Kio estas la diferenco inter regreso kaj klasifiko en maŝinlernado?
Regreso kaj klasifiko estas du fundamentaj taskoj en maŝinlernado, kiuj ludas decidan rolon en solvado de realaj problemoj. Dum ambaŭ implikas fari antaŭdirojn, ili malsamas en siaj celoj kaj la naturo de la produktaĵo kiun ili produktas. Regreso estas kontrolita lernotasko kiu celas antaŭdiri kontinuajn nombrajn valorojn. Ĝi estas uzata kiam la
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow en Google-Laboratorio, Uzi TensorFlow por solvi regresajn problemojn, Ekzamena revizio
Kiel Neŭrala Strukturita Lernado plibonigas modelo-precizecon kaj fortikecon?
Neural Structured Learning (NSL) estas tekniko kiu plibonigas modelprecizecon kaj fortikecon utiligante grafe-strukturitajn datenojn dum la trejnadprocezo. Ĝi estas precipe utila kiam oni traktas datumojn, kiuj enhavas rilatojn aŭ dependecojn inter la specimenoj. NSL etendas la tradician trejnadprocezon integrigante grafeoregularon, kiu instigas la modelon por ĝeneraligi bone
Kiel maŝinlernado ebligas naturlingvan generacion?
Maŝinlernado ludas decidan rolon en ebligado de naturlingva generacio (NLG) disponigante la necesajn ilojn kaj teknikojn por prilabori kaj kompreni homan lingvon. NLG estas subkampo de artefarita inteligenteco (AI) kiu temigas generado de homsimila teksto aŭ parolado bazita sur donita enigaĵo aŭ datenoj. Ĝi implikas transformi strukturitajn datumojn en koherajn kaj