แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
การเรียนรู้ของเครื่องมีบทบาทสำคัญในการช่วยเหลือแบบโต้ตอบภายในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ ความช่วยเหลือแบบโต้ตอบเกี่ยวข้องกับการสร้างระบบที่สามารถมีส่วนร่วมในการสนทนากับผู้ใช้ ทำความเข้าใจคำถามของพวกเขา และให้คำตอบที่เกี่ยวข้อง เทคโนโลยีนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในแชทบอท ผู้ช่วยเสมือน แอปพลิเคชันบริการลูกค้า และอื่นๆ ในบริบทของ Google Cloud Machine
จุดประสงค์ของการตรวจสอบผลลัพธ์ของแชทบอทระหว่างการฝึกอบรมคืออะไร?
จุดประสงค์ของการตรวจสอบผลลัพธ์ของแชทบอทในระหว่างการฝึกอบรมคือเพื่อให้แน่ใจว่าแชทบอทกำลังเรียนรู้และสร้างการตอบสนองในลักษณะที่ถูกต้องและมีความหมาย จากการสังเกตผลลัพธ์ของแชทบอทอย่างใกล้ชิด เราสามารถระบุและแก้ไขปัญหาหรือข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นระหว่างกระบวนการฝึกอบรม กระบวนการตรวจสอบนี้มีบทบาทสำคัญ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, การสร้าง chatbot ด้วย deep learning, Python และ TensorFlow, การโต้ตอบกับ chatbot, ทบทวนข้อสอบ
โดยปกติจะใช้เวลานานแค่ไหนสำหรับโมเดลแชทบอทในการเริ่มสร้างการตอบกลับที่สอดคล้องกัน
เวลาที่โมเดลแชทบอทใช้ในการสร้างการตอบสนองที่สอดคล้องกันอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงความซับซ้อนของงานของแชทบอท จำนวนและคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรม สถาปัตยกรรมของโมเดล และทรัพยากรการคำนวณที่มีให้สำหรับการฝึกอบรม แม้ว่าจะเป็นเรื่องยากที่จะระบุระยะเวลาที่แน่นอน I
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, การสร้าง chatbot ด้วย deep learning, Python และ TensorFlow, ฝึกอบรมนางแบบ, ทบทวนข้อสอบ