Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
Strojno učenje igra ključno vlogo pri dialoški pomoči na področju umetne inteligence. Dialoška pomoč vključuje ustvarjanje sistemov, ki lahko sodelujejo v pogovorih z uporabniki, razumejo njihove poizvedbe in nudijo ustrezne odgovore. Ta tehnologija se pogosto uporablja v klepetalnih robotih, virtualnih pomočnikih, aplikacijah za pomoč strankam itd. V kontekstu Google Cloud Machine
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, GCP BigQuery in odprti nabori podatkov
Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
TensorFlow Keras Tokenizer API omogoča učinkovito tokenizacijo besedilnih podatkov, kar je ključni korak pri nalogah obdelave naravnega jezika (NLP). Pri konfiguriranju primerka Tokenizer v TensorFlow Keras je eden od parametrov, ki jih je mogoče nastaviti, parameter `num_words`, ki določa največje število besed, ki jih je treba obdržati glede na frekvenco
Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
TensorFlow Keras Tokenizer API je dejansko mogoče uporabiti za iskanje najpogostejših besed v korpusu besedila. Tokenizacija je temeljni korak pri obdelavi naravnega jezika (NLP), ki vključuje razčlenitev besedila na manjše enote, običajno besede ali podbesede, da se olajša nadaljnja obdelava. Tokenizer API v TensorFlow omogoča učinkovito tokenizacijo
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Obdelava naravnega jezika s TensorFlow, Tokenizacija
Kaj je model Generative Pre-trained Transformer (GPT)?
Generativni vnaprej usposobljeni transformator (GPT) je vrsta modela umetne inteligence, ki uporablja nenadzorovano učenje za razumevanje in ustvarjanje besedila, podobnega človeku. Modeli GPT so vnaprej usposobljeni za velike količine besedilnih podatkov in jih je mogoče natančno nastaviti za posebne naloge, kot so ustvarjanje besedila, prevajanje, povzemanje in odgovarjanje na vprašanja. V kontekstu strojnega učenja, predvsem znotraj
Kaj so veliki jezikovni modeli?
Veliki lingvistični modeli so pomemben razvoj na področju umetne inteligence (AI) in so pridobili pomen v različnih aplikacijah, vključno z obdelavo naravnega jezika (NLP) in strojnim prevajanjem. Ti modeli so zasnovani za razumevanje in ustvarjanje besedila, podobnega človeku, z uporabo ogromnih količin podatkov o usposabljanju in naprednih tehnik strojnega učenja. V tem odgovoru smo
Kakšna je razlika med lematizacijo in korenjenjem pri obdelavi besedila?
Lematizacija in izviranje sta tehniki, ki se uporabljata pri obdelavi besedila za zmanjšanje besed na njihovo osnovno ali korensko obliko. Čeprav služita podobnemu namenu, obstajajo izrazite razlike med obema pristopoma. Besedilo je postopek odstranjevanja predpon in pripon iz besed, da dobimo njihovo korensko obliko, znano kot koren. Ta tehnika
Kaj je klasifikacija besedil in zakaj je pomembna pri strojnem učenju?
Klasifikacija besedil je temeljna naloga na področju strojnega učenja, še posebej na področju obdelave naravnega jezika (NLP). Vključuje postopek kategoriziranja besedilnih podatkov v vnaprej določene razrede ali kategorije glede na njihovo vsebino. Ta naloga je izrednega pomena, saj omogoča strojem razumevanje in interpretacijo človeškega jezika, ki
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Razvrstitev besedil s TensorFlow, Priprava podatkov za strojno učenje, Pregled izpita
Kakšna je vloga oblazinjenja pri pripravi n-gramov za trening?
Oblazinjenje ima ključno vlogo pri pripravi n-gramov za usposabljanje na področju obdelave naravnega jezika (NLP). N-grami so sosednja zaporedja n besed ali znakov, izvlečenih iz danega besedila. Pogosto se uporabljajo pri nalogah NLP, kot so jezikovno modeliranje, generiranje besedila in strojno prevajanje. Postopek priprave n-gramov vključuje lomljenje
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Obdelava naravnega jezika s TensorFlow, Izobraževanje umetne inteligence za ustvarjanje poezije, Pregled izpita
Kakšen je namen tokenizacije besedil v procesu usposabljanja modela AI za ustvarjanje poezije z uporabo tehnik TensorFlow in NLP?
Tokenizacija besedil v procesu usposabljanja modela AI za ustvarjanje poezije z uporabo tehnik TensorFlow in NLP ima več pomembnih namenov. Tokenizacija je temeljni korak pri obdelavi naravnega jezika (NLP), ki vključuje razčlenitev besedila na manjše enote, imenovane žetoni. V kontekstu besedila tokenizacija vključuje razdelitev besedila
Kakšen je pomen nastavitve parametra "return_sequences" na true pri zlaganju več plasti LSTM?
Parameter "return_sequences" v kontekstu zlaganja več plasti LSTM v obdelavi naravnega jezika (NLP) s TensorFlow ima pomembno vlogo pri zajemanju in ohranjanju zaporednih informacij iz vhodnih podatkov. Ko je nastavljen na true, ta parameter omogoča sloju LSTM, da vrne celotno zaporedje izhodov in ne samo zadnjega