Ang mga advanced na kakayahan sa paghahanap ba ay isang kaso ng paggamit ng Machine Learning?
Ang mga kakayahan sa advanced na paghahanap ay talagang isang kilalang kaso ng paggamit ng Machine Learning (ML). Ang mga algorithm ng Machine Learning ay idinisenyo upang matukoy ang mga pattern at relasyon sa loob ng data upang makagawa ng mga hula o desisyon nang hindi tahasang nakaprograma. Sa konteksto ng mga advanced na kakayahan sa paghahanap, ang Machine Learning ay maaaring makabuluhang mapahusay ang karanasan sa paghahanap sa pamamagitan ng pagbibigay ng mas nauugnay at tumpak
Ano ang malalaking modelo ng lingguwistika?
Ang malalaking linguistic na modelo ay isang makabuluhang pag-unlad sa larangan ng Artificial Intelligence (AI) at nagkaroon ng katanyagan sa iba't ibang aplikasyon, kabilang ang natural na pagpoproseso ng wika (NLP) at pagsasalin ng makina. Idinisenyo ang mga modelong ito upang maunawaan at makabuo ng text na tulad ng tao sa pamamagitan ng paggamit ng napakaraming data ng pagsasanay at mga advanced na diskarte sa machine learning. Sa tugon na ito, kami
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang 7 mga hakbang ng pag-aaral ng makina
Ano ang layunin ng paglikha ng set ng tampok na sentimento gamit ang format ng atsara sa TensorFlow?
Ang layunin ng paggawa ng set ng sentiment feature gamit ang pickle format sa TensorFlow ay upang mahusay na mag-imbak at makakuha ng preprocessed na data ng sentimento. Ang TensorFlow ay isang sikat na deep learning framework na nagbibigay ng malawak na hanay ng mga tool para sa pagsasanay at pagsubok ng mga modelo sa iba't ibang uri ng data. Pagsusuri ng damdamin, isang subfield ng natural na pagproseso ng wika,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, TensorFlow, Pagsasanay at pagsubok sa data, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit namin sinasala ang mga sobrang karaniwang salita mula sa leksikon?
Ang pag-filter ng mga sobrang karaniwang salita mula sa lexicon ay isang mahalagang hakbang sa yugto ng preprocessing ng malalim na pag-aaral gamit ang TensorFlow. Ang kasanayang ito ay nagsisilbi ng ilang layunin at nagdudulot ng makabuluhang benepisyo sa pangkalahatang pagganap at kahusayan ng modelo. Sa tugon na ito, susuriin natin ang mga dahilan sa likod ng diskarteng ito at tuklasin ang didaktiko nito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, TensorFlow, Nagpoproseso ng preprocessing, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano gumagana ang modelo ng bag-of-words sa konteksto ng pagproseso ng textual na data?
Ang modelo ng bag-of-words ay isang pangunahing pamamaraan sa natural language processing (NLP) na malawakang ginagamit para sa pagproseso ng textual na data. Kinakatawan nito ang teksto bilang isang koleksyon ng mga salita, binabalewala ang grammar at pagkakasunud-sunod ng salita, at nakatuon lamang sa dalas ng paglitaw ng bawat salita. Ang modelong ito ay napatunayang epektibo sa iba't ibang gawain ng NLP
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, TensorFlow, Pagpoproseso ng data, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng pag-convert ng textual data sa isang numerical na format sa malalim na pag-aaral gamit ang TensorFlow?
Ang pag-convert ng textual data sa isang numerical na format ay isang mahalagang hakbang sa malalim na pag-aaral gamit ang TensorFlow. Ang layunin ng conversion na ito ay paganahin ang paggamit ng mga machine learning algorithm na gumagana sa numerical data, dahil ang mga deep learning model ay pangunahing idinisenyo upang iproseso ang mga numerical input. Sa pamamagitan ng pagbabago ng textual na data sa isang numerical na format, kami
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, TensorFlow, Pagpoproseso ng data, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng pagbabago ng mga review ng pelikula sa isang multi-hot na naka-encode na array?
Ang pagpapalit ng mga review ng pelikula sa isang multi-hot na naka-encode na array ay nagsisilbi ng isang mahalagang layunin sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa konteksto ng paglutas ng mga problema sa overfitting at underfitting sa mga modelo ng machine learning. Ang diskarteng ito ay nagsasangkot ng pag-convert ng textual na mga review ng pelikula sa isang numerical na representasyon na maaaring magamit ng mga machine learning algorithm, partikular na ang mga ipinatupad gamit ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Overfitting at underfitting na mga problema, Paglutas ng mga problema sa overfitting at underfitting ng modelo - bahagi 1, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang pag-uuri ng teksto at bakit ito mahalaga sa machine learning?
Ang pag-uuri ng teksto ay isang pangunahing gawain sa larangan ng machine learning, partikular sa domain ng natural language processing (NLP). Kabilang dito ang proseso ng pagkakategorya ng data ng teksto sa mga paunang natukoy na klase o kategorya batay sa nilalaman nito. Ang gawaing ito ay pinakamahalaga dahil binibigyang-daan nito ang mga makina na maunawaan at mabigyang-kahulugan ang wika ng tao, na
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pag-uuri ng teksto sa TensorFlow, Paghahanda ng data para sa pag-aaral ng makina, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano natin magagamit ang isang neural network na may naka-embed na layer upang sanayin ang isang modelo para sa pagsusuri ng damdamin?
Upang sanayin ang isang modelo para sa pagsusuri ng sentimento gamit ang isang neural network na may naka-embed na layer, maaari naming gamitin ang kapangyarihan ng malalim na pag-aaral at mga natural na pamamaraan sa pagproseso ng wika. Ang pagsusuri sa damdamin, na kilala rin bilang pagmimina ng opinyon, ay kinabibilangan ng pagtukoy sa damdamin o emosyong ipinahayag sa isang piraso ng teksto. Sa pamamagitan ng pagsasanay ng isang modelo na may neural network
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pagproseso ng Likas na Wika gamit ang TensorFlow, Pagsasanay ng isang modelo upang makilala ang damdamin sa teksto, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga pag-embed ng salita at paano ito nakakatulong sa pagkuha ng impormasyon ng damdamin?
Ang mga pag-embed ng salita ay isang pangunahing konsepto sa Natural Language Processing (NLP) na gumaganap ng mahalagang papel sa pagkuha ng impormasyon ng damdamin mula sa teksto. Ang mga ito ay mathematical na representasyon ng mga salita na kumukuha ng semantiko at syntactic na mga ugnayan sa pagitan ng mga salita batay sa kanilang kontekstwal na paggamit. Sa madaling salita, na-encode ng mga word embed ang kahulugan ng mga salita sa isang siksik na vector
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pagproseso ng Likas na Wika gamit ang TensorFlow, Pagsasanay ng isang modelo upang makilala ang damdamin sa teksto, Pagsusuri sa pagsusulit