Grafik alam nyakup macem-macem struktur grafik sing nggawe model hubungan antarane entitas ing macem-macem skenario nyata. Grafik co-occurrence, grafik kutipan, lan grafik teks iku kabeh conto saka grafik alam sing njupuk macem-macem jinis sesambetan lan digunakake digunakake ing macem-macem aplikasi ing lapangan Artificial Intelligence.
Grafik co-occurrence nggambarake kedadeyan bebarengan item ing konteks tartamtu. Biasane digunakake ing tugas pangolahan basa alami kayata embeddings tembung, ing ngendi tembung-tembung sing kerep kedadeyan ing konteks sing padha dituduhake luwih cedhak ing grafik. Contone, ing korpus teks, yen tembung "kucing" lan "asu" kerep katon bebarengan, padha bakal disambungake ing grafik co-occurrence, nuduhake hubungan kuwat antarane wong-wong mau adhedhasar pola co-occurrence.
Grafik kutipan, ing tangan liyane, model hubungan antarane makalah akademik liwat kutipan. Saben simpul ing grafik nggambarake kertas, lan pinggiran nuduhake kutipan antarane makalah. Grafik kutipan penting banget kanggo tugas kaya sistem rekomendasi akademik, ing ngendi pangerten hubungan kutipan antarane makalah bisa mbantu ngenali riset sing relevan lan mbangun grafik pengetahuan kanggo ningkatake pengambilan informasi.
Grafik teks minangka jinis grafik alami liyane sing penting sing nggambarake hubungan antarane entitas teks kayata ukara, paragraf, utawa dokumen. Grafik kasebut njupuk hubungan semantik antarane unit teks lan digunakake ing tugas kaya rangkuman dokumen, analisis sentimen, lan klasifikasi teks. Kanthi makili data teks minangka grafik, dadi luwih gampang kanggo ngetrapake algoritma adhedhasar grafik kanggo macem-macem tugas pangolahan basa alami.
Ing konteks Neural Structured Learning karo TensorFlow, latihan nganggo grafik alami kalebu nggunakake struktur sing ana kanggo nambah proses sinau. Kanthi nggabungake teknik regularisasi adhedhasar grafik menyang latihan jaringan saraf, model bisa kanthi efektif njupuk informasi hubungan sing ana ing grafik alami. Iki bisa nyebabake generalisasi, kakuwatan, lan kinerja sing luwih apik, utamane ing tugas sing informasi hubungan nduweni peran penting.
Kanggo ngringkes, grafik alam, kalebu grafik co-occurrence, grafik kutipan, lan grafik teks, minangka komponen penting ing macem-macem aplikasi AI, nyedhiyakake wawasan sing penting babagan hubungan lan struktur sing ana ing data donya nyata. Kanthi nggabungake grafik alami menyang proses latihan, Neural Structured Learning karo TensorFlow nawakake kerangka kerja sing kuat kanggo nggunakake informasi hubungan sing diselehake ing grafik kasebut kanggo sinau lan kinerja model sing luwih apik.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Kepiye carane bisa nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing cocog kanggo plot representasi tembung minangka vektor?
- Apa tujuan nglumpukake maksimal ing CNN?
- Kepiye proses ekstraksi fitur ing jaringan saraf convolutional (CNN) ditrapake kanggo pangenalan gambar?
- Apa perlu nggunakake fungsi sinau ora sinkron kanggo model pembelajaran mesin sing mlaku ing TensorFlow.js?
- Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Apa TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
- Apa iku TOCO?
- Apa hubungane antarane sawetara jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi saka model kasebut?
- Apa API tetanggan paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami?
- Apa API tetangga paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals