AI를 결합해 라이프스타일을 '가르르한다'
기업의 대표가 베트남어를 빨리 읽고 일반 문서 내용의 90%를 알아보고 싶습니다. 문제는 너무 바빠서 공부할 시간이 1시간(매일 12~13시간) 밖에 없을 것입니다. 그렇다면 외국어를 빠르게 배울 수 있도록 언어 학습 소프트웨어에 어떤 기술을 적용해야 할까요?
위는 베트남 국적시 과학 대학교를 지지하는 언어학 센터 소장인 딘 디엔(Dinh Dien) 박사가 제기한 FDI 기업의 파충류에 대한 내용입니다.
기계 번역, 팟적 언어학, 야생을 통해 베트남어 교육 분야에서 인공지능(AI)을 적용하는 것에 대한 많은 과학 연구 주제와 국제 간행물을 발표한 사람이기 때문에, 디엔부교수는 언어학의 문제를 처리하는 데 AI를 적용하는 것이 좋다고 생각합니다.
어떤 언어든 배우는 첫 번째 단계는 특별히 소리를 좋아하는 것입니다. 어에는 성조와 리듬이 있기 때문에, 영어나 스페인어처럼 성조가 없는 언어를 배우는 사람들에게 사랑받는 것은 매우 붐비는 것입니다. 예를 들어, 그들은 "아직 자니?"라고 하는 대신 "아직 자니?"라고 대답하고, 성조를 나눌 수 있도록 해줄 것입니다. 할 때 점유할 것인지를 확인해야 합니다, 발음의 모양이 어떻게 필요해야 하는지, 그리고 발음의 정확성과 소수성을 어떻게 다른지 건강해야 합니다.
현재 외국어 교육에 사용되는 AI 응용 소프트웨어는 양치질하는 조각을 만들고, 그에 따라 작업할 수 있도록 미리 조정할 수 있습니다. 이상한 것은 이 소리를 게임에 참여시키고, 기술을 활용하여 반대의 발음을 소프트웨어의 표준 발음과 발음을 빠르게 끌어올릴 수 있습니다. 이 모든 단계에는 AI 응용 프로그램이 필요합니다.
다른 예로, 고(故) 호앙 페 교수가 편집한 언어학 센터의 또 다른 사전에 따르면, 베트남어 원어의 이름은 약 34,000개입니다. 결과, 기계가 일반적인 라이프스타일의 약 90%를 추출할 수 있다면 전체 단어의 약 10%, 즉 3,400개 단어의 응용 정보를 기계에 가깝게 읽을 수 있습니다. 이 데이터 표를 사용하기 위해 디엔 부교수는 AI를 사용하여 로그인 코퍼스의 내용에 라벨을 붙여야 했습니다.
AI는 교육 분야의 교수·학습 방식을 구성할 수 있습니다. 실제로 교수·학습 과정을 훨씬 더 빠르게 지원하기 위해 수많은 인공지능이 개발되었습니다.
윗 언급한 컴퓨터 과학과 언어학의 결합에 대한 흥미로운 점은 AI를 실제로 훈련하고 적용하는 동안 매우 필요하지만 분량을 줄이는 것을 보여줍니다. 모니터는 여러 부분을 분리해야 하며, 각 부분에서 각 부분은 서로 다른 특정 부분으로 처리되어야 합니다.
기계가 언어를 배우면...
인공지능은 인간의 언어 학습에 힘을 실어줄 뿐만 아니라, 언어 지원을 더욱 지원하는 시스템에도 도움을 줄 것입니다. 기계는 매일 훈련되고 개선됩니다.
디엔 부교수의 이야기와 마찬가지로, 에너지 조수가 인간의 언어를 이해하는 방법에 대한 또 다른 예언이 있습니다.
자동차에 지역적으로 베트남어 글자 비서 키키(Kiki)를 개발하는 과정은 다양한 방언을 음성을 잘 인식하기 위한 것입니다. 과학에서 인식은 인공지능(AI)의 중요한 컴퓨터 분야로, 사람의 목소리를 컴퓨터에 맞게 활용하고 이해할 수 있는 형태로 변환합니다. 이 기술은 기계와 인간의 복합체를 연결하는 다리 역할을 합니다. 엄지손가락이 전 세계적 으로 매우 귀중한 자리를 잡았습니다. 가장 인기 있는 응용 프로그램의 시리(Siri), Google 어시스턴트(Google Assistant), 아마존 알렉사(Amazon Alexa), 그리고 베트남에는 키키(Kiki)가 있습니다.
키키의 첫 번째 코드 줄을 승인한 우옌 황 린 두이 씨는 지문을 인식하고 사용자에게 응답할 수 있을 만큼 똑똑한 AI 모델을 훈련시키는 데 언어 데이터가 핵심적인 역할을 수행하도록 했습니다.
예를 들어, 자동차에서 중요한 라이프스타일 비서 키를 사용하는 사용자에게 기능 중 하나는 매우 내비게이션입니다. 따라서 제품 개발팀은 사용자의 큐브를 "원활하게" 지원하기 위해 데이터와 용량을 준비해야 합니다. 데이터 수집 및 모델 가공 과정을 거친 후, 칼날 교체의 양면 품질 지표는 이전 버전 대비 40% 광택을 냈습니다.
자동차의 인식은 단순히 내비게이션이나 위치에 관한 문제가 아니고 다른 많은 문제를 반할 수 있습니다.
예를 들어, 자동차에서 키키를 사용하는 경우 엔진 소리, 비슷한 소리, 위 교통 장비 소음 등으로 인해 매우 시끄러운데, 자동차에서 키키의 인식 인식 품질에 영향을 미치게 됩니다. 관련 키 팀은 시끄러운 환경에서 말하는 데이터를 실제 상황과 가장 잘 일치하도록 개선하기 위해 이러한 시끄러운 환경을 해결하려고 노력해야 합니다.
또한, Kiki는 평판이 좋지 않은 데이터에서 "학습"을 시도하여 모델을 더욱 개선하고 있습니다. 이 베트남어서의 대체할 수 있는 단계와 제품 업그레이드를 통해 개선할 수 있습니다.
특별한 기술 발전은 매일, 매시간 준비되어 있습니다. 2022년에 제시되었습니다. 기술은 특히 교육, 언어 등 이전에는 인간에게 크게 의존했던 범위에서 삶의 로 "진입"하고 있습니다. AI는 테라스한 실험적인 훈련처럼 우리의 학습, 업무, 삶의 방식을 재정의합니다.
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