2.4 Использование классификаторов машинного обучения для распознавания намерений в диалоговых системах

Лекция

Значение данных для машинного обучения. Методы работы с данными для машинного обучения. Проблема диаризации при подготовке голосовых файлов. Сырые данные, корпуса текстов и размеченная выборка для машинного обучения.

⁠

Лекция 2.4.pdf

514.8 kB

⁠

Практическая работа

Сделать краткий аналитический обзор с выводами: почему данные – «топливо» для искусственного интеллекта, указать, какими бывают данные, на что могут повлиять данные, подготовленные для машинного обучения, какую опасность могут представлять данные для машинного обучения диалоговых систем

Loading…⁠

⁠

Ссылка на видео:

https://vimeo.com/757718337⁠

⁠

Запись практического занятия и ПА, 10.11.2022:

⁠

Loading…⁠

Ссылка на запись:

https://vimeo.com/769805899⁠

⁠

Loading coda.io⁠

⁠

Want to print your doc?
This is not the way.

Try clicking the ⋯ next to your doc name or using a keyboard shortcut (

CtrlP

) instead.