WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'chatbots'


Влияние ChatGPT на профессиональную реструктуризацию
Появление машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ) значительно изменило рынок труда в последние годы. ChatGPT — это, в частности, одна из технологий, которая оказывает значительное влияние на реструктуризацию профессиональной деятельности. ChatGPT, мощная языковая модель, созданная OpenAI, может понимать человеческий язык и создавать записи, которые на него похожи. Обслуживание клиентов — одна из отраслей, в которой ChatGPT имеет большое влияние. В настоящее время..

Улучшение классификации намерений с помощью универсального кодировщика предложений
TL; DR: Мы создали специальный Rasa Featurizer , который добавляет Универсальное кодирование предложений , улучшая производительность классификации намерений, преодолевая ограничения, присущие моделям набора слов. Смотрите код в this Gist . При создании чат-ботов первым шагом обычно является создание классификатора намерений , чтобы помещать произвольные пользовательские сообщения ( Можете ли вы зарезервировать мне столик в ресторане? ) в предварительную -определенное намерение..

Предприятия постепенно переходят к ИИ
Автор Ирвинг Владавски-Бергер После десятилетий обещаний и ажиотажа AI теперь по-видимому, повсюду . За последние несколько лет собрались необходимые ингредиенты, чтобы продвинуть ИИ за пределы исследовательских лабораторий на рынок: мощные и недорогие компьютерные технологии; огромное количество данных; и продвинутые алгоритмы, включая машинное обучение . Хотя ИИ, вероятно, станет одной из самых важных технологий нашей эпохи, мы все еще находимся на ранних стадиях..

Самый быстрый способ создать чат-бота для неструктурированных данных | АМС Кендра
Задумывались ли вы, можно ли просто поговорить с документом Word, презентацией PowerPoint или любым текстовым файлом?? Если бы вы могли просто запросить информацию, которая вам нужна, из всех ваших документов, но точно не знаете, в каком документе есть эта информация. Продолжайте читать дальше, и все, что вы прочитали выше, станет реальностью. Шаги: Скопируйте все документы, которые вам нужно найти, в корзину S3. Создайте индекс AWS Kendra →..

Последовательность за последовательностью Ai Chatbot
Полное руководство по созданию чат-бота По мере того, как мир становится умнее, совершенствуются и технологии, которые мы используем. На данный момент фреймворки и алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения становятся все лучше и лучше с каждой неделей. Возможно, Tensorflow от Google — лучшая среда машинного обучения. Недавно Tensorflow был обновлен до версии 2.2. Однако этот чат-бот будет использовать TensorFlow 1.14. Эта версия может быть старше, но она по-прежнему..

Мобильные приложения с искусственным интеллектом — Увеличение онлайн-продаж
Персонализация : когда пользователи совершают покупки через свои мобильные устройства, в реальном времени собирается большой объем данных. Каждое использование имеет команды, которые используются с мобильными приложениями. ИИ в интеграции с IoT может затем использовать эти данные для предоставления клиентам расширенного персонализированного опыта. Расширить параметры поиска . Иногда вам может нравиться продукт, но вы не знаете, как он называется. Визуальный поиск, такой как линза..

Как создать простого бота ChatOps с Kafka, Grafana, Prometheus и Slack
В этом руководстве описывается подход к созданию простого бота ChatOps , который использует Slack и Grafana для запроса состояния системы. Идея состоит в том, чтобы иметь возможность проверять состояние вашей системы с помощью диалогового интерфейса, если вы находитесь далеко от своего рабочего места, но все еще имеете базовые возможности подключения, например на вашем телефоне: Это руководство разделено на две части: в первой части будет настроена инфраструктура для мониторинга..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]