د ماشین زده کړې کې د راجستریشن او طبقه بندي ترمنځ توپیر څه دی؟
رجعت او طبقه بندي د ماشین زده کړې دوه اساسي دندې دي چې د ریښتینې نړۍ ستونزو په حل کې مهم رول لوبوي. پداسې حال کې چې دواړه وړاندوینې کوي، دوی په خپلو اهدافو او د تولید په ماهیت کې توپیر لري. رجعت د زده کړې نظارت شوی دنده ده چې هدف یې د دوامداره شمیري ارزښتونو وړاندوینه ده. دا کارول کیږي کله چې د
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ګوګل کولابوریټ کې ټینسرفلو, د فشار ستونزو حل کولو لپاره د ټینسور فلو کارول, د ازموینې بیاکتنه
د عصبي جوړښت زده کړه څنګه د موډل دقت او پیاوړتیا لوړوي؟
د عصبي ساختماني زده کړې (NSL) یو تخنیک دی چې د روزنې پروسې په جریان کې د ګراف جوړښت شوي ډیټا په کارولو سره د ماډل دقت او ځواکمنتیا لوړوي. دا په ځانګړي ډول ګټور دی کله چې د ډیټا سره معامله وکړئ چې د نمونو ترمینځ اړیکې یا انحصار لري. NSL د ګراف منظم کولو په شاملولو سره د دودیزې روزنې پروسې غزوي، کوم چې ماډل هڅوي چې په ښه توګه عمومي کړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړه څنګه د طبیعي ژبې تولید ته وده ورکوي؟
د ماشین زده کړه د طبیعي ژبې تولید (NLG) په فعالولو کې مهم رول لوبوي ترڅو د انساني ژبې پروسس او پوهیدو لپاره اړین وسایل او تخنیکونه چمتو کړي. NLG د مصنوعي استخباراتو (AI) فرعي ساحه ده چې د ورکړل شوي ان پټ یا ډیټا پراساس د انسان په څیر متن یا وینا رامینځته کولو تمرکز کوي. پدې کې د جوړښت شوي ډیټا بدلول شامل دي په همغږي او