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従来のGan：sは、真の値とfalse値の間に誘導体がないため、データが個別の形式である場合に問題があります。では、どのようにしてgan：sがテキストを生成できるのでしょうか？一部の情報源は、テキストを変圧器モデルで前処理する必要があると主張していますが、値はまだ離散的ではありませんか？
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GANを使用してテキストを生成するには、テキストデータの個別の性質によってもたらされる課題に対処する必要があります。解決策の1つは、トランスベースの言語モデルを使用して連続空間にエンコードすることにより、テキストを前処理することです。この変換により、GANは一連の離散トークンではなく、テキストを連続信号として扱い、標準のGANアーキテクチャを使用できます。世代後、ジェネレーターネットワークからの出力はテキスト形式にデコードされ、生成されたテキストシーケンスが生成されます。
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MLモデルのトレーニングとデータのバイアスにどのように対処できますか？
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データをMLモデルにフィードしているときはいつでも、データの品質と、結果との機能がどのように関連しているかは、通常、予測モデルの品質を決定します。結果と高度に相関していない機能がある場合、モデルのモデルから最も複雑なモデルにモデルを使用することで、成功する可能性は最小限に抑えられます。したがって、データサイエンティストまたは機械学習エンジニアと見なされなければならない最も重要な側面は、さまざまなモデルに与えられるデータの品質です。

これがあなたにいくらかの洞察を与えることを願っています。