Makine öğreniminde regresyon ve sınıflandırma arasındaki fark nedir?
Regresyon ve sınıflandırma, makine öğreniminde gerçek dünya sorunlarını çözmede çok önemli bir rol oynayan iki temel görevdir. Her ikisi de tahmin yapmayı içerirken, amaçları ve ürettikleri çıktının doğası bakımından farklılık gösterirler. Regresyon, sürekli sayısal değerleri tahmin etmeyi amaçlayan denetimli bir öğrenme görevidir. Ne zaman kullanılır
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, Google Colaboratory'da TensorFlow, Regresyon problemlerini çözmek için TensorFlow kullanma, Sınav incelemesi
Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme, model doğruluğunu ve sağlamlığını nasıl geliştirir?
Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme (NSL), eğitim sürecinde grafik yapılı verilerden yararlanarak model doğruluğunu ve sağlamlığını artıran bir tekniktir. Örnekler arasında ilişkiler veya bağımlılıklar içeren verilerle uğraşırken özellikle yararlıdır. NSL, modeli iyi bir şekilde genelleştirmeye teşvik eden grafik düzenlileştirmeyi dahil ederek geleneksel eğitim sürecini genişletir.
Makine öğrenimi, doğal dil üretimini nasıl mümkün kılar?
Makine öğrenimi, insan dilini işlemek ve anlamak için gerekli araçları ve teknikleri sağlayarak doğal dil üretiminin (NLG) etkinleştirilmesinde çok önemli bir rol oynar. NLG, verilen girdi veya verilere dayalı olarak insan benzeri metin veya konuşma oluşturmaya odaklanan yapay zekanın (AI) bir alt alanıdır. Yapılandırılmış verilerin tutarlı ve tutarlı hale dönüştürülmesini içerir.