Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
Үгсийн дүрслэлийг вектор болгон дүрслэхийн тулд зохих тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах зорилгоор оруулах давхаргыг ашиглахын тулд бид үг оруулах үндсэн ойлголтууд болон тэдгээрийг мэдрэлийн сүлжээнд ашиглах хэрэгтэй. Үг оруулах нь үг хоорондын утгын харилцааг дүрсэлсэн тасралтгүй вектор орон зай дахь үгсийн нягт вектор дүрслэл юм. Эдгээр суулгацууд нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын хүрээний тойм
Мэдрэлийн машин орчуулгын загвар ямар бүтэцтэй вэ?
Мэдрэлийн машин орчуулга (NMT) загвар нь машин орчуулгын салбарт хувьсгал хийсэн гүнзгий суралцахад суурилсан арга юм. Энэ нь эх хэл болон зорилтот хэл хоорондын зураглалыг шууд загварчлах замаар өндөр чанартай орчуулга хийх чадвараараа ихээхэн алдартай болсон. Энэ хариултанд бид NMT загварын бүтцийг судалж, тодруулна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Гүнзгий мэдлэг, Python, TensorFlow ашиглан чатбот үүсгэх, Загвар сургах, Шалгалтын тойм
Олон халуун кодлогдсон массив дахь ID гэдэг үг ямар ач холбогдолтой вэ, энэ нь тоймд үг байгаа эсэхтэй ямар холбоотой вэ?
Олон халуун кодлогдсон массив дахь ID гэсэн үг нь тоймд үг байгаа эсэх, байхгүй эсэхийг илэрхийлэхэд чухал ач холбогдолтой. Мэдрэмжийн дүн шинжилгээ эсвэл текстийн ангилал зэрэг байгалийн хэл боловсруулах (NLP) даалгаврын хүрээнд олон халуун кодлогдсон массив нь текстэн өгөгдлийг илэрхийлэхэд түгээмэл хэрэглэгддэг техник юм. Энэхүү кодчилолын схемд,
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 1-р хэсэг, Шалгалтын тойм
TensorFlow-д оруулах давхарга нь үгийг хэрхэн вектор болгон хувиргадаг вэ?
TensorFlow-д оруулах давхарга нь үгийг вектор болгон хувиргахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд энэ нь текстийг ангилах даалгаврын үндсэн алхам юм. Энэ давхарга нь мэдрэлийн сүлжээгээр ойлгож, боловсруулах боломжтой тоон хэлбэрээр үгсийг илэрхийлэх үүрэгтэй. Энэ хариултанд бид оруулах давхарга хэрхэн хүрч байгааг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан текстийн ангилал, Мэдрэлийн сүлжээг зохион бүтээх, Шалгалтын тойм
Текстийг ангилахын тулд бид яагаад үгсийг тоон дүрслэл болгон хувиргах хэрэгтэй байна вэ?
Текстийн ангиллын салбарт үгийг тоон дүрслэл болгон хувиргах нь машин сургалтын алгоритмуудыг текстэн өгөгдлийг үр дүнтэй боловсруулж, дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Текст векторчлал гэж нэрлэгддэг энэхүү процесс нь түүхий текстийг машин сургалтын загвараар ойлгож, боловсруулж болох формат болгон хувиргадаг. Хэд хэдэн бий
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан текстийн ангилал, Машинаар сурахад зориулж мэдээлэл бэлтгэх, Шалгалтын тойм
TensorFlow ашиглан текстийн ангилалд өгөгдөл бэлтгэхэд ямар алхамууд ордог вэ?
TensorFlow ашиглан өгөгдлийг текстийн ангилалд бэлтгэхийн тулд хэд хэдэн алхамыг дагах шаардлагатай. Эдгээр алхмууд нь өгөгдөл цуглуулах, өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, өгөгдлийг төлөөлөх явдал юм. Алхам бүр нь текстийг ангилах загварын үнэн зөв, үр дүнтэй байдлыг хангахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. 1. Мэдээлэл цуглуулах: Эхний алхам бол текстэд тохирох өгөгдлийн багцыг цуглуулах явдал юм
Үг оруулах гэж юу вэ, тэдгээр нь сэтгэлийн мэдээллийг задлахад хэрхэн тусалдаг вэ?
Үг оруулах нь байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) үндсэн ойлголт бөгөөд текстээс сэтгэлийн мэдээллийг гаргаж авахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Эдгээр нь контекст хэрэглээнд тулгуурлан үгсийн хоорондын утгын болон синтаксийн харилцааг тодорхойлдог үгсийн математик дүрслэл юм. Өөрөөр хэлбэл, үг оруулах нь өтгөн вектор дахь үгсийн утгыг кодлодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, Текст дэх сэтгэл хөдлөлийг таних загварыг сургах, Шалгалтын тойм
"OOV" (Out Of Vocabulary) токен шинж чанар нь текст өгөгдөл дэх үл үзэгдэх үгсийг зохицуулахад хэрхэн тусалдаг вэ?
"OOV" (Out Of Vocabulary) токен шинж чанар нь TensorFlow ашиглан Байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) талбарт текст өгөгдөл дэх үл үзэгдэх үгсийг боловсруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Текстийн өгөгдөлтэй ажиллахдаа загварын үгийн санд байхгүй үгтэй таарах нь элбэг. Эдгээр үл үзэгдэх үгс нь а үүсгэж болно