هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
يلعب التعلم الآلي دورًا حاسمًا في المساعدة الحوارية في مجال الذكاء الاصطناعي. تتضمن المساعدة الحوارية إنشاء أنظمة يمكنها المشاركة في محادثات مع المستخدمين وفهم استفساراتهم وتقديم الاستجابات ذات الصلة. تُستخدم هذه التقنية على نطاق واسع في برامج الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين وتطبيقات خدمة العملاء والمزيد. في سياق Google Cloud Machine
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery وفتح مجموعات البيانات في GCP
ما هو الحد الأقصى لعدد الكلمات المعلمة لواجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer؟
تسمح واجهة برمجة التطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer API بالترميز الفعال للبيانات النصية، وهي خطوة حاسمة في مهام معالجة اللغات الطبيعية (NLP). عند تكوين مثيل Tokenizer في TensorFlow Keras، فإن إحدى المعلمات التي يمكن تعيينها هي المعلمة `num_words`، والتي تحدد الحد الأقصى لعدد الكلمات التي يجب الاحتفاظ بها بناءً على التردد
هل يمكن استخدام TensorFlow Keras Tokenizer API للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا؟
يمكن بالفعل استخدام واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا داخل مجموعة نصية. يعد الترميز خطوة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تتضمن تقسيم النص إلى وحدات أصغر، عادةً كلمات أو كلمات فرعية، لتسهيل المزيد من المعالجة. تسمح واجهة Tokenizer API في TensorFlow بالترميز الفعال
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, معالجة اللغة الطبيعية باستخدام TensorFlow, Tokenization
ما هو نموذج المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT)؟
المحول التوليدي المُدرب مسبقًا (GPT) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي يستخدم التعلم غير الخاضع للرقابة لفهم وإنشاء نص يشبه الإنسان. يتم تدريب نماذج GPT مسبقًا على كميات هائلة من البيانات النصية ويمكن ضبطها بدقة لمهام محددة مثل إنشاء النص والترجمة والتلخيص والإجابة على الأسئلة. في سياق التعلم الآلي، وخاصة داخل
ما هي النماذج اللغوية الكبيرة؟
تمثل النماذج اللغوية الكبيرة تطورًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) وقد اكتسبت أهمية في العديد من التطبيقات، بما في ذلك معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والترجمة الآلية. تم تصميم هذه النماذج لفهم وإنشاء نص يشبه الإنسان من خلال الاستفادة من كميات هائلة من بيانات التدريب وتقنيات التعلم الآلي المتقدمة. في هذا الرد نحن
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
ما هو الفرق بين اللماتة والاشتقاق في معالجة النص؟
يعتبر كل من اللماتية والاشتقاق من الأساليب المستخدمة في معالجة النصوص لتقليل الكلمات إلى شكلها الأساسي أو الجذر. في حين أنها تخدم غرضًا مشابهًا ، إلا أن هناك اختلافات واضحة بين النهجين. الاستنتاج هو عملية إزالة البادئات واللواحق من الكلمات للحصول على شكل جذرها ، والمعروف باسم الجذع. هذه التقنية
ما هو تصنيف النص ولماذا هو مهم في التعلم الآلي؟
يعد تصنيف النص مهمة أساسية في مجال التعلم الآلي ، وتحديداً في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يتضمن عملية تصنيف البيانات النصية إلى فئات أو فئات محددة مسبقًا بناءً على محتواها. هذه المهمة ذات أهمية قصوى لأنها تمكن الآلات من فهم وتفسير اللغة البشرية
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, تصنيف النص باستخدام TensorFlow, تحضير البيانات للتعلم الآلي, مراجعة الامتحان
ما هو دور الحشوة في تحضير الن-جرام للتدريب؟
يلعب الحشو دورًا مهمًا في إعداد n-grams للتدريب في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP). N-grams هي سلاسل متجاورة من n من الكلمات أو الأحرف المستخرجة من نص معين. يتم استخدامها على نطاق واسع في مهام البرمجة اللغوية العصبية مثل نمذجة اللغة وتوليد النص والترجمة الآلية. تتضمن عملية تحضير n-grams تكسيرًا
ما هو الغرض من تحويل كلمات الأغاني إلى رموز رمزية في عملية التدريب لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي لإنشاء شعر باستخدام تقنيات TensorFlow و NLP؟
إن ترميز الكلمات في عملية التدريب لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي لإنشاء شعر باستخدام تقنيات TensorFlow و NLP يخدم عدة أغراض مهمة. يعد الترميز (Tokenization) خطوة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تتضمن تقسيم النص إلى وحدات أصغر تسمى الرموز المميزة. في سياق كلمات الأغاني ، يتضمن الترميز تقسيم الكلمات
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, معالجة اللغة الطبيعية باستخدام TensorFlow, تدريب الذكاء الإصطناعي لخلق الشعر, مراجعة الامتحان
ما أهمية تعيين معلمة "return_sequences" على true عند تكديس طبقات LSTM متعددة؟
تلعب معلمة "return_sequences" في سياق تكديس طبقات LSTM المتعددة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) باستخدام TensorFlow دورًا مهمًا في التقاط المعلومات المتسلسلة من بيانات الإدخال والحفاظ عليها. عند الضبط على صواب ، تسمح هذه المعلمة لطبقة LSTM بإرجاع التسلسل الكامل للمخرجات بدلاً من الأخير فقط
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, معالجة اللغة الطبيعية باستخدام TensorFlow, ذاكرة طويلة المدى لـ NLP, مراجعة الامتحان