A. 텍스트 리뷰에 대한 감정 분석을 수행한 다음 선형 회귀를 사용하여 감정 점수와 구독 플랜(원핫 인코딩)을 기반으로 숫자 등급을 예측합니다.

B. 텍스트 리뷰에 주제 모델링을 사용한 다음 로지스틱 회귀를 사용하여 주제 분포와 구독 플랜에 따라 숫자 등급을 예측합니다.

C. 텍스트 리뷰에 대한 딥러닝 모델(예: BERT 또는 RoBERTa)을 훈련하고, 출력 임베딩을 원-핫 인코딩된 구독 플랜과 연결하고, 회귀 계층을 사용하여 숫자 등급을 예측합니다.

D. TF-IDF를 사용한 텍스트 리뷰와 구독 플랜을 기반으로 수치적 평가를 예측하기 위해 의사결정 트리를 사용합니다.

E. 텍스트 리뷰의 평균 단어 길이를 계산하고 이를 구독 플랜과 함께 선형 회귀 모델의 특징으로 사용하여 평점을 예측합니다.

A. 어휘의 크기를 늘립니다.

B. 인코더와 디코더 계층에 드롭아웃을 추가합니다.

C. 대상 시퀀스에 라벨 평활화를 적용합니다.

D. 어텐션 헤드의 수를 줄입니다.

E. 임베딩 계층에 L1 정규화를 추가합니다.

A. 훈련 중 사용되는 확산 단계 수를 줄입니다.

B. 훈련 목표에서 지각 손실 함수의 가중치를 증가시킵니다.

C. 메모리 소비를 최소화하기 위해 학습 중에 사용되는 배치 크기를 줄입니다.

D. 학습 데이터 세트에 더욱 공격적인 데이터 증강 기술을 적용합니다.

E. 확산 모델 내에서 U-Net 아키텍처의 학습률을 낮춥니다.

A. 오디오용 LSTM 인코더와 이미지 픽셀을 직접 생성하기 위한 LSTM 디코더를 갖춘 시퀀스-투-시퀀스 모델입니다.

B. 오디오 특징 추출을 위한 CNN과 그 특징을 기반으로 이미지를 생성하는 GAN입니다.

C. 오디오 기능과 학습된 시각적 어휘를 모두 활용하여 이미지를 생성하는 변환기 기반 모델입니다.

D. 오디오 기능을 이미지 세그먼트에 매핑하도록 훈련된 숨겨진 마르코프 모델(HMM)입니다.

E. 생성할 이미지 유형을 분류하기 위해 오디오 특징을 학습한 지원 벡터 머신(SVM)입니다.

A. 

B. 

C. 

D. 

E.