Tartalom
- Meghatározás - Mit jelent a lineáris kompatibilitási funkciók?
- Bevezetés a Microsoft Azure és a Microsoft Cloud | A jelen útmutató során megtanulja, mi szól a felhőalapú számítástechnikából, és hogyan segítheti a Microsoft Azure a felhőből történő migrációt és az üzleti vállalkozás futtatását.
- A Techopedia magyarázza a lineáris kompatibilitási funkciókat
Meghatározás - Mit jelent a lineáris kompatibilitási funkciók?
A lineáris kompatibilitási funkciók részét képezhetik a strukturált predikciós munkának, amikor egy gépi tanulási program (vagy hasonló technológia) megkísérli egy osztályozási probléma azonosítását megoldani az oktatási bemenetek vizsgálatával.
Az ilyen konstrukciónak értelme van a neurális hálózati modell általános keretein belül, amely egy gyors klip alatt innoválja a mesterséges intelligenciát.
Bevezetés a Microsoft Azure és a Microsoft Cloud | A jelen útmutató során megtanulja, mi szól a felhőalapú számítástechnikából, és hogyan segítheti a Microsoft Azure a felhőből történő migrációt és az üzleti vállalkozás futtatását.
A Techopedia magyarázza a lineáris kompatibilitási funkciókat
A lineáris kompatibilitási funkciók hasznosak lehetnek a bemeneti / kimeneti párok közös jellemzőinek ábrázolásában, ahol a rendszer ezen bemenetek és kimenetek kombinált tulajdonságait kódolja a strukturált termelési feladat elérése érdekében. A rendszer előre jelezheti a leginkább kompatibilis eredményt egy adott bemenetre vagy bemeneti készletre.
Az ilyen típusú algoritmusok és matematikai konstrukciók alkalmazhatók fák, döntési fák vagy más modellek elemzésére, annak érdekében, hogy strukturált prediktív eredményeket hozzanak létre a felügyelt gépi tanulás során, ahol általában a címkék segítik a programot az azonosítási eredmény elérésében.
Sok szakértő beszél arról, hogy a felügyelt ML általában hogyan könnyebben megvalósítható, mint a nem felügyelt ML; a címkék hasznossága különösen egyértelműnek tűnik a lineáris kompatibilitási függvények és a strukturált predikció egyéb szempontjai szempontjából.