مشین لرننگ مصنوعی ذہانت کے دائرے میں مکالماتی معاونت میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ مکالماتی معاونت میں ایسے نظام بنانا شامل ہے جو صارفین کے ساتھ بات چیت میں مشغول ہو سکیں، ان کے سوالات کو سمجھ سکیں اور متعلقہ جوابات فراہم کر سکیں۔ یہ ٹیکنالوجی بڑے پیمانے پر چیٹ بوٹس، ورچوئل اسسٹنٹس، کسٹمر سروس ایپلی کیشنز اور بہت کچھ میں استعمال ہوتی ہے۔
گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، ڈائیلاگک امداد کو مؤثر طریقے سے نافذ کرنے کے لیے مختلف ٹولز اور خدمات کا فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے۔ اس کی ایک نمایاں مثال نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) تکنیک کا استعمال ہے جو صارفین کے متنی ان پٹ کا تجزیہ اور سمجھتی ہے۔ گوگل کلاؤڈ جدید ترین NLP ماڈل پیش کرتا ہے جو متن سے ہستیوں، جذبات اور ارادوں کو نکال سکتا ہے، جس سے سسٹم کو صارف کے پیغامات کو درست طریقے سے سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔
مکالماتی معاونت بھی تقریر کی شناخت اور نسل جیسے کاموں کے لیے مشین لرننگ ماڈلز پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے۔ گوگل کلاؤڈ اسپیچ ٹو ٹیکسٹ اور ٹیکسٹ ٹو اسپیچ APIs فراہم کرتا ہے جو بولے گئے الفاظ کو متن میں نقل کرنے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں اور اس کے برعکس۔ یہ صلاحیتیں بات چیت کے انٹرفیس بنانے کے لیے ضروری ہیں جو صارفین کے ساتھ تقریر کے ذریعے بات چیت کر سکتی ہیں۔
مزید برآں، ڈائیلاگک مدد میں اکثر وقت کے ساتھ ساتھ بات چیت کے ایجنٹوں کو بہتر بنانے کے لیے کمک سیکھنے کے الگورتھم کا استعمال شامل ہوتا ہے۔ صارفین سے فیڈ بیک اکٹھا کرکے اور اس ان پٹ کی بنیاد پر ماڈل کو ایڈجسٹ کرکے، سسٹم اپنی کارکردگی کو مسلسل بڑھا سکتا ہے اور مزید ذاتی نوعیت کے جوابات فراہم کر سکتا ہے۔
گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم (GCP) کے تناظر میں، BigQuery اور اوپن ڈیٹاسیٹس کو بڑی مقدار میں بات چیت کے ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس ڈیٹا کا استعمال مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینے، صارف کے تعاملات میں پیٹرن کی نشاندہی کرنے اور ڈائیلاگک امدادی نظام کے مجموعی معیار کو بہتر بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
مشین لرننگ مصنوعی ذہانت میں مکالماتی معاونت کا ایک بنیادی جزو ہے، جو سسٹمز کو صارف کے ان پٹ کو سمجھنے، مناسب ردعمل پیدا کرنے، اور صارف کے تجربے کو بڑھانے کے لیے تعاملات سے مسلسل سیکھنے کے قابل بناتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات مشین لرننگ میں ترقی:
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- کیا ایجر موڈ TensorFlow کی تقسیم شدہ کمپیوٹنگ فعالیت کو روکتا ہے؟
- کیا گوگل کلاؤڈ سلوشنز کو بڑے ڈیٹا کے ساتھ ایم ایل ماڈل کی زیادہ موثر تربیت کے لیے اسٹوریج سے کمپیوٹنگ کو ڈیکپل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- کیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ماڈل کی ٹریننگ ختم ہونے کے بعد خودکار وسائل کے حصول اور کنفیگریشن اور ریسورس شٹ ڈاؤن کو ہینڈل کرنے کی پیشکش کرتا ہے؟
- کیا بغیر کسی ہچکی کے بڑے ڈیٹا سیٹس پر مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینا ممکن ہے؟
- CMLE استعمال کرتے وقت، کیا ورژن بنانے کے لیے برآمد شدہ ماڈل کا ذریعہ بتانا ضروری ہے؟
- کیا CMLE گوگل کلاؤڈ اسٹوریج ڈیٹا سے پڑھ سکتا ہے اور اندازہ لگانے کے لیے ایک مخصوص تربیت یافتہ ماڈل استعمال کر سکتا ہے؟
- کیا Tensorflow کو ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) کی تربیت اور انفرنس کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- گریڈینٹ بوسٹنگ الگورتھم کیا ہے؟
ایڈوانسنگ ان مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں