machine-Studying-Modell ermöglicht, aus den verfügbaren Daten charakteristische Muster zu lernen. In diesem Blogbeitrag erfahren wir mehr über das Konzept von Most-Chance-Schätzungen durch seine Anwendung auf das Drawback der Vorhersage des nächsten Wortes, um die Erklärungen intuitiver zu gestalten.
Hinweis: In diesem Artikel werden einige Konzepte aus der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Theorie des maschinellen Lernens verwendet. Ich werde mein Bestes tun, um ihn so allgemein wie möglich zu halten und werde Hyperlinks zu Hintergrundinformationen zu wichtigen Konzepten bereitstellen, sobald ich sie vorstelle.
Eine der üblichen Funktionen einer guten Tastaturanwendung ist die Vorhersage der nächsten Wörter. Diese Vorhersagen werden im Laufe der Nutzung der Anwendung immer besser und sparen dem Benutzer so Arbeit. Eine weitere Anwendung für die Textvorhersage sind Suchmaschinen. Die vorausschauende Suche spart Arbeit und führt Besucher zu Ergebnissen, anstatt sie Suchanfragen eingeben zu lassen, die leicht daneben liegen und keine große Anzahl von Ergebnissen zurückgeben. Als Benutzer dieser Anwendungen haben Sie sich sicher gefragt: „Wie genau funktioniert das…“