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
பெரிய மொழியியல் மாதிரிகள் என்றால் என்ன?
பெரிய மொழியியல் மாதிரிகள் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில் குறிப்பிடத்தக்க வளர்ச்சி மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) மற்றும் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு உள்ளிட்ட பல்வேறு பயன்பாடுகளில் முக்கியத்துவம் பெற்றுள்ளன. இந்த மாதிரிகள் பரந்த அளவிலான பயிற்சித் தரவு மற்றும் மேம்பட்ட இயந்திர கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி மனிதனைப் போன்ற உரையைப் புரிந்துகொள்ளவும் உருவாக்கவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த பதிலில், நாங்கள்
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஊறுகாய் வடிவமைப்பைப் பயன்படுத்தி ஒரு உணர்வு அம்ச தொகுப்பை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஊறுகாய் வடிவமைப்பைப் பயன்படுத்தி ஒரு உணர்வு அம்சத்தை உருவாக்குவதன் நோக்கம், முன்செயலாக்கப்பட்ட உணர்வுத் தரவைச் சிறப்பாகச் சேமித்து மீட்டெடுப்பதாகும். TensorFlow என்பது ஒரு பிரபலமான ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது பல்வேறு வகையான தரவுகளில் பயிற்சி மற்றும் சோதனை மாதிரிகளுக்கான பரந்த அளவிலான கருவிகளை வழங்குகிறது. உணர்வு பகுப்பாய்வு, இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் துணைப் புலம்,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, தரவில் பயிற்சி மற்றும் சோதனை, தேர்வு ஆய்வு
லெக்சிகானிலிருந்து சூப்பர் பொதுவான சொற்களை ஏன் வடிகட்டுகிறோம்?
லெக்சிகானிலிருந்து மிகவும் பொதுவான சொற்களை வடிகட்டுவது, டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழ்ந்த கற்றலின் முன் செயலாக்க கட்டத்தில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். இந்த நடைமுறை பல நோக்கங்களுக்காக உதவுகிறது மற்றும் மாதிரியின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனுக்கு குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளைக் கொண்டுவருகிறது. இந்த பதிலில், இந்த அணுகுமுறையின் பின்னணியில் உள்ள காரணங்களை ஆராய்வோம் மற்றும் அதன் உபதேசத்தை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, முன் செயலாக்கம் இணைக்கப்பட்டது, தேர்வு ஆய்வு
உரைத் தரவைச் செயலாக்கும் சூழலில் பை-ஆஃப்-வார்ட்ஸ் மாதிரி எவ்வாறு செயல்படுகிறது?
பேக்-ஆஃப்-வார்ட்ஸ் மாதிரி என்பது இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் (NLP) ஒரு அடிப்படை நுட்பமாகும், இது உரைத் தரவை செயலாக்க பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது இலக்கணம் மற்றும் சொல் வரிசையைப் புறக்கணித்து, சொற்களின் தொகுப்பாக உரையைக் குறிக்கிறது, மேலும் ஒவ்வொரு வார்த்தையின் நிகழ்வின் அதிர்வெண்ணில் மட்டுமே கவனம் செலுத்துகிறது. இந்த மாதிரி பல்வேறு NLP பணிகளில் பயனுள்ளதாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, தரவை செயலாக்குகிறது, தேர்வு ஆய்வு
TensorFlow மூலம் ஆழ்ந்த கற்றலில் உரைத் தரவை எண் வடிவமாக மாற்றுவதன் நோக்கம் என்ன?
TensorFlow மூலம் ஆழ்ந்த கற்றலில் உரைத் தரவை எண் வடிவமாக மாற்றுவது ஒரு முக்கியமான படியாகும். ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் முதன்மையாக எண்ணியல் உள்ளீடுகளைச் செயல்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளதால், எண்ணியல் தரவுகளில் செயல்படும் இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதை இயக்குவதே இந்த மாற்றத்தின் நோக்கமாகும். உரைத் தரவை எண் வடிவமாக மாற்றுவதன் மூலம், நாங்கள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, தரவை செயலாக்குகிறது, தேர்வு ஆய்வு
திரைப்பட மதிப்புரைகளை மல்டி-ஹாட் குறியிடப்பட்ட வரிசையாக மாற்றுவதன் நோக்கம் என்ன?
திரைப்பட மதிப்புரைகளை மல்டி-ஹாட் குறியிடப்பட்ட வரிசையாக மாற்றுவது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு முக்கியமான நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது, குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் சூழலில். இந்த நுட்பம், உரைசார் திரைப்பட மதிப்புரைகளை ஒரு எண் பிரதிநிதித்துவமாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது, இது இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளால் பயன்படுத்தப்படலாம், குறிப்பாக இதைப் பயன்படுத்தி செயல்படுத்தப்படுகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 1, தேர்வு ஆய்வு
உரை வகைப்பாடு என்றால் என்ன மற்றும் இயந்திர கற்றலில் இது ஏன் முக்கியமானது?
உரை வகைப்பாடு என்பது இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் (NLP) களத்தில் ஒரு அடிப்படை பணியாகும். உரைத் தரவை அதன் உள்ளடக்கத்தின் அடிப்படையில் முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகுப்புகள் அல்லது வகைகளாக வகைப்படுத்தும் செயல்முறையை உள்ளடக்கியது. இந்த பணி மிகவும் முக்கியத்துவம் வாய்ந்தது, ஏனெனில் இது மனித மொழியைப் புரிந்துகொள்ளவும் விளக்கவும் இயந்திரங்களுக்கு உதவுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் உரை வகைப்பாடு, இயந்திர கற்றலுக்கான தரவைத் தயாரித்தல், தேர்வு ஆய்வு
உணர்ச்சிப் பகுப்பாய்விற்கான மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க உட்பொதித்தல் அடுக்குடன் கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
உட்பொதித்தல் அடுக்குடன் நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்தி உணர்வுப் பகுப்பாய்விற்கான மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க, ஆழமான கற்றல் மற்றும் இயற்கையான மொழி செயலாக்க நுட்பங்களின் சக்தியை நாம் பயன்படுத்த முடியும். செண்டிமெண்ட் பகுப்பாய்வு, கருத்துச் சுரங்கம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது ஒரு உரையில் வெளிப்படுத்தப்படும் உணர்வு அல்லது உணர்ச்சியைத் தீர்மானிப்பதை உள்ளடக்குகிறது. ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குடன் ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம்
வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் என்றால் என்ன, உணர்வுத் தகவலைப் பிரித்தெடுப்பதில் அவை எவ்வாறு உதவுகின்றன?
வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் என்பது இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் (NLP) ஒரு அடிப்படைக் கருத்தாகும், இது உரையிலிருந்து உணர்வுத் தகவலைப் பிரித்தெடுப்பதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. அவை சொற்களின் கணிதப் பிரதிநிதித்துவங்கள் ஆகும், அவை அவற்றின் சூழ்நிலை பயன்பாட்டின் அடிப்படையில் சொற்களுக்கு இடையே உள்ள சொற்பொருள் மற்றும் தொடரியல் உறவுகளைப் பிடிக்கின்றன. வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் அடர்த்தியான திசையன்களில் சொற்களின் அர்த்தத்தை குறியாக்கம் செய்கின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இயற்கை மொழி செயலாக்கம், உரையில் உணர்வை அங்கீகரிக்க ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல், தேர்வு ஆய்வு