के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
मेसिन लर्निङले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको दायरा भित्र संवादात्मक सहयोगमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। संवादात्मक सहायताले प्रयोगकर्ताहरूसँग कुराकानीमा संलग्न हुन, तिनीहरूका प्रश्नहरू बुझ्न र सान्दर्भिक प्रतिक्रियाहरू प्रदान गर्न सक्ने प्रणालीहरू सिर्जना गर्न समावेश गर्दछ। यो प्रविधि च्याटबटहरू, भर्चुअल सहायकहरू, ग्राहक सेवा अनुप्रयोगहरू, र थपमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। गुगल क्लाउड मेसिनको सन्दर्भमा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, GCP BigQuery र खुला डाटासेटहरू
TensorFlow Keras Tokenizer API अधिकतम संख्याको शब्द प्यारामिटर के हो?
TensorFlow Keras Tokenizer API ले पाठ डेटाको कुशल टोकनकरणको लागि अनुमति दिन्छ, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) कार्यहरूमा एक महत्त्वपूर्ण चरण। TensorFlow Keras मा Tokenizer दृष्टान्त कन्फिगर गर्दा, सेट गर्न सकिने मापदण्डहरू मध्ये एक `num_words` प्यारामिटर हो, जसले फ्रिक्वेन्सीको आधारमा राखिने शब्दहरूको अधिकतम संख्या निर्दिष्ट गर्दछ।
के TensorFlow Keras Tokenizer API को धेरै पटक शब्दहरू फेला पार्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
TensorFlow Keras Tokenizer API वास्तवमा पाठको कोर्पस भित्र धेरै बारम्बार शब्दहरू फेला पार्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। टोकनाइजेशन प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) मा एक आधारभूत चरण हो जसमा पाठलाई साना एकाइहरू, सामान्यतया शब्द वा उपशब्दहरूमा विभाजन गरी थप प्रशोधन गर्न सजिलो हुन्छ। TensorFlow मा Tokenizer API ले कुशल टोकनकरणको लागि अनुमति दिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग, टोकननाइजेसन
जेनेरेटिभ प्रि-ट्रेन्ड ट्रान्सफर्मर (GPT) मोडेल के हो?
जेनेरेटिभ प्रि-ट्रेन्ड ट्रान्सफर्मर (GPT) एक प्रकारको आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स मोडेल हो जसले मानवजस्तै पाठ बुझ्न र उत्पन्न गर्न असुरक्षित सिकाइ प्रयोग गर्दछ। GPT मोडेलहरू पाठ डेटाको विशाल मात्रामा पूर्व-प्रशिक्षित छन् र पाठ उत्पादन, अनुवाद, सारांश, र प्रश्न-उत्तर जस्ता विशिष्ट कार्यहरूको लागि राम्रो-ट्यून गर्न सकिन्छ। मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, विशेष गरी भित्र
ठूला भाषिक मोडेलहरू के हुन्?
ठूला भाषिक मोडेलहरू आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण विकास हुन् र प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) र मेसिन अनुवाद सहित विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा प्रमुखता हासिल गरेका छन्। यी मोडेलहरू प्रशिक्षण डेटा र उन्नत मेसिन लर्निङ प्रविधिहरूको ठूलो मात्रामा प्रयोग गरेर मानव-जस्तो पाठ बुझ्न र उत्पन्न गर्न डिजाइन गरिएका छन्। यस प्रतिक्रियामा, हामी
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
पाठ प्रशोधन मा lemmatization र stemming बीच के भिन्नता छ?
Lemmatization र स्टेमिङ दुबै प्रविधिहरू पाठ प्रशोधनमा प्रयोग गरिएका शब्दहरूलाई तिनीहरूको आधार वा मूल फारममा कम गर्न प्रयोग गरिन्छ। जबकि तिनीहरू समान उद्देश्य सेवा गर्छन्, त्यहाँ दुई दृष्टिकोणहरू बीच फरक भिन्नताहरू छन्। स्टेमिङ भनेको शब्दहरूबाट उपसर्गहरू र प्रत्ययहरू हटाउने प्रक्रिया हो जसलाई स्टेम भनिन्छ। यो प्रविधि
पाठ वर्गीकरण के हो र मेसिन लर्निङमा यो किन महत्त्वपूर्ण छ?
पाठ वर्गीकरण मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, विशेष गरी प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) को क्षेत्रमा एक आधारभूत कार्य हो। यसले पाठ्य डेटालाई यसको सामग्रीमा आधारित पूर्वनिर्धारित वर्ग वा कोटिहरूमा वर्गीकरण गर्ने प्रक्रिया समावेश गर्दछ। यो कार्य सर्वोपरि महत्वको छ किनकि यसले मेसिनहरूलाई मानव भाषा बुझ्न र व्याख्या गर्न सक्षम बनाउँछ, जुन
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोसँग पाठ वर्गीकरण, मेशिन शिक्षाका लागि डेटा तयारी गर्दै, परीक्षा समीक्षा
तालिमको लागि एन-ग्रामहरू तयार गर्न प्याडिङको भूमिका के हो?
प्याडिङले प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) को क्षेत्रमा प्रशिक्षणको लागि एन-ग्रामहरू तयार गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। एन-ग्रामहरू n शब्दहरू वा दिइएको पाठबाट निकालिएका क्यारेक्टरहरूको सन्निहित अनुक्रमहरू हुन्। तिनीहरू NLP कार्यहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ जस्तै भाषा मोडेलिङ, पाठ उत्पादन, र मेसिन अनुवाद। एन-ग्राम तयार गर्ने प्रक्रियामा ब्रेकिङ समावेश छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग, एआईलाई कविता सिर्जना गर्न प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow र NLP प्रविधिहरू प्रयोग गरेर कविता सिर्जना गर्न AI मोडेललाई तालिम दिने प्रशिक्षण प्रक्रियामा गीतहरू टोकन गर्ने उद्देश्य के हो?
TensorFlow र NLP प्रविधिहरू प्रयोग गरेर कविता सिर्जना गर्न AI मोडेललाई तालिम दिने तालिम प्रक्रियामा गीतहरू टोकन गर्नुले धेरै महत्त्वपूर्ण उद्देश्यहरू पूरा गर्दछ। टोकनाइजेसन प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) मा एक आधारभूत चरण हो जसमा टोकन भनिने साना एकाइहरूमा पाठलाई तोड्ने समावेश छ। गीतको सन्दर्भमा, टोकनाइजेशनले गीतहरू विभाजन गर्न समावेश गर्दछ
धेरै LSTM तहहरू स्ट्याक गर्दा "return_sequences" प्यारामिटरलाई true मा सेट गर्नुको महत्त्व के हो?
TensorFlow को साथ प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) मा धेरै LSTM तहहरू स्ट्याक गर्ने सन्दर्भमा "return_sequences" प्यारामिटरले इनपुट डेटाबाट अनुक्रमिक जानकारी क्याप्चर गर्न र सुरक्षित गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। सत्यमा सेट गर्दा, यो प्यारामिटरले LSTM तहलाई अन्तिमको सट्टा आउटपुटहरूको पूर्ण अनुक्रम फर्काउन अनुमति दिन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग, NLP का लागी लामो छोटो अवधि का मेमोरी, परीक्षा समीक्षा