تفاوت بین رگرسیون و طبقه بندی در یادگیری ماشین چیست؟
رگرسیون و طبقه بندی دو وظیفه اساسی در یادگیری ماشین هستند که نقش مهمی در حل مشکلات دنیای واقعی دارند. در حالی که هر دو شامل پیشبینی میشوند، اما در اهداف و ماهیت خروجیای که تولید میکنند متفاوت هستند. رگرسیون یک کار یادگیری نظارت شده است که هدف آن پیش بینی مقادیر عددی پیوسته است. زمانی استفاده می شود که
چگونه یادگیری ساختاری عصبی دقت و استحکام مدل را افزایش می دهد؟
یادگیری ساختاری عصبی (NSL) تکنیکی است که دقت و استحکام مدل را با استفاده از دادههای ساختار یافته نمودار در طول فرآیند آموزش افزایش میدهد. این امر به ویژه هنگام برخورد با داده هایی که حاوی روابط یا وابستگی بین نمونه ها هستند مفید است. NSL فرآیند آموزش سنتی را با ترکیب منظم کردن نمودار گسترش می دهد، که مدل را تشویق می کند تا به خوبی در مورد تعمیم قرار گیرد.
چگونه یادگیری ماشینی باعث تولید زبان طبیعی می شود؟
یادگیری ماشینی با ارائه ابزارها و تکنیک های لازم برای پردازش و درک زبان انسان، نقش مهمی در توانمندسازی تولید زبان طبیعی (NLG) ایفا می کند. NLG زیرشاخهای از هوش مصنوعی (AI) است که بر تولید متن یا گفتار انسانمانند بر اساس ورودی یا دادههای داده شده تمرکز دارد. این شامل تبدیل داده های ساخت یافته به منسجم و