Masinõpe mängib tehisintellekti valdkonna dialoogilises abis üliolulist rolli. Dialoogiline abi hõlmab süsteemide loomist, mis suudavad kasutajatega vestelda, mõistavad nende päringuid ja annavad asjakohaseid vastuseid. Seda tehnoloogiat kasutatakse laialdaselt vestlusrobotites, virtuaalsetes assistentides, klienditeenindusrakendustes ja mujal.
Google'i pilvmasinõppe kontekstis saab dialoogiabi tõhusaks rakendamiseks kasutada erinevaid tööriistu ja teenuseid. Üks silmapaistev näide on loomuliku keele töötlemise (NLP) tehnikate kasutamine kasutajate tekstisisendi analüüsimiseks ja mõistmiseks. Google Cloud pakub täiustatud NLP-mudeleid, mis suudavad tekstist eraldada olemid, tunded ja kavatsused, võimaldades süsteemil kasutajate sõnumeid täpselt mõista.
Dialoogiline abi tugineb ka suurel määral masinõppe mudelitele selliste ülesannete puhul nagu kõnetuvastus ja kõne genereerimine. Google Cloud pakub kõne tekstiks ja tekst kõneks muutmise API-sid, mis kasutavad masinõppe algoritme, et transkribeerida öeldud sõnu tekstiks ja vastupidi. Need võimalused on olulised vestlusliideste loomiseks, mis saavad kasutajatega kõne kaudu suhelda.
Lisaks hõlmab dialoogiline abi sageli tugevdavate õppealgoritmide kasutamist, et aja jooksul vestlusagente täiustada. Kasutajatelt tagasisidet kogudes ja selle sisendi põhjal mudelit kohandades saab süsteem oma jõudlust pidevalt täiustada ja pakkuda isikupärasemaid vastuseid.
Google Cloud Platformi (GCP) kontekstis saab BigQueryt ja avatud andmekogumeid kasutada suurte vestlusandmete salvestamiseks ja analüüsimiseks. Neid andmeid saab kasutada masinõppe mudelite koolitamiseks, kasutajate suhtlemise mustrite tuvastamiseks ja dialoogiliste abisüsteemide üldise kvaliteedi parandamiseks.
Masinõpe on tehisintellekti dialoogilise abi põhikomponent, mis võimaldab süsteemidel mõista kasutaja sisendit, luua asjakohaseid vastuseid ja pidevalt õppida interaktsioonidest, et parandada kasutajakogemust.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Masinõppes edasijõudmine:
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Kas innukas režiim takistab TensorFlow hajutatud andmetöötluse funktsionaalsust?
- Kas Google'i pilvelahendusi saab kasutada andmetöötluse lahtiühendamiseks salvestusruumist, et ML-mudelit suurte andmetega tõhusamalt treenida?
- Kas Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) pakub automaatset ressursside hankimist ja konfigureerimist ning käsitleb ressursside väljalülitamist pärast mudeli väljaõppe lõpetamist?
- Kas masinõppemudeleid on võimalik suvaliselt suurtes andmekogumites ilma tõrgeteta koolitada?
- Kas CMLE kasutamisel on versiooni loomiseks vaja määrata eksporditud mudeli allikas?
- Kas CMLE saab lugeda Google'i pilvesalvestuse andmeid ja kasutada järelduste tegemiseks konkreetset koolitatud mudelit?
- Kas Tensorflow't saab kasutada sügavate närvivõrkude (DNN) treenimiseks ja järelduste tegemiseks?
- Mis on gradiendi võimendamise algoritm?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid jaotisest Masinõppes edasijõudmine