Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng regression at classification sa machine learning?
Ang regression at classification ay dalawang pangunahing gawain sa machine learning na gumaganap ng mahalagang papel sa paglutas ng mga problema sa totoong mundo. Bagama't kapwa may kinalaman sa paggawa ng mga hula, naiiba ang mga ito sa kanilang mga layunin at sa likas na katangian ng output na kanilang ginagawa. Ang regression ay isang pinangangasiwaang gawain sa pag-aaral na naglalayong hulaan ang tuloy-tuloy na mga numerical na halaga. Ito ay ginagamit kapag ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow sa Google Colaboratory, Paggamit ng TensorFlow upang malutas ang mga problema sa pagbabalik, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano pinapahusay ng Neural Structured Learning ang katumpakan at katatagan ng modelo?
Ang Neural Structured Learning (NSL) ay isang pamamaraan na nagpapahusay sa katumpakan at katatagan ng modelo sa pamamagitan ng paggamit ng data na nakabalangkas sa graph sa panahon ng proseso ng pagsasanay. Ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag nakikitungo sa data na naglalaman ng mga relasyon o dependency sa mga sample. Pinapalawak ng NSL ang tradisyonal na proseso ng pagsasanay sa pamamagitan ng pagsasama ng regularisasyon ng graph, na naghihikayat sa modelo na gawing pangkalahatan nang maayos ang
Paano pinapagana ng machine learning ang pagbuo ng natural na wika?
Ang machine learning ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagpapagana ng natural language generation (NLG) sa pamamagitan ng pagbibigay ng mga kinakailangang tool at diskarte upang maproseso at maunawaan ang wika ng tao. Ang NLG ay isang subfield ng artificial intelligence (AI) na nakatuon sa pagbuo ng text o pananalita na tulad ng tao batay sa ibinigay na input o data. Kabilang dito ang pagbabago ng structured na data sa magkakaugnay at