ایا د پرمختللي لټون وړتیاوې د ماشین زده کړې کارولو قضیه ده؟
د پرمختللي لټون وړتیاوې په حقیقت کې د ماشین زده کړې (ML) د کارونې مهم قضیه ده. د ماشین زده کړې الګوریتمونه ډیزاین شوي ترڅو د معلوماتو دننه نمونې او اړیکې وپیژني ترڅو وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې په واضح ډول برنامه شي. د پرمختللي لټون وړتیاو په شرایطو کې، د ماشین زده کړه کولی شي د لا زیاتو اړوندو او دقیقو چمتو کولو سره د لټون تجربه د پام وړ وده وکړي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
لوی ژبني ماډلونه څه دي؟
لوی ژبني ماډلونه د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې د پام وړ پرمختګ دی او د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) او ماشین ژباړې په ګډون په مختلفو غوښتنلیکونو کې شهرت ترلاسه کړی. دا ماډلونه د روزنې ډیټا او پرمختللي ماشین زده کړې تخنیکونو په کارولو سره د انسان په څیر متن پوهیدو او رامینځته کولو لپاره ډیزاین شوي. په دې ځواب کې، موږ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
په TensorFlow کې د اچار فارمیټ په کارولو سره د احساساتي فیچر سیټ رامینځته کولو هدف څه دی؟
په TensorFlow کې د اچار فارمیټ په کارولو سره د احساساتي فیچر سیټ رامینځته کولو هدف په مؤثره توګه د دمخه پروسس شوي احساساتو ډیټا ذخیره کول او ترلاسه کول دي. TensorFlow د ژورې زده کړې یو مشهور چوکاټ دی چې د ډیټا مختلف ډولونو کې د روزنې او ازموینې ماډلونو لپاره پراخه وسیلې چمتو کوي. د احساساتو تحلیل، د طبیعي ژبې پروسس کولو فرعي ساحه،
ولې موږ د لغت څخه خورا عام کلمې فلټر کوو؟
د لیکسيکون څخه د عالي عامو کلمو فلټر کول د TensorFlow سره د ژورې زده کړې دمخه پروسس کولو مرحله کې یو مهم ګام دی. دا تمرین ډیری اهدافو ته خدمت کوي او د ماډل عمومي فعالیت او موثریت ته د پام وړ ګټې راوړي. په دې ځواب کې، موږ به د دې تګلارې تر شا لاملونه وڅیړو او د هغې ډیډاکټیک وپلټو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د مخه پروسس ورکول, د ازموینې بیاکتنه
د متني معلوماتو پروسس کولو په شرایطو کې د کلمو د کڅوړې ماډل څنګه کار کوي؟
د کلمو کڅوړه ماډل د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) کې یو بنسټیز تخنیک دی چې په پراخه کچه د متن ډیټا پروسس کولو لپاره کارول کیږي. دا متن د کلمو د مجموعې په توګه استازیتوب کوي، د ګرامر او کلمو ترتیب په پام کې نیولو سره، او یوازې د هرې کلمې د واقع کیدو په فریکونسۍ تمرکز کوي. دا ماډل د NLP په مختلفو دندو کې اغیزمن ثابت شوی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د معلوماتو پروسس کول, د ازموینې بیاکتنه
د TensorFlow سره ژورې زده کړې کې د متن ډیټا په عددي بڼه بدلولو موخه څه ده؟
د متن ډیټا په عددي بڼه بدلول د TensorFlow سره د ژورې زده کړې یو مهم ګام دی. د دې تبادلې هدف د ماشین زده کړې الګوریتمونو کارولو وړ کول دي چې په عددي معلوماتو باندې کار کوي، ځکه چې د ژورې زده کړې ماډلونه په ابتدايي توګه د شمیرو معلوماتو پروسس کولو لپاره ډیزاین شوي. د متن ډیټا په عددي بڼه بدلولو سره، موږ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د معلوماتو پروسس کول, د ازموینې بیاکتنه
د فلم بیاکتنې په څو ګرم کوډ شوي صف کې د بدلولو هدف څه دی؟
د فلم بیاکتنې په څو ګرم کوډ شوي صف کې بدلول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو مهم هدف ترسره کوي ، په ځانګړي توګه د ماشین زده کړې ماډلونو کې د ډیر فټینګ او کم فټینګ ستونزو حل کولو شرایطو کې. پدې تخنیک کې د متني فلم بیاکتنې په عددي نمایندګۍ بدلول شامل دي چې د ماشین زده کړې الګوریتمونو لخوا کارول کیدی شي ، په ځانګړي توګه هغه چې په کارولو سره پلي کیږي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ډیر مناسب او زیر کونکي ستونزې, د ماډل ډیر فټینګ او کم فټینګ ستونزې حل کول - لومړۍ برخه, د ازموینې بیاکتنه
د متن طبقه بندي څه شی دی او ولې دا د ماشین زده کړې کې مهم دی؟
د متن طبقه بندي د ماشین زده کړې په برخه کې یو بنسټیز کار دی، په ځانګړې توګه د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) کې. پدې کې د متني معلوماتو د طبقه بندي کولو پروسه شامله ده چې د هغې د مینځپانګې پراساس دمخه تعریف شوي ټولګیو یا کټګوریو کې. دا کار خورا مهم دی ځکه چې دا ماشینونو ته وړتیا ورکوي چې د انسان ژبه درک او تشریح کړي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسرفلو سره د متن درجه بندي, د ماشین زده کړې لپاره د معلوماتو چمتو کول, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه کولی شو د احساس تحلیل لپاره د ماډل روزلو لپاره د عصبي شبکه د سرایت کولو پرت سره وکاروو؟
د عصبي شبکې په کارولو سره د احساساتو تحلیل لپاره د ماډل روزلو لپاره چې د سرایت کولو پرت سره ، موږ کولی شو د ژورې زده کړې ځواک او د طبیعي ژبې پروسس کولو تخنیکونو څخه ګټه واخلو. د احساساتو تحلیل، چې د نظر کان کیندنې په نوم هم پیژندل کیږي، د متن په یوه ټوټه کې څرګند شوي احساسات یا احساسات مشخص کول شامل دي. د عصبي شبکې سره د ماډل روزنې له لارې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسرفلو سره د طبیعي ژبې پروسس کول, په متن کې د احساس پیژندلو لپاره د یوې نمونې روزنه, د ازموینې بیاکتنه
د کلمې سرایتونه څه دي او دوی څنګه د احساساتو معلوماتو استخراج کې مرسته کوي؟
د کلمې سرایتونه د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) کې یو بنسټیز مفهوم دی چې د متن څخه د احساساتو معلوماتو په استخراج کې مهم رول لوبوي. دا د کلمو ریاضياتي نمایندګي دي چې د کلمو ترمینځ سیمانټیک او نحوي اړیکې د دوی د شرایطو کارولو پراساس نیسي. په بل عبارت، د کلمو سرایتونه د کلمو معنی په کثافت ویکتور کې کوډ کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسرفلو سره د طبیعي ژبې پروسس کول, په متن کې د احساس پیژندلو لپاره د یوې نمونې روزنه, د ازموینې بیاکتنه