区分分类别任务和生成任务?
分类任务和生成任务是机器学习领域的两个不同类型的问题.在分类任务中,目标是将输入 (通常以特征向量表示) 分配给几个预定义类别之一.这是一种监督学习形式,其中算法给出标签训练示例并构建一个模型来预测未见的输入数据的类标签.分类通常用于各种应用,包括图像识别,语音识别和医学诊断.另一方面,生成任务涉及创建新内容.这通常通过学习数据中的潜在模式和生成与训练数据类似的新数据样本来完成.生成任务可能涉及创建文本,图像,音乐或其他类型的数据.它们通常通过无监督学习完成,其中算法通过创建一个不强制性的数据集,通过接收或对应自然语言的数据进行分类,同时通过学习和复杂的数据组合,通过学习和学习.在总结过程中,通常涉及基于语言的数据和语言的数据,通过创建和复合数据,通过学习和复合的数据,通过学习和复合的数据,通过学习和复合的数据.在学习过程中,通常涉及基于语言的数据模型,通过学习和复合的数据,通过创建和复合的数据,通过学习和复合的数据,通过学习和复合的数据,通过学习和复合的数据,通过学习.