செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் உரையாடல் உதவியில் இயந்திர கற்றல் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. உரையாடல் உதவி என்பது பயனர்களுடன் உரையாடல்களில் ஈடுபடக்கூடிய, அவர்களின் வினவல்களைப் புரிந்துகொள்ள மற்றும் பொருத்தமான பதில்களை வழங்கும் அமைப்புகளை உருவாக்குவதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த தொழில்நுட்பம் சாட்போட்கள், மெய்நிகர் உதவியாளர்கள், வாடிக்கையாளர் சேவை பயன்பாடுகள் மற்றும் பலவற்றில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், உரையாடல் உதவியை திறம்பட செயல்படுத்த பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் சேவைகள் பயன்படுத்தப்படலாம். ஒரு முக்கிய உதாரணம், இயற்கை மொழி செயலாக்க (NLP) நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி பயனர்களின் உரை உள்ளீட்டைப் பகுப்பாய்வு செய்து புரிந்து கொள்ள முடியும். கூகிள் கிளவுட் மேம்பட்ட NLP மாடல்களை வழங்குகிறது, அவை உரையிலிருந்து உட்பொருட்கள், உணர்வுகள் மற்றும் உள்நோக்கங்களைப் பிரித்தெடுக்க முடியும், இது பயனர் செய்திகளைத் துல்லியமாகப் புரிந்துகொள்ள கணினியை செயல்படுத்துகிறது.
உரையாடல் உதவியானது பேச்சு அங்கீகாரம் மற்றும் உருவாக்கம் போன்ற பணிகளுக்கு இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை பெரிதும் நம்பியுள்ளது. கூகுள் கிளவுட் பேச்சு வார்த்தைகளை உரையாகவும் அதற்கு நேர்மாறாகவும் மாற்றுவதற்கு இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தும் ஸ்பீச்-டு-டெக்ஸ்ட் மற்றும் டெக்ஸ்ட்-டு-ஸ்பீச் APIகளை வழங்குகிறது. பேச்சு மூலம் பயனர்களுடன் தொடர்பு கொள்ளக்கூடிய உரையாடல் இடைமுகங்களை உருவாக்க இந்த திறன்கள் அவசியம்.
மேலும், உரையாடல் உதவி என்பது காலப்போக்கில் உரையாடல் முகவர்களை மேம்படுத்த வலுவூட்டல் கற்றல் அல்காரிதங்களைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது. பயனர்களிடமிருந்து கருத்துக்களைச் சேகரிப்பதன் மூலமும், இந்த உள்ளீட்டின் அடிப்படையில் மாதிரியை சரிசெய்வதன் மூலமும், கணினி தொடர்ந்து அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்தி மேலும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பதில்களை வழங்க முடியும்.
Google Cloud Platform (GCP) சூழலில், பெரிய அளவிலான உரையாடல் தரவைச் சேமிக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தலாம். இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்கவும், பயனர் தொடர்புகளில் உள்ள வடிவங்களை அடையாளம் காணவும், உரையாடல் உதவி அமைப்புகளின் ஒட்டுமொத்த தரத்தை மேம்படுத்தவும் இந்தத் தரவு பயன்படுத்தப்படலாம்.
இயந்திர கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவுக்கான உரையாடல் உதவியின் ஒரு அடிப்படை அங்கமாகும், இது பயனர் உள்ளீட்டைப் புரிந்து கொள்ளவும், பொருத்தமான பதில்களை உருவாக்கவும், பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துவதற்கு தொடர்புகளிலிருந்து தொடர்ந்து கற்றுக்கொள்ளவும் உதவுகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல்:
- இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
- டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
- TensorFlow இன் விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங் செயல்பாட்டை ஆர்வமுள்ள பயன்முறை தடுக்கிறதா?
- பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய ML மாடலின் திறமையான பயிற்சிக்காக சேமிப்பகத்திலிருந்து கணினியை துண்டிக்க Google கிளவுட் தீர்வுகளைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) தானியங்கு வளம் கையகப்படுத்துதல் மற்றும் உள்ளமைவு மற்றும் மாதிரியின் பயிற்சி முடிந்ததும் வளத்தை நிறுத்துவதைக் கையாள்கிறதா?
- எந்த விக்கல்களும் இல்லாமல் தன்னிச்சையாக பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க முடியுமா?
- CMLE ஐப் பயன்படுத்தும் போது, ஒரு பதிப்பை உருவாக்க, ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் மூலத்தைக் குறிப்பிட வேண்டுமா?
- கூகுள் கிளவுட் ஸ்டோரேஜ் தரவிலிருந்து CMLE படித்து, அனுமானத்திற்காக ஒரு குறிப்பிட்ட பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
- ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் (DNNs) பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்திற்கு Tensorflow பயன்படுத்தப்படுமா?
- கிரேடியண்ட் பூஸ்டிங் அல்காரிதம் என்றால் என்ன?
மெஷின் லேர்னிங்கில் முன்னேறுவதில் மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க