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クイズに答えながらAIの知識を学べるシリーズの続編、「AIクイズ 」scikit-learn編。
AIクイズの初代、基礎編はこちらから。
第1問
非負値行列因子分解（NMF）について正しいものを全て選んで下さい。
A. 教師あり学習手法である
B. 特徴量を増やす手法である
C. 特徴量が非負のデータにしか適用できない
D. 次元削減手法である
答え
「非負値行列因子分解（NMF）とは？ 」AIクイズscikit-learn編【第1問】
クイズに答えながらAIの知識を学べるシリーズの続編、「AIクイズ 」scikit-learn編。
AIクイズの初代、基礎編はこちらから。
第1問
非負値行列因子分解（NMF）について正しいものを全て選んで下さい。
A. 教師あり学習手法である
B. 特徴量を増やす手法である
C. 特徴量が非負のデータにしか適用できない
D. 次元削減手法である
答え
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Microsoftの画像セグメンテーション新技術「SEEM（Segment Everything Everywhere Model）」の凄さ、Meta AIのSAMとの違い
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ChatDoctor: 医療分野特化の大規模言語モデル
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