ما هو الفرق بين الانحدار والتصنيف في التعلم الآلي؟
يعد الانحدار والتصنيف مهمتين أساسيتين في التعلم الآلي وتلعبان دورًا مهمًا في حل مشكلات العالم الحقيقي. بينما يتضمن كلاهما إجراء تنبؤات ، إلا أنهما يختلفان في أهدافهما وطبيعة المخرجات التي ينتجانها. الانحدار مهمة تعليمية خاضعة للإشراف تهدف إلى التنبؤ بالقيم العددية المستمرة. يتم استخدامه عندما يكون ملف
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow في Google Colaboratory, استخدام TensorFlow لحل مشاكل الانحدار, مراجعة الامتحان
كيف يعزز التعلم المهيكل العصبي دقة النموذج وقوته؟
التعلم المهيكل العصبي (NSL) هو تقنية تعزز دقة النموذج وقوته من خلال الاستفادة من البيانات المهيكلة بالرسم البياني أثناء عملية التدريب. إنه مفيد بشكل خاص عند التعامل مع البيانات التي تحتوي على علاقات أو تبعيات بين العينات. يوسع NSL عملية التدريب التقليدية من خلال دمج تنظيم الرسم البياني ، مما يشجع النموذج على التعميم جيدًا
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, التعلم المنظم العصبي باستخدام TensorFlow, التدرب على الرسوم البيانية الطبيعية, مراجعة الامتحان
كيف يمكّن التعلم الآلي من توليد اللغة الطبيعية؟
يلعب التعلم الآلي دورًا مهمًا في تمكين توليد اللغة الطبيعية (NLG) من خلال توفير الأدوات والتقنيات اللازمة لمعالجة وفهم اللغة البشرية. NLG هو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على إنشاء نص أو كلام يشبه الإنسان بناءً على مدخلات أو بيانات معينة. يتضمن تحويل البيانات المهيكلة إلى متماسكة و