Публикации по теме 'chatbots'
Законность ИИ
Законность ИИ
https://www.youtube.com/watch?v=a8qPeIth21U&t=4s
Искусственный интеллект (ИИ) — это быстро развивающаяся область, которая трансформирует многие отрасли. По мере того, как ИИ все больше интегрируется в нашу повседневную жизнь, возникают важные юридические вопросы и опасения.
Одной из самых больших юридических проблем, связанных с ИИ, является подотчетность. Когда система ИИ совершает ошибку или причиняет вред, кто несет ответственность? Это сама система ИИ,..
Объяснение разговорного ИИ
Изучение голосовых и чат-ботов, интеллектуальных виртуальных помощников и новейших технологий машинного обучения, лежащих в основе разговорного ИИ.
Идея поговорить с интеллектуальным агентом и вести разговор по-человечески заинтриговала и захватила воображение на протяжении десятилетий.
В последние годы Siri, Google Assistant и Alexa начали выполнять некоторые из обещаний, связанных с виртуальным помощником, который занимается основными задачами и простым поиском информации. Однако,..
Как создать собственного чат-бота менее чем за час и заработать деньги
Пошаговое руководство для начинающих по созданию чат-бота, который может приносить вам деньги
В последние годы чат-боты становятся все более популярными как способ обслуживания клиентов, маркетинга и других бизнес-решений. С появлением искусственного интеллекта и обработки естественного языка теперь каждый может создать своего чат-бота, даже с ограниченным опытом программирования.
В этой статье я предоставлю пошаговое руководство по созданию простого чат-бота с использованием Python..
8 потенциальных вариантов использования больших языковых моделей
Большие языковые модели являются активной областью исследований и разработок в области искусственного интеллекта, и они могут произвести революцию во многих областях вычислений и технологий.
Большие языковые модели — это модели нейронных сетей, обученные генерировать человекоподобный текст. Их называют «большими», потому что они обычно имеют очень большое количество параметров и обучаются на очень большом наборе данных. Эти модели способны генерировать связный и разнообразный текст,..
Разрешите вашему чат-боту интеллектуально устранять неоднозначность с помощью автоматического обучения
Разрешите вашему чат-боту интеллектуально устранять неоднозначность с помощью автоматического обучения
Устранение неоднозначности - часть естественного человеческого разговора
Введение
Ваш чат-бот должен быть включен для устранения неоднозначности
Вместо того, чтобы по умолчанию использовать намерения с высочайшей степенью уверенности, чат-бот должен проверить оценку достоверности 5 лучших матчей.
Если эти оценки близки друг к другу, это показывает, что ваш чат-бот действительно..
Создание собственного классификатора намерений
Как фанат НЛП, я всегда задавался вопросом, как Google Ассистент или Алекса понимают, когда я просил его что-то сделать. Вопрос продолжался, могу ли я заставить мою машину тоже меня понимать? Решением было - Классификация намерений.
Классификация намерений - это часть Natural Language Understanding, где алгоритм машинного обучения / глубокого обучения учится классифицировать данную фразу на основе тех, на которых она была обучена.
Возьмем забавный пример. Я делаю ассистента, как..
Обработка естественного языка - упрощенная
Что такое НЛП и как оно делает машины умнее в общении?
Одна из первых вещей, которые очаровали меня в искусственном интеллекте, - это возможность компьютера говорить и разговаривать с людьми. Когда я еще в детстве увидел выступление C-3P0 на огромном экране, я был загипнотизирован. Я, наверное, тогда не понимал, что это подделка, но я хотел участвовать. Я хотел создать роботов, которые могут говорить, которые могут выполнять инструкции, которые могут вести со мной увлекательные беседы...
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..