गहन शिक्षण मॉडल द्वारा की गई भविष्यवाणियों की व्याख्या करने की कुछ तकनीकें क्या हैं?
गहन शिक्षण मॉडल द्वारा की गई भविष्यवाणियों की व्याख्या करना उसके व्यवहार को समझने और मॉडल द्वारा सीखे गए अंतर्निहित पैटर्न में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने का एक अनिवार्य पहलू है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के इस क्षेत्र में, भविष्यवाणियों की व्याख्या करने और मॉडल की निर्णय लेने की प्रक्रिया के बारे में हमारी समझ को बढ़ाने के लिए कई तकनीकों को नियोजित किया जा सकता है। एक आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला
तंत्रिका मशीन अनुवाद मॉडल की संरचना क्या है?
न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन (एनएमटी) मॉडल एक गहन शिक्षण-आधारित दृष्टिकोण है जिसने मशीन अनुवाद के क्षेत्र में क्रांति ला दी है। स्रोत और लक्ष्य भाषाओं के बीच मैपिंग को सीधे मॉडलिंग करके उच्च-गुणवत्ता वाले अनुवाद उत्पन्न करने की क्षमता के कारण इसे महत्वपूर्ण लोकप्रियता मिली है। इस उत्तर में, हम एनएमटी मॉडल की संरचना पर प्रकाश डालते हुए उसका पता लगाएंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, डीप लर्निंग, पायथन और टेंसोरफ्लो के साथ एक चैटबोट बनाना, एक मॉडल को प्रशिक्षित करना, परीक्षा समीक्षा
आरएनएन पीढ़ी प्रक्रिया के दौरान संरचित डेटा के विशिष्ट टुकड़ों पर ध्यान देना कैसे सीख सकते हैं?
प्राकृतिक भाषा निर्माण (एनएलजी) कार्यों में आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है, जहां वे दिए गए इनपुट डेटा के आधार पर मानव जैसा पाठ उत्पन्न करते हैं। कुछ मामलों में, आरएनएन के लिए यह वांछनीय है कि वह पीढ़ी प्रक्रिया के दौरान संरचित डेटा के विशिष्ट टुकड़ों पर ध्यान देना सीखें। यह क्षमता मॉडल को ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देती है