האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
למידת מכונה משחקת תפקיד מכריע בסיוע דיאלוגי בתחום הבינה המלאכותית. סיוע דיאלוגי כולל יצירת מערכות שיכולות להשתתף בשיחות עם משתמשים, להבין את השאילתות שלהם ולספק תשובות רלוונטיות. טכנולוגיה זו נמצאת בשימוש נרחב בצ'אטבוטים, עוזרים וירטואליים, יישומי שירות לקוחות ועוד. בהקשר של Google Cloud Machine
מהו פרמטר מספר המילים המקסימלי של TensorFlow Keras Tokenizer API?
ה-API של TensorFlow Keras Tokenizer מאפשר אסימון יעיל של נתוני טקסט, שלב מכריע במשימות עיבוד שפה טבעית (NLP). בעת הגדרת מופע Tokenizer ב-TensorFlow Keras, אחד הפרמטרים שניתן להגדיר הוא הפרמטר `num_words`, המציין את מספר המילים המרבי שיש לשמור על סמך התדירות
האם ניתן להשתמש ב- TensorFlow Keras Tokenizer API כדי למצוא את המילים השכיחות ביותר?
אכן ניתן להשתמש ב- TensorFlow Keras Tokenizer API כדי למצוא את המילים השכיחות ביותר בתוך קורפוס של טקסט. טוקניזציה היא שלב בסיסי בעיבוד שפה טבעית (NLP) הכולל פירוק טקסט ליחידות קטנות יותר, בדרך כלל מילים או תתי מילים, כדי להקל על עיבוד נוסף. ה-Tokenizer API ב-TensorFlow מאפשר טוקניזציה יעילה
מהו דגם שנאי גנרטיבי מראש (GPT)?
Transformer Generative Pre-trained (GPT) הוא סוג של מודל בינה מלאכותית המנצל למידה ללא פיקוח כדי להבין וליצור טקסט דמוי אדם. מודלים של GPT מאומנים מראש על כמויות עצומות של נתוני טקסט וניתן לכוון אותם למשימות ספציפיות כמו הפקת טקסט, תרגום, סיכום ומענה לשאלות. בהקשר של למידת מכונה, במיוחד בתוך
מהם מודלים לשוניים גדולים?
מודלים לשוניים גדולים הם התפתחות משמעותית בתחום הבינה המלאכותית (AI) וזכו לבולטות ביישומים שונים, כולל עיבוד שפה טבעית (NLP) ותרגום מכונה. מודלים אלה נועדו להבין וליצור טקסט דמוי אדם על ידי מינוף כמויות אדירות של נתוני אימון וטכניקות למידת מכונה מתקדמות. בתגובה זו, אנחנו
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, השלבים הראשונים בלימוד מכונה, 7 השלבים של למידת מכונה
מה ההבדל בין למטיזציה לנבעה בעיבוד טקסט?
Lematization ו-Stessing הן שתי טכניקות המשמשות בעיבוד טקסט כדי לצמצם מילים לצורת הבסיס או השורש שלהן. למרות שהם משרתים מטרה דומה, ישנם הבדלים ברורים בין שתי הגישות. גזע הוא תהליך של הסרת קידומות וסיומות ממילים כדי לקבל את צורת השורש שלהן, המכונה גזע. הטכניקה הזו
מהו סיווג טקסט ומדוע הוא חשוב בלמידת מכונה?
סיווג טקסט הוא משימה בסיסית בתחום למידת מכונה, במיוחד בתחום עיבוד השפה הטבעית (NLP). זה כרוך בתהליך של סיווג נתונים טקסטואליים למחלקות או קטגוריות מוגדרות מראש על סמך תוכנם. משימה זו היא בעלת חשיבות עליונה שכן היא מאפשרת למכונות להבין ולפרש את השפה האנושית, אשר
מה תפקיד הריפוד בהכנת ה-n-גרם לאימון?
ריפוד ממלא תפקיד מכריע בהכנת n-grams להכשרה בתחום עיבוד השפה הטבעית (NLP). N-גרם הם רצפים רציפים של n מילים או תווים המופקים מטקסט נתון. הם נמצאים בשימוש נרחב במשימות NLP כגון דוגמנות שפות, הפקת טקסט ותרגום מכונה. תהליך הכנת n-גרם כולל שבירה
מהי המטרה של אסימון מילות השיר בתהליך האימון של אימון מודל AI ליצירת שירה באמצעות טכניקות TensorFlow ו-NLP?
אסימון המילים בתהליך האימון של אימון מודל AI ליצירת שירה באמצעות טכניקות TensorFlow ו-NLP משרת מספר מטרות חשובות. טוקניזציה היא שלב בסיסי בעיבוד שפה טבעית (NLP) הכולל פירוק טקסט ליחידות קטנות יותר הנקראות אסימונים. בהקשר של מילים, טוקניזציה כרוכה בפיצול המילים
מהי המשמעות של הגדרת הפרמטר "return_sequences" כ-true בעת ערימת שכבות LSTM מרובות?
לפרמטר "return_sequences" בהקשר של ערימת שכבות LSTM מרובות בעיבוד שפה טבעית (NLP) עם TensorFlow יש תפקיד משמעותי בלכידת ושימור המידע הרציף מנתוני הקלט. כאשר הוא מוגדר כ-true, פרמטר זה מאפשר לשכבת LSTM להחזיר את רצף הפלטים המלא ולא רק את האחרון