இயற்கை வரைபடங்களில் இணை நிகழ்வு வரைபடங்கள், மேற்கோள் வரைபடங்கள் அல்லது உரை வரைபடங்கள் உள்ளதா?
இயற்கை வரைபடங்கள் பல்வேறு நிஜ உலகக் காட்சிகளில் உள்ள நிறுவனங்களுக்கிடையேயான உறவுகளை மாதிரியாகக் கொண்ட பல்வேறு வகையான வரைபடக் கட்டமைப்புகளை உள்ளடக்கியது. இணை நிகழ்வு வரைபடங்கள், மேற்கோள் வரைபடங்கள் மற்றும் உரை வரைபடங்கள் அனைத்தும் பல்வேறு வகையான உறவுகளைப் பிடிக்கும் இயற்கை வரைபடங்களின் எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இணை நிகழ்வு வரைபடங்கள் இணை நிகழ்வைக் குறிக்கின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், இயற்கை வரைபடங்களுடன் பயிற்சி
மேம்பட்ட தேடல் திறன்கள் ஒரு இயந்திர கற்றல் பயன்பாட்டு விஷயமா?
மேம்பட்ட தேடல் திறன்கள் உண்மையில் மெஷின் லேர்னிங்கின் (எம்எல்) ஒரு முக்கிய பயன்பாடாகும். இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்க தரவுகளுக்குள் உள்ள வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளை அடையாளம் காண வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. மேம்பட்ட தேடல் திறன்களின் பின்னணியில், இயந்திர கற்றல், மிகவும் பொருத்தமான மற்றும் துல்லியமானவற்றை வழங்குவதன் மூலம் தேடல் அனுபவத்தை கணிசமாக மேம்படுத்த முடியும்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
PDF மற்றும் TIFF போன்ற கோப்புகளிலிருந்து பிரித்தெடுக்கப்பட்ட உரை பல்வேறு பயன்பாடுகளில் எவ்வாறு பயனுள்ளதாக இருக்கும்?
PDF மற்றும் TIFF போன்ற கோப்புகளிலிருந்து உரையைப் பிரித்தெடுக்கும் திறன் செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் உள்ள பல்வேறு பயன்பாடுகளில், குறிப்பாக காட்சித் தரவுகளில் உரையைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் கோப்புகளிலிருந்து உரையைக் கண்டறிந்து பிரித்தெடுப்பது ஆகியவற்றில் மிகவும் முக்கியத்துவம் வாய்ந்தது. பிரித்தெடுக்கப்பட்ட உரை பல வழிகளில் பயன்படுத்தப்படலாம், இது மதிப்புமிக்கதாக இருக்கும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, காட்சி தரவில் உரையைப் புரிந்துகொள்வது, கோப்புகளிலிருந்து உரையை கண்டறிந்து பிரித்தெடுக்கும் (PDF/TIFF), தேர்வு ஆய்வு
என்எல்ஜியின் தீமைகள் என்ன?
இயற்கை மொழி உருவாக்கம் (NLG) என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) துணைப் புலமாகும், இது கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளின் அடிப்படையில் மனிதனைப் போன்ற உரை அல்லது பேச்சை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. NLG குறிப்பிடத்தக்க கவனத்தைப் பெற்றுள்ளது மற்றும் பல்வேறு களங்களில் வெற்றிகரமாகப் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், இந்தத் தொழில்நுட்பத்துடன் தொடர்புடைய பல குறைபாடுகள் உள்ளன என்பதை ஒப்புக்கொள்வது முக்கியம். சிலவற்றை ஆராய்வோம்
சாட்போட்டின் செயல்திறனில் உள்ள பலவீனங்களை தொடர்ந்து சோதித்து அடையாளம் காண்பது ஏன் முக்கியம்?
சாட்போட்டின் செயல்திறனில் உள்ள பலவீனங்களைச் சோதித்து அடையாளம் காண்பது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் பிற தொடர்புடைய தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி சாட்போட்களை உருவாக்கும் களத்தில் மிக முக்கியமானது. தொடர்ச்சியான சோதனை மற்றும் பலவீனங்களை அடையாளம் காண்பது, சாட்போட்டின் செயல்திறன், துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்த டெவலப்பர்களை அனுமதிக்கிறது.
சாட்போட் மூலம் குறிப்பிட்ட கேள்விகள் அல்லது காட்சிகளை எப்படி சோதிக்கலாம்?
