기계 학습에서 회귀와 분류의 차이점은 무엇입니까?
토요일, 05 8 월 2023
by EITCA 아카데미
회귀 및 분류는 실제 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 하는 기계 학습의 두 가지 기본 작업입니다. 둘 다 예측을 포함하지만 목표와 생성하는 결과의 특성이 다릅니다. 회귀는 연속적인 숫자 값을 예측하는 것을 목표로 하는 지도 학습 작업입니다. 다음과 같은 경우에 사용됩니다.
신경 구조적 학습은 모델 정확도와 견고성을 어떻게 향상합니까?
토요일, 05 8 월 2023
by EITCA 아카데미
NSL(Neural Structured Learning)은 훈련 과정에서 그래프 구조의 데이터를 활용하여 모델의 정확도와 견고성을 향상시키는 기술입니다. 샘플 간의 관계 또는 종속성을 포함하는 데이터를 처리할 때 특히 유용합니다. NSL은 그래프 정규화를 통합하여 기존 교육 프로세스를 확장하여 모델이 일반화되도록 권장합니다.
기계 학습은 어떻게 자연어 생성을 가능하게 합니까?
수요일 02 8월 2023
by EITCA 아카데미
기계 학습은 인간의 언어를 처리하고 이해하는 데 필요한 도구와 기술을 제공하여 자연어 생성(NLG)을 구현하는 데 중요한 역할을 합니다. NLG는 주어진 입력 또는 데이터를 기반으로 인간과 유사한 텍스트 또는 음성을 생성하는 데 중점을 둔 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 여기에는 구조화된 데이터를 일관되고