Kasama ba sa mga Natural na graph ang mga Co-Occurrence graph, citation graph, o text graph?
Ang mga natural na graph ay sumasaklaw sa magkakaibang hanay ng mga istruktura ng graph na nagmomodelo ng mga ugnayan sa pagitan ng mga entity sa iba't ibang sitwasyon sa totoong mundo. Ang mga co-occurrence graph, citation graph, at text graph ay lahat ng mga halimbawa ng mga natural na graph na kumukuha ng iba't ibang uri ng mga relasyon at malawakang ginagamit sa iba't ibang mga aplikasyon sa loob ng larangan ng Artificial Intelligence. Ang mga co-occurrence graph ay kumakatawan sa co-occurrence
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pagsasanay na may natural na mga grap
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
Paano magiging kapaki-pakinabang ang nakuhang teksto mula sa mga file tulad ng PDF at TIFF sa iba't ibang mga application?
Ang kakayahang mag-extract ng text mula sa mga file tulad ng PDF at TIFF ay may malaking kahalagahan sa iba't ibang mga application sa loob ng larangan ng Artificial Intelligence, lalo na sa larangan ng pag-unawa sa text sa visual na data at pag-detect at pagkuha ng text mula sa mga file. Ang nakuhang teksto ay maaaring magamit sa maraming paraan, na nagbibigay ng mahalaga
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Pag-unawa sa teksto sa visual data, Ang pagtuklas at pagkuha ng teksto mula sa mga file (PDF/TIFF), Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga disadvantages ng NLG?
Ang Natural Language Generation (NLG) ay isang subfield ng Artificial Intelligence (AI) na nakatuon sa pagbuo ng text o pananalita na parang tao batay sa structured na data. Bagama't nakakuha ng malaking atensyon ang NLG at matagumpay na nailapat sa iba't ibang domain, mahalagang kilalanin na may ilang mga disadvantages na nauugnay sa teknolohiyang ito. I-explore natin ang ilan
Bakit mahalagang patuloy na subukan at tukuyin ang mga kahinaan sa pagganap ng isang chatbot?
Ang pagsubok at pagtukoy ng mga kahinaan sa pagganap ng isang chatbot ay pinakamahalaga sa larangan ng Artipisyal na Katalinuhan, partikular sa domain ng paglikha ng mga chatbot gamit ang mga diskarte sa malalim na pag-aaral gamit ang Python, TensorFlow, at iba pang nauugnay na teknolohiya. Ang patuloy na pagsubok at pagtukoy ng mga kahinaan ay nagbibigay-daan sa mga developer na pahusayin ang pagganap, katumpakan, at pagiging maaasahan ng chatbot, na humahantong
Paano masusubok ang mga partikular na tanong o senaryo gamit ang chatbot?
Ang pagsubok sa mga partikular na tanong o senaryo gamit ang isang chatbot ay isang mahalagang hakbang sa proseso ng pagbuo upang matiyak ang katumpakan at pagiging epektibo nito. Sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa larangan ng Deep Learning kasama ang TensorFlow, ang paggawa ng chatbot ay nagsasangkot ng pagsasanay ng isang modelo upang maunawaan at tumugon sa isang malawak na hanay ng mga input ng user.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Lumilikha ng isang chatbot na may malalim na pag-aaral, Python, at TensorFlow, Nakikipag-ugnay sa chatbot, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano magagamit ang 'output dev' na file upang suriin ang pagganap ng chatbot?
Ang 'output dev' file ay isang mahalagang tool para sa pagsusuri sa pagganap ng isang chatbot na nilikha gamit ang malalim na mga diskarte sa pag-aaral gamit ang Python, TensorFlow, at mga kakayahan ng Natural Language Processing (NLP) ng TensorFlow. Ang file na ito ay naglalaman ng output na nabuo ng chatbot sa panahon ng yugto ng pagsusuri, na nagbibigay-daan sa amin na suriin ang mga tugon nito at sukatin ang pagiging epektibo nito sa pag-unawa.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Lumilikha ng isang chatbot na may malalim na pag-aaral, Python, at TensorFlow, Nakikipag-ugnay sa chatbot, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng pagsubaybay sa output ng chatbot sa panahon ng pagsasanay?
Ang layunin ng pagsubaybay sa output ng chatbot sa panahon ng pagsasanay ay upang matiyak na ang chatbot ay natututo at bumubuo ng mga tugon sa isang tumpak at makabuluhang paraan. Sa pamamagitan ng malapit na pagmamasid sa output ng chatbot, matutukoy at matutugunan namin ang anumang mga isyu o error na maaaring lumabas sa proseso ng pagsasanay. Ang proseso ng pagsubaybay na ito ay gumaganap ng isang mahalagang papel
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Lumilikha ng isang chatbot na may malalim na pag-aaral, Python, at TensorFlow, Nakikipag-ugnay sa chatbot, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano matutugunan ang hamon ng hindi pare-parehong mga haba ng pagkakasunud-sunod sa isang chatbot gamit ang padding?
Ang hamon ng hindi pare-parehong mga haba ng pagkakasunud-sunod sa isang chatbot ay maaaring epektibong matugunan sa pamamagitan ng pamamaraan ng padding. Ang padding ay isang karaniwang ginagamit na paraan sa mga gawain sa pagpoproseso ng natural na wika, kabilang ang pagbuo ng chatbot, upang mahawakan ang mga pagkakasunud-sunod na may iba't ibang haba. Ito ay nagsasangkot ng pagdaragdag ng mga espesyal na token o mga character sa mas maiikling pagkakasunud-sunod upang gawing pantay ang haba ng mga ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Lumilikha ng isang chatbot na may malalim na pag-aaral, Python, at TensorFlow, Mga konsepto at parameter ng NMT, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang papel ng isang paulit-ulit na neural network (RNN) sa pag-encode ng input sequence sa isang chatbot?
Ang paulit-ulit na neural network (RNN) ay gumaganap ng mahalagang papel sa pag-encode ng input sequence sa isang chatbot. Sa konteksto ng natural na pagpoproseso ng wika (NLP), ang mga chatbot ay idinisenyo upang maunawaan at makabuo ng mga tugon na tulad ng tao sa mga input ng user. Upang makamit ito, ang mga RNN ay ginagamit bilang isang pangunahing bahagi sa arkitektura ng mga modelo ng chatbot. Isang RNN
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Lumilikha ng isang chatbot na may malalim na pag-aaral, Python, at TensorFlow, Mga konsepto at parameter ng NMT, Pagsusuri sa pagsusulit