Sino ang gumagawa ng graph na ginamit sa pamamaraan ng regularization ng graph, na kinasasangkutan ng graph kung saan ang mga node ay kumakatawan sa mga punto ng data at ang mga gilid ay kumakatawan sa mga ugnayan sa pagitan ng mga punto ng data?
Ang graph regularization ay isang pangunahing pamamaraan sa machine learning na kinabibilangan ng pagbuo ng isang graph kung saan ang mga node ay kumakatawan sa mga punto ng data at ang mga gilid ay kumakatawan sa mga ugnayan sa pagitan ng mga punto ng data. Sa konteksto ng Neural Structured Learning (NSL) kasama ang TensorFlow, ang graph ay binuo sa pamamagitan ng pagtukoy kung paano konektado ang mga data point batay sa kanilang pagkakapareho o relasyon. Ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pangkalahatang-ideya ng balangkas ng Neural Structured Learning
Ano ang ilang halimbawa ng semi-supervised learning?
Ang semi-supervised learning ay isang machine learning paradigm na nasa pagitan ng supervised learning (kung saan ang lahat ng data ay may label) at unsupervised learning (kung saan walang data na may label). Sa semi-supervised na pag-aaral, natututo ang algorithm mula sa isang kumbinasyon ng isang maliit na halaga ng may label na data at isang malaking halaga ng walang label na data. Ang diskarte na ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag kumukuha
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina