На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Машинное обучение и Искусственный Интеллект» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Автор
Дата выхода
21 ноября 2022
🔍 Загляните за кулисы "Машинное обучение и Искусственный Интеллект" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Машинное обучение и Искусственный Интеллект" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Тимур Машнин) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Эта книга будет интересна всем, кто хочет научиться применять Python 3 при разработке в области искусственного интеллекта и машинного обучения. С этой книгой Вы познакомитесь с основными терминами и понятиями ИИ, такими как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Научитесь создавать чат-ботов с использованием IBM Watson на платформе Watson Assistant. Узнаете как можно использовать искусственный интеллект IBM Watson для своих собственных разработок. На реальных примерах познакомитесь с такими алгоритмами машинного обучения, как регрессия, классификация и кластеризация. Познакомитесь с глубоким машинным обучением и научитесь создавать нейронные сети с Keras и TensorFlow.
📚 Читайте "Машинное обучение и Искусственный Интеллект" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Машинное обучение и Искусственный Интеллект", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Теперь, ранее мы определили намерение #hours_info для людей, спрашивающих о часах работы и адресах нашей сети магазинов, и даже создали сущность @location, чтобы иметь возможность предоставлять ответы, специфичные для конкретного места.
Теперь, нам нужно создать узлы диалога для ответа клиенту.
И мы начнем с создания узла для запроса часов работы.
На узле Welcom нажмем на три вертикальные точки и выберем команду Add node below, которая создаст пустой узел ниже первого узла в диалоге.
Здесь введем имя узла и укажем намерение #hours_info в качестве условия узла.
Это обеспечит выполнение этого узла, когда пользователь запросит часы работы магазина.
В качестве ответа введите:
Наши часы работы указаны на нашей странице.
И обратите внимание, что здесь используется HTML-код в ответе.
Затем перейдите в панель Try it и проверьте, работает ли узел, спросив:
When is your Vancouver store open?
Когда ваш магазин в Ванкувере открыт?
Теперь, мы можем улучшить этот ответ, рассмотрев три возможных сценария.
Один, когда указано местоположение, второй, когда указан город, но у нас нет местоположения, и третий, когда пользователь просто запрашивает часы работы в целом, не указывая город.
Это классический вариант использования дочерних узлов.
Мы будем использовать наш текущий узел для захвата запроса часов работы, а затем перейдем к дочерним узлам, чтобы решить, как обрабатывать запрос на основе конкретной информации о местоположении, которая была предоставлена.
Поэтому удалим ответ из нашего узла «Часы работы», щелкнув значок удалить.
Мы это сделаем, потому что не хотим, чтобы этот родительский узел давал ответ.
Так как мы позволим дочерним узлам решать, каков правильный ответ.
Далее на узле «Часы работы», нажмем «Добавить дочерний узел».
Это создает первый дочерний узел.
Мы будем использовать его для случая, когда пользователь предоставит нам город, в котором у нас есть цветочный магазин.
Мы назовем этот узел Наши места.
И мы установим условие @location с оператором any для выполнения этого узла.
Это означает, что для пользовательского ввода будут выполняться два условия: намерение #hours_info и ввод будет содержать сущность @location.
И нам нужен способ предложить разные ответы для разных городов, поэтому мы включим опцию Multiple conditioned responses.
Для этого мы нажмем вверху Customize.











