சாட்போட்டின் தரவுத்தள அமைப்பை உருவாக்குவதற்காக வழங்கப்பட்ட பைதான் குறியீடு துணுக்கில் என்ன தொகுதிகள் இறக்குமதி செய்யப்படுகின்றன?
டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழ்ந்த கற்றலைப் பயன்படுத்தி பைத்தானில் சாட்போட்டின் தரவுத்தள அமைப்பை உருவாக்க, வழங்கப்பட்ட குறியீடு துணுக்கில் பல தொகுதிகள் இறக்குமதி செய்யப்படுகின்றன. சாட்போட்டுக்குத் தேவையான தரவுத்தளச் செயல்பாடுகளைக் கையாள்வதிலும், நிர்வகிப்பதிலும் இந்தத் தொகுதிகள் முக்கியப் பங்கு வகிக்கின்றன. 1. SQLite தரவுத்தளத்துடன் தொடர்பு கொள்ள `sqlite3` தொகுதி இறக்குமதி செய்யப்படுகிறது. SQLite ஒரு இலகுரக,
சாட்போட்டுக்கான தரவுத்தளத்தில் சேமிக்கும் போது, தரவுகளிலிருந்து விலக்கக்கூடிய சில முக்கிய-மதிப்பு ஜோடிகள் யாவை?
சாட்போட்டுக்கான தரவுத்தளத்தில் தரவைச் சேமிக்கும் போது, சாட்போட்டின் செயல்பாட்டிற்கான அவற்றின் தொடர்பு மற்றும் முக்கியத்துவத்தின் அடிப்படையில் பல முக்கிய மதிப்பு ஜோடிகள் விலக்கப்படலாம். சேமிப்பகத்தை மேம்படுத்தவும், சாட்போட்டின் செயல்பாடுகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் இந்த விலக்குகள் செய்யப்பட்டுள்ளன. இந்த பதிலில், சில முக்கிய மதிப்புகளைப் பற்றி விவாதிப்போம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், தரவு கட்டமைப்பு, தேர்வு ஆய்வு
chatbotக்கான தரவுத்தளத்தை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு - டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல் - ஆழமான கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோ ஆகியவற்றைக் கொண்ட சாட்போட்டை உருவாக்குதல் - சாட்போட்டுக்கான தரவுத்தளத்தை உருவாக்குவதன் நோக்கம், சாட்போட் திறம்பட தொடர்புகொள்வதற்குத் தேவையான தகவல்களைச் சேமித்து நிர்வகிப்பதாகும். பயனர்களுடன். ஒரு தரவுத்தளமாக செயல்படுகிறது
சாட்போட்டின் அனுமானச் செயல்பாட்டில் சோதனைச் சாவடிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கும் போது மற்றும் பீம் அகலம் மற்றும் உள்ளீடு ஒன்றின் மொழிபெயர்ப்புகளின் எண்ணிக்கையை சரிசெய்யும்போது சில கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை என்ன?
TensorFlow ஐப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றலுடன் சாட்போட்டை உருவாக்கும் போது, சோதனைச் சாவடிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போதும், சாட்போட்டின் அனுமானச் செயல்பாட்டில் பீம் அகலம் மற்றும் ஒரு உள்ளீட்டிற்கான மொழிபெயர்ப்புகளின் எண்ணிக்கையைச் சரிசெய்வதும் மனதில் கொள்ள வேண்டிய பல விஷயங்கள் உள்ளன. சாட்போட்டின் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்கு இந்த பரிசீலனைகள் முக்கியமானவை, இது அர்த்தமுள்ள மற்றும் வழங்குவதை உறுதிசெய்கிறது.
நியூரல் மெஷின் டிரான்ஸ்லேஷனில் (NMT) உள்ள சவால்கள் என்ன மற்றும் ஒரு சாட்போட்டில் அவற்றைக் கடக்க கவனம் வழிமுறைகள் மற்றும் மின்மாற்றி மாதிரிகள் எவ்வாறு உதவுகின்றன?
