Компания разрабатывает чат-бота для обработки запросов клиентов. Чат-бот должен понимать контекст запросов и адаптировать ответы в зависимости от предпочтений пользователя. Однако данные о пользователях могут быть неполными, а запросы — неоднозначными. Например, пользователь может использовать разговорный язык или сленг, что затрудняет понимание его намерений. Какой метод представления знаний лучше всего подойдет для обработки неоднозначных запросов и адаптации ответов?
🧠 Тематика вопроса:
Курс посвящен изучению принципов машинного обучения, включая архитектуру и функционирование нейронных сетей. Студенты освоят методы обработки данных, алгоритмы обучения моделей и их применение в создании интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется практическому использованию технологий ИИ для автоматизации задач, анализа больших данных и разработки инновационных решений в различных сферах, от медицины до промышленности.
Варианты ответа:
- применение семантических сетей, которые позволяют учитывать связи между словами и контекстом запросов
- использование фреймовых моделей, так как они структурируют данные о пользователях
- применение булевой логики, так как она позволяет четко определить истинность или ложность запросов
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- При обучении нейронной сети на большом наборе данных возникла проблема: модель слишком долго обучается, и процесс занимает много времени. Необходимо выбрать метод оптимизации, который ускорит обучение и улучшит сходимость модели. Какой метод оптимизации лучше всего подойдет для ускорения обучения нейронной сети?
- При обучении нейронной сети на данных для задачи классификации модель показывает отличные результаты на обучающей выборке, но плохо справляется с новыми данными. Это указывает на проблему переобучения. Какой метод лучше всего использовать для предотвращения переобучения в нейронной сети?
- Активационная функция в нейронной сети — это…