Data science

Quora ใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องอย่างไร

Quora แพลตฟอร์ม QnA ที่ใหญ่ที่สุดในโลกใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องอย่างไร Quora เป็นเว็บไซต์ที่น่าสนใจซึ่งดูเหมือนเป็นคู่หูของโปรแกรมที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นแนวคิดง่ายๆ ที่คุณสามารถตอบคำถามที่ผู้อื่นถามในหัวข้อที่คุณชื่นชอบและในทางกลับกัน เมื่อเร็ว ๆ นี้ การใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องที่ Quora เติบโตขึ้นอย่างมาก ไม่เพียงแต่เจาะลึกยิ่งขึ้นด้วยโมเดลที่ใหญ่กว่าและดีกว่าสำหรับแอปพลิเคชัน AI และการเรียนรู้ของเครื่องที่มีอยู่ แต่ยังได้ขยายชุดของพื้นที่ที่ AI และการเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้ Quora ใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องอย่างไร การหาข้อมูล รูปแบบหลักของการแบ่งปันข้อมูลบน Quora คือคำถามและคำตอบ Quora มีเฟรมเวิร์ก AI และแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมากที่ช่วยทำความเข้าใจคำถาม เช่น การแยกข้อมูลออกจากคำถาม ซึ่งช่วยให้ขั้นตอนที่เหลือง่ายขึ้นสำหรับผู้อื่น กรอบงานปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้การสอบสวน ตั้งคำถามเกี่ยวกับการจัดการคุณภาพ และช่วยให้บุคคลรับรู้คำถามระดับบนสุดและคุณภาพต่ำกว่าได้อย่างง่ายดาย จากนั้น ณ จุดนั้น จะมีการติดป้ายกำกับหัวข้อคำถาม ซึ่งคุณจะทราบได้ว่าคำถามนั้นเกี่ยวกับหัวข้อใด การทำงานกับข้อความคำถามสั้นๆ และหัวข้อที่มีแนวโน้มว่าจะติดแท็กในคำถามมากกว่าหนึ่งล้านรายการ ซึ่งทำให้เป็นปัญหาที่เคลื่อนไหวได้มากที่ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจะจัดการได้อย่างง่ายดาย ทำตามกลยุทธ์เหล่านี้เพื่อชนะแฮ็กกาทอนการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร เรามีแผนสำรองหรือไม่หากปัญญาประดิษฐ์ทำให้เกิดการว่างงาน TOP 10 ความล้มเหลวครั้งใหญ่ของปัญญาประดิษฐ์จนถึงวันที่ การรับคำตอบสำหรับคำถาม ผลลัพธ์ของกรอบการทำความเข้าใจคำถามมีส่วนสำคัญต่อขั้นตอนต่อไปนี้ในวงจรชีวิตของคำถาม: การค้นหาวิธีแก้ไขจาก ผู้เชี่ยวชาญ ที่นี่เช่นกัน Quora ใช้ปัญญาประดิษฐ์และกรอบการเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยแก้ปัญหานี้ได้ดียิ่งขึ้น ถามเพื่อตอบ (A2A) เป็นองค์ประกอบของ Quora ที่อนุญาตให้ผู้ใช้ส่งคำชักชวนให้ผู้อื่นขอให้เขียนคำตอบสำหรับคำถามเฉพาะ การอ่านเนื้อหา บน Quora ฟีดไม่เพียงประกอบด้วยคำถามที่คุณสามารถเขียนคำตอบเท่านั้น แต่ยังประกอบด้วยคำตอบที่น่าอ่านอีกด้วย การตอบกลับตำแหน่งบนฟีดเป็นปัญหา AI และ ML อีกประการหนึ่งที่สำคัญสำหรับพวกเขา การวางตำแหน่งคำถามและการวางตำแหน่งคำตอบบนฟีดใช้เฟรมเวิร์กที่ซ่อนไว้ซึ่งเปรียบเทียบกันได้ แต่มีเป้าหมายต่างกันโดยสิ้นเชิง จากนั้นใช้การจัดเรียงทางเลือกอื่นในแบบจำลองพื้นฐาน ที่อื่นที่ Quora