Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
Fêrbûna makîneyê di arîkariya diyalogê de di nav qada Zehmetiya Hunerî de rolek girîng dilîze. Alîkariya diyalogîk diafirîne pergalên ku dikarin bi bikarhêneran re danûstandinan bikin, pirsên wan fam bikin, û bersivên têkildar peyda bikin. Ev teknolojî bi berfirehî di chatbots, arîkarên virtual, serîlêdanên karûbarê xerîdar û hêj bêtir tê bikar anîn. Di çarçoveya Google Cloud Machine de
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Parametreya herî zêde ya peyvan a TensorFlow Keras Tokenizer API çi ye?
TensorFlow Keras Tokenizer API destûrê dide tokenîzekirina bikêrhatî ya daneyên nivîsê, ku di peywirên Pêvajoya Zimanê Xwezayî (NLP) de gavek girîng e. Dema ku di TensorFlow Keras de mînakek Tokenizer mîheng dike, yek ji pîvanên ku dikare were danîn parametra `num_words` e, ku li gorî frekansê hejmara herî zêde ya peyvan diyar dike ku bêne girtin.
Ma TensorFlow Keras Tokenizer API dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran bibîne?
TensorFlow Keras Tokenizer API bi rastî dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran di nav korpusek nivîsê de bibîne. Tokenîzasyon di pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) de gavek bingehîn e ku tê de veqetandina nivîsê li yekîneyên piçûktir, bi gelemperî peyvan an jêr-peyvanan vedihewîne, da ku pêvajoyek din hêsantir bike. Tokenizer API-ya di TensorFlow de destûrê dide tokenîzasyona bikêrhatî
Modela Veguhezkera Pêş-perwerdekirî ya Generative (GPT) çi ye?
Veguhezkerek Pêş-perwerdekirî ya Generative (GPT) celebek modela îstîxbarata sûnî ye ku fêrbûna neçavdêrîkirî bikar tîne da ku metnek mîna mirov fam bike û biafirîne. Modelên GPT-ê li ser gelek daneyên nivîsê pêş-perwerdekirî ne û dikarin ji bo karên taybetî yên wekî hilberîna nivîsê, werger, kurtkirin, û pirs-bersiva baş werin guheztin. Di çarçoveya fêrbûna makîneyê de, nemaze di hundurê de
Modelên zimanî yên mezin çi ne?
Modelên zimanî yên mezin di warê Zehmetiya Hunerî (AI) de pêşkeftinek girîng in û di sepanên cihêreng de, di nav de pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) û wergera makîneyê, girîngî bi dest xistine. Van modelan ji bo têgihiştin û hilberandina nivîsarên mîna mirovan têne çêkirin û bi karanîna gelek daneyên perwerdehiyê û teknîkên fêrbûna makîneya pêşkeftî ve têne çêkirin. Di vê bersivê de em
Cûdahiya di navbera lemmatîzasyon û stemmingê de di hilberandina nivîsê de çi ye?
Lemmatîzasyon û stemkirin her du teknîk in ku di hilberandina nivîsê de têne bikar anîn da ku peyvan bi forma bingehîn an koka wan kêm bikin. Dema ku ew ji armancek wekhev re xizmetê dikin, di navbera her du rêbazan de cûdahiyên cuda hene. Stêmkirin pêvajoyek jêbirina pêşgir û paşgiran ji peyvan e ji bo bidestxistina forma koka wan, ku bi navê kok tê zanîn. Ev teknîkî
Dabeşkirina nivîsê çi ye û çima ew di fêrbûna makîneyê de girîng e?
Dabeşkirina nivîsê di warê fêrbûna makîneyê de, bi taybetî di warê pêvajokirina zimanê xwezayî (NLP) de peywirek bingehîn e. Ew pêvajoya kategorîzekirina daneyên nivîsê li çînên an kategoriyên pêşwext li gorî naveroka wê vedihewîne. Ev kar pir girîng e ji ber ku ew dihêle makîneyan zimanê mirovan fêm bikin û şîrove bikin
Rola padding di amadekirina n-gramên ji bo perwerdehiyê de çi ye?
Padding di amadekirina n-graman de ji bo perwerdehiya di warê Pêvajoya Zimanê Xwezayî (NLP) de rolek girîng dilîze. N-gram rêzikên hevgirtî yên n peyvan an tîpan in ku ji nivîsek diyarkirî têne derxistin. Ew bi berfirehî di karên NLP yên wekî modelkirina ziman, hilberîna nivîsê, û wergera makîneyê de têne bikar anîn. Pêvajoya amadekirina n-gram bi şikandinê ve girêdayî ye
Armanca tokenîzekirina stranan di pêvajoya perwerdehiya perwerdehiya modelek AI-ê de ji bo afirandina helbestê bi karanîna teknîkên TensorFlow û NLP çi ye?
Tokenîzekirina stranan di pêvajoya perwerdehiya perwerdehiya modelek AI-ê de ji bo afirandina helbestê bi karanîna teknîkên TensorFlow û NLP ji çend armancên girîng re xizmet dike. Tokenîzasyon di pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) de gavek bingehîn e ku tê de perçekirina nivîsê li yekîneyên piçûktir ên bi navê token vedihewîne. Di çarçoveya stranan de, tokenîzasyon parçekirina stranan pêk tîne
Girîngiya danîna parametreya "return_sequences" li ser rast çi ye dema ku gelek qatên LSTM li hev dikin?
Parametreya "return_sequences" di çarçoweya berhevkirina gelek qatên LSTM-ê de di Pêvajoya Zimanê Xwezayî (NLP) de bi TensorFlow re rolek girîng di girtin û parastina agahdariya rêzdar a ji daneyên têketinê de heye. Dema ku rast were danîn, ev parametre dihêle ku qata LSTM li şûna ya paşîn, rêzika tevahî ya derketinê vegerîne.