cuongquyetlykha
New member
## Z + X + Y: Họ là gì và chúng hoạt động như thế nào?
Z, X và Y là ba khái niệm quan trọng trong học máy.Z là dữ liệu đầu vào, x là mô hình và y là dữ liệu đầu ra.
Dữ liệu đầu vào là dữ liệu được đưa vào mô hình.Mô hình là một chức năng toán học học để ánh xạ dữ liệu đầu vào vào dữ liệu đầu ra.Dữ liệu đầu ra là dữ liệu mà mô hình dự đoán.
Các mô hình học máy được đào tạo trên một bộ dữ liệu dữ liệu đầu vào và dữ liệu đầu ra.Mô hình học cách ánh xạ dữ liệu đầu vào vào dữ liệu đầu ra bằng cách giảm thiểu chức năng tổn thất.Chức năng tổn thất đo lường mức độ dự đoán của mô hình phù hợp với dữ liệu đầu ra thực tế.
Khi mô hình được đào tạo, nó có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới.Dự đoán của mô hình có thể được sử dụng để đưa ra quyết định hoặc để tạo dữ liệu mới.
Z, X và Y là những khái niệm thiết yếu trong học máy.Chúng là các khối xây dựng của các mô hình học máy.Bằng cách hiểu Z, X và Y, bạn có thể hiểu rõ hơn về cách các mô hình học máy hoạt động.
## hashtags
* #Machinelearning
* #khoa học dữ liệu
* #trí tuệ nhân tạo
* #Học kĩ càng
* #dữ liệu lớn
=======================================
## Z + X + Y: What Are They and How Do They Work?
Z, X, and Y are three important concepts in machine learning. Z is the input data, X is the model, and Y is the output data.
The input data is the data that is fed into the model. The model is a mathematical function that learns to map the input data to the output data. The output data is the data that the model predicts.
Machine learning models are trained on a dataset of input data and output data. The model learns to map the input data to the output data by minimizing a loss function. The loss function measures how well the model's predictions match the actual output data.
Once the model is trained, it can be used to make predictions on new data. The model's predictions can be used to make decisions or to generate new data.
Z, X, and Y are essential concepts in machine learning. They are the building blocks of machine learning models. By understanding Z, X, and Y, you can better understand how machine learning models work.
## Hashtags
* #Machinelearning
* #datascience
* #artificialintelligence
* #deeplearning
* #bigdata
Z, X và Y là ba khái niệm quan trọng trong học máy.Z là dữ liệu đầu vào, x là mô hình và y là dữ liệu đầu ra.
Dữ liệu đầu vào là dữ liệu được đưa vào mô hình.Mô hình là một chức năng toán học học để ánh xạ dữ liệu đầu vào vào dữ liệu đầu ra.Dữ liệu đầu ra là dữ liệu mà mô hình dự đoán.
Các mô hình học máy được đào tạo trên một bộ dữ liệu dữ liệu đầu vào và dữ liệu đầu ra.Mô hình học cách ánh xạ dữ liệu đầu vào vào dữ liệu đầu ra bằng cách giảm thiểu chức năng tổn thất.Chức năng tổn thất đo lường mức độ dự đoán của mô hình phù hợp với dữ liệu đầu ra thực tế.
Khi mô hình được đào tạo, nó có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới.Dự đoán của mô hình có thể được sử dụng để đưa ra quyết định hoặc để tạo dữ liệu mới.
Z, X và Y là những khái niệm thiết yếu trong học máy.Chúng là các khối xây dựng của các mô hình học máy.Bằng cách hiểu Z, X và Y, bạn có thể hiểu rõ hơn về cách các mô hình học máy hoạt động.
## hashtags
* #Machinelearning
* #khoa học dữ liệu
* #trí tuệ nhân tạo
* #Học kĩ càng
* #dữ liệu lớn
=======================================
## Z + X + Y: What Are They and How Do They Work?
Z, X, and Y are three important concepts in machine learning. Z is the input data, X is the model, and Y is the output data.
The input data is the data that is fed into the model. The model is a mathematical function that learns to map the input data to the output data. The output data is the data that the model predicts.
Machine learning models are trained on a dataset of input data and output data. The model learns to map the input data to the output data by minimizing a loss function. The loss function measures how well the model's predictions match the actual output data.
Once the model is trained, it can be used to make predictions on new data. The model's predictions can be used to make decisions or to generate new data.
Z, X, and Y are essential concepts in machine learning. They are the building blocks of machine learning models. By understanding Z, X, and Y, you can better understand how machine learning models work.
## Hashtags
* #Machinelearning
* #datascience
* #artificialintelligence
* #deeplearning
* #bigdata
