Aký je rozdiel medzi regresiou a klasifikáciou v strojovom učení?
Regresia a klasifikácia sú dve základné úlohy strojového učenia, ktoré zohrávajú kľúčovú úlohu pri riešení problémov v reálnom svete. Aj keď obe zahŕňajú vytváranie predpovedí, líšia sa cieľmi a povahou výstupu, ktorý produkujú. Regresia je riadená vzdelávacia úloha, ktorej cieľom je predpovedať spojité číselné hodnoty. Používa sa vtedy, keď
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow v Google Colaboratory, Používanie TensorFlow na riešenie regresných problémov, Preskúmanie skúšky
Ako neurónové štruktúrované učenie zvyšuje presnosť a robustnosť modelu?
Neural Structured Learning (NSL) je technika, ktorá zvyšuje presnosť a robustnosť modelu využívaním grafovo štruktúrovaných dát počas tréningového procesu. Je to užitočné najmä pri práci s údajmi, ktoré obsahujú vzťahy alebo závislosti medzi vzorkami. NSL rozširuje tradičný tréningový proces začlenením regulácie grafov, čo podporuje model, aby dobre zovšeobecnil
Ako strojové učenie umožňuje vytváranie prirodzeného jazyka?
Strojové učenie zohráva kľúčovú úlohu pri vytváraní prirodzeného jazyka (NLG) tým, že poskytuje potrebné nástroje a techniky na spracovanie a pochopenie ľudského jazyka. NLG je podoblasť umelej inteligencie (AI), ktorá sa zameriava na generovanie ľudského textu alebo reči na základe daného vstupu alebo údajov. Zahŕňa transformáciu štruktúrovaných údajov na koherentné a