structured learning

[ˈstrʌktʃərd ˈlɜːrnɪŋ] ストラクチャード ラーニング

1. データ間に存在する構造を考慮してモデルを学習させる機械学習の手法。

機械学習において、単一の独立した出力だけでなく、互いに関連する複数の出力や、入力データ自体が持つ複雑な構造（グラフ、シーケンスなど）を予測・分析するための学習方法を指します。これにより、より複雑な関係性やパターンを捉えることができます。

Structured learning is essential for tasks like natural language processing. (構造化学習は自然言語処理のようなタスクに不可欠です。)

• Structured learning: データ間に存在する構造を考慮してモデルを学習させる機械学習の手法を指します。
• is essential for: 〜にとって不可欠である、非常に重要である、という意味です。
• tasks like: 〜のようなタスクや作業を指し、例示するときに使われます。
• natural language processing: 人間の言語をコンピュータで処理する技術分野で、頭文字をとってNLPとも呼ばれます。

In structured learning, the output space often has a rich, interdependent structure. (構造化学習では、出力空間はしばしば豊かで相互依存的な構造を持ちます。)

• In structured learning: 構造化学習という文脈において、という意味です。
• the output space: モデルが出力し得る全ての可能な結果の集合を指します。
• often has: しばしば持っている、という意味です。
• a rich: 内容が豊富で、複雑な、という意味合いで使われます。
• interdependent structure: 要素がお互いに依存し合っている構造を指します。

Many modern AI applications leverage structured learning techniques. (多くの現代のAIアプリケーションは、構造化学習技術を活用しています。)

• Many modern AI applications: 現代の多くの人工知能の応用例やプログラムを指します。
• leverage: 〜を最大限に活用する、利用するという意味です。
• structured learning: データ間に存在する構造を考慮してモデルを学習させる機械学習の手法を指します。
• techniques: 特定の目的を達成するための方法や技術を指します。

Structured learning allows models to predict complex outputs such as sequences or trees. (構造化学習により、モデルはシーケンスやツリーのような複雑な出力を予測できます。)

• Structured learning: データ間に存在する構造を考慮してモデルを学習させる機械学習の手法を指します。
• allows models to: モデルが〜することを可能にする、という意味です。
• predict complex outputs: 複雑な結果や出力を予測することを指します。
• such as: 〜のような、という例を示すときに使われます。
• sequences or trees: 順序性のあるデータ（シーケンス）や階層的なデータ構造（ツリー）を指します。

For image segmentation, structured learning methods can improve accuracy. (画像セグメンテーションにおいて、構造化学習手法は精度を向上させることができます。)

• For image segmentation: 画像セグメンテーションというタスクに対して、という意味です。画像セグメンテーションは、画像内の各ピクセルを特定のオブジェクトクラスに分類する作業です。
• structured learning methods: データ構造を考慮した学習アプローチの手法を指します。
• can improve: 〜を向上させることができる、という意味です。
• accuracy: 正確さ、精度を指します。

関連

• machine learning
• deep learning
• unsupervised learning
• supervised learning
• reinforcement learning
• graph neural networks
• sequence labeling
• conditional random fields