क्या मशीन लर्निंग कुछ संवादात्मक सहायता कर सकती है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के दायरे में संवाद सहायता में मशीन लर्निंग एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। डायलॉगिक सहायता में ऐसे सिस्टम बनाना शामिल है जो उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत में संलग्न हो सकें, उनके प्रश्नों को समझ सकें और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ प्रदान कर सकें। इस तकनीक का व्यापक रूप से चैटबॉट्स, वर्चुअल असिस्टेंट, ग्राहक सेवा अनुप्रयोगों और बहुत कुछ में उपयोग किया जाता है। Google क्लाउड मशीन के संदर्भ में
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, GCP BigQuery और खुले डेटासेट
TensorFlow Keras टोकनेज़र API शब्दों की अधिकतम संख्या पैरामीटर क्या है?
TensorFlow Keras टोकनेज़र एपीआई टेक्स्ट डेटा के कुशल टोकननाइजेशन की अनुमति देता है, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कार्यों में एक महत्वपूर्ण कदम है। TensorFlow Keras में टोकनाइज़र इंस्टेंस को कॉन्फ़िगर करते समय, सेट किए जा सकने वाले मापदंडों में से एक `num_words` पैरामीटर है, जो आवृत्ति के आधार पर रखे जाने वाले शब्दों की अधिकतम संख्या निर्दिष्ट करता है
क्या TensorFlow Keras टोकनाइज़र API का उपयोग सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों को खोजने के लिए किया जा सकता है?
TensorFlow Keras टोकनेज़र एपीआई का उपयोग वास्तव में पाठ के एक संग्रह के भीतर सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों को खोजने के लिए किया जा सकता है। टोकनाइजेशन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में एक मौलिक कदम है जिसमें आगे की प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने के लिए पाठ को छोटी इकाइयों, आमतौर पर शब्दों या उपशब्दों में तोड़ना शामिल है। TensorFlow में टोकननाइज़र एपीआई कुशल टोकननाइजेशन की अनुमति देता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, tokenization
जनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर (जीपीटी) मॉडल क्या है?
जेनेरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर (जीपीटी) एक प्रकार का कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल है जो मानव-जैसे पाठ को समझने और उत्पन्न करने के लिए बिना पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करता है। जीपीटी मॉडल बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित होते हैं और इन्हें टेक्स्ट निर्माण, अनुवाद, सारांश और प्रश्न-उत्तर जैसे विशिष्ट कार्यों के लिए ठीक किया जा सकता है। मशीन लर्निंग के संदर्भ में, विशेषकर भीतर
बड़े भाषाई मॉडल क्या हैं?
बड़े भाषाई मॉडल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण विकास है और इसने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और मशीन अनुवाद सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में प्रमुखता हासिल की है। ये मॉडल भारी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा और उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाकर मानव-जैसे पाठ को समझने और उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। इस प्रतिक्रिया में, हम
टेक्स्ट प्रोसेसिंग में लेमेटाइजेशन और स्टेमिंग के बीच क्या अंतर है?
लेमेटाइजेशन और स्टेमिंग दोनों तकनीकें हैं जिनका उपयोग टेक्स्ट प्रोसेसिंग में शब्दों को उनके आधार या मूल रूप में कम करने के लिए किया जाता है। हालाँकि वे एक समान उद्देश्य पूरा करते हैं, लेकिन दोनों दृष्टिकोणों के बीच स्पष्ट अंतर हैं। स्टेमिंग शब्दों से उपसर्गों और प्रत्ययों को हटाकर उनका मूल रूप प्राप्त करने की एक प्रक्रिया है, जिसे स्टेम के रूप में जाना जाता है। यह तकनीक
टेक्स्ट वर्गीकरण क्या है और यह मशीन लर्निंग में क्यों महत्वपूर्ण है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, विशेष रूप से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के क्षेत्र में पाठ वर्गीकरण एक मौलिक कार्य है। इसमें पाठ्य डेटा को उसकी सामग्री के आधार पर पूर्वनिर्धारित वर्गों या श्रेणियों में वर्गीकृत करने की प्रक्रिया शामिल है। यह कार्य अत्यंत महत्वपूर्ण है क्योंकि यह मशीनों को मानव भाषा को समझने और उसकी व्याख्या करने में सक्षम बनाता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेन्सरफ्लो के साथ पाठ का वर्गीकरण, मशीन सीखने के लिए डेटा तैयार करना, परीक्षा समीक्षा
प्रशिक्षण के लिए एन-ग्राम तैयार करने में पैडिंग की क्या भूमिका है?
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के क्षेत्र में प्रशिक्षण के लिए एन-ग्राम तैयार करने में पैडिंग महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। एन-ग्राम किसी दिए गए पाठ से निकाले गए एन शब्दों या वर्णों के सन्निहित अनुक्रम हैं। इनका व्यापक रूप से भाषा मॉडलिंग, पाठ निर्माण और मशीन अनुवाद जैसे एनएलपी कार्यों में उपयोग किया जाता है। एन-ग्राम तैयार करने की प्रक्रिया में तोड़ना शामिल है
TensorFlow और NLP तकनीकों का उपयोग करके कविता बनाने के लिए AI मॉडल को प्रशिक्षित करने की प्रशिक्षण प्रक्रिया में गीतों को टोकन देने का उद्देश्य क्या है?
TensorFlow और NLP तकनीकों का उपयोग करके कविता बनाने के लिए AI मॉडल को प्रशिक्षित करने की प्रशिक्षण प्रक्रिया में गीतों को टोकन देना कई महत्वपूर्ण उद्देश्यों को पूरा करता है। टोकनाइजेशन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में एक मौलिक कदम है जिसमें किसी पाठ को छोटी इकाइयों में तोड़ना शामिल है जिन्हें टोकन कहा जाता है। गीत के संदर्भ में, टोकनाइजेशन में गीत को विभाजित करना शामिल है
एकाधिक LSTM परतों को स्टैक करते समय "return_sequences" पैरामीटर को सत्य पर सेट करने का क्या महत्व है?
TensorFlow के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में कई LSTM परतों को स्टैक करने के संदर्भ में "रिटर्न_सीक्वेंस" पैरामीटर की इनपुट डेटा से अनुक्रमिक जानकारी को कैप्चर करने और संरक्षित करने में महत्वपूर्ण भूमिका है। जब सही पर सेट किया जाता है, तो यह पैरामीटर LSTM परत को केवल अंतिम के बजाय आउटपुट के पूर्ण अनुक्रम को वापस करने की अनुमति देता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, एनएलपी के लिए दीर्घकालिक अल्पकालिक स्मृति, परीक्षा समीक्षा