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.
Yapay zeka ajanları, tek seferlik görevleri yerine getiren araçlardan sürekli çalışan dijital iş ortaklarına doğru…
İşitme Engelli Çalışanlar İçin Yapay Zeka Destekli İletişim Çözümü
Yapay zeka sistemleri yalnızca içerik üreten araçlar olmaktan çıkarak karar süreçlerinin daha fazla noktasına yerleşiyor.…
Dün, TRAI Ulaşım ve Lojistik Yapay Zeka Çalışma Grubu’nun ilk toplantısını gerçekleştirdik. Ulaşım ve lojistik…
Yapay zeka sektöründe rekabet yalnızca daha güçlü modeller geliştirmek üzerinden ilerlemiyor. Modellerin ne kadar hızlı…
109. TRAI Meet-Up’ta YZ ile Yeniden Şekillenen İK ve Eğitim Teknolojilerini Konuştuk