L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
L'aprenentatge automàtic té un paper crucial en l'assistència dialògica en l'àmbit de la intel·ligència artificial. L'assistència dialògica implica la creació de sistemes que poden entaular converses amb els usuaris, entendre les seves consultes i oferir respostes rellevants. Aquesta tecnologia s'utilitza àmpliament en chatbots, assistents virtuals, aplicacions d'atenció al client i molt més. En el context de Google Cloud Machine
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Avançar en l'aprenentatge automàtic, GCP BigQuery i conjunts de dades oberts
Quin és el paràmetre del nombre màxim de paraules de l'API TensorFlow Keras Tokenizer?
L'API TensorFlow Keras Tokenizer permet una tokenització eficient de dades de text, un pas crucial en les tasques de processament del llenguatge natural (NLP). Quan es configura una instància de Tokenizer a TensorFlow Keras, un dels paràmetres que es poden establir és el paràmetre `num_words`, que especifica el nombre màxim de paraules que s'han de mantenir en funció de la freqüència.
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF, Processament del llenguatge natural amb TensorFlow, Tokenització
Es pot utilitzar l'API TensorFlow Keras Tokenizer per trobar les paraules més freqüents?
De fet, l'API TensorFlow Keras Tokenizer es pot utilitzar per trobar les paraules més freqüents dins d'un corpus de text. La tokenització és un pas fonamental en el processament del llenguatge natural (PNL) que consisteix a dividir el text en unitats més petites, normalment paraules o subparaules, per facilitar el processament posterior. L'API Tokenizer a TensorFlow permet una tokenització eficient
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF, Processament del llenguatge natural amb TensorFlow, Tokenització
Què és un model de transformador generatiu pre-entrenat (GPT)?
Un transformador generatiu pre-entrenat (GPT) és un tipus de model d'intel·ligència artificial que utilitza l'aprenentatge no supervisat per entendre i generar text semblant a l'ésser humà. Els models GPT s'entrenen prèviament en grans quantitats de dades de text i es poden ajustar per a tasques específiques com ara la generació de text, la traducció, el resum i la resposta a preguntes. En el context de l'aprenentatge automàtic, especialment dins
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
Què són els grans models lingüístics?
Els grans models lingüístics són un desenvolupament important en el camp de la Intel·ligència Artificial (IA) i han guanyat protagonisme en diverses aplicacions, com ara el processament del llenguatge natural (NLP) i la traducció automàtica. Aquests models estan dissenyats per entendre i generar text semblant a un humà aprofitant grans quantitats de dades d'entrenament i tècniques avançades d'aprenentatge automàtic. En aquesta resposta, nosaltres
Quina diferència hi ha entre la lematització i la derivació en el processament de text?
La lematització i la derivació són tècniques utilitzades en el processament de text per reduir les paraules a la seva forma base o arrel. Tot i que tenen un propòsit similar, hi ha diferents diferències entre els dos enfocaments. La derivació és un procés d'eliminació de prefixos i sufixos de les paraules per obtenir la seva forma arrel, coneguda com a tija. Aquesta tècnica
Què és la classificació de textos i per què és important en l'aprenentatge automàtic?
La classificació de textos és una tasca fonamental en l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, concretament en el domini del processament del llenguatge natural (PNL). Implica el procés de classificació de dades textuals en classes o categories predefinides en funció del seu contingut. Aquesta tasca és d'una importància cabdal, ja que permet a les màquines entendre i interpretar el llenguatge humà, que
Quin és el paper del farciment a l'hora de preparar els n-grams per a l'entrenament?
El farciment té un paper crucial en la preparació de n-grams per a la formació en el camp del processament del llenguatge natural (PNL). Els N-grams són seqüències contigües de n paraules o caràcters extrets d'un text determinat. S'utilitzen àmpliament en tasques de PNL com ara el modelatge d'idiomes, la generació de text i la traducció automàtica. El procés de preparar n-grams implica trencar
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF, Processament del llenguatge natural amb TensorFlow, Formació d’IA per crear poesia, Revisió de l'examen
Quin és el propòsit de representar les lletres en el procés d'entrenament d'un model d'IA per crear poesia mitjançant tècniques de TensorFlow i PNL?
La tokenització de les lletres en el procés d'entrenament d'un model d'IA per crear poesia mitjançant tècniques de TensorFlow i NLP té diversos propòsits importants. La tokenització és un pas fonamental en el processament del llenguatge natural (NLP) que consisteix a descompondre un text en unitats més petites anomenades fitxes. En el context de les lletres, la tokenització implica dividir les lletres
Quina és la importància de configurar el paràmetre "return_sequences" com a true quan s'apilen diverses capes LSTM?
El paràmetre "return_sequences" en el context de l'apilament de múltiples capes LSTM al processament del llenguatge natural (NLP) amb TensorFlow té un paper important a l'hora de capturar i preservar la informació seqüencial de les dades d'entrada. Quan s'estableix en true, aquest paràmetre permet que la capa LSTM torni la seqüència completa de sortides en lloc de només l'última.
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF, Processament del llenguatge natural amb TensorFlow, Memòria a curt termini per a PNL, Revisió de l'examen