April 2023

يمكن أن تضيف خوارزميات التعلم الآلي هذه قيمة كبيرة للأعمال التجارية في خفض التكاليف في عالم يتم فيه أتمتة كل مهمة تقريبًا ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تساعد أجهزة الكمبيوتر في لعب الشطرنج والحصول على الذكاء والشخصية وإجراء العمليات الجراحية. يعد التعلم الآلي أحد التقنيات الحيوية التي تم استخدامها في العالم الحالي. يمكن لـ […]

أصبح تحليل النص ضروريًا للمؤسسة الحديثة. إنه يتيح العمليات الداخلية الشائعة مثل البحث وتصنيف المستندات والتطبيقات الخارجية مثل روبوتات المحادثة. ومع ذلك ، هناك سوء فهم شائع لمقاربات الذكاء الاصطناعي التي تجعل التحليل النصي ممكنًا – وكيف تؤثر على قابلية التفسير. إذن ما هي الاختلافات الجوهرية بين التعلم الآلي / التعلم العميق والنهج القائم على

أنتج القرن الحادي والعشرون تطورات تكنولوجية لا تصدق. لكن القفزات التكنولوجية لا تحدث بين عشية وضحاها. غالبًا ما تكون نتيجة عقود من البحث والتجربة والخطأ. تعتبر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مثالاً ممتازًا على ذلك. تم تصور مفهوم اللغة كعلم لأول مرة من قبل عالم لغوي سويسري في أوائل القرن العشرين. ومع ذلك ، لم تبدأ

من المحتمل أن تكون على دراية بالمثل ، “الرسائل النصية هي طريقة رائعة لإساءة التواصل مع ما تشعر به وإساءة تفسير ما يقصده الآخرون.” ربما تكون قد جربتها بشكل مباشر! استبدل “الرسائل النصية” بـ “البريد الإلكتروني” أو “التقييمات عبر الإنترنت” وقد أصابت أعصاب الأنشطة التجارية في جميع أنحاء العالم. إن اكتساب الفهم الصحيح لما يقوله

معالجة اللغة الطبيعية هي الاسم الذي يطلق عادةً على قدرة أجهزة الكمبيوتر على أداء المهام اللغوية – على الرغم من أنها تتضمن عمليًا أكثر من مجرد معالجة اللغة (فهم النص والكلام) ولكنها تشمل أيضًا إنشاء اللغة (إنشاء نص وكلام). تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أحد مكونات الأتمتة الذكية ، وهي مجموعة من التقنيات ذات الصلة

اللغة جزء أساسي من تفاعلاتنا الأساسية. وينطبق الشيء نفسه أيضًا على التكنولوجيا. عند تقاطع هاتين الظاهرتين ، تكمن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) – وهي عملية تقسيم اللغة إلى تنسيق مفهوم ومفيد لكل من أنظمة الكمبيوتر والبشر. مع زيادة استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي ، تستفيد معالجة اللغة الطبيعية الآن من شعبية مماثلة. قد لا تدرك ذلك

على مدى السنوات القليلة الماضية ، كانت هناك محادثة مستمرة حول الذكاء الاصطناعي وكيف سيغير حياتنا وكيف نؤدي أعمالنا. لذلك ، إذا كنت تواكب أحدث اتجاهات التكنولوجيا ، فأنت تعلم أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على أن يكون أكثر التقنيات اضطرابًا على الإطلاق. اليوم ، يمكننا أن نطلب من Siri أو Google أو Cortana مساعدتنا

عندما يتعلق الأمر بتحليل مجموعات البيانات غير المهيكلة ، يتم استخدام مجموعة من المنهجيات /. اليوم ، سنلقي نظرة على الفرق بين معالجة اللغة الطبيعية واستخراج النص. مقدمة في معالجة اللغة الطبيعية تشهد سوق معالجة اللغات الطبيعية (NLP) ارتفاعًا مستمرًا في تقييمها حيث تبدأ الشركات في كل صناعة في فهم إمكاناتها. السبب بسيط: إذا تمكنت

من السهل التفكير في عروض الخيال العلمي مثل Star Trek عند نطق الكلمتين “الكم” و “الحوسبة”. لا يجعل المفهوم يبدو أقل تعقيدًا عندما تتعلم أن الحوسبة الكمية تنفذ العمليات الحسابية بسرعة كبيرة من خلال تسخير الخصائص الجماعية للتراكب والتداخل والتشابك. لحسن الحظ ، لا يحتاج معظمنا إلى الاهتمام بالتفاصيل الدقيقة. نحتاج فقط إلى معرفة أن

على المستوى العالمي ، يقدر أن ينتج الناس 463 إكسابايت (واحد إكسابايت = مليار غيغابايت) من البيانات كل يوم بحلول عام 2025. لوضع ذلك في السياق ، في بداية عام 2020 ، ما يقرب من 44 زيتابايت من البيانات (واحد زيتابايت = تريليون واحد) جيجا بايت) موجودة بشكل عام. إذا حاولت الشركات التحول من خلال