మెషిన్ లెర్నింగ్లో రిగ్రెషన్ మరియు వర్గీకరణ మధ్య తేడా ఏమిటి?
రిగ్రెషన్ మరియు వర్గీకరణ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లో రెండు ప్రాథమిక పనులు, ఇవి వాస్తవ ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. రెండూ అంచనాలు వేయడాన్ని కలిగి ఉన్నప్పటికీ, అవి వాటి లక్ష్యాలు మరియు అవి ఉత్పత్తి చేసే అవుట్పుట్ స్వభావంలో విభిన్నంగా ఉంటాయి. తిరోగమనం అనేది నిరంతర సంఖ్యా విలువలను అంచనా వేసే లక్ష్యంతో పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస పని. ఇది ఎప్పుడు ఉపయోగించబడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, గూగుల్ సహకారంలో టెన్సార్ ఫ్లో, రిగ్రెషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి టెన్సార్ ఫ్లోను ఉపయోగించడం, పరీక్ష సమీక్ష
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ మోడల్ ఖచ్చితత్వం మరియు పటిష్టతను ఎలా పెంచుతుంది?
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) అనేది శిక్షణా ప్రక్రియ సమయంలో గ్రాఫ్-స్ట్రక్చర్డ్ డేటాను ప్రభావితం చేయడం ద్వారా మోడల్ ఖచ్చితత్వం మరియు పటిష్టతను పెంచే సాంకేతికత. నమూనాల మధ్య సంబంధాలు లేదా డిపెండెన్సీలను కలిగి ఉన్న డేటాతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. NSL గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ను చేర్చడం ద్వారా సాంప్రదాయ శిక్షణ ప్రక్రియను విస్తరించింది, ఇది మోడల్ను బాగా సాధారణీకరించడానికి ప్రోత్సహిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష
మెషిన్ లెర్నింగ్ సహజ భాషా ఉత్పత్తిని ఎలా ఎనేబుల్ చేస్తుంది?
మానవ భాషను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి అవసరమైన సాధనాలు మరియు సాంకేతికతలను అందించడం ద్వారా సహజ భాషా ఉత్పత్తిని (NLG) ప్రారంభించడంలో యంత్ర అభ్యాసం కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. NLG అనేది కృత్రిమ మేధస్సు (AI) యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది ఇచ్చిన ఇన్పుట్ లేదా డేటా ఆధారంగా మానవ-వంటి వచనం లేదా ప్రసంగాన్ని రూపొందించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. ఇది నిర్మాణాత్మక డేటాను పొందికగా మరియు పొందికగా మార్చడాన్ని కలిగి ఉంటుంది