मेसिन लर्निङमा रिग्रेसन र वर्गीकरणमा के फरक छ?
रिग्रेशन र वर्गीकरण मेसिन लर्निङमा दुईवटा आधारभूत कार्यहरू हुन् जसले वास्तविक-विश्व समस्याहरू समाधान गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्। जबकि दुबै भविष्यवाणीहरू समावेश गर्दछ, तिनीहरू तिनीहरूको उद्देश्य र तिनीहरूले उत्पादन गर्ने आउटपुटको प्रकृतिमा भिन्न हुन्छन्। रिग्रेसन एक पर्यवेक्षित सिकाइ कार्य हो जसले निरन्तर संख्यात्मक मानहरू भविष्यवाणी गर्ने लक्ष्य राख्छ। यो प्रयोग गरिन्छ जब
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो, टेन्सरफ्लो प्रयोग गर्दै रिग्रेशन समस्या समाधान गर्न, परीक्षा समीक्षा
न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङले मोडेलको शुद्धता र बलियोपन कसरी बढाउँछ?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) एक प्रविधि हो जसले प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा ग्राफ-संरचित डेटाको लाभ उठाएर मोडेलको शुद्धता र बलियोता बढाउँछ। नमूनाहरू बीचको सम्बन्ध वा निर्भरताहरू समावेश गर्ने डेटासँग व्यवहार गर्दा यो विशेष गरी उपयोगी हुन्छ। NSL ले ग्राफ नियमितीकरणलाई समावेश गरेर परम्परागत प्रशिक्षण प्रक्रिया विस्तार गर्दछ, जसले मोडेललाई राम्रोसँग सामान्यीकरण गर्न प्रोत्साहित गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
मेसिन लर्निङले कसरी प्राकृतिक भाषा उत्पादनलाई सक्षम बनाउँछ?
मानव भाषालाई प्रशोधन गर्न र बुझ्न आवश्यक उपकरण र प्रविधिहरू उपलब्ध गराएर प्राकृतिक भाषा उत्पादन (NLG) सक्षम बनाउन मेसिन लर्निङले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। NLG कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को एक उपक्षेत्र हो जुन दिइएको इनपुट वा डेटामा आधारित मानव-जस्तै पाठ वा भाषण उत्पन्न गर्नमा केन्द्रित हुन्छ। यसले संरचित डेटालाई सुसंगत र मा रूपान्तरण समावेश गर्दछ