Публикации по теме 'nlp'
Легкое извлечение документов: руководство по использованию неструктурированного API и коннекторов данных
В огромной цифровой вселенной данные являются источником жизненной силы, которая стимулирует принятие решений и инновации. Но не все данные одинаковы. Неструктурированные данные в изображениях и документах часто содержат огромное количество информации, которую сложно извлечь и проанализировать.
Откройте для себя Unstructured.io , мощный инструмент для извлечения и эффективного преобразования структурированных данных. Благодаря шестнадцати готовым коннекторам API может легко..
Игра слов: векторизация, теги и анализ тональности
Анализ слов из книги 1 Игры престолов с помощью обработки естественного языка
Полное раскрытие информации: я не смотрел и не читал Игру престолов , но надеюсь узнать о ней много нового, проанализировав текст. Если вы хотите больше узнать об основах обработки текста, вы можете прочитать мою другую статью . Текст из всех 5 книг можно найти на Kaggle . В этой статье я возьму очищенный текст и воспользуюсь им для объяснения следующих понятий:
Векторизация: набор слов, TF-IDF и..
🔍 Освоение NumPy: 10 главных задач по написанию кода на Python для собеседований! 📊
Давайте углубимся в 10 часто задаваемых задач по кодированию NumPy, которые помогут вам отточить свои навыки и успешно пройти собеседование! 💪
1️⃣ Создание массива NumPy. Узнайте, как создавать массивы NumPy из разных источников данных и указывать типы данных.
импортируйте numpy как np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
2. Индексирование и нарезка: откройте для себя возможности индексации и нарезки в массивах NumPy для доступа к определенным элементам или подмассивам.
форма =..
Запоминание разговоров: создание чат-ботов с кратковременной и долговременной памятью на AWS
TLDR. Эта статья представляет собой исчерпывающее руководство по созданию полнофункционального чат-бота для предметной области, который включает в себя как кратковременную, так и долговременную память, эмулируя человеческое мышление. Для этого мы будем использовать модели Foundation из SageMaker JumpStart и использовать различные сервисы AWS, такие как DynamoDB, OpenSearch, Lambda и т. д. Объединив все эти компоненты, мы разработаем когнитивную архитектуру, которая имитирует возможности..
Построение экстрактивной системы контроля качества с использованием Haystack и Pinecone
Поиск является важнейшим компонентом систем обмена знаниями в организациях. Каждая организация имеет обширные внутренние данные, хранящиеся в виде текстов, кодов, PDF-файлов и других структурированных или неструктурированных файлов данных. В больших масштабах обмен и поиск информации становятся неэффективными, что приводит к множеству проблем.
Большинство организаций полагаются на системы поиска информации, основанные на сопоставлении ключевых слов. Эти системы работают хорошо только..
ChatGPT: прорыв в диалоговом ИИ
ChatGPT — это языковая модель искусственного интеллекта (ИИ), разработанная OpenAI, одной из ведущих мировых организаций по исследованию ИИ. Модель основана на архитектуре GPT-3.5, расширенной версии архитектуры GPT-3, выпущенной в июне 2020 года. ChatGPT разработан как диалоговый ИИ, способный понимать и генерировать ответы на естественном языке в различных контекстах.
Как работает ChatGPT?
По своей сути ChatGPT представляет собой языковую модель, которая использует методы..
Интеграция ИИ в повседневные приложения
Интеграция ИИ в повседневные приложения быстро становится реальностью, о чем свидетельствует недавний запуск Snapchat своего бота «Мой ИИ», который в настоящее время доступен только платным подписчикам Snapchat Plus.
По словам генерального директора Эвана Шпигеля, это только начало планов компании по созданию ИИ.
Бот Snapchat Мой ИИ использует партнерскую технологию OpenAI для поддержки своих ответов, но можно сделать гораздо больше, чтобы повысить его ценность. Например, объединение..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..