EUPHRAT
Yönetici
- Katılım
- 3 Ocak 2017
- Mesajlar
- 1,197
- Tepkime puanı
- 2,691
- Puanları
- 113
Temel olarak, devasa veri kümeleri bloklarının tekrar tekrar analiz edilmesi üzerine kurulu bir kod kümesi olan makine öğrenmesi, kullanıcının uygun bir cevap verebilmek için temel hissiyatını veya ruh halini tahmin etmek için kullanılır.
Artık neşeli boğmacalardan öfkeli tuzağa kadar bir insan ifadesi gamı şimdi sohbet botları için yem. Yapay Zeka ile güçlendirilmiş bu sohbet botları , platformlarını kullanarak tüketici hissyatını ve tonunu tespit ediyor ve öfkeli veya memnun bir müşteriyi işaretlemek için kullanılmış bir ünlem işareti havuzu inşa ediyor.
Bu, özellikle müşteri hizmetleri standartlarında kaymakta olan markaların sosyal medyada ciddi bir kınamaya maruz kaldıkları dijital çağda özellikle önem kazanmıştır. Bir sohbet botu, kullanıcının konuyu referans, niyet ve duyarlılık olarak seçmek için - bazen çok basit İngilizce dilinde - ek bir analitik katmanı olarak, daha basit bileşenlere ayırır.
Temel olarak, devasa veri kümeleri bloklarının tekrar tekrar analiz edilmesi üzerine kurulu bir kod kümesi olan makine öğrenmesi, kullanıcının uygun bir cevap verebilmek için temel hissiyatını veya ruh halini tahmin etmek için kullanılır.
“Yeni başlayanlar (doğal dili işlemelerine olanak sağlayan bir yazılım) bir bağımlılık çözümleyici, bir cümlenin gramer yapısını analiz eder,“ kafa ”kelimeleri ile bu kafaları değiştiren kelimeler arasında ilişkiler kurar” dedi.
Şirketi, iki yıldan fazla bir süredir bir sözcük sözlüğü geliştirerek makine öğrenme yazılımının emojiler ve gülen yüzler gibi insan duygularının gayrı resmi sembollerini bile seçmesini sağladı.
Padmanabhan, “Girilen her kelime analiz etmemiz için bir girdi” diyor.
İlginç bir şekilde, hem İngilizce hem de bölgesel olan programlama ve dil yeterliliği, teknoloji alanında “yumuşak beceriler” için talep ortaya çıkaran sohbet botları geliştirmek üzere bir araya getirildi. İş görüşmeleri sırasında dil yeterliliğinin öncelikli olduğunu söylüyor.
AI girişimleri ayrıca daha büyük şirketlere satılan, kurumsal sınıf sohbet AI platformları gibi sohbet bot ürünleri dışında da süitler geliştirmiştir.
Seri girişimci Raj Koneru tarafından Haydarabad'daki ürün geliştirme ekipleriyle kurulan Florida merkezli bir şirket olan Kore.ai, insan duygularını algılayan programlara makine öğrenme gücü ekleyerek duyarlılığı metodik olarak analiz eden bir platform özelliği sunuyor.
Kore.ai pazarlama müdürü Sairam Vedam, “Doğal Dil İşleme yaklaşımımızın bir parçası olarak, bu altı olası duyguyu - öfke, iğrenme, korku, üzüntü, sevinç ve pozitifliği bulmak için kullanıcı girdilerini değerlendiriyoruz” dedi.
Makine öğrenmesi botun yinelemelerle öğrenmesine yardımcı olur, ayrıca eşanlamlıları, kalıpları ve tüm ifadeleri kullanan geliştiricinin manuel eğitim girdisi miktarını azaltan ek eğitim ve dolayısıyla sohbet botu kurma ve çalıştırma zamanını azaltan ek bir eğitim. İğneleme, bir botun patlayabileceği ve makineyi kullanıcının niyeti hakkındaki kafa karışıklığına itecek zor bir durumdur.
Amplify.ai'nin kurucu ortağı ve CTO'su Manoj Malhotra, alaycı saptama çabalarının da devam ettiğini söylüyor.
“Bot, alaycı saptadığımızı söylediğimizi anlamaya çalışmaktan vazgeçtiğinde - ton radikal olarak değiştikçe. Zor ve hala erken günler olsa da, gelecekte karmaşık duyguları çözebileceğiz ”dedi.
Amplify.ai, bir makine öğrenim kütüphanesi olan Tensor Flow'dan yararlanan ve 200 milyondan fazla son kullanıcıyla yapılan görüşmelerden veri setleri alan, Noida ve Silikon Vadisi merkezli bir şirkettir.
Müşteriyle yüz yüze olan işletmeler için, insan duygularını analiz etmenin yararları zaten açıkça görülüyor. Uber'in yemek dağıtım girişimi Uber Eats, Hindistan'da 500'den fazla şehirde, 2,2'den fazla lakh restoran ağı aracılığıyla faaliyet göstermektedir. Müşteri sorgu yönetimi için sohbet botları kullanır.
Bir Uber sözcüsü, “Platformda, sipariş değişikliği talepleri, teslimat adresi değişiklikleri veya sipariş iptali gibi gerçek zamanlı desteğe ihtiyaç duyan ve platformdaki self servis mekanizmalarıyla etkin bir şekilde çözülebilen bazı deneyimler var” dedi.
“İnsan arayüzü gerektiren başka bazı deneyimler olabilir. Duygu analizi modelleri sürekli gelişiyor… ve otomasyonla ya da müşteriler için insani bir arayüz aracılığıyla en iyi hangi deneyimlerin sağlandığına dair kararları verimli bir şekilde yönetmemize yardımcı oldular ”dedi.
Artık neşeli boğmacalardan öfkeli tuzağa kadar bir insan ifadesi gamı şimdi sohbet botları için yem. Yapay Zeka ile güçlendirilmiş bu sohbet botları , platformlarını kullanarak tüketici hissyatını ve tonunu tespit ediyor ve öfkeli veya memnun bir müşteriyi işaretlemek için kullanılmış bir ünlem işareti havuzu inşa ediyor.
Bu, özellikle müşteri hizmetleri standartlarında kaymakta olan markaların sosyal medyada ciddi bir kınamaya maruz kaldıkları dijital çağda özellikle önem kazanmıştır. Bir sohbet botu, kullanıcının konuyu referans, niyet ve duyarlılık olarak seçmek için - bazen çok basit İngilizce dilinde - ek bir analitik katmanı olarak, daha basit bileşenlere ayırır.
Temel olarak, devasa veri kümeleri bloklarının tekrar tekrar analiz edilmesi üzerine kurulu bir kod kümesi olan makine öğrenmesi, kullanıcının uygun bir cevap verebilmek için temel hissiyatını veya ruh halini tahmin etmek için kullanılır.
“Yeni başlayanlar (doğal dili işlemelerine olanak sağlayan bir yazılım) bir bağımlılık çözümleyici, bir cümlenin gramer yapısını analiz eder,“ kafa ”kelimeleri ile bu kafaları değiştiren kelimeler arasında ilişkiler kurar” dedi.
Şirketi, iki yıldan fazla bir süredir bir sözcük sözlüğü geliştirerek makine öğrenme yazılımının emojiler ve gülen yüzler gibi insan duygularının gayrı resmi sembollerini bile seçmesini sağladı.
Padmanabhan, “Girilen her kelime analiz etmemiz için bir girdi” diyor.
İlginç bir şekilde, hem İngilizce hem de bölgesel olan programlama ve dil yeterliliği, teknoloji alanında “yumuşak beceriler” için talep ortaya çıkaran sohbet botları geliştirmek üzere bir araya getirildi. İş görüşmeleri sırasında dil yeterliliğinin öncelikli olduğunu söylüyor.
AI girişimleri ayrıca daha büyük şirketlere satılan, kurumsal sınıf sohbet AI platformları gibi sohbet bot ürünleri dışında da süitler geliştirmiştir.
Seri girişimci Raj Koneru tarafından Haydarabad'daki ürün geliştirme ekipleriyle kurulan Florida merkezli bir şirket olan Kore.ai, insan duygularını algılayan programlara makine öğrenme gücü ekleyerek duyarlılığı metodik olarak analiz eden bir platform özelliği sunuyor.
Kore.ai pazarlama müdürü Sairam Vedam, “Doğal Dil İşleme yaklaşımımızın bir parçası olarak, bu altı olası duyguyu - öfke, iğrenme, korku, üzüntü, sevinç ve pozitifliği bulmak için kullanıcı girdilerini değerlendiriyoruz” dedi.
Makine öğrenmesi botun yinelemelerle öğrenmesine yardımcı olur, ayrıca eşanlamlıları, kalıpları ve tüm ifadeleri kullanan geliştiricinin manuel eğitim girdisi miktarını azaltan ek eğitim ve dolayısıyla sohbet botu kurma ve çalıştırma zamanını azaltan ek bir eğitim. İğneleme, bir botun patlayabileceği ve makineyi kullanıcının niyeti hakkındaki kafa karışıklığına itecek zor bir durumdur.
Amplify.ai'nin kurucu ortağı ve CTO'su Manoj Malhotra, alaycı saptama çabalarının da devam ettiğini söylüyor.
“Bot, alaycı saptadığımızı söylediğimizi anlamaya çalışmaktan vazgeçtiğinde - ton radikal olarak değiştikçe. Zor ve hala erken günler olsa da, gelecekte karmaşık duyguları çözebileceğiz ”dedi.
Amplify.ai, bir makine öğrenim kütüphanesi olan Tensor Flow'dan yararlanan ve 200 milyondan fazla son kullanıcıyla yapılan görüşmelerden veri setleri alan, Noida ve Silikon Vadisi merkezli bir şirkettir.
Müşteriyle yüz yüze olan işletmeler için, insan duygularını analiz etmenin yararları zaten açıkça görülüyor. Uber'in yemek dağıtım girişimi Uber Eats, Hindistan'da 500'den fazla şehirde, 2,2'den fazla lakh restoran ağı aracılığıyla faaliyet göstermektedir. Müşteri sorgu yönetimi için sohbet botları kullanır.
Bir Uber sözcüsü, “Platformda, sipariş değişikliği talepleri, teslimat adresi değişiklikleri veya sipariş iptali gibi gerçek zamanlı desteğe ihtiyaç duyan ve platformdaki self servis mekanizmalarıyla etkin bir şekilde çözülebilen bazı deneyimler var” dedi.
“İnsan arayüzü gerektiren başka bazı deneyimler olabilir. Duygu analizi modelleri sürekli gelişiyor… ve otomasyonla ya da müşteriler için insani bir arayüz aracılığıyla en iyi hangi deneyimlerin sağlandığına dair kararları verimli bir şekilde yönetmemize yardımcı oldular ”dedi.