మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
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 సందర్భంలో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు
TensorFlow Keras Tokenizer API గరిష్ట సంఖ్యలో పదాల పరామితి అంటే ఏమిటి?
నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) టాస్క్లలో కీలకమైన దశ అయిన టెక్స్ట్ డేటా యొక్క సమర్థవంతమైన టోకనైజేషన్ కోసం TensorFlow Keras Tokenizer API అనుమతిస్తుంది. TensorFlow Kerasలో టోకెనైజర్ ఉదాహరణను కాన్ఫిగర్ చేస్తున్నప్పుడు, సెట్ చేయగల పారామీటర్లలో ఒకటి `num_words` పరామితి, ఇది ఫ్రీక్వెన్సీ ఆధారంగా ఉంచాల్సిన పదాల గరిష్ట సంఖ్యను నిర్దేశిస్తుంది.
తరచుగా పదాలను కనుగొనడానికి TensorFlow Keras Tokenizer APIని ఉపయోగించవచ్చా?
TensorFlow Keras Tokenizer API నిజానికి టెక్స్ట్ యొక్క కార్పస్లో చాలా తరచుగా ఉండే పదాలను కనుగొనడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. టోకనైజేషన్ అనేది నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో ఒక ప్రాథమిక దశ, ఇది తదుపరి ప్రాసెసింగ్ను సులభతరం చేయడానికి టెక్స్ట్ను చిన్న యూనిట్లుగా, సాధారణంగా పదాలు లేదా సబ్వర్డ్లుగా విభజించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. TensorFlowలోని టోకనైజర్ API సమర్థవంతమైన టోకనైజేషన్ను అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, tokenization
జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రైన్డ్ ట్రాన్స్ఫార్మర్ (GPT) మోడల్ అంటే ఏమిటి?
జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రైన్డ్ ట్రాన్స్ఫార్మర్ (GPT) అనేది ఒక రకమైన కృత్రిమ మేధస్సు మోడల్, ఇది మానవ-వంటి వచనాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు రూపొందించడానికి పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించుకుంటుంది. GPT మోడల్లు విస్తారమైన మొత్తంలో టెక్స్ట్ డేటాపై ముందే శిక్షణ పొందాయి మరియు టెక్స్ట్ జనరేషన్, అనువాదం, సారాంశం మరియు ప్రశ్న-సమాధానం వంటి నిర్దిష్ట పనుల కోసం చక్కగా ట్యూన్ చేయబడతాయి. యంత్ర అభ్యాస సందర్భంలో, ముఖ్యంగా లోపల
పెద్ద భాషా నమూనాలు ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంలో పెద్ద భాషా నమూనాలు గణనీయమైన అభివృద్ధి మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) మరియు మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్తో సహా వివిధ అప్లికేషన్లలో ప్రాముఖ్యతను సంతరించుకున్నాయి. ఈ నమూనాలు విస్తారమైన శిక్షణ డేటా మరియు అధునాతన మెషీన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లను ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా మానవ-వంటి వచనాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు రూపొందించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. ఈ ప్రతిస్పందనలో, మేము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్లో లెమ్మటైజేషన్ మరియు స్టెమింగ్ మధ్య తేడా ఏమిటి?
లెమ్మటైజేషన్ మరియు స్టెమ్మింగ్ అనేవి టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్లో పదాలను వాటి మూల లేదా మూల రూపానికి తగ్గించడానికి ఉపయోగించే పద్ధతులు. అవి సారూప్య ప్రయోజనాన్ని కలిగి ఉన్నప్పటికీ, రెండు విధానాల మధ్య విభిన్న వ్యత్యాసాలు ఉన్నాయి. స్టెమ్మింగ్ అనేది స్టెమ్ అని పిలువబడే వాటి మూల రూపాన్ని పొందడానికి పదాల నుండి ఉపసర్గలు మరియు ప్రత్యయాలను తొలగించే ప్రక్రియ. ఈ టెక్నిక్
టెక్స్ట్ వర్గీకరణ అంటే ఏమిటి మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
మెషీన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) డొమైన్లో టెక్స్ట్ వర్గీకరణ ఒక ప్రాథమిక పని. ఇది పాఠ్య డేటాను దాని కంటెంట్ ఆధారంగా ముందే నిర్వచించిన తరగతులకు లేదా వర్గాలకు వర్గీకరించే ప్రక్రియను కలిగి ఉంటుంది. ఈ పని చాలా ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే ఇది మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి యంత్రాలను అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ఫ్లోతో వచన వర్గీకరణ, యంత్ర అభ్యాసం కోసం డేటాను సిద్ధం చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
శిక్షణ కోసం n-గ్రాములను సిద్ధం చేయడంలో పాడింగ్ పాత్ర ఏమిటి?
నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) రంగంలో శిక్షణ కోసం n-గ్రాములను సిద్ధం చేయడంలో పాడింగ్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. N-గ్రాములు ఇచ్చిన టెక్స్ట్ నుండి సంగ్రహించబడిన n పదాలు లేదా అక్షరాల యొక్క పరస్పర శ్రేణులు. లాంగ్వేజ్ మోడలింగ్, టెక్స్ట్ జనరేషన్ మరియు మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ వంటి NLP టాస్క్లలో ఇవి విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. n-గ్రాములను తయారు చేసే ప్రక్రియలో బ్రేకింగ్ ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, కవిత్వం సృష్టించడానికి AI కి శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlow మరియు NLP పద్ధతులను ఉపయోగించి కవిత్వాన్ని రూపొందించడానికి AI మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చే శిక్షణ ప్రక్రియలో సాహిత్యాన్ని టోకనైజ్ చేయడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
TensorFlow మరియు NLP పద్ధతులను ఉపయోగించి కవిత్వాన్ని రూపొందించడానికి AI మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చే శిక్షణ ప్రక్రియలో సాహిత్యాన్ని టోకనైజ్ చేయడం అనేక ముఖ్యమైన ప్రయోజనాలకు ఉపయోగపడుతుంది. టోకనైజేషన్ అనేది నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో ఒక ప్రాథమిక దశ, ఇందులో టెక్స్ట్ను టోకెన్లుగా పిలిచే చిన్న యూనిట్లుగా విభజించడం ఉంటుంది. సాహిత్యం సందర్భంలో, టోకనైజేషన్ అనేది సాహిత్యాన్ని విభజించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది
బహుళ LSTM లేయర్లను పేర్చేటప్పుడు "రిటర్న్_సీక్వెన్సెస్" పరామితిని ఒప్పుకు సెట్ చేయడం యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?
నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో బహుళ LSTM లేయర్లను టెన్సర్ఫ్లోతో స్టాకింగ్ చేసే సందర్భంలో "రిటర్న్_సీక్వెన్సెస్" పరామితి ఇన్పుట్ డేటా నుండి సీక్వెన్షియల్ సమాచారాన్ని క్యాప్చర్ చేయడంలో మరియు భద్రపరచడంలో ముఖ్యమైన పాత్రను కలిగి ఉంది. ఒప్పుకు సెట్ చేసినప్పుడు, ఈ పరామితి LSTM లేయర్ చివరిది కాకుండా అవుట్పుట్ల పూర్తి క్రమాన్ని తిరిగి ఇవ్వడానికి అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, ఎన్ఎల్పికి దీర్ఘకాలిక స్వల్పకాలిక మెమరీ, పరీక్ష సమీక్ష