Аналіз моделей глибокого та машинного навчання для роботи з природною мовою
Аналіз моделей глибокого та машинного навчання для оптимізованої обробки природної мови, їх переваги та обмеження. Оцінка ефективності моделей в різноманітних завданнях NLP, включаючи визначення тону тексту, відповіді на питання та машинний переклад.
Подобные документы
Вплив розвитку технологій машинного навчання і штучного інтелекту на підвищення ефективності аналізу тексту, зображень, аудіо та інших даних. Поєднання методів онтології та машинного навчання як напрямок досліджень у сфері обробки природної мови.
статья, добавлен 30.09.2024Впровадження моделей машинного навчання у сферу інтелектуального обслуговування промислового обладнання. Розумне виробництво використовує передову аналітику даних для доповнення фізичних законів щодо підвищення ефективності роботи виробничих систем.
статья, добавлен 26.08.2022- 3. Дослідження та експериментальний аналіз методів машинного навчання в задачах електронної комерції
Задача аналітики великих даних у персоналізованих системах електронної комерції, огляд методів машинного навчання для розв’язання задач регресії. Моделювання роботи методів машинного навчання для прогнозування суми витрат споживачів роздрібного магазину.
статья, добавлен 09.10.2020 Розгляд підходів, спрямованих на підвищення реалістичності поведінки ігрових персонажів рольових комп'ютерних ігор за допомогою побудови моделей ігрового штучного інтелекту. Аналіз моделей машинного навчання з відповідно підібраними параметрами.
статья, добавлен 23.03.2024Розмежовується автоматизований та машинний види перекладу. Наводяться існуючі класифікації систем машинного перекладу. Аналізуються системи машинного перекладу. Пропонується коротка характеристика кожного типу машинного перекладу, їх особливості.
статья, добавлен 11.05.2018Вивчення основних принципів побудови сервісів для платформ Телеграм та Фейсбук, застосування та дослідження нейронної мережі та методів природньої обробки мови з використаням машиного навчання для покращення унівесальності та ефективності чат-бота.
статья, добавлен 23.10.2020Проблеми в інформаційній і перекладацькій діяльності. Історія розвитку систем машинного перекладу. Основні рівні подання мовної інформації: орфографічний, морфологічний, синтаксичний і семантичний. Програмне середовище обробки текстів природною мовою.
реферат, добавлен 26.08.2013Використання методів машинного навчання та технологій штучного інтелекту для вирішення проблем виникнення, розповсюдження та фільтрації спаму в Україні. Використання програмного забезпечення Jupiter notebook для обробки й аналізу даних поштових серверів.
статья, добавлен 19.09.2024Теорія машинного перекладу. Особливості використання систем, орієнтованих на персональні комп’ютери. Напрямки розвитку та застосування машинного перекладу. Приклади систем машинного перекладу. Проблема вибору шляху до створення штучного інтелекту.
курсовая работа, добавлен 30.10.2014Переваги систем машинного перекладу, методи його автоматичної оцінки. Розробка інтелектуальної системи автоматичної оцінки якості машинного перекладу з використанням метрики BLEU. Проблема кореляції автоматичної та експертної оцінки машинного перекладу.
дипломная работа, добавлен 17.01.2013Розробка алгоритмів глибокого машинного навчання в Україні. Переваги, ризики, етичні, соціальні та економічні наслідки застосування штучного інтелекту. Усунення упереджень у високоавтоматизованих галузях. Розробка віртуальних помічників і чат-ботів.
статья, добавлен 26.01.2024Огляд помилок систем машинного перекладу на прикладі сервісів DeepL та Google Translate. Порівняльний аналіз результатів роботи цих сервісів на прикладах уривків текстів художнього та публіцистичного стилів. Шляхи покращення алгоритмів роботи ресурсів.
статья, добавлен 19.11.2023- 13. Дослідження методів векторизації текстів у задачах валідації відповідей, поданих природною мовою
Інтелектуалізація процесу обробки природномовних текстів у задачах автоматизованого тестування. Метою є дослідження моделей, методів векторизації текстів у задачах обробки відповідей, поданих природною мовою. Базові прикладні задачі обробки текстів.
статья, добавлен 13.10.2022 Запропоновано реалізації технологіями класичного машинного навчання та аналіз складової частини алгоритму сортування, а саме, знаходження максимального елементу масиву. Було реалізовано такі методи: лінійну регресію, дерева рішень, метод опорних векторів.
статья, добавлен 22.05.2022Аналіз історії розвитку штучного інтелекту від його зародження в середині ХХ століття до наших днів. Майбутні його перспективи та потенційний вплив на суспільство. Опис областей його застосування. Розробка алгоритмів глибокого машинного навчання.
статья, добавлен 16.05.2024Дослідження особливостей застосування вебаналітики як важливого інструменту цифрового маркетингу компаніями у сучасних умовах. Доцільність застосування машинного навчання для дослідження ключових процесів з метою оптимізації маркетингових стратегій.
статья, добавлен 30.05.2021Історичний розвиток автоматизованого перекладу. Класифікація сучасних типів машинного перекладу. Розгляд особливостей архітектурних рішень для лінгвістичних алгоритмів. Принципи перекладу текстової інформації. Робота алгоритму аналізу і синтезу.
курс лекций, добавлен 19.10.2014Розробка моделі машинного навчання на базі набору даних змагань "M5 Accuracy", метою якого є точний прогноз продаж товарних одиниць для компанії роздрібної торгівлі у світі - Walmart. Побудова її високорівневої інтерпретації з використанням підходу SHAP.
статья, добавлен 14.05.2024Принципи та алгоритми машинного перекладу, основні складові компоненти відповідних систем. Використання Word 2002 як середовища перекладу іншомовних текстів. Закономірності та принципи оптимального вибору програмних компонентів для задач, що вивчаються.
курсовая работа, добавлен 21.11.2017Аналіз методів побудови емпіричних моделей оптимальної складності з внутрішним паралелізм на основі генетичних алгоритмів для розробки ефективної програми реалізації, що приведе до скорочення затрат машинного часу на побудову математичної моделі.
статья, добавлен 29.06.2016Огляд та аналіз особливостей застосування сучасних комп’ютерних технологій для створення зовнішнього інтерфейсу веб-додатків на основі застосування моделі машинного та глибокого навчання. Ключові особливості застосування мов програмування для додатків.
статья, добавлен 25.11.2023У роботі здійснено аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. Сфери застосування нейронних мереж.
статья, добавлен 26.04.2023Аналіз факторів впливу на виграш та статистики виграшних та програшних ігор. Визначення за допомогою методів машинного навчання за результатами даних вірогідності виграшу у грі. Моделювання статистичних факторів, які впливають найбільше на рейтинг команд.
курсовая работа, добавлен 14.12.2020Особенности различных моделей клиент-серверного взаимодействия. Взаимное влияние технологий машинного слуха и информационной инфраструктуры на примере алгоритмов распознавания речи. Разработка архитектуры сервиса по подбору музыки под настроение.
дипломная работа, добавлен 15.09.2018Аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. сфери застосування розробок у галузі штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 17.12.2022