Sự khác biệt giữa hồi quy và phân loại trong học máy là gì?
Hồi quy và phân loại là hai nhiệm vụ cơ bản trong học máy đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Mặc dù cả hai đều liên quan đến việc đưa ra dự đoán, nhưng chúng khác nhau về mục tiêu và bản chất của đầu ra mà chúng tạo ra. Hồi quy là một nhiệm vụ học tập có giám sát nhằm mục đích dự đoán các giá trị số liên tục. Nó được sử dụng khi
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow trong Google Colaboratory, Sử dụng TensorFlow để giải quyết các vấn đề hồi quy, ôn thi
Học theo cấu trúc thần kinh nâng cao độ chính xác và mạnh mẽ của mô hình như thế nào?
Học theo cấu trúc thần kinh (NSL) là một kỹ thuật giúp nâng cao độ chính xác và mạnh mẽ của mô hình bằng cách tận dụng dữ liệu có cấu trúc biểu đồ trong quá trình đào tạo. Nó đặc biệt hữu ích khi xử lý dữ liệu chứa các mối quan hệ hoặc phụ thuộc giữa các mẫu. NSL mở rộng quy trình đào tạo truyền thống bằng cách kết hợp chính quy hóa đồ thị, điều này khuyến khích mô hình khái quát hóa tốt trên
Máy học cho phép tạo ra ngôn ngữ tự nhiên như thế nào?
Học máy đóng một vai trò quan trọng trong việc cho phép tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) bằng cách cung cấp các công cụ và kỹ thuật cần thiết để xử lý và hiểu ngôn ngữ của con người. NLG là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc tạo văn bản hoặc lời nói giống con người dựa trên đầu vào hoặc dữ liệu nhất định. Nó liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành mạch lạc và