Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
Mašīnmācībai ir izšķiroša nozīme dialogiskajā palīdzībā mākslīgā intelekta jomā. Dialogiskā palīdzība ietver sistēmu izveidi, kas var iesaistīties sarunās ar lietotājiem, izprast viņu jautājumus un sniegt atbilstošas atbildes. Šī tehnoloģija tiek plaši izmantota tērzēšanas robotos, virtuālajos palīgos, klientu apkalpošanas lietojumprogrammās u.c. Google Cloud Machine kontekstā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, GCP BigQuery un atvērtās datu kopas
Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
TensorFlow Keras Tokenizer API nodrošina efektīvu teksta datu marķieri, kas ir būtisks solis dabiskās valodas apstrādes (NLP) uzdevumos. Konfigurējot Tokenizer gadījumu programmā TensorFlow Keras, viens no parametriem, ko var iestatīt, ir parametrs "num_words", kas norāda maksimālo vārdu skaitu, kas jāpatur, pamatojoties uz biežumu.
Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
TensorFlow Keras Tokenizer API patiešām var izmantot, lai teksta korpusā atrastu visbiežāk lietotos vārdus. Tokenizācija ir būtisks solis dabiskās valodas apstrādē (NLP), kas ietver teksta sadalīšanu mazākās vienībās, parasti vārdos vai apakšvārdos, lai atvieglotu turpmāku apstrādi. Tokenizer API pakalpojumā TensorFlow nodrošina efektīvu marķieri
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Dabiskās valodas apstrāde ar TensorFlow, Tokenizācija
Kas ir ģeneratīvā iepriekš apmācīta transformatora (GPT) modelis?
Ģeneratīvs iepriekš apmācīts transformators (GPT) ir mākslīgā intelekta modeļa veids, kas izmanto bez uzraudzības mācīšanos, lai saprastu un ģenerētu cilvēkiem līdzīgu tekstu. GPT modeļi ir iepriekš apmācīti lielam teksta datu apjomam, un tos var precīzi noregulēt konkrētiem uzdevumiem, piemēram, teksta ģenerēšanai, tulkošanai, apkopošanai un atbildēm uz jautājumiem. Mašīnmācības kontekstā, īpaši iekšā
Kas ir lielie lingvistiskie modeļi?
Lielie lingvistiskie modeļi ir nozīmīgs sasniegums mākslīgā intelekta (AI) jomā, un tie ir guvuši ievērojamu nozīmi dažādās lietojumprogrammās, tostarp dabiskās valodas apstrādē (NLP) un mašīntulkošanā. Šie modeļi ir izstrādāti, lai saprastu un ģenerētu cilvēkiem līdzīgu tekstu, izmantojot milzīgu apmācību datu apjomu un uzlabotas mašīnmācīšanās metodes. Šajā atbildē mēs
Kāda ir atšķirība starp lemmatizāciju un cilmes veidošanu teksta apstrādē?
Lematizācija un celms ir gan paņēmieni, ko izmanto teksta apstrādē, lai vārdus reducētu līdz to pamata vai saknes formai. Lai gan tās kalpo līdzīgam mērķim, starp abām pieejām ir izteiktas atšķirības. Celmu veidošana ir process, kurā no vārdiem tiek noņemti prefiksi un sufiksi, lai iegūtu to saknes formu, kas pazīstama kā celms. Šī tehnika
Kas ir teksta klasifikācija un kāpēc tā ir svarīga mašīnmācībā?
Teksta klasifikācija ir pamatuzdevums mašīnmācības jomā, īpaši dabiskās valodas apstrādes (NLP) jomā. Tas ietver tekstuālo datu kategorizēšanas procesu iepriekš noteiktās klasēs vai kategorijās, pamatojoties uz to saturu. Šis uzdevums ir ārkārtīgi svarīgs, jo tas ļauj mašīnām saprast un interpretēt cilvēku valodu, kas
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Teksta klasifikācija ar TensorFlow, Datu sagatavošana mašīnmācībai, Eksāmenu apskats
Kāda ir polsterējuma loma n-gramu sagatavošanā treniņam?
Polsterējumam ir izšķiroša nozīme n-gramu sagatavošanā apmācībai dabiskās valodas apstrādes (NLP) jomā. N-grami ir blakus esošas n vārdu vai rakstzīmju secības, kas iegūtas no dotā teksta. Tos plaši izmanto NLP uzdevumos, piemēram, valodas modelēšanā, teksta ģenerēšanā un mašīntulkošanā. N-gramu sagatavošanas process ietver laušanu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Dabiskās valodas apstrāde ar TensorFlow, Mācības AI dzejas radīšanai, Eksāmenu apskats
Kāds ir dziesmu tekstu marķierizācijas mērķis AI modeļa apmācības procesā, lai radītu dzeju, izmantojot TensorFlow un NLP metodes?
Dziesmu tekstu marķierizācija AI modeļa apmācības procesā, lai radītu dzeju, izmantojot TensorFlow un NLP metodes, kalpo vairākiem svarīgiem mērķiem. Tokenizācija ir būtisks solis dabiskās valodas apstrādē (NLP), kas ietver teksta sadalīšanu mazākās vienībās, ko sauc par marķieriem. Dziesmu tekstu kontekstā tokenizācija ietver dziesmu tekstu sadalīšanu
Kāda nozīme ir parametra "return_sequences" iestatīšanai uz patiesu, ja tiek sakrauti vairāki LSTM slāņi?
Parametram "return_sequences" vairāku LSTM slāņu sakraušanas kontekstā dabiskās valodas apstrādē (NLP) ar TensorFlow ir nozīmīga loma secīgās informācijas tveršanā un saglabāšanā no ievades datiem. Ja iestatīts uz True, šis parametrs ļauj LSTM slānim atgriezt visu izvadu secību, nevis tikai pēdējo
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Dabiskās valodas apstrāde ar TensorFlow, Ilgtermiņa īstermiņa atmiņa NLP, Eksāmenu apskats