ใช้ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อจัดอันดับคำตอบที่น่าอ่านคืออีเมลสรุปข้อมูลที่ Quora ส่งถึงผู้ใช้ การรักษาคุณภาพเนื้อหาในระดับสูง คุณภาพของเนื้อหาเป็นหนึ่งในสิ่งสำคัญต่อประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยอดเยี่ยมบน Quora ดังนั้น Quora จึงจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าคำถาม การตอบกลับ หัวข้อ และเนื้อหาอื่น ๆ ได้รับความสามารถสูงสุดและคงเกรดที่เหนือกว่าไว้ตลอดชีวิต ในการทำเช่นนี้ Quora ใช้ปัญญาประดิษฐ์และเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่พยายามรักษาคุณภาพเนื้อหาให้ทัน ต่อไปนี้คือคำถามบางส่วน: การตรวจหาคำถามซ้ำ ซึ่งรวมถึงการระบุคำถามต่างๆ ที่มีจุดประสงค์คล้ายกันและรวมคำถามเหล่านั้นเป็นคำถามมาตรฐานเดี่ยวๆ Quora ได้พูดคุยรายละเอียดเกี่ยวกับการสำรวจปัญหาของคำถามที่ซ้ำกัน และส่งชุดข้อมูลคำถามที่ซ้ำกัน และเริ่มการแข่งขัน Kaggle เพื่อให้คุณเล่นกับมัน การตรวจจับเนื้อหาที่กดขี่: พวกเขามีแนวทางที่ Quora “Be Nice, Be Respectful” อย่างไรก็ตามการติดตามภายในเครือข่ายออนไลน์เป็นเรื่องยากอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น Quora จึงใช้ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงร่วมกับนักวิเคราะห์ในมนุษย์เพื่อช่วยในการรับรู้ถึงสารที่เป็นปฏิปักษ์หรือการทำลายล้าง เพื่อให้สามารถรับประกันลูกค้าได้มากขึ้นและมั่นใจว่าพวกเขามีประสบการณ์ที่ไม่ธรรมดาของ Quora การตรวจหาสแปม: ตำแหน่งสแปมเป็นปัญหาสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นที่มีชื่อเสียงมากที่สุด และ Quora ก็เหมือนกัน มีเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงสองสามแบบที่ทำงานร่วมกันเพื่อจัดการกับเนื้อหาที่เป็นสแปมและผู้ใช้ที่โพสต์ แพลตฟอร์ม AI และการเรียนรู้ของเครื่อง หนึ่งในการพัฒนาที่ดีที่สุดสำหรับ Quora นับตั้งแต่ 2015 คือการก่อตัวของทีมแพลตฟอร์ม AI และการเรียนรู้ของเครื่องใหม่ เป้าหมายของทีมแพลตฟอร์ม AI และแมชชีนเลิร์นนิงคือการทำให้การทำงานด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องง่ายขึ้นสำหรับวิศวกรในส่วนที่เหลือของบริษัท ทั้งในด้านออฟไลน์ (การฝึกโมเดล) และด้านออนไลน์ (การให้บริการโมเดล) นอกเหนือจากทั้งหมดนี้ Quora ยังใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อรวมคำถามที่มีถ้อยคำเดียวกัน/ความหมายที่ตั้งใจไว้คล้ายกันเกือบทั้งหมด การเรียนรู้เชิงลึกเพื่ออนุญาต/ไม่อนุญาตข้อมูลประจำตัวอย่างชาญฉลาด ดังนั้นคุณจึงสามารถบอกได้ง่าย ๆ ว่าผู้ตอบคำถามมีเจตนาอย่างไร ความคล้ายคลึงและการเรียนรู้เมตริกเพื่อหลีกเลี่ยงการลอกเลียนแบบ และสุดท้าย Quora ยังใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อโปรโมตเนื้อหาที่ยอดเยี่ยมจากผู้ใช้ทุกคน โดยเฉพาะเนื้อหาใหม่

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button