การเรียนรู้ของเครื่องมีบทบาทสำคัญในการช่วยเหลือแบบโต้ตอบภายในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ ความช่วยเหลือแบบโต้ตอบเกี่ยวข้องกับการสร้างระบบที่สามารถมีส่วนร่วมในการสนทนากับผู้ใช้ ทำความเข้าใจคำถามของพวกเขา และให้คำตอบที่เกี่ยวข้อง เทคโนโลยีนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในแชทบอท ผู้ช่วยเสมือน แอปพลิเคชันบริการลูกค้า และอื่นๆ
ในบริบทของ Google Cloud Machine Learning เครื่องมือและบริการต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากความช่วยเหลือแบบโต้ตอบได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างที่โดดเด่นอย่างหนึ่งคือการใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อความที่ป้อนจากผู้ใช้ Google Cloud นำเสนอโมเดล NLP ขั้นสูงที่สามารถดึงเอนทิตี ความรู้สึก และเจตนาจากข้อความ ทำให้ระบบเข้าใจข้อความของผู้ใช้ได้อย่างถูกต้อง
ความช่วยเหลือแบบโต้ตอบยังอาศัยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นอย่างมากสำหรับงานต่างๆ เช่น การรู้จำเสียงและการสร้าง Google Cloud มี API คำพูดเป็นข้อความและข้อความเป็นคำพูดที่ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อถอดเสียงคำพูดเป็นข้อความและในทางกลับกัน ความสามารถเหล่านี้จำเป็นสำหรับการสร้างอินเทอร์เฟซการสนทนาที่สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้ผ่านคำพูดได้
นอกจากนี้ ความช่วยเหลือแบบโต้ตอบมักจะเกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อปรับปรุงตัวแทนการสนทนาเมื่อเวลาผ่านไป ด้วยการรวบรวมคำติชมจากผู้ใช้และปรับเปลี่ยนโมเดลตามอินพุตนี้ ระบบจึงสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างต่อเนื่องและให้การตอบสนองที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น
ในบริบทของ Google Cloud Platform (GCP) BigQuery และชุดข้อมูลแบบเปิดสามารถใช้เพื่อจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลการสนทนาจำนวนมากได้ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อฝึกโมเดล Machine Learning ระบุรูปแบบการโต้ตอบของผู้ใช้ และปรับปรุงคุณภาพโดยรวมของระบบช่วยเหลือเชิงโต้ตอบ
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นองค์ประกอบพื้นฐานของความช่วยเหลือแบบโต้ตอบในปัญญาประดิษฐ์ ช่วยให้ระบบเข้าใจอินพุตของผู้ใช้ สร้างการตอบสนองที่เหมาะสม และเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากการโต้ตอบเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง:
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- โหมดกระตือรือร้นป้องกันฟังก์ชันการคำนวณแบบกระจายของ TensorFlow หรือไม่
- โซลูชันระบบคลาวด์ของ Google สามารถใช้เพื่อแยกการประมวลผลออกจากพื้นที่เก็บข้อมูลเพื่อการฝึกอบรมโมเดล ML ที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้หรือไม่
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เสนอการรับและกำหนดค่าทรัพยากรอัตโนมัติ และจัดการการปิดระบบทรัพยากรหลังจากการฝึกโมเดลเสร็จสิ้นหรือไม่
- เป็นไปได้ไหมที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยพลการโดยไม่มีอาการสะดุด
- เมื่อใช้ CMLE การสร้างเวอร์ชันจำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออกหรือไม่
- CMLE สามารถอ่านจากข้อมูลที่เก็บข้อมูล Google Cloud และใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมที่ระบุเพื่อการอนุมานได้หรือไม่
- Tensorflow สามารถใช้สำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก (DNN) ได้หรือไม่
- อัลกอริธึมการไล่ระดับสีเร่งคืออะไร?
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมในความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง