Il machine learning può fornire assistenza dialogica?
L’apprendimento automatico svolge un ruolo cruciale nell’assistenza dialogica nel regno dell’intelligenza artificiale. L’assistenza dialogica implica la creazione di sistemi in grado di impegnarsi in conversazioni con gli utenti, comprendere le loro domande e fornire risposte pertinenti. Questa tecnologia è ampiamente utilizzata nei chatbot, negli assistenti virtuali, nelle applicazioni di assistenza clienti e altro ancora. Nel contesto di Google Cloud Machine
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, GCP BigQuery e set di dati aperti
Qual è il parametro del numero massimo di parole dell'API TensorFlow Keras Tokenizer?
L'API TensorFlow Keras Tokenizer consente un'efficiente tokenizzazione dei dati di testo, un passaggio cruciale nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Quando si configura un'istanza Tokenizer in TensorFlow Keras, uno dei parametri che è possibile impostare è il parametro `num_words`, che specifica il numero massimo di parole da mantenere in base alla frequenza
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow, tokenizzazione
L'API TensorFlow Keras Tokenizer può essere utilizzata per trovare le parole più frequenti?
L'API TensorFlow Keras Tokenizer può infatti essere utilizzata per trovare le parole più frequenti all'interno di un corpus di testo. La tokenizzazione è un passaggio fondamentale nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che prevede la scomposizione del testo in unità più piccole, in genere parole o sottoparole, per facilitare l'ulteriore elaborazione. L'API Tokenizer in TensorFlow consente una tokenizzazione efficiente
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow, tokenizzazione
Che cos'è un modello GPT (Generative Pre-trained Transformer)?
Un Generative Pre-trained Transformer (GPT) è un tipo di modello di intelligenza artificiale che utilizza l'apprendimento non supervisionato per comprendere e generare testo simile a quello umano. I modelli GPT sono pre-addestrati su grandi quantità di dati di testo e possono essere ottimizzati per attività specifiche come la generazione di testo, la traduzione, il riepilogo e la risposta alle domande. Nel contesto dell'apprendimento automatico, soprattutto all'interno
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Cosa sono i grandi modelli linguistici?
I grandi modelli linguistici rappresentano uno sviluppo significativo nel campo dell’intelligenza artificiale (AI) e hanno acquisito importanza in varie applicazioni, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la traduzione automatica. Questi modelli sono progettati per comprendere e generare testo simile a quello umano sfruttando grandi quantità di dati di addestramento e tecniche avanzate di apprendimento automatico. In questa risposta, noi
Qual è la differenza tra lemmatizzazione e stemming nell'elaborazione del testo?
La lemmatizzazione e lo stemming sono entrambe tecniche utilizzate nell'elaborazione del testo per ridurre le parole alla loro forma base o radice. Sebbene abbiano uno scopo simile, ci sono differenze nette tra i due approcci. Lo stemming è un processo di rimozione di prefissi e suffissi dalle parole per ottenere la loro forma radice, nota come radice. Questa tecnica
Che cos'è la classificazione del testo e perché è importante nell'apprendimento automatico?
La classificazione del testo è un compito fondamentale nel campo dell'apprendimento automatico, in particolare nel dominio dell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL). Implica il processo di categorizzazione dei dati testuali in classi o categorie predefinite in base al loro contenuto. Questo compito è di fondamentale importanza in quanto consente alle macchine di comprendere e interpretare il linguaggio umano, che
Qual è il ruolo dell'imbottitura nella preparazione degli n-grammi per l'allenamento?
Il padding gioca un ruolo cruciale nella preparazione degli n-grammi per la formazione nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL). Gli N-grammi sono sequenze contigue di n parole o caratteri estratti da un dato testo. Sono ampiamente utilizzati in attività di PNL come la modellazione del linguaggio, la generazione di testi e la traduzione automatica. Il processo di preparazione degli n-grammi comporta la rottura
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow, Addestrare l'IA per creare poesia, Revisione d'esame
Qual è lo scopo della tokenizzazione dei testi nel processo di addestramento di un modello di intelligenza artificiale per creare poesie utilizzando le tecniche TensorFlow e PNL?
La tokenizzazione dei testi nel processo di addestramento di un modello di intelligenza artificiale per creare poesie utilizzando le tecniche TensorFlow e PNL ha diversi scopi importanti. La tokenizzazione è un passaggio fondamentale nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che comporta la scomposizione di un testo in unità più piccole chiamate token. Nel contesto dei testi, la tokenizzazione comporta la divisione dei testi
Qual è il significato dell'impostazione del parametro "return_sequences" su true quando si impilano più livelli LSTM?
Il parametro "return_sequences" nel contesto dell'impilamento di più livelli LSTM in Natural Language Processing (NLP) con TensorFlow ha un ruolo significativo nell'acquisizione e conservazione delle informazioni sequenziali dai dati di input. Se impostato su true, questo parametro consente al livello LSTM di restituire l'intera sequenza di output anziché solo l'ultimo
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow, Memoria a lungo termine per la PNL, Revisione d'esame