Байгалийн графикт Хамтран тохиолдлын график, ишлэлийн график эсвэл текстийн график багтдаг уу?
Байгалийн графикууд нь бодит ертөнцийн янз бүрийн хувилбарт байгууллагуудын хоорондын харилцааг загварчлах олон төрлийн график бүтцийг багтаадаг. Хамтарсан графикууд, ишлэлийн графикууд болон текст графикууд нь янз бүрийн төрлийн харилцааг дүрсэлсэн байгалийн графикуудын жишээ бөгөөд хиймэл оюун ухааны салбарт өөр өөр хэрэглээнд өргөн хэрэглэгддэг. Хамтарсан тохиолдлын графикууд нь хамтдаа тохиолдохыг илэрхийлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт
Хайлтын дэвшилтэт чадварууд нь Machine Learning ашиглах тохиолдол мөн үү?
Хайлтын дэвшилтэт чадварууд нь Machine Learning (ML)-ийн гол хэрэглээ юм. Machine Learning алгоритмууд нь тодорхой програмчлагдсангүйгээр урьдчилан таамаглах эсвэл шийдвэр гаргахын тулд өгөгдөл доторх хэв маяг, харилцаа холбоог тодорхойлох зорилготой юм. Хайлтын дэвшилтэт чадамжийн хүрээнд Machine Learning нь илүү хамааралтай, үнэн зөвөөр хангах замаар хайлтын туршлагыг ихээхэн сайжруулж чадна.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
PDF болон TIFF гэх мэт файлуудаас гаргаж авсан текст нь янз бүрийн програмуудад хэрхэн хэрэг болох вэ?
PDF, TIFF гэх мэт файлуудаас текст задлах чадвар нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа харааны өгөгдөл дэх текстийг ойлгох, файлаас текстийг илрүүлэх, задлах чиглэлээр янз бүрийн програмуудад чухал ач холбогдолтой юм. Олж авсан текстийг олон янзаар ашиглаж болох бөгөөд энэ нь үнэ цэнэтэй юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Харааны өгөгдөлд текстийг ойлгох, Файлуудаас текстийг илрүүлэх, задлах (PDF/TIFF), Шалгалтын тойм
NLG-ийн сул тал юу вэ?
Natural Language Generation (NLG) нь хиймэл оюун ухааны (AI) дэд салбар бөгөөд бүтэцлэгдсэн өгөгдөл дээр үндэслэн хүнтэй төстэй текст эсвэл яриа үүсгэхэд чиглэдэг. NLG нь ихээхэн анхаарал татаж, янз бүрийн салбарт амжилттай хэрэгжиж байгаа хэдий ч энэ технологитой холбоотой хэд хэдэн сул талууд байдгийг хүлээн зөвшөөрөх нь чухал юм. Заримыг нь судалж үзье
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Байгалийн хэлийг бий болгох
Чатботын гүйцэтгэлийн сул талыг байнга шалгаж, тодорхойлох нь яагаад чухал вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python, TensorFlow болон бусад холбогдох технологиудыг ашиглан гүнзгий суралцах арга техникийг ашиглан чатбот бий болгоход чатботын сул талыг туршиж, тодорхойлох нь нэн чухал юм. Тасралтгүй туршилт, сул талуудыг тодорхойлох нь хөгжүүлэгчдэд чатботын гүйцэтгэл, нарийвчлал, найдвартай байдлыг нэмэгдүүлэх боломжийг олгодог.
Тодорхой асуултууд эсвэл хувилбаруудыг чатботоор хэрхэн шалгах вэ?
Тодорхой асуултууд эсвэл хувилбаруудыг чатботоор туршиж үзэх нь түүний нарийвчлал, үр дүнтэй байдлыг баталгаажуулахын тулд хөгжүүлэлтийн явцад чухал алхам юм. Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа TensorFlow-тай гүнзгий суралцах чиглэлээр чатбот бий болгох нь хэрэглэгчийн өргөн хүрээний оролтыг ойлгож, хариу үйлдэл үзүүлэх загварыг сургах явдал юм.
Чатын ботын гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд "гаралтын төхөөрөмж" файлыг хэрхэн ашиглах вэ?
"Гаралтын төхөөрөмж" файл нь Python, TensorFlow болон TensorFlow-ийн Байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) чадамжтай гүнзгий суралцах арга техникийг ашиглан бүтээсэн чатботын гүйцэтгэлийг үнэлэх үнэ цэнэтэй хэрэгсэл юм. Энэ файл нь үнэлгээний үе шатанд чатботын үүсгэсэн гаралтыг агуулсан бөгөөд бидэнд түүний хариултад дүн шинжилгээ хийх, ойлгоход үр нөлөөг нь хэмжих боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Гүнзгий мэдлэг, Python, TensorFlow ашиглан чатбот үүсгэх, Чатботтой харьцаж байна, Шалгалтын тойм
Сургалтын үеэр чатботын гаралтыг хянах зорилго нь юу вэ?
Сургалтын явцад чатботын гаралтыг хянах зорилго нь чатбот суралцаж, хариултыг үнэн зөв, утга учиртай гаргахад оршино. Бид чатботын гаралтыг сайтар ажигласнаар сургалтын явцад гарч болох аливаа асуудал, алдааг тодорхойлж, шийдвэрлэх боломжтой. Энэхүү хяналтын үйл явц нь чухал үүрэг гүйцэтгэдэг
Тогтворгүй дарааллын урттай тулгарсан асуудлыг чатбот дээр дүүргэгч ашиглан хэрхэн шийдвэрлэх вэ?
Чатбот доторх дарааллын урттай нийцэхгүй байгаа бэрхшээлийг дүүргэх техникээр үр дүнтэй шийдвэрлэх боломжтой. Padding нь янз бүрийн урттай дарааллыг зохицуулахын тулд чатбот хөгжүүлэх зэрэг байгалийн хэлийг боловсруулахад түгээмэл хэрэглэгддэг арга юм. Энэ нь богино дарааллаар ижил урттай болгохын тулд тусгай тэмдэгтүүд эсвэл тэмдэгтүүдийг нэмж оруулдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Гүнзгий мэдлэг, Python, TensorFlow ашиглан чатбот үүсгэх, NMT ойлголт ба параметрүүд, Шалгалтын тойм
Чатбот дахь оролтын дарааллыг кодлоход давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) нь чатбот дахь оролтын дарааллыг кодлоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) хүрээнд чатботууд нь хэрэглэгчийн оролтыг ойлгох, хүнтэй төстэй хариу үйлдэл үзүүлэх зорилготой юм. Үүнд хүрэхийн тулд RNN-ийг чатбот загваруудын архитектурын үндсэн бүрэлдэхүүн хэсэг болгон ашигладаг. RNN
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Гүнзгий мэдлэг, Python, TensorFlow ашиглан чатбот үүсгэх, NMT ойлголт ба параметрүүд, Шалгалтын тойм