நியூரல் மெஷின் டிரான்ஸ்லேஷன் (NMT) உயர்தர மொழிபெயர்ப்புகளை உருவாக்க ஆழமான கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி மொழி மொழிபெயர்ப்பு துறையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. இருப்பினும், NMT பல சவால்களை முன்வைக்கிறது, அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு அவை தீர்க்கப்பட வேண்டும். NMT இல் உள்ள இரண்டு முக்கிய சவால்கள் நீண்ட தூர சார்புகளைக் கையாளுதல் மற்றும் தொடர்புடையவற்றில் கவனம் செலுத்தும் திறன் ஆகும்.
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
டோக்கனைசேஷன் மற்றும் சொல் வெக்டார்ஸ் எவ்வாறு மொழிபெயர்ப்புச் செயல்பாட்டில் உதவுகிறது மற்றும் சாட்போட்டில் மொழிபெயர்ப்புகளின் தரத்தை மதிப்பிடுகிறது?
டோக்கனைசேஷன் மற்றும் சொல் திசையன்கள் மொழிபெயர்ப்புச் செயல்பாட்டில் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன மற்றும் ஆழமான கற்றல் நுட்பங்களால் இயக்கப்படும் சாட்போட்டில் மொழிபெயர்ப்புகளின் தரத்தை மதிப்பிடுகின்றன. இந்த முறைகள், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் மூலம் செயலாக்கக்கூடிய எண் வடிவத்தில் வார்த்தைகள் மற்றும் வாக்கியங்களை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதன் மூலம் மனிதனைப் போன்ற பதில்களைப் புரிந்துகொள்ளவும் உருவாக்கவும் சாட்போட்டை செயல்படுத்துகிறது. இல்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், என்எம்டி கருத்துகள் மற்றும் அளவுருக்கள், தேர்வு ஆய்வு
சாட்பாட் மாதிரியின் பயிற்சியின் போது கண்காணிக்க வேண்டிய சில முக்கியமான அளவீடுகள் என்ன?
சாட்போட் மாதிரியின் பயிற்சியின் போது, அதன் செயல்திறனையும் செயல்திறனையும் உறுதிப்படுத்த பல்வேறு அளவீடுகளைக் கண்காணிப்பது முக்கியமானது. இந்த அளவீடுகள் மாதிரியின் நடத்தை, துல்லியம் மற்றும் பொருத்தமான பதில்களை உருவாக்கும் திறன் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது. இந்த அளவீடுகளைக் கண்காணிப்பதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறியலாம், மேம்பாடுகளைச் செய்யலாம் மற்றும் சாட்போட்டின் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம். இந்த பதிலில், நாங்கள் செய்வோம்
தரவுத்தளத்துடன் இணைப்பை ஏற்படுத்தி தரவை மீட்டெடுப்பதன் நோக்கம் என்ன?
ஒரு தரவுத்தளத்துடன் இணைப்பை நிறுவுதல் மற்றும் தரவை மீட்டெடுப்பது என்பது மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் தரவுத்தளத்தைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றலுடன் கூடிய சாட்போட்டை உருவாக்குவதற்கான அடிப்படை அம்சமாகும். இந்த செயல்முறை பல நோக்கங்களுக்காக உதவுகிறது, இவை அனைத்தும் சாட்போட்டின் ஒட்டுமொத்த செயல்பாடு மற்றும் செயல்திறனுக்கு பங்களிக்கின்றன. இந்த பதிலில், நாம் ஆராய்வோம்
ஆழமான கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி சாட்போட்டுக்கான பயிற்சித் தரவை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
ஆழமான கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோ ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி சாட்போட்டுக்கான பயிற்சித் தரவை உருவாக்குவதன் நோக்கம், மனிதனைப் போன்ற பதில்களைப் புரிந்துகொண்டு உருவாக்கும் திறனை சாட்போட் கற்றுக்கொள்வதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும் ஆகும். பயிற்சித் தரவு, சாட்போட்டின் அறிவு மற்றும் மொழித் திறன்களுக்கான அடித்தளமாகச் செயல்படுகிறது, இது பயனர்களுடன் திறம்பட தொடர்பு கொள்ளவும், அர்த்தமுள்ளதாக வழங்கவும் அனுமதிக்கிறது.
- 1
- 2