Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны хүрээнд харилцан ярианы туслалцаа үзүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Диалогийн тусламж нь хэрэглэгчидтэй харилцан яриа өрнүүлж, тэдний асуусан асуултыг ойлгож, холбогдох хариултуудыг өгөх системийг бий болгодог. Энэ технологи нь чатбот, виртуал туслах, харилцагчийн үйлчилгээний програмууд болон бусад зүйлд өргөн хэрэглэгддэг.
Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд харилцан ярианы тусламжийг үр дүнтэй хэрэгжүүлэхийн тулд янз бүрийн хэрэгсэл, үйлчилгээг ашиглаж болно. Үүний нэг тод жишээ бол хэрэглэгчийн текстийн оролтыг шинжлэх, ойлгохын тулд Байгалийн хэл боловсруулах (NLP) техникийг ашиглах явдал юм. Google Cloud нь текстээс объект, мэдрэмж, санааг гаргаж авах боломжтой дэвшилтэт NLP загваруудыг санал болгож, системд хэрэглэгчийн мессежийг үнэн зөв ойлгох боломжийг олгодог.
Диалогийн тусламж нь яриа таних, үүсгэх зэрэг ажлуудын хувьд Machine Learning загварт ихээхэн тулгуурладаг. Google Cloud нь ярианы үгсийг текст болон эсрэгээр нь хөрвүүлэхийн тулд Machine Learning алгоритмуудыг ашигладаг Speech-to-Text болон Text-to-Speech API-уудыг хангадаг. Эдгээр чадварууд нь яриагаар дамжуулан хэрэглэгчидтэй харилцаж болох харилцан ярианы интерфейсийг бий болгоход зайлшгүй шаардлагатай.
Цаашилбал, харилцан ярианы туслалцаа нь цаг хугацааны явцад харилцан ярианы агентуудыг сайжруулахын тулд бататгах сургалтын алгоритмуудыг ашигладаг. Хэрэглэгчдээс санал хүсэлтийг цуглуулж, энэ оролт дээр үндэслэн загварыг тохируулснаар систем нь гүйцэтгэлээ тасралтгүй сайжруулж, илүү хувийн хариу үйлдэл үзүүлэх боломжтой.
Google Cloud Platform (GCP)-ийн хүрээнд BigQuery болон нээлттэй мэдээллийн багцыг их хэмжээний харилцан ярианы өгөгдлийг хадгалах, шинжлэхэд ашиглаж болно. Энэхүү өгөгдлийг Machine Learning загваруудыг сургах, хэрэглэгчийн харилцан үйлчлэлийн хэв маягийг тодорхойлох, харилцан ярианы тусламжийн системийн ерөнхий чанарыг сайжруулахад ашиглаж болно.
Машины сургалт нь хиймэл оюун ухаан дахь харилцан ярианы тусламжийн үндсэн бүрэлдэхүүн хэсэг бөгөөд системд хэрэглэгчийн оролтыг ойлгох, зохих хариултыг бий болгох, хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулахын тулд харилцан үйлчлэлээс тасралтгүй суралцах боломжийг олгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах:
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Хүсэл эрмэлзэлтэй горим нь TensorFlow-ийн тархсан тооцооллын функцийг саатуулдаг уу?
- Google үүлэн шийдлүүдийг том өгөгдөлтэй ML загварыг илүү үр дүнтэй сургах үүднээс тооцоололыг хадгалах сангаас салгахад ашиглаж болох уу?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нь загварын сургалт дууссаны дараа нөөцийг автоматаар олж авах, тохируулах, мөн нөөцийг зогсоохыг санал болгодог уу?
- Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр ямар ч саадгүй сургах боломжтой юу?
- CMLE-г ашиглах үед хувилбар үүсгэхэд экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай юу?
- CMLE нь Google Cloud хадгалах сангийн датаг уншиж, дүгнэлт гаргахдаа тусгайлан бэлтгэгдсэн загварыг ашиглаж чадах уу?
- Tensorflow-ийг гүн мэдрэлийн сүлжээг (DNN) сургах, дүгнэлт хийхэд ашиглаж болох уу?
- Gradient Boosting алгоритм гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг "Machine Learning-д ахиц дэвшил" хэсгээс үзнэ үү