د ماشین زده کړه د مصنوعي استخباراتو په ساحه کې د خبرو اترو په مرسته کې مهم رول لوبوي. ډیالوژیکي مرستې د داسې سیسټمونو رامینځته کول شامل دي چې کولی شي د کاروونکو سره په خبرو اترو کې ښکیل شي، د دوی پوښتنو پوه شي، او اړونده ځوابونه چمتو کړي. دا ټیکنالوژي په پراخه کچه په چیټ بوټونو ، مجازی معاونینو ، د پیرودونکي خدماتو غوښتنلیکونو او نور ډیر څه کې کارول کیږي.
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې، د ډیالوژیکي مرستې په اغیزمنه توګه پلي کولو لپاره مختلف وسایل او خدمات کارول کیدی شي. یوه غوره بیلګه د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) تخنیکونو کارول دي ترڅو د کاروونکو متن متن تحلیل او پوه شي. ګوګل کلاوډ پرمختللي NLP ماډلونه وړاندې کوي چې کولی شي له متن څخه ادارې، احساسات او ارادې راوباسي، سیسټم توانوي چې د کاروونکو پیغامونه په سمه توګه درک کړي.
ډیالوژیکي مرستې هم په پراخه کچه د ماشین زده کړې ماډلونو باندې تکیه کوي لکه د وینا پیژندنه او نسل. ګوګل کلاوډ د وینا څخه متن او له متن څخه وینا APIs چمتو کوي چې د ماشین زده کړې الګوریتمونه کاروي ترڅو خبرې شوي ټکي په متن کې انتقال کړي او برعکس. دا وړتیاوې د خبرو اترو انٹرفیسونو رامینځته کولو لپاره اړین دي چې کولی شي د وینا له لارې کاروونکو سره اړیکه ونیسي.
سربیره پردې، ډیالوژیکي مرستې اکثرا د وخت په تیریدو سره د خبرو اترو اجنټانو ته وده ورکولو لپاره د تقویت زده کړې الګوریتمونو کارول شامل دي. د کاروونکو څخه د فیډبیک راټولولو او د دې ان پټ پراساس ماډل تنظیم کولو سره ، سیسټم کولی شي په دوامداره توګه خپل فعالیت ته وده ورکړي او نور شخصي ځوابونه چمتو کړي.
د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) په شرایطو کې ، BigQuery او خلاص ډیټاسیټونه د خبرو اترو لوی مقدار ذخیره کولو او تحلیل کولو لپاره کارول کیدی شي. دا ډاټا د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره کارول کیدی شي، د کاروونکي متقابل عمل نمونې وپیژني، او د ډیالوژیکي مرستې سیسټمونو ټول کیفیت ښه کړي.
د ماشین زده کړه په مصنوعي استخباراتو کې د ډیالوژیکي مرستې یوه اساسي برخه ده، سیسټمونه توانوي چې د کارونکي ان پټ پوه شي، مناسب ځوابونه تولید کړي، او د کاروونکي تجربې ته وده ورکولو لپاره د متقابل عمل څخه په دوامداره توګه زده کړه وکړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د ماشین زده کړې کې پرمختګ:
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ حلونه د لوی ډیټا سره د ML ماډل خورا مؤثره روزنې لپاره د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کولو لپاره کارول کیدی شي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
- ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
- کله چې CMLE کاروئ، ایا د نسخې رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
- ایا CMLE کولی شي د ګوګل کلاوډ ذخیره ډیټا څخه لوستل شي او د تحلیل لپاره ټاکل شوي روزل شوي ماډل وکاروئ؟
- ایا Tensorflow د ژور عصبي شبکو (DNNs) روزنې او تحلیل لپاره کارول کیدی شي؟
- د ګریډینټ بوسټینګ الګوریتم څه شی دی؟
د ماشین زده کړې پرمختګ کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