ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸੰਵਾਦ ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਇਨਪੁਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਉੱਨਤ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਇਕਾਈਆਂ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵੀ ਬੋਲਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਸਪੀਚ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬੋਲੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਉਲਟ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ਜੋ ਭਾਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਾਰਤਾਲਾਪਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਫੀਡਬੈਕ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਕੇ, ਸਿਸਟਮ ਲਗਾਤਾਰ ਆਪਣੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, BigQuery ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਵਾਦਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸੰਵਾਦ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਗੱਲਬਾਤ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ:
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਉਤਸੁਕ ਮੋਡ TensorFlow ਦੀ ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਐਮਐਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਡੀਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਨ (CMLE) ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ ਹੈਂਡਲ ਸਰੋਤ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅੜਚਣ ਦੇ ਮਨਮਾਨੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
- CMLE ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕੀ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ CMLE ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNNs) ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੀ ਹੈ?
ਐਡਵਾਂਸਿੰਗ ਇਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