هوش مصنوعی – AI

مدل‌های زبان هوش مصنوعی

مدل‌های زبان هوش مصنوعی (LLMs) سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌ای هستند که برای درک، تولید و تعامل با زبان انسان طراحی…

بیشتر بخوانید »

یادگیری نظارتی (Supervised Learning)

یادگیری نظارتی (Supervised Learning) یادگیری نظارتی یکی از زیرمجموعه‌های اصلی یادگیری ماشین است که در آن به الگوریتم داده‌های ورودی…

بیشتر بخوانید »

چگونگی کارکرد سیستم‌های توصیه‌گر و استفاده از یادگیری عمیق در تشخیص بیماری‌ها

چگونگی کارکرد سیستم‌های توصیه‌گر و استفاده از یادگیری عمیق در تشخیص بیماری‌ها سیستم‌های توصیه‌گر سیستم‌های توصیه‌گر با تحلیل داده‌های کاربران…

بیشتر بخوانید »

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو زیرمجموعه هوش مصنوعی هستند و به سیستم‌ها…

بیشتر بخوانید »

چالش‌های پردازش زبان طبیعی در تشخیص طنز و کنایه

چالش‌های پردازش زبان طبیعی در تشخیص طنز و کنایه پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از حوزه‌های جذاب و پرکاربرد هوش…

بیشتر بخوانید »

چالش‌های پردازش زبان طبیعی در حوزه لهجه‌ها و اصطلاحات عامیانه

چالش‌های پردازش زبان طبیعی در حوزه لهجه‌ها و اصطلاحات عامیانه پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان شاخه‌ای از هوش مصنوعی،…

بیشتر بخوانید »

چالش‌های درک معنایی در پردازش زبان طبیعی

چالش‌های درک معنایی در پردازش زبان طبیعی (Contextual Understanding) درک معنایی یا Contextual Understanding یکی از چالش برانگیزترین حوزه‌های پردازش…

بیشتر بخوانید »

ابهام در پردازش زبان طبیعی

ابهام در پردازش زبان طبیعی: چالشی پیچیده ابهام (Ambiguity) یکی از بزرگترین چالش‌هایی است که در حوزه پردازش زبان طبیعی…

بیشتر بخوانید »

برچسب‌گذاری بخش گفتار در پردازش زبان طبیعی

برچسب‌گذاری بخش گفتار (Part-of-Speech Tagging یا POS Tagging) یکی از مراحل مهم در پیش‌پردازش متن در پردازش زبان طبیعی (NLP)…

بیشتر بخوانید »

ریشه‌یابی و بنیان‌یابی در پردازش زبان طبیعی

ریشه‌یابی (Stemming) و بنیان‌یابی (Lemmatization) دو تکنیک مهم در پیش‌پردازش متن در پردازش زبان طبیعی هستند که هدف اصلی هر…

بیشتر بخوانید »
دکمه بازگشت به بالا