NLG মডেল লজিক NLG ব্যতীত অন্য উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন ট্রেডিং পূর্বাভাস?
ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ জেনারেশন (NLG) মডেলের অন্বেষণ তাদের ঐতিহ্যগত সুযোগের বাইরের উদ্দেশ্যে, যেমন ট্রেডিং পূর্বাভাস, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি আকর্ষণীয় ছেদ উপস্থাপন করে। NLG মডেল, সাধারণত স্ট্রাকচার্ড ডেটাকে মানব-পাঠযোগ্য পাঠ্যে রূপান্তর করার জন্য নিযুক্ত করা হয়, অত্যাধুনিক অ্যালগরিদমগুলিকে লিভারেজ করে যা তাত্ত্বিকভাবে আর্থিক পূর্বাভাস সহ অন্যান্য ডোমেনে অভিযোজিত হতে পারে। এই সম্ভাবনা থেকে উদ্ভূত
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রজন্ম
নিউরাল মেশিন ট্রান্সলেশন (NMT) এর চ্যালেঞ্জগুলি কী এবং কীভাবে মনোযোগের প্রক্রিয়া এবং ট্রান্সফরমার মডেলগুলি চ্যাটবটে সেগুলি কাটিয়ে উঠতে সহায়তা করে?
নিউরাল মেশিন ট্রান্সলেশন (NMT) উচ্চ মানের অনুবাদ তৈরি করতে গভীর শিক্ষার কৌশল ব্যবহার করে ভাষা অনুবাদের ক্ষেত্রে বিপ্লব ঘটিয়েছে। যাইহোক, NMT এর কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জও তৈরি করে যা মোকাবেলা করা প্রয়োজন। এনএমটি-তে দুটি মূল চ্যালেঞ্জ হল দীর্ঘ-পরিসর নির্ভরতাগুলি পরিচালনা করা এবং প্রাসঙ্গিক উপর ফোকাস করার ক্ষমতা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষা, পাইথন এবং টেনসরফ্লো দিয়ে একটি চ্যাটবট তৈরি করা, এনএমটি ধারণা এবং পরামিতি, পরীক্ষার পর্যালোচনা
চিত্র এবং কাঠামোগত ডেটার মতো অন্যান্য ডেটা প্রকারের তুলনায় প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের অনন্য চ্যালেঞ্জগুলি কী কী?
ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) অন্যান্য ডাটা টাইপ যেমন ইমেজ এবং স্ট্রাকচার্ড ডেটার তুলনায় অনন্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে। মানুষের ভাষার অন্তর্নিহিত জটিলতা এবং পরিবর্তনশীলতার কারণে এই চ্যালেঞ্জগুলি দেখা দেয়। এই প্রতিক্রিয়াতে, আমরা এনএলপি-তে অস্পষ্টতা, প্রসঙ্গ সংবেদনশীলতা এবং মানককরণের অভাব সহ স্বতন্ত্র বাধাগুলি অন্বেষণ করব। অন্যতম