Random Forest là một tập hợp của bao nhiêu Decision Tree?

Dữ liệu hành vi

Hóa đơn thanh toán các loại cước phí

Thói quen mua sắm online

Phân tích phân biệt

Hồi quy Logistic

Mạng nơ ron

Không có kỹ thuật nào trong trí tuệ nhân tạo được cho là tốt nhất khi xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng

Kỹ thuật Cây quyết định trong trí tuệ nhân tạo được cho là phù hợp khi xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng

Các kỹ thuật trong trí tuệ nhân tạo được cho là tốt nhất khi xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng

Dựa vào kết quả so khớp các luật của một cây quyết định

Dựa vào kết quả so khớp các luật của các cây quyết định rồi lấy quả xuất hiện nhiều nhất

Không sử dụng luật từ cây quyết định nào

Trực tiếp đến ngân hàng

Sử dụng selfie

Sử dụng cuộc gọi video ngắn

Thông qua tư thế tay

Thông qua việc tăng giảm tổng khối lượng của kệ hàng

Thông qua việc kiểm tra mặt hàng đã có trong giỏ hàng của khách hàng chưa

Đánh dấu độ tin cậy thấp, từ đó xác định lại vị trí của khách hàng theo thời gian

Dùng kỹ thuật học sâu đặc biệt để xác định

Điều chỉnh lại góc quay của camera

label-['Tulip', 'Hồng', 'Ly']

label-['Hồng', 'Ly', 'Tulip']

label-['Ly', 'Hồng', 'Tulip']

model.add(Conv2D(64.(5,5), activation='relu'))model.add(MaxPooling2D(2,2))

model.add(Conv2D(5,(64,64), activation="relu')) model.add(MaxPooling2D(2.2))

model.add(Conv2D(64,(2,2), activation='relu'))model.add(MaxPooling2D(5,5))

model.add(Dense(activation-5))

model.add(Dense(tf.nn.softmax, activation=5))

model.add(Dense(5, activation tf.nn.softmax))