ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
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 په شرایطو کې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
د TensorFlow Keras Tokenizer API د متن ډیټا مؤثره نښه کولو ته اجازه ورکوي، د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) دندو کې یو مهم ګام. کله چې په TensorFlow Keras کې د Tokenizer مثال تنظیم کړئ، یو له پیرامیټرونو څخه چې ټاکل کیدی شي د `num_words` پیرامیټر دی، کوم چې د فریکونسۍ پراساس د ساتلو لپاره د کلمو اعظمي شمیر مشخص کوي
ایا TensorFlow Keras Tokenizer API د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي؟
د TensorFlow Keras Tokenizer API په حقیقت کې د متن په کورپس کې د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي. ټوکن کول د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) کې یو بنسټیز ګام دی چې د متن په کوچنیو واحدونو، په ځانګړې توګه د کلمو یا فرعي کلمو ماتول شامل دي، ترڅو نور پروسس اسانه کړي. په TensorFlow کې د Tokenizer API د اغیزمن ټوکن کولو لپاره اجازه ورکوي
د تولید دمخه روزل شوي ټرانسفارمر (GPT) ماډل څه شی دی؟
د تولید دمخه روزل شوی ټرانسفارمر (GPT) د مصنوعي استخباراتو یو ډول ماډل دی چې د انسان په څیر متن د پوهیدو او رامینځته کولو لپاره غیر څارل شوي زده کړې کاروي. د GPT ماډلونه د متن ډیټا په پراخه کچه دمخه روزل شوي او د ځانګړو دندو لکه متن تولید ، ژباړه ، لنډیز ، او پوښتنې ځواب لپاره ښه تنظیم کیدی شي. د ماشین زده کړې په شرایطو کې، په ځانګړې توګه دننه
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
د متن پروسس کولو کې د لیمیټ کولو او سټیمینګ ترمینځ څه توپیر دی؟
Lemmatization او stemming دواړه تخنیکونه دي چې د متن پروسس کولو کې کارول کیږي ترڅو ټکي د دوی اساس یا ریښې ته راټیټ کړي. پداسې حال کې چې دوی ورته هدف ته خدمت کوي، د دوو طریقو ترمنځ توپیرونه شتون لري. سټیمنګ د کلمو څخه د مخففونو او ضوابطو لرې کولو پروسه ده ترڅو د دوی ریښې بڼه ترلاسه کړي ، چې د ډډ په نوم پیژندل کیږي. دا تخنیک
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
د روزنې لپاره د n-ګرامونو په چمتو کولو کې د پیډینګ رول څه دی؟
پیډینګ د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) په برخه کې د روزنې لپاره د n-ګرامونو په چمتو کولو کې مهم رول لوبوي. N-grams د n کلمو یا حروفونو متضاد سلسله دي چې د ورکړل شوي متن څخه استخراج شوي. دوی په پراخه کچه د NLP کارونو کې کارول کیږي لکه د ژبې ماډلینګ ، د متن تولید ، او ماشین ژباړه. د n-grams چمتو کولو پروسه ماتول شامل دي
د TensorFlow او NLP تخنیکونو په کارولو سره د شعر رامینځته کولو لپاره د AI ماډل روزنې روزنې پروسې کې د سندرو نښه کولو هدف څه دی؟
د TensorFlow او NLP تخنیکونو په کارولو سره د شعر رامینځته کولو لپاره د AI ماډل روزنې روزنې پروسې کې د سندرو نښه کول ډیری مهمې موخې ترسره کوي. ټوکن کول د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) کې یو بنسټیز ګام دی چې پکې د متن په کوچنیو واحدونو ویشل شامل دي چې د ټوکن په نوم یادیږي. د سندرو په شرایطو کې، ټوکن کول د غزلونو ویشل شامل دي
د "return_sequences" پیرامیټر ریښتیا ته د تنظیم کولو اهمیت څه دی کله چې د ډیری LSTM پرتونو ذخیره کول؟
د TensorFlow سره د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) کې د ډیری LSTM پرتونو د سټیک کولو په شرایطو کې د "return_sequences" پیرامیټر د ان پټ ډیټا څخه د ترتیب شوي معلوماتو په نیولو او ساتلو کې مهم رول لري. کله چې ریښتیا ټاکل کیږي، دا پیرامیټر د LSTM پرت ته اجازه ورکوي چې یوازې د وروستي په پرتله د محصول بشپړ ترتیب بیرته راولي.