मशीन लर्निंग में प्रतिगमन और वर्गीकरण के बीच क्या अंतर है?
मशीन लर्निंग में प्रतिगमन और वर्गीकरण दो मूलभूत कार्य हैं जो वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। हालाँकि दोनों में भविष्यवाणियाँ करना शामिल है, वे अपने उद्देश्यों और उनके द्वारा उत्पादित आउटपुट की प्रकृति में भिन्न हैं। प्रतिगमन एक पर्यवेक्षित शिक्षण कार्य है जिसका उद्देश्य निरंतर संख्यात्मक मूल्यों की भविष्यवाणी करना है। इसका उपयोग तब किया जाता है जब
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न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग मॉडल सटीकता और मजबूती को कैसे बढ़ाती है?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (एनएसएल) एक ऐसी तकनीक है जो प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान ग्राफ-संरचित डेटा का लाभ उठाकर मॉडल की सटीकता और मजबूती को बढ़ाती है। यह विशेष रूप से उस डेटा से निपटने में उपयोगी होता है जिसमें नमूनों के बीच संबंध या निर्भरताएं होती हैं। एनएसएल ग्राफ नियमितीकरण को शामिल करके पारंपरिक प्रशिक्षण प्रक्रिया का विस्तार करता है, जो मॉडल को अच्छी तरह से सामान्यीकृत करने के लिए प्रोत्साहित करता है
मशीन लर्निंग प्राकृतिक भाषा निर्माण को कैसे सक्षम बनाती है?
मशीन लर्निंग मानव भाषा को संसाधित करने और समझने के लिए आवश्यक उपकरण और तकनीक प्रदान करके प्राकृतिक भाषा निर्माण (एनएलजी) को सक्षम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। एनएलजी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक उपक्षेत्र है जो दिए गए इनपुट या डेटा के आधार पर मानव-जैसा पाठ या भाषण उत्पन्न करने पर केंद्रित है। इसमें संरचित डेटा को सुसंगत और में बदलना शामिल है