Amazon, Comprehend’e Özelleştirilmiş Dil Listeleri Ekledi

Geçtiğimiz yıl Amazon, şirketlerin bir bilgi derecesinden gelen ortak kelimeleri ve cümleleri çıkarmasına yardımcı olan doğal bir dil işleme aracı olan Comprehend’ı duyurdu. Bugün, müşteri konferansının bir hafta öncesinde, Amazon, yazılım geliştiricilerin, makine öğrenimi alan bilgisi olmaksızın, özel kelimeler ve kelime öbekleri listeleri oluşturmasına olanak tanıdığını kavramaya yönelik bir geliştirmeyi duyurdu.

Günümüzde, yapay zeka geliştiricilerin, doğal dil terimlerini tanımlamaları ve takımlarına, işlerine ya da endüstrilerine uzmanlaşan metinleri sınıflandırmasına izin vermelerini sağlamaktalar.

Bunun en önemli özelliği, Amazon’un tüm karmaşıklığı ele almasıdır ve yazılım geliştiricilerin derin makine öğrenmesi veya doğal dil işleme arka planı olmadan özelleştirilmiş listeler eklemelerine olanak tanır. Wood, Comprehend, özelleştirilmiş makine öğrenimi modellerini oluşturmak, eğitmek ve barındırmak için ağır yükleri yapacak ve bu modelleri özel bir API aracılığıyla kullanıma sunacaktır

Bu iki parça içerir. İlk olarak yazılım geliştiriciler özel varlıkların listesini tanımlar. Bu bir hukuk firmasında yasal bir dil veya bir otomobil şirketinde parça numaralarının bir listesi olabilir. Tüm geliştiricinin yapması gereken, bu varlıkların listesini ortaya koymaktır. Amazon, özelleştirilmiş dili tanımlamayı öğrenir ve listeye göre özel, özelleştirilmiş bir model oluşturur.
Amazon, sahnelerin arkasındaki ayrıntılara dikkat ederken, özelleştirilmiş makine öğrenimi modelleri oluşturmanın bir yolunu sunuyor. En iyi ihtimalle, bulut şirketleri kompleksi basitleştirir ve birçok geliştiricinin kendi başlarına gerçekleştirmesi için çok zor olabilecek servis setlerine erişim sağlarlar. Herhangi bir makine öğrenimi bilgisine sahip olmadan özelleştirilmiş modeller oluşturmanın bir yolunu bulmayı denenmektedir.

TRAI

Recent Posts

TRAI Meet-Up #105’te Perakende ve Pazarlamada Yapay Zeka Ele Alındı

TRAI Meet-Up serimizin 105. etkinliğini, “Algoritmadan Sepete: Perakende ve Pazarlamada Yapay Zeka” başlığıyla gerçekleştirdik. TRAI Ekosistem Direktörü Betül…

2 gün ago

Yapay Zekanın Kararlarını Anlamak: Peki Ama Neden?

Yapay Zeka projelerinde ilk bakılan şey çoğu zaman performanstır. Doğruluk oranı kaç, F1 skoru ne…

5 gün ago

Üretim ve Enerji Sektörlerinde Yapay Zeka Gündemi TRAI Çalışma Grubu’nda Ele Alındı

TRAI Yapay Zeka Üretim ve Enerji Çalışma Grubu çevrim içi toplantısı, 6 Mayıs’ta 148 katılımcıyla…

1 hafta ago

Yapay Zeka Girişimlerinde Yeni Eşik: Demo değil, Gerçek İş Etkisi

CB Insights, dünyanın en umut vadeden erken aşama yapay zeka şirketlerini belirlediği AI 100 2026…

1 hafta ago

TRAI Ekosistemi’ne Katılan 25 Yeni Girişimle Tanışın!

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi olarak, 2017’den bu yana yürüttüğümüz haritalama çalışmasıyla Türkiye’de yapay zeka alanında…

2 hafta ago

Girişim Ekosisteminde Stratejik Nefes Darlığı

TRAI Ekosistem Direktörümüz Betül Kübra Ekinci, Türkiye girişimcilik ekosisteminde erken exit tartışmasını değerlendirirken, bu tabloyu…

3 hafta ago