Hvad er forskellen mellem regression og klassificering i maskinlæring?
Regression og klassificering er to grundlæggende opgaver inden for maskinlæring, der spiller en afgørende rolle i løsningen af problemer i den virkelige verden. Mens begge involverer at lave forudsigelser, adskiller de sig i deres mål og arten af det output, de producerer. Regression er en overvåget læringsopgave, der har til formål at forudsige kontinuerlige numeriske værdier. Det bruges, når
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow i Google Colaboratory, Brug af TensorFlow til at løse regressionsproblemer, Eksamensgennemgang
Hvordan øger neural struktureret læring modellens nøjagtighed og robusthed?
Neural Structured Learning (NSL) er en teknik, der forbedrer modellens nøjagtighed og robusthed ved at udnytte grafstrukturerede data under træningsprocessen. Det er især nyttigt, når man har at gøre med data, der indeholder relationer eller afhængigheder blandt prøverne. NSL udvider den traditionelle træningsproces ved at inkorporere grafregularisering, hvilket tilskynder modellen til at generalisere godt på
Hvordan muliggør maskinlæring generering af naturligt sprog?
Maskinlæring spiller en afgørende rolle i at muliggøre naturlig sproggenerering (NLG) ved at levere de nødvendige værktøjer og teknikker til at behandle og forstå menneskeligt sprog. NLG er et underfelt af kunstig intelligens (AI), der fokuserer på at generere menneskelignende tekst eller tale baseret på givet input eller data. Det involverer at transformere strukturerede data til sammenhængende og