Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
Maŝinlernado ludas decidan rolon en dialoga asistado ene de la sfero de Artefarita Inteligenteco. Dialogika asistado implikas krei sistemojn, kiuj povas engaĝiĝi en konversacioj kun uzantoj, kompreni iliajn demandojn kaj provizi koncernajn respondojn. Ĉi tiu teknologio estas vaste uzata en babilrotoj, virtualaj asistantoj, klientservaj aplikoj kaj pli. En la kunteksto de Google Cloud Machine
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, GCP BigQuery kaj malfermaj datumaroj
Kio estas la parametro de maksimuma nombro da vortoj de TensorFlow Keras Tokenizer API?
La TensorFlow Keras Tokenizer API permesas efikan tokenigon de tekstaj datumoj, decida paŝo en Natural Language Processing (NLP) taskoj. Kiam oni agordas ekzemplon de Tokenizer en TensorFlow Keras, unu el la parametroj kiujn oni povas agordi estas la parametro `num_words`, kiu specifas la maksimuman nombron da vortoj konservenda surbaze de la ofteco.
Ĉu TensorFlow Keras Tokenizer API povas esti uzata por trovi plej oftajn vortojn?
La TensorFlow Keras Tokenizer API ja povas esti uzata por trovi la plej oftajn vortojn en korpuso de teksto. Tokenigo estas fundamenta paŝo en naturlingva prilaborado (NLP) kiu implikas malkonstrui tekston en pli malgrandajn unuojn, tipe vortojn aŭ subvortojn, por faciligi plian prilaboradon. La Tokenizer API en TensorFlow permesas efikan tokenigon
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Naturlingva Prilaborado per TensorFlow, Tokenigo
Kio estas Generative Pre-trejnita Transformilo (GPT) modelo?
Generative Pre-Trained Transformer (GPT) estas speco de artefarita inteligenteco-modelo kiu utiligas nekontrolitan lernadon por kompreni kaj generi homsimilan tekston. GPT-modeloj estas antaŭtrejnitaj sur vastaj kvantoj de tekstaj datumoj kaj povas esti fajnagorditaj por specifaj taskoj kiel ekzemple tekstogenerado, tradukado, resumo kaj demando-respondo. En la kunteksto de maŝinlernado, precipe ene
Kio estas grandaj lingvaj modeloj?
Grandaj lingvaj modeloj estas signifa evoluo en la kampo de Artefarita Inteligenteco (AI) kaj akiris eminentecon en diversaj aplikoj, inkluzive de naturlingva prilaborado (NLP) kaj maŝintradukado. Ĉi tiuj modeloj estas dizajnitaj por kompreni kaj generi homsimilan tekston utiligante vastajn kvantojn da trejnaj datumoj kaj altnivelajn maŝinlernajn teknikojn. En ĉi tiu respondo, ni
Kio estas la diferenco inter lematigo kaj detigo en teksttraktado?
Lematigo kaj detigo estas ambaŭ teknikoj uzitaj en tekstprilaborado por redukti vortojn al ilia bazo aŭ radika formo. Dum ili servas al simila celo, ekzistas klaraj diferencoj inter la du aliroj. Devenado estas procezo de forigado de prefiksoj kaj sufiksoj de vortoj por akiri ilian radikformon, konatan kiel la tigo. Ĉi tiu tekniko
Kio estas teksta klasifiko kaj kial ĝi gravas en maŝinlernado?
Tekstoklasifiko estas fundamenta tasko en la kampo de maŝinlernado, specife en la domajno de naturlingva prilaborado (NLP). Ĝi implikas la procezon kategoriigi tekstajn datumojn en antaŭdifinitajn klasojn aŭ kategoriojn bazitajn sur ĝia enhavo. Ĉi tiu tasko estas de plej grava graveco ĉar ĝi ebligas maŝinojn kompreni kaj interpreti homan lingvon, kiu
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Tekstoklasifiko per TensorFlow, Preparante datumojn por maŝina lernado, Ekzamena revizio
Kio estas la rolo de remburado en preparado de la n-gramoj por trejnado?
Remburaĵo ludas decidan rolon en preparado de n-gramoj por trejnado en la kampo de Natural Language Processing (NLP). N-gramoj estas apudaj sekvencoj de n vortoj aŭ signoj ĉerpitaj el difinita teksto. Ili estas vaste uzataj en NLP-taskoj kiel lingvomodelado, tekstogenerado kaj maŝintradukado. La procezo de preparado de n-gramoj implicas rompiĝon
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Naturlingva Prilaborado per TensorFlow, Trejnado de AI por krei poezion, Ekzamena revizio
Kio estas la celo tokenigi la kantotekston en la trejnada procezo de trejnado de AI-modelo por krei poezion uzante TensorFlow kaj NLP-teknikojn?
Tokenigi la kantotekston en la trejnadprocezo de trejnado de AI-modelo por krei poezion uzante TensorFlow kaj NLP-teknikojn servas plurajn gravajn celojn. Tokenigo estas fundamenta paŝo en naturlingva prilaborado (NLP) kiu implikas malkonstrui tekston en pli malgrandajn unuojn nomitajn ĵetonoj. En la kunteksto de kantoteksto, tokenigo implikas disfendi la kantotekston
Kio estas la signifo de agordo de la parametro "return_sequences" al vera kiam stakigas plurajn LSTM-tavolojn?
La parametro "return_sequences" en la kunteksto de stakigado de multoblaj LSTM-tavoloj en Natural Language Processing (NLP) kun TensorFlow havas signifan rolon en kaptado kaj konservado de la sinsekvaj informoj de la enigdatenoj. Se agordita al vera, ĉi tiu parametro permesas al la LSTM-tavolo resendi la plenan sekvencon de produktaĵoj prefere ol nur la lasta
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Naturlingva Prilaborado per TensorFlow, Longa baldaŭa memoro por NLP, Ekzamena revizio