Kakšna je razlika med regresijo in klasifikacijo v strojnem učenju?
Regresija in klasifikacija sta dve temeljni nalogi strojnega učenja, ki imata ključno vlogo pri reševanju problemov v resničnem svetu. Čeprav oba vključujeta napovedovanje, se razlikujeta po ciljih in naravi rezultata, ki ga ustvarita. Regresija je nadzorovana učna naloga, katere namen je napovedati zvezne številčne vrednosti. Uporablja se, ko
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow v Google Colaboratory, Uporaba TensorFlow za reševanje regresijskih problemov, Pregled izpita
Kako nevronsko strukturirano učenje izboljša natančnost in robustnost modela?
Nevronsko strukturirano učenje (NSL) je tehnika, ki izboljša natančnost in robustnost modela z uporabo grafično strukturiranih podatkov med procesom usposabljanja. To je še posebej uporabno, ko imamo opravka s podatki, ki vsebujejo razmerja ali odvisnosti med vzorci. NSL razširja tradicionalni proces usposabljanja z vključitvijo regularizacije grafov, ki spodbuja model, da se dobro posploši na
Kako strojno učenje omogoča ustvarjanje naravnega jezika?
Strojno učenje ima ključno vlogo pri omogočanju generiranja naravnega jezika (NLG) z zagotavljanjem potrebnih orodij in tehnik za obdelavo in razumevanje človeškega jezika. NLG je podpodročje umetne inteligence (AI), ki se osredotoča na generiranje besedila ali govora, podobnega človeku, na podlagi danega vnosa ali podatkov. Vključuje preoblikovanje strukturiranih podatkov v koherentne in