Care este diferența dintre regresie și clasificare în învățarea automată?
Regresia și clasificarea sunt două sarcini fundamentale în învățarea automată care joacă un rol crucial în rezolvarea problemelor din lumea reală. Deși ambele implică realizarea de predicții, ele diferă în ceea ce privește obiectivele și natura rezultatelor pe care le produc. Regresia este o sarcină de învățare supravegheată care urmărește să prezică valori numerice continue. Este folosit atunci când
- Publicat în Inteligenta Artificiala, Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow în Google Colaboratory, Utilizarea TensorFlow pentru rezolvarea problemelor de regresie, Revizuirea examenului
Cum învățarea structurată neuronală îmbunătățește acuratețea și robustețea modelului?
Neural Structured Learning (NSL) este o tehnică care îmbunătățește acuratețea și robustețea modelului prin valorificarea datelor structurate în grafic în timpul procesului de formare. Este deosebit de util atunci când se ocupă de date care conțin relații sau dependențe între eșantioane. NSL extinde procesul de instruire tradițional prin încorporarea regularizării graficelor, ceea ce încurajează modelul să se generalizeze bine
Cum permite învățarea automată generarea limbajului natural?
Învățarea automată joacă un rol crucial în a permite generarea limbajului natural (NLG), oferind instrumentele și tehnicile necesare pentru a procesa și înțelege limbajul uman. NLG este un subdomeniu al inteligenței artificiale (AI) care se concentrează pe generarea de text sau vorbire asemănătoare omului, pe baza intrării sau a datelor date. Implica transformarea datelor structurate in coerente si