Kāda ir atšķirība starp regresiju un klasifikāciju mašīnmācībā?
Regresija un klasifikācija ir divi mašīnmācības pamatuzdevumi, kuriem ir izšķiroša nozīme reālās pasaules problēmu risināšanā. Lai gan abas ietver prognožu izstrādi, tās atšķiras pēc saviem mērķiem un saražotās produkcijas veida. Regresija ir uzraudzīts mācību uzdevums, kura mērķis ir paredzēt nepārtrauktas skaitliskās vērtības. To lieto, ja
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Google kolaboratorijā, TensorFlow izmantošana regresijas problēmu risināšanai, Eksāmenu apskats
Kā neironu strukturētā mācīšanās uzlabo modeļa precizitāti un robustumu?
Neironu strukturētā mācīšanās (NSL) ir metode, kas uzlabo modeļa precizitāti un robustumu, apmācības procesā izmantojot grafiski strukturētus datus. Tas ir īpaši noderīgi, strādājot ar datiem, kas satur attiecības vai atkarības starp paraugiem. NSL paplašina tradicionālo apmācības procesu, iekļaujot grafu regularizāciju, kas mudina modeli labi vispārināt
Kā mašīnmācība nodrošina dabiskās valodas ģenerēšanu?
Mašīnmācībai ir izšķiroša nozīme dabiskās valodas ģenerēšanas (NLG) nodrošināšanā, nodrošinot nepieciešamos rīkus un metodes, lai apstrādātu un saprastu cilvēku valodu. NLG ir mākslīgā intelekta (AI) apakšlauks, kas koncentrējas uz cilvēkiem līdzīga teksta vai runas ģenerēšanu, pamatojoties uz ievadīto ievadi vai datiem. Tas ietver strukturētu datu pārveidošanu saskaņotos un