Data science

NLP หรือแมชชีนเลิร์นนิง: อันไหนที่เหมาะกับ Chatbots มากกว่ากัน?

Analytics Insight สำรวจความแตกต่างระหว่าง NLP และแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับแชทบอท Chatbot เป็นเทคโนโลยีอัตโนมัติที่ร้อนแรงที่สุดในตลาดที่ขับเคลื่อนโดยผู้บริโภคที่มีการแข่งขันสูง ทุกบริษัทต้องการความได้เปรียบในการแข่งขันในการตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคและต้องการความพึงพอใจสูงสุดของลูกค้าในทันทีเพื่อให้ลูกค้ามีส่วนร่วมมากขึ้น แต่มีสองวิธีในการสร้างแชทบอทที่เป็นมิตรต่อผู้บริโภคอย่างมีประสิทธิภาพ นั่นคือ NLP และการเรียนรู้ของเครื่อง แชทบอทที่ใช้ AI ทำงานแตกต่างกันด้วยสองแนวทางที่แตกต่างกัน ใช่ เป็นเรื่องยากสำหรับผู้เริ่มต้นที่จะทราบข้อมูลทางเทคนิคทั้งหมดเหล่านี้ มาดูกันว่าอันไหนเหมาะกับแชทบอท, NLP หรือแมชชีนเลิร์นนิงมากกว่ากัน ในทางหนึ่ง Chatbots เป็นที่รู้จักในเรื่องการควบคุม NLP หรือ Natural Language Processing เพื่อให้เข้าใจถึงคำถาม ปัญหา ข้อกังวล และลูกค้าเป้าหมายอื่น ๆ อีกมากมายที่ไม่เหมือนใครและเป็นส่วนตัว เอ็นจิ้น NLP ได้รับความนิยมจากการใช้แมชชีนเลิร์นนิงอย่างจริงจังเพื่อลงทะเบียนอินพุตของผู้ใช้เพื่อสร้างเอนทิตีที่จำเป็นและทำความเข้าใจภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกเพื่อลดความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น NLP ขึ้นชื่อว่ามีความละเอียดอ่อนทางความหมาย ซึ่งหมายความว่า NLP จะเน้นที่เนื้อหาส่วนบุคคลและในชีวิตจริง แทนที่จะทำความเข้าใจเพียงคำหลัก บริษัทต่างๆ ได้รับความพึงพอใจจากลูกค้ามากขึ้นด้วยแชทบอท NLP เพราะมันสร้างภาพที่ชาญฉลาดและคมชัดของเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังทุกโซลูชันที่สร้างขึ้น เป็นเรื่องง่ายสำหรับทีมในการติดตามและติดตามข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นเพื่อแก้ไขปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล ไอเดียโปรเจ็กต์การเรียนรู้ของเครื่องระดับแนวหน้าสำหรับมืออาชีพ งานสำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องจักรระดับแนวหน้าเพื่อสมัครงานในช่วงสุดสัปดาห์ของเดือนตุลาคมนี้ คำถามสัมภาษณ์ NLP ระดับบนสุดเพื่อจดบันทึกไว้ คำถามสัมภาษณ์เกี่ยวกับการเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่อง AZURE ที่ถามบ่อยที่สุด ในทางกลับกัน ต้องการชุดข้อมูลจำนวนมากสำหรับการฝึกแชทบ็อต แชทบอทแบบอิงเพื่อให้ตรงกับรูปแบบคำถามจากผู้บริโภคและสร้างผลลัพธ์ที่เหมาะสมอย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องไม่จำเป็นต้องเข้าใจภาษามนุษย์และอารมณ์ในการทำงานอย่างถูกต้อง ต้องการข้อมูลประเภทต่าง ๆ จำนวนมากเพื่อเข้าถึงระดับความแม่นยำอย่างจำกัด ดังนั้นจึงสามารถให้โอกาสที่อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพโดยรวมและคุณภาพของแชทบอท AI ต่อกลุ่มเป้าหมาย การเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึม AI ไม่สามารถช่วยให้นักพัฒนาแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากรูปแบบพฤติกรรมของ AI ซึ่งอาจส่งผลร้ายแรงต่อแบรนด์ของบริษัทที่ส่งผลกระทบอย่างมากต่อการมีส่วนร่วมของผู้บริโภค แชทบอท NLP เชื่อมช่องว่างระหว่างอัลกอริธึม AI และภาษามนุษย์ด้วยการเรียนรู้ที่ชาญฉลาด ในขณะที่แชทบอทของแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องเรียนรู้เพื่อสร้างอินพุตที่จำเป็น แมชชีนเลิร์นนิงแชทบอทอาจล้มเหลวในการแปลงผู้บริโภคที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า รวมทั้งให้การตอบสนองที่ชาญฉลาดต่อคำถามเมื่อไม่มีข้อมูลให้เข้าใจ ในขณะที่แชทบอทของ NLP สามารถระบุบริบทที่สำคัญและเข้าใจสิ่งที่ผู้บริโภคต้องการทราบได้อย่างง่ายดาย ดังที่กล่าวไปแล้ว มีความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับความพร้อมใช้งานของแชทบอทแบบโต้ตอบมากขึ้นในตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีเพื่อให้แน่ใจว่าลูกค้ามีส่วนร่วมสูง ดังนั้น NLP และการเรียนรู้ของเครื่องควรรวมกันเพื่อสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่ชาญฉลาดขึ้นเพื่อพัฒนาประเด็นสำคัญที่จำเป็น เช่น อารมณ์ ตรรกะ การให้เหตุผล คำสแลง คำศัพท์ที่มีแนวโน้มและอื่น ๆ อีกมากมาย เงินทุนที่เพิ่มขึ้นในเทคโนโลยีที่ทันสมัยอาจนำเสนอโลกธุรกิจด้วยแชทบอทขั้นสูงโดยไม่ต้องเพิ่มเจ้าหน้าที่ฝ่ายบริการลูกค้าและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

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

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

    Back to top button