آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
یادگیری ماشینی نقش مهمی در کمک گفت و گو در قلمرو هوش مصنوعی ایفا می کند. کمک گفتگو شامل ایجاد سیستمهایی است که میتوانند در مکالمه با کاربران شرکت کنند، سؤالات آنها را درک کنند و پاسخهای مرتبط را ارائه دهند. این فناوری به طور گسترده در چت بات ها، دستیاران مجازی، برنامه های خدمات مشتری و غیره استفاده می شود. در زمینه Google Cloud Machine
پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
TensorFlow Keras Tokenizer API امکان توکنسازی کارآمد دادههای متنی را فراهم میکند که یک گام مهم در وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) است. هنگام پیکربندی یک نمونه Tokenizer در TensorFlow Keras، یکی از پارامترهایی که میتوان تنظیم کرد، پارامتر "num_words" است که حداکثر تعداد کلماتی را که باید بر اساس فرکانس نگهداری شوند را مشخص میکند.
آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
API TensorFlow Keras Tokenizer در واقع می تواند برای یافتن پرتکرارترین کلمات در مجموعه ای از متن استفاده شود. Tokenization یک مرحله اساسی در پردازش زبان طبیعی (NLP) است که شامل شکستن متن به واحدهای کوچکتر، معمولاً کلمات یا زیرکلمهها، برای تسهیل پردازش بیشتر است. Tokenizer API در TensorFlow امکان توکن سازی کارآمد را فراهم می کند
مدل ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده (GPT) چیست؟
یک ترانسفورماتور از پیش آموزشدیده مولد (GPT) نوعی مدل هوش مصنوعی است که از یادگیری بدون نظارت برای درک و تولید متنی شبیه انسان استفاده میکند. مدلهای GPT بر روی حجم وسیعی از دادههای متنی از قبل آموزش دیدهاند و میتوانند برای کارهای خاصی مانند تولید متن، ترجمه، خلاصهسازی و پاسخگویی به سؤال، بهخوبی تنظیم شوند. در زمینه یادگیری ماشین، به ویژه در داخل
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
مدل های بزرگ زبانی چیست؟
مدلهای زبانی بزرگ پیشرفت قابل توجهی در زمینه هوش مصنوعی (AI) هستند و در کاربردهای مختلف از جمله پردازش زبان طبیعی (NLP) و ترجمه ماشینی برجسته شدهاند. این مدلها برای درک و تولید متنهای انسانمانند با استفاده از حجم وسیعی از دادههای آموزشی و تکنیکهای پیشرفته یادگیری ماشین طراحی شدهاند. در این پاسخ ما
تفاوت بین lemmatization و stemming در پردازش متن چیست؟
Lemmatization و stemming هر دو تکنیک هایی هستند که در پردازش متن برای کاهش کلمات به شکل پایه یا ریشه استفاده می شوند. در حالی که آنها هدف مشابهی را دنبال می کنند، تفاوت های مشخصی بین این دو رویکرد وجود دارد. Stemming فرآیند حذف پیشوندها و پسوندها از کلمات برای به دست آوردن شکل ریشه آنها است که به عنوان ریشه شناخته می شود. این تکنیک
طبقه بندی متن چیست و چرا در یادگیری ماشین اهمیت دارد؟
طبقه بندی متن یک کار اساسی در زمینه یادگیری ماشینی است، به ویژه در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP). این شامل فرآیند طبقه بندی داده های متنی به کلاس ها یا دسته های از پیش تعریف شده بر اساس محتوای آن است. این وظیفه از اهمیت بالایی برخوردار است زیرا ماشینها را قادر میسازد تا زبان انسان را درک و تفسیر کنند
نقش بالشتک در آماده سازی n-gram ها برای تمرین چیست؟
Padding نقش مهمی در تهیه n-gram برای آموزش در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) دارد. N-gram ها دنباله های پیوسته ای از n کلمه یا کاراکتر هستند که از یک متن معین استخراج می شوند. آنها به طور گسترده در وظایف NLP مانند مدل سازی زبان، تولید متن و ترجمه ماشینی استفاده می شوند. فرآیند تهیه n-گرم شامل شکستن است
هدف از توکن سازی اشعار در فرآیند آموزش آموزش مدل هوش مصنوعی برای خلق شعر با استفاده از تکنیک های TensorFlow و NLP چیست؟
توکن کردن اشعار در فرآیند آموزش آموزش یک مدل هوش مصنوعی برای خلق شعر با استفاده از تکنیکهای TensorFlow و NLP چندین هدف مهم را دنبال میکند. Tokenization یک مرحله اساسی در پردازش زبان طبیعی (NLP) است که شامل تجزیه یک متن به واحدهای کوچکتر به نام توکن است. در زمینه اشعار، نشانه سازی شامل تقسیم اشعار است
اهمیت تنظیم پارامتر "return_sequences" روی true هنگام انباشتن چندین لایه LSTM چیست؟
پارامتر "return_sequences" در زمینه انباشتن چندین لایه LSTM در پردازش زبان طبیعی (NLP) با TensorFlow نقش مهمی در گرفتن و حفظ اطلاعات متوالی از داده های ورودی دارد. هنگامی که روی true تنظیم می شود، این پارامتر به لایه LSTM اجازه می دهد تا دنباله کامل خروجی ها را به جای آخرین آن برگرداند.