मेरे पास शब्दों की एक सूची है, जो विभिन्न स्वनिर्धारित श्रेणियों से संबंधित हैं। प्रत्येक श्रेणी का अपना एक पैटर्न होता है (उदाहरण के लिए किसी के पास विशेष वर्णों के साथ एक निश्चित लंबाई होती है, अन्य वर्ण मौजूद होते हैं जो केवल "शब्द", ...) की इस श्रेणी में होते हैं।
उदाहरण के लिए:
"ABC" -> type1
"ACC" -> type1
"a8 219" -> type2
"c 827" -> type2
"ASDF 123" -> type2
"123123" -> type3
...
मैं प्रशिक्षण डेटा के आधार पर, अपने आप ही इन पैटर्न को सीखने के लिए मशीन लर्निंग तकनीक की खोज कर रहा हूं। मैंने पहले से ही कुछ भविष्यवाणियों को परिभाषित करने का प्रयास किया (उदाहरण के लिए शब्द गति, विशेष वर्णों की संख्या, ...) अपने आप में और फिर एक न्यूरल-नेटवर्क्स का उपयोग करके श्रेणी के बारे में जाना और भविष्यवाणी की। लेकिन मैं नहीं चाहता कि क्या है। मैं अपने दम पर प्रत्येक श्रेणी के लिए पैटर्न सीखने की एक तकनीक चाहता हूं - यहां तक कि उन पैटर्न को भी सीखना, जिनके बारे में मैंने कभी नहीं सोचा था।
इसलिए मैं एल्गोरिथ्म लर्निंग डेटा (शब्द-श्रेणी के उदाहरणों से मिलकर) देता हूं और चाहता हूं कि प्रत्येक श्रेणी के लिए समान या समान शब्दों से बाद की श्रेणी का अनुमान लगाने के लिए पैटर्न सीखें।
क्या इसे करने का एक अत्याधुनिक तरीका है?
आपकी सहायता के लिए धन्यवाद