このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。 エンべディング: 理解度テスト パスウェイに戻る エンベディングの有力な候補となる特徴は、次のうちどれですか。（該当するものをすべて選択してください） 正しいと思われる解答をすべて選択してください。 東京（日本）の 1999 ～ 2024 年の 1 日の最高気温 10,000 プレイのジャンル別分類: コメディー、悲劇、歴史 地球に存在する 150 万種以上の動物種の科学名 大規模なソフトウェア プロジェクトにおける数行のコード ワンホット エンコーディングで表される 10,000 曲のデータベースから、曲類似度のエンべディングを作成しています。エンベディングにはいくつの次元を含めるか 10,000 個のディメンション 10,000 個を超えるディメンション ディメンションが 10,000 個未満です 同じデータのワンホット エンコード表現よりも、特徴データのエンべディング ベクトル表現を使用するメリットは次のうちどれですか。（該当するものをすべて選択してください） 正しいと思われる解答をすべて選択してください。 エンベディング表現では、トレーニング中に調整する重みが少なくなります。 エンベディング表現は、セマンティック関係をエンコードできます。 エンベディング表現でトレーニングされたモデルをテストセットで評価する必要はありません。 エンベディング表現を可視化して簡単に表示できます。 正誤問題: トレーニング済みのニューラル ネットワークの隠れ層は、エンベディングとして使用できます。 True False word2vec に関する以下の説明のうち、正しいものはどれですか。（該当するものをすべて選択してください）。 正しいと思われる解答をすべて選択してください。 Word2vec は、単語のベクトル表現を作成するために使用される多くの手法の一つです。 Word2vec は、意味的に類似した単語を、幾何学空間で互いに近接するエンベディング ベクトルにマッピングします。 Word2vec は、複数の意味を持つ単語を複数のエンベディング ベクトルにマッピングします。 Word2vec はコンテキスト エンベディングを生成します。 解答を送信 error_outline テストの採点中にエラーが発生しました。もう一度お試しください。