சாட்போட் மூலம் குறிப்பிட்ட கேள்விகள் அல்லது காட்சிகளை சோதிப்பது அதன் துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை உறுதி செய்வதற்கான மேம்பாட்டு செயல்பாட்டில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக டென்சர் ஃப்ளோவுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குவது, பலவிதமான பயனர் உள்ளீடுகளைப் புரிந்துகொண்டு பதிலளிக்கும் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதை உள்ளடக்கியது.
சாட்போட்டின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு 'அவுட்புட் டெவ்' கோப்பை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
Python, TensorFlow மற்றும் TensorFlow இன் நேச்சுரல் லாங்குவேஜ் பிராசசிங் (NLP) திறன்களைக் கொண்டு ஆழமான கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்பட்ட சாட்போட்டின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கான மதிப்புமிக்க கருவியாக 'அவுட்புட் டெவ்' கோப்பு உள்ளது. இந்தக் கோப்பில் மதிப்பீடு கட்டத்தின் போது சாட்போட் உருவாக்கிய வெளியீடு உள்ளது, அதன் பதில்களை பகுப்பாய்வு செய்யவும், புரிந்துகொள்வதில் அதன் செயல்திறனை அளவிடவும் அனுமதிக்கிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், சாட்போட்டுடன் தொடர்புகொள்வது, தேர்வு ஆய்வு
பயிற்சியின் போது சாட்போட்டின் வெளியீட்டைக் கண்காணிப்பதன் நோக்கம் என்ன?
பயிற்சியின் போது சாட்போட்டின் வெளியீட்டைக் கண்காணிப்பதன் நோக்கம், சாட்போட் துல்லியமான மற்றும் அர்த்தமுள்ள முறையில் பதில்களைக் கற்றுக்கொள்வதையும் உருவாக்குவதையும் உறுதி செய்வதாகும். சாட்போட்டின் வெளியீட்டை உன்னிப்பாகக் கவனிப்பதன் மூலம், பயிற்சிச் செயல்பாட்டின் போது ஏற்படும் ஏதேனும் சிக்கல்கள் அல்லது பிழைகளை நாம் கண்டறிந்து தீர்க்க முடியும். இந்த கண்காணிப்பு செயல்முறை ஒரு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், சாட்போட்டுடன் தொடர்புகொள்வது, தேர்வு ஆய்வு
பேடிங்கைப் பயன்படுத்தி சாட்போட்டில் சீரற்ற வரிசை நீளங்களின் சவாலை எவ்வாறு எதிர்கொள்ள முடியும்?
சாட்போட்டில் உள்ள சீரற்ற வரிசை நீளங்களின் சவாலை திணிப்பு நுட்பத்தின் மூலம் திறம்பட எதிர்கொள்ள முடியும். பேடிங் என்பது சாட்போட் மேம்பாடு உட்பட, இயற்கையான மொழி செயலாக்கப் பணிகளில், பல்வேறு நீளங்களின் தொடர்களைக் கையாள பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் முறையாகும். இது சிறப்பு டோக்கன்கள் அல்லது எழுத்துக்களைச் சேர்ப்பதை உள்ளடக்கியது, அவை நீளத்தில் சமமாக இருக்கும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், என்எம்டி கருத்துகள் மற்றும் அளவுருக்கள், தேர்வு ஆய்வு
சாட்போட்டில் உள்ளீட்டு வரிசையை குறியாக்கம் செய்வதில் மீண்டும் மீண்டும் வரும் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் (ஆர்என்என்) பங்கு என்ன?
ஒரு சாட்போட்டில் உள்ளீட்டு வரிசையை குறியாக்கம் செய்வதில் ஒரு தொடர் நரம்பியல் நெட்வொர்க் (RNN) முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் (NLP) சூழலில், பயனர் உள்ளீடுகளுக்கு மனிதனைப் போன்ற பதில்களைப் புரிந்துகொண்டு உருவாக்குவதற்காக சாட்போட்கள் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இதை அடைவதற்கு, சாட்பாட் மாதிரிகளின் கட்டமைப்பில் RNNகள் ஒரு அடிப்படை அங்கமாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. ஒரு RNN
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், என்எம்டி கருத்துகள் மற்றும் அளவுருக்கள், தேர்வு ஆய்வு