Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
Pembelajaran mesin nduwe peran penting ing pitulungan dialogis ing wilayah Intelijen Artificial. Bantuan dialogis kalebu nggawe sistem sing bisa ngobrol karo pangguna, ngerti pitakon, lan menehi tanggapan sing cocog. Teknologi iki akeh digunakake ing chatbots, asisten virtual, aplikasi layanan pelanggan, lan liya-liyane. Ing konteks Google Cloud Machine
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, GCP BigQuery lan mbukak data
Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
TensorFlow Keras Tokenizer API ngidini tokenisasi data teks sing efisien, minangka langkah penting ing tugas Pemrosesan Basa Alam (NLP). Nalika ngatur conto Tokenizer ing TensorFlow Keras, salah sawijining paramèter sing bisa disetel yaiku parameter `num_words`, sing nemtokake jumlah maksimum tembung sing kudu disimpen adhedhasar frekuensi.
Apa TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
TensorFlow Keras Tokenizer API pancen bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling umum ing korpus teks. Tokenisasi minangka langkah dhasar ing pangolahan basa alami (NLP) sing kalebu ngrusak teks dadi unit sing luwih cilik, biasane tembung utawa subword, kanggo nggampangake proses luwih lanjut. API Tokenizer ing TensorFlow ngidini tokenisasi efisien
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pangolahan Bahasa Alami nganggo TensorFlow, Tokenisasi
Apa model Generative Pre-trained Transformer (GPT)?
Generative Pre-trained Transformer (GPT) minangka jinis model intelijen buatan sing nggunakake pembelajaran tanpa pengawasan kanggo mangerteni lan ngasilake teks kaya manungsa. Model GPT wis dilatih kanggo data teks sing akeh banget lan bisa disetel kanggo tugas tartamtu kayata nggawe teks, terjemahan, ringkesan, lan mangsuli pitakon. Ing konteks machine learning, utamané ing
Apa model linguistik gedhe?
Model linguistik gedhe minangka pangembangan sing signifikan ing bidang Artificial Intelligence (AI) lan wis misuwur ing macem-macem aplikasi, kalebu pangolahan basa alami (NLP) lan terjemahan mesin. Model kasebut dirancang kanggo mangerteni lan ngasilake teks kaya manungsa kanthi nggunakake akeh data latihan lan teknik pembelajaran mesin sing canggih. Ing respon iki, kita
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin
Apa bedane lemmatisasi lan stemming ing pangolahan teks?
Lemmatization lan stemming minangka teknik sing digunakake ing pangolahan teks kanggo nyuda tembung dadi dhasar utawa wangun oyot. Nalika padha duwe tujuan sing padha, ana bedane beda ing antarane loro pendekatan kasebut. Stemming minangka proses mbusak ater-ater lan sufiks saka tembung kanggo entuk wujud oyod, sing dikenal minangka stem. Teknik iki
Apa klasifikasi teks lan kenapa pentinge sinau mesin?
Klasifikasi teks minangka tugas dhasar ing bidang pembelajaran mesin, khusus ing domain pangolahan basa alami (NLP). Iki kalebu proses nggolongake data teks menyang kelas utawa kategori sing wis ditemtokake adhedhasar isine. Tugas iki penting banget amarga ngidini mesin ngerti lan napsirake basa manungsa, sing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Klasifikasi teks nganggo TensorFlow, Nyiyapake data kanggo sinau mesin, Review ujian
Apa peran padding ing nyiapake n-gram kanggo latihan?
Padding nduweni peran penting kanggo nyiapake n-gram kanggo latihan ing bidang Natural Language Processing (NLP). N-gram minangka urutan n tembung utawa karakter sing diekstrak saka teks tartamtu. Umume digunakake ing tugas NLP kayata modeling basa, nggawe teks, lan terjemahan mesin. Proses nyiapake n-gram kalebu mecah
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pangolahan Bahasa Alami nganggo TensorFlow, Latihan AI kanggo nggawe puisi, Review ujian
Apa tujuane tokenizing lirik ing proses latihan latihan model AI kanggo nggawe puisi nggunakake teknik TensorFlow lan NLP?
Tokenisasi lirik ing proses latihan latihan model AI kanggo nggawe puisi nggunakake teknik TensorFlow lan NLP nduwe sawetara tujuan penting. Tokenisasi minangka langkah dhasar ing pangolahan basa alami (NLP) sing nyakup mecah teks dadi unit cilik sing diarani token. Ing konteks lirik, tokenisasi kalebu pamisah lirik
Apa pentinge nyetel parameter "return_sequences" dadi bener nalika numpuk pirang-pirang lapisan LSTM?
Parameter "return_sequences" ing konteks numpuk pirang-pirang lapisan LSTM ing Natural Language Processing (NLP) karo TensorFlow nduweni peran penting kanggo njupuk lan ngreksa informasi urutan saka data input. Yen disetel dadi bener, parameter iki ngidini lapisan LSTM ngasilake urutan output sing lengkap tinimbang mung sing pungkasan.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pangolahan Bahasa Alami nganggo TensorFlow, Memori jangka pendek kanggo NLP, Review ujian