У чым розніца паміж рэгрэсіяй і класіфікацыяй у машынным навучанні?
Рэгрэсія і класіфікацыя - дзве фундаментальныя задачы машыннага навучання, якія гуляюць вырашальную ролю ў вырашэнні рэальных праблем. Нягледзячы на тое, што абодва прадугледжваюць прагназаванне, яны адрозніваюцца сваімі мэтамі і характарам вынікаў, якія яны вырабляюць. Рэгрэсія - гэта вучэбная задача пад кантролем, якая накіравана на прагназаванне бесперапынных лікавых значэнняў. Ён выкарыстоўваецца, калі
Як нейронавае структураванае навучанне павышае дакладнасць і надзейнасць мадэлі?
Нейронна-структураванае навучанне (NSL) - гэта методыка, якая павышае дакладнасць і надзейнасць мадэлі за кошт выкарыстання графічна структураваных даных у працэсе навучання. Гэта асабліва карысна пры працы з дадзенымі, якія ўтрымліваюць адносіны або залежнасці паміж выбаркамі. NSL пашырае традыцыйны працэс навучання шляхам уключэння рэгулярызацыі графа, што спрыяе добраму абагульненню мадэлі на
Як машыннае навучанне дазваляе ствараць натуральную мову?
Машыннае навучанне адыгрывае вырашальную ролю ў стварэнні натуральнай мовы (NLG), забяспечваючы неабходныя інструменты і метады для апрацоўкі і разумення чалавечай мовы. NLG - гэта падполе штучнага інтэлекту (AI), якое засяроджана на стварэнні чалавечага тэксту або маўлення на аснове зададзенага ўводу або даных. Гэта ўключае ў сябе пераўтварэнне структураваных дадзеных у паслядоўныя і