Cûdahiya di navbera regresyonê û dabeşkirinê de di fêrbûna makîneyê de çi ye?
Regression û dabeşkirin du karên bingehîn in di fêrbûna makîneyê de ku di çareserkirina pirsgirêkên cîhana rastîn de rolek girîng dileyzin. Digel ku her du jî pêşbîniyan dikin, ew di armancên xwe û cewhera hilbera ku ew hildiberînin cûda dibin. Regression peywirek fêrbûna çavdêrîkirî ye ku armanc dike ku nirxên hejmarî yên domdar pêşbîn bike. Dema ku tê bikar anîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Di Hevkariyê Google de TensorFlow, Bikaranîna TensorFlow ji bo çareserkirina pirsgirêkên paşvedanê, Nirxandina îmtîhanê
Fêrbûna Structured Neural çawa rastbûn û bihêzbûna modelê zêde dike?
Fêrbûna Structured Neural (NSL) teknolojiyek e ku di pêvajoya perwerdehiyê de bi karanîna daneyên grafîkî yên birêkûpêk ve rastbûn û bihêzbûna modelê zêde dike. Ew bi taybetî dema ku bi daneyên ku di nav nimûneyan de têkilî an girêdan hene re mijûl dibe. NSL pêvajoya perwerdehiya kevneşopî bi tevlêkirina rêkûpêkkirina grafîkê dirêj dike, ku modelê teşwîq dike ku baş li ser gelemperî gelemperî bike.
Fêrbûna makîneyê çawa hilberîna zimanê xwezayî dike?
Fêrbûna makîneyê bi peydakirina amûr û teknîkên pêwîst ji bo pêvajokirin û têgihîştina zimanê mirovî di îmkana hilberîna zimanê xwezayî (NLG) de rolek girîng dilîze. NLG qadek îstîxbarata sûnî (AI) ye ku li ser hilberandina nivîs an axaftinek mîna mirovî li ser bingeha têketin an daneya hatî destnîşan kirin balê dikişîne. Ew veguheztina daneyên birêkûpêk li hevgirtî û hevgirtî vedihewîne