Ho iniziato a leggere un libro di apprendimento automatico da pochi giorni e ho appreso come può essere utilizzato per la classificazione / regressione / ecc. Tuttavia, non sono sicuro se sarà in grado di gestire l'attività che voglio realizzare.
Il mio obiettivo è costruire un algoritmo di machine learning che preveda il tipo di ritorno di un metodo basato sul suo nome e altre informazioni. Ad esempio, se qualcuno sta scrivendo
GetUsers().<cursor>
in un IDE e GetUsers() non è ancora definito, potrei voler predire che il suo tipo di ritorno è List<User> e offrire il completamento automatico basato su quello. Ho intenzione di pre-formare il mio modello su un sacco di codice sul web, dove cercherà di indovinare il tipo, e quindi confrontarlo con il tipo effettivo (sarebbe un modello di addestramento supervisionato).
Il mio problema è: non sono sicuro di come modellarlo come un'attività di classificazione / regressione. Una libreria può avere molti tipi, in più puoi annidare tipi generici in questo modo: Task<List<User>> per costruire un numero infinito di tipi.
Come dovrei affrontare questo problema?