Która kategoria modeli AI jest przeznaczona do przewidywania ciągłych wartości liczbowych?

Modele regresji są przeznaczone do przewidywania ciągłych wartości liczbowych, takich jak cena domu, temperatura czy sprzedaż. Ich celem jest znalezienie zależności między zmiennymi wejściowymi a zmienną wyjściową w sposób, który pozwala na przewidywanie wartości w ramach zakresu. Modele dyfuzyjne (Diffusion models) służą do generowania danych, często obrazów, poprzez iteracyjne usuwanie szumu. Modele transformatorowe (Transformer models) są wykorzystywane głównie w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i zadaniach sekwencyjnych, takich jak tłumaczenie czy generowanie tekstu. Modele multimodalne (Multi-modal models) integrują i przetwarzają dane z różnych modalności, np. tekst i obrazy, ale nie są specyficznie przeznaczone do przewidywania ciągłych wartości liczbowych jako ich główna kategoria.