Оскільки бізнес розвивається разом із технологіями, сучасні тренди демонструють: щоб ваша справа залишалася актуальною та клієнтоорієнтованою, необхідно автоматизувати деякі процеси. Тож давайте обговоримо сьогоднішні можливості - 11 головних причин використовувати чат-боти, які допоможуть підняти ваш бізнес на новий рівень!
Враховуючи тенденції до покращення якості обслуговування клієнтів і зростаючий попит на смарт-боти, візуальні конструктори чат-ботів стали користуватися великою популярністю. Простий редактор смарт-ботів - це ідеальне рішення для створення віртуальних помічників для будь-яких потреб бізнесу без програмування.
Сучасне суспільство все більше надає перевагу спілкунню з чат-ботами, ніж один з одним. Під час замовлення доставки їжі або пошуку кандидата для нової вакансії, люди вважають за краще використовувати різноманітні месенджери та смарт-боти, ніж телефонувати особисто чи писати електронні листи.
Лише два роки тому ринок чат-ботів становив 2,6 мільярда доларів. Очікується, що до 2025 року він збільшиться вчетверо. Бізнес-боти, штучний інтелект та технології ведення діалогу наразі надзвичайно популярні.
Існують неймовірно різноманітні смарт-бот для безлічі галузей. У цій статті ми розглянемо найкорисніші і найпопулярніші боти в широкому діапазоні: від доброзичливих чат-ботів для японських підлітків до серйозних інтелектуальних ботів електронної комерції, і всіх, що між ними.
PyTorch та TensorFlow: у чому різниця? Обидві бібліотеки Python з відкритим вихідним кодом використовують графіки для виконання числових обчислень даних. Обидва варіанти використовуються в академічних дослідженнях та комерційному секторі. Вони також розширені різними API, платформами хмарних обчислень та репозиторіями моделей.
Механізм Attention (увага) на цей час зустрічається в різних архітектурах і завданнях (переклад, генерація тексту, анотація зображень). Алгоритм уваги аналізує та виокремлює залежності між елементами вхідної та вихідної послідовностей. Його називають "узагальнений механізм уваги" і спочатку він був запропонований для роботи в моделях машинного перекладу з використанням рекурентних мереж. Attention вирішував завдання довгострокової пам'яті у перекладі довгих речень. Такий підхід значно покращив результати раніше розглянутих нами рекурентних нейронних мереж на основі LSTM блоків.
Продовження серії семінарів "Як ми вчимо комп'ютер думати". Цей семінар присвячений динаміці. Також вивчимо алгоритм виведення і детальніше розглянемо модуль Merge. Отримаємо безліч моделей світу, тривіальних і не дуже, і побачимо, наскільки неочевидним може бути вирішення поставленого завдання.
Як і на попередніх семінарах, сьогодні продовжуємо розглядати завдання побудови інтелектуальної системи, здатної отримувати інформацію про обмежений світ. Тепер у цій системі також будуть присутні базові дії.
На якийсь час відійдемо від світу ящиків, наш штучний інтелект поступово починає вчитися розуміти відносини дій (підійти, щось взяти, щось кудись покласти) і ми продовжуємо його навчати в цьому просторі дій і відносин як будувати адекватні моделі, які будуть правдоподібні у нашому обмеженому світі.
Продовжуємо наші семінари з питань машинного навчання. Сьогодні коротко повторимо попередній урок і трохи заглибимося в теоретичну частину. Основне завдання семінару - закінчити ті відносини, які описують у повсякденному світі умовно закриті ящики, обговорити поняття закритого та відкритого світу та намітити шляхи виходу за рамки цієї, досить обмеженої, моделі до більш реалістичних завдань.
Сьогодні розглянемо другу частину серії семінарів, присвячених темі: як ми вчимо комп'ютер думати. У цьому семінарі ми обговоримо базові статичні аспекти логічного підходу. Також, ми зосередимось на топологічних аспектах, розміри та відстані розглянемо пізніше.
Семінар складається з двох частин: спочатку згадаємо математичну логіку, а потім докладно розберемо аксіоматику світу ящиків, який є базовою моделлю для математичного виведення та побудови аксіом.
У цьому курсі семінарів ми розглядатимемо досить вузьку тему: побудова інтелектуальної системи, здатної розуміти інформацію про обмежений світ. Фраза "обмежений світ" означає лише те, що на першому етапі ми не прагнемо, щоб комп'ютер розумів все (біржові зведення, правила бейсболу тощо). Це може бути цілком простий звичайний світ: всередині будинку, поруч із будинком, світ простих взаємодій між людьми.
Word2vec – метод ефективного створення вкладень, розроблений у 2013 році. Окрім роботи зі словами, деякі його концепції виявилися ефективними не тільки у розробці рекомендаційних механізмів та наданні сенсу інформації, а й навіть у комерційних, немовних завданнях. Ви можете помітити, що всі сучасні програми NLP базуються на алгоритмах Word2vec. Сьогодні розглянемо технологію Word2Vec разом із методами представлення знань в інтелектуальних системах.
Згорткова нейронна мережа (також CNN або ConvNet) є одним із найбільш популярних алгоритмів у глибинному навчанні. Це такий вид машинного навчання, при якому модель навчається виконувати завдання класифікації безпосередньо на зображенні, відео, текстові або звукові.
Сьогодні ми дізнаємося, що робить згорткові нейронні мережі такими корисними. Розглянемо їх на практиці, навчимо геометрії та протестуємо.
У сьогоднішньому семінарі познайомимося з одним із популярних методів навчання з учителем, який застосовується для вирішення завдань класифікації та регресії. Цей алгоритм, який також відомий як метод класифікатора з максимальним проміжком, має широке застосування на практиці і може вирішувати як лінійні, так і нелінійні завдання.
Основна ідея методу полягає у побудові гіперплощини, що розділяє об'єкти вибірки оптимальним способом.
Популярною демонстрацією можливостей методів глибинного навчання є розпізнавання об'єктів у наявних зображеннях.
Сьогодні ви дізнаєтеся, як розробити модель глибинного навчання для розпізнавання рукописних цифр MNIST в Python з використанням бібліотеки глибинного навчання Keras.
Сьогодні ми поговоримо про те, як влаштований зір людини з погляду психології та нейрофізіології.
Спеціальний гість нашого семінару – Леонід Савченко, старший науковий співробітник інституту неврології UCL Queen Square у Лондоні, факультет наук про мозок.
Сьогодні ми розглянемо методи розпізнавання в машинному навчанні.
Звернемо увагу на імовірнісні методи, згадаємо формулу теореми Байєса, вивчимо парадокси n-вимірних просторів. Також, ми розглянемо методи оцінки щільності та тестування алгоритмів.