ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరిధిలో డైలాజిక్ సహాయంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. డైలాజిక్ సహాయం అనేది వినియోగదారులతో సంభాషణలలో పాల్గొనడం, వారి ప్రశ్నలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు సంబంధిత ప్రతిస్పందనలను అందించగల సిస్టమ్లను సృష్టించడం. ఈ సాంకేతికత చాట్బాట్లు, వర్చువల్ అసిస్టెంట్లు, కస్టమర్ సర్వీస్ అప్లికేషన్లు మరియు మరిన్నింటిలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, డైలాజిక్ సహాయాన్ని సమర్థవంతంగా అమలు చేయడానికి వివిధ సాధనాలు మరియు సేవలను ఉపయోగించుకోవచ్చు. వినియోగదారుల నుండి వచన ఇన్పుట్ను విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) పద్ధతులను ఉపయోగించడం ఒక ప్రముఖ ఉదాహరణ. Google క్లౌడ్ అధునాతన NLP మోడల్లను అందిస్తుంది, ఇవి టెక్స్ట్ నుండి ఎంటిటీలు, సెంటిమెంట్లు మరియు ఉద్దేశాలను సంగ్రహించగలవు, వినియోగదారు సందేశాలను ఖచ్చితంగా అర్థం చేసుకోవడానికి సిస్టమ్ను అనుమతిస్తుంది.
సంభాషణల సహాయం కూడా స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మరియు జనరేషన్ వంటి పనుల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్పై ఎక్కువగా ఆధారపడుతుంది. Google క్లౌడ్ స్పీచ్-టు-టెక్స్ట్ మరియు టెక్స్ట్-టు-స్పీచ్ APIలను అందిస్తుంది, ఇవి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించి మాట్లాడే పదాలను టెక్స్ట్గా మరియు దానికి విరుద్ధంగా మారుస్తాయి. ప్రసంగం ద్వారా వినియోగదారులతో పరస్పర చర్య చేయగల సంభాషణ ఇంటర్ఫేస్లను రూపొందించడానికి ఈ సామర్థ్యాలు అవసరం.
ఇంకా, డైలాజిక్ సహాయం అనేది కాలక్రమేణా సంభాషణ ఏజెంట్లను మెరుగుపరచడానికి ఉపబల అభ్యాస అల్గారిథమ్ల వినియోగాన్ని కలిగి ఉంటుంది. వినియోగదారుల నుండి అభిప్రాయాన్ని సేకరించడం ద్వారా మరియు ఈ ఇన్పుట్ ఆధారంగా మోడల్ను సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా, సిస్టమ్ దాని పనితీరును నిరంతరం మెరుగుపరుస్తుంది మరియు మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన ప్రతిస్పందనలను అందిస్తుంది.
Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) సందర్భంలో, బిగ్ క్వెరీ మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు పెద్ద మొత్తంలో సంభాషణ డేటాను నిల్వ చేయడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి ఉపయోగించబడతాయి. ఈ డేటాను మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి, వినియోగదారు పరస్పర చర్యలలో నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు డైలాజిక్ అసిస్టెన్స్ సిస్టమ్ల మొత్తం నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్లో డైలాజిక్ సహాయం యొక్క ప్రాథమిక భాగం, వినియోగదారు ఇన్పుట్ను అర్థం చేసుకోవడానికి, తగిన ప్రతిస్పందనలను రూపొందించడానికి మరియు వినియోగదారు అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి పరస్పర చర్యల నుండి నిరంతరం నేర్చుకోవడానికి సిస్టమ్లను అనుమతిస్తుంది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్:
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- TensorFlow పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్ కార్యాచరణను ఆసక్తి మోడ్ నిరోధించగలదా?
- పెద్ద డేటాతో ML మోడల్కు మరింత సమర్థవంతమైన శిక్షణ కోసం నిల్వ నుండి కంప్యూటింగ్ని విడదీయడానికి Google క్లౌడ్ సొల్యూషన్లను ఉపయోగించవచ్చా?
- Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ (CMLE) ఆటోమేటిక్ రిసోర్స్ అక్విజిషన్ మరియు కాన్ఫిగరేషన్ను ఆఫర్ చేస్తుందా మరియు మోడల్ శిక్షణ పూర్తయిన తర్వాత రిసోర్స్ షట్డౌన్ను హ్యాండిల్ చేస్తుందా?
- ఎక్కిళ్లు లేకుండా ఏకపక్షంగా పెద్ద డేటా సెట్లపై మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం సాధ్యమేనా?
- CMLEని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, ఒక సంస్కరణను రూపొందించడానికి ఎగుమతి చేసిన మోడల్ యొక్క మూలాన్ని పేర్కొనడం అవసరమా?
- CMLE Google క్లౌడ్ నిల్వ డేటా నుండి చదవగలదా మరియు అనుమితి కోసం నిర్దిష్ట శిక్షణ పొందిన మోడల్ని ఉపయోగించగలదా?
- Tensorflow లోతైన నాడీ నెట్వర్క్ల (DNNs) శిక్షణ మరియు అనుమితి కోసం ఉపయోగించవచ్చా?
- గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి