Apa bedane regresi lan klasifikasi ing machine learning?
Regresi lan klasifikasi minangka rong tugas dhasar ing machine learning sing nduweni peran penting kanggo ngrampungake masalah ing donya nyata. Nalika loro-lorone melu nggawe prediksi, padha beda-beda ing tujuan lan sifat output sing diasilake. Regresi minangka tugas sinau sing diawasi sing tujuane kanggo prédhiksi nilai numerik sing terus-terusan. Iki digunakake nalika
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ing Google Colaboratory, Nggunakake TensorFlow kanggo ngatasi masalah regresi, Review ujian
Kepiye cara Neural Structured Learning ningkatake akurasi lan kakuwatan model?
Neural Structured Learning (NSL) minangka teknik sing ningkatake akurasi lan kekokohan model kanthi nggunakake data terstruktur grafik sajrone proses latihan. Utamane migunani nalika nangani data sing ngemot hubungan utawa dependensi ing antarane conto. NSL ngluwihi proses latihan tradisional kanthi nggabungake regularisasi grafik, sing nyengkuyung model supaya bisa umum kanthi apik
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Sinau Struktur Neural kanthi TensorFlow, Latihan nganggo grafik alami, Review ujian
Kepiye carane sinau mesin bisa ngasilake basa alami?
Pembelajaran mesin nduweni peran penting kanggo ngaktifake generasi basa alami (NLG) kanthi nyedhiyakake alat lan teknik sing dibutuhake kanggo ngolah lan ngerti basa manungsa. NLG minangka subbidang intelijen buatan (AI) sing fokus ing ngasilake teks utawa ucapan kaya manungsa adhedhasar input utawa data sing diwenehake. Iki kalebu ngowahi data terstruktur dadi koheren lan