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 хэрэглэгчдэд илүү хамааралтай, үнэн зөв үр дүнг өгөх замаар хайлтын туршлагыг ихээхэн сайжруулж чадна.
Хайлтын дэвшилтэт чадамжийн гол талуудын нэг нь хэрэглэгчийн хүсэлт, зорилгыг ойлгох чадвар юм. Машин сургалтын загварууд нь хайлтын асуулгад дүн шинжилгээ хийх, түлхүүр үгсийг тодорхойлох, илүү нарийвчлалтай үр дүнд хүрэхийн тулд контекстийг тайлбарлахад сургаж болно. Жишээлбэл, Google зэрэг хайлтын системүүд хайлтын асуулгын утгыг ойлгохын тулд машин сургалтын алгоритмуудыг ашигладаг бөгөөд хэрэглэгчдэд хайлтын зорилгод тулгуурлан холбогдох мэдээллээр хангадаг.
Нэмж дурдахад, Machine Learning нь хайлтын үр дүнг хувийн хэрэглэгчдэд тохируулснаар хайлтын ач холбогдлыг сайжруулж чадна. Хэрэглэгчийн зан байдал, сонголт, өмнөх харилцан үйлчлэлд дүн шинжилгээ хийснээр Machine Learning загварууд хайлтын үр дүнг хэрэглэгч бүрийн тодорхой сонирхол, хэрэгцээнд нийцүүлэн тохируулах боломжтой. Энэхүү хувийн тохиргоо нь хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулаад зогсохгүй хэрэглэгчдийн хайж буй мэдээллээ хурдан бөгөөд үр дүнтэй олох магадлалыг нэмэгдүүлдэг.
Дэвшилтэт хайлтын чадварт Machine Learning ашиглах өөр нэг чухал тохиолдол бол семантик хайлт юм. Семаль хайлт нь хайлтын асуулга доторх үгсийн утга, контекстийг ойлгохын тулд уламжлалт түлхүүр үгэнд суурилсан хайлтаас давж гардаг. Machine Learning загваруудыг асар их хэмжээний текст өгөгдөл дээр сургаж үг, хэллэг, ойлголтуудын хоорондын хамаарлыг сурч, илүү боловсронгуй хайлтын чадварыг идэвхжүүлдэг. Жишээлбэл, семантик хайлт нь хайлтын системд синонимууд, холбогдох нэр томъёо, тэр ч байтугай хэрэглэгчийн тусгай хэлний нюансуудыг ойлгоход тусалдаг бөгөөд хайлтын үр дүнг илүү нарийвчлалтай хүргэх болно.
Цаашилбал, Machine Learning нь байгалийн хэл боловсруулах (NLP) болон сэтгэл хөдлөлийн дүн шинжилгээ зэрэг аргуудаар хайлтын ач холбогдлыг сайжруулахад ашиглаж болно. NLP нь машинуудад хүний хэлийг ойлгож, дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгодог бөгөөд хайлтын системд текст өгөгдлийг илүү үр дүнтэй боловсруулж, тайлбарлах боломжийг олгодог. Нөгөө талаас мэдрэмжийн шинжилгээ нь агуулгын сэтгэл хөдлөлийн өнгө аясыг тодорхойлоход тусалдаг бөгөөд энэ нь хэрэглэгчийн мэдрэмж, сэтгэл санааны байдалд тохирсон хайлтын үр дүнг хүргэхэд үнэ цэнэтэй байж болно.
Хайлтын дэвшилтэт чадварууд нь Machine Learning техникийг ашигласнаар ихээхэн ашиг тус хүртдэг. Хэрэглэгчийн зорилгыг ойлгох, хайлтын үр дүнг хувийн болгох, семантик хайлтыг хэрэгжүүлэх, NLP болон мэдрэмжийн шинжилгээг ашиглахад ML алгоритмуудыг ашигласнаар хайлтын системүүд хэрэглэгчдэд илүү хамааралтай, үнэн зөв, тохируулсан хайлтын үр дүнг өгч, эцсийн дүндээ хайлтын ерөнхий туршлагыг сайжруулж чадна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу