• Buradasın

    Chatbot için hangi veri seti?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Chatbot eğitimi için kullanılabilecek bazı veri setleri şunlardır:
    1. WikiQA Corpus: Soru-cevap çiftleri içeren, açık alan soru cevap araştırmaları için kullanılan bir veri seti 14.
    2. Ubuntu Dialogue Corpus: Ubuntu chat loglarından alınan, 930.000 diyalog ve 100 milyon kelime içeren bir veri seti 14.
    3. TREC QA Collection: Wikipedia makalelerinden alınan sorular ve cevaplardan oluşan, geniş bir konu yelpazesini kapsayan bir veri seti 4.
    4. Customer Support on Twitter: Twitter'da büyük markalara ait 3 milyon tweet içeren, müşteri desteği odaklı bir veri seti 14.
    5. Cornell Movie-Dialogs Corpus: Film senaryolarından alınan, 300.000'den fazla diyalog içeren, informal dil, mizah ve alaycılığı anlamak için ideal bir veri seti 24.
    Bu veri setleri, chatbot'un doğal dil anlama ve diyalog oluşturma yeteneklerini geliştirmek için çeşitli ve gerçekçi örnekler sunar.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. imerit.net
        1
      2. dev.to
        2
      3. smartone.ai
        3
      4. geeksforgeeks.org
        4
      5. asursoft.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Chatbot sistemleri nelerdir?

    Chatbot sistemleri, kullanıcılarla doğal dilde etkileşim kuran otomatik konuşma sistemleridir. İşte bazı chatbot türleri: 1. Basit Komut Tabanlı Botlar: Belirli komutlar veya anahtar kelimelerle etkileşime geçer ve sınırlı konularda görev yapar. 2. Gelişmiş Yapay Zeka Destekli Botlar: Doğal dil işleme ve makine öğrenimi kullanarak daha karmaşık ve esnek etkileşimlerle başa çıkabilir. 3. Hibrit Chatbot Sistemleri: Basit komut tabanlı ve gelişmiş yapay zeka destekli özellikleri birleştirir. 4. Sesli Chatbot'lar: Ses tanıma teknolojisi ve doğal dil işleme kullanarak, kullanıcıların sesli komutlarla etkileşim kurmasını sağlar. Kullanım alanları: müşteri hizmetleri, e-ticaret, eğitim, sağlık ve kişisel asistanlık gibi çeşitli sektörlerde kullanılır.
    5 kaynak

    ChatBot'a nasıl veri yüklenir?

    Chatbot'a veri yüklemek için genellikle API (Application Programming Interface) kullanılır. İşte bu sürecin temel adımları: 1. API Talebi Oluşturma: Chatbot'un ihtiyaç duyduğu verilerin belirlenmesi ve API talebine uygun bir yapı oluşturulması gereklidir. 2. API Talebini Gönderme: Oluşturulan talebin, chatbotun koduna entegre edilmiş bir HTTP istemcisi kullanılarak sunucuya gönderilmesi gerekir. 3. Yanıtın İşlenmesi: Sunucudan gelen yanıtın değerlendirilmesi ve verilerin chatbot tarafından kullanılabilecek bir formata dönüştürülmesi gereklidir. 4. Hata Yönetimi: API çağrısında oluşabilecek hataların ele alınması ve kullanıcıya uygun hata mesajlarının gösterilmesi önemlidir. 5. Verilerin Sunulması: Son olarak, chatbotun kullanıcıya anlaşılır ve net bir şekilde bilgi sunması sağlanmalıdır.
    5 kaynak

    Chatbot nedir ne işe yarar?

    Chatbot, yapay zeka destekli bir yazılım olup, kullanıcılarla doğal dilde iletişim kurarak belirli görevleri yerine getirir. İşe yarar yönleri: 1. Müşteri Hizmetleri: Sıkça sorulan sorulara hızlı yanıtlar verir ve teknik sorunları çözer. 2. Satış ve Pazarlama: Kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunar ve kampanya bilgilerini paylaşır. 3. E-Ticaret: Sipariş takibi, ürün sorgulama ve iade süreçlerini yönetir. 4. Eğitim ve Danışmanlık: Öğrencilere bilgi sunar, ders programları oluşturur ve sık sorulan soruları yanıtlar. 5. Sağlık ve Finans: Randevu planlama, hasta bilgilendirme ve ön tanı yardımı gibi görevler üstlenir. Chatbot'lar, 7/24 hizmet sunarak operasyonel maliyetleri düşürür ve kullanıcı deneyimini kişiselleştirir.
    5 kaynak

    ChatGPT tüm verileri nereden alıyor?

    ChatGPT, verilerini lisanslı veriler, kamuya açık veriler ve insan eğitmenler tarafından oluşturulan verilerin bir kombinasyonundan alır. Ayrıca, ChatGPT internet üzerinden öğrendiği bilgileri derleyerek cevaplar üretir.
    5 kaynak

    Chatbot geliştirmek için hangi dil?

    Chatbot geliştirmek için en uygun dillerden biri Python'dur. Python'un tercih edilme nedenleri arasında: - Anlaşılması kolay ve yüksek performanslı olması; - Çeşitli kütüphanelere sahip olması, özellikle doğal dil işleme (NLP) için; - Açık kaynaklı bir programlama dili olması ve geliştiricilerin kolayca özelleştirilebilen kütüphaneler oluşturmasına olanak tanıması. Diğer chatbot geliştirme dilleri arasında JavaScript, Java ve Ruby de bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Chat botlar nasıl çalışır?

    Chatbotlar, insanlarla etkileşimde bulunan ve doğal dil işleme (NLP) teknolojilerini kullanarak yazılı veya sözlü komutları anlayıp yanıtlayan yazılım programlarıdır. Çalışma prensipleri şu adımlardan oluşur: 1. Kullanıcı Girişi: Chatbot, kullanıcının yazdığı veya söylediği ifadeyi algılar. 2. Veri İşleme: Chatbot, NLP teknolojisi sayesinde kullanıcının girdisini analiz eder, kelime anlamlarını, dilbilgisel yapıları ve bağlamı çözümler. 3. Yanıt Seçimi: Chatbot, iki farklı yöntemden birini kullanarak yanıt oluşturur: - Önceden Belirlenmiş Yanıtlar: Uygun bir cevabı, önceden tanımlanmış bir havuzdan seçer. - Yapay Zeka Modeli: Yeni bir yanıt oluşturur ve zamanla kendini geliştirir. 4. Yanıt Sunumu: En uygun cevap, metin, ses veya görsel olarak kullanıcıya sunulur. Chatbotlar, ayrıca makine öğrenimi ve kullanıcı geri bildirimleriyle kendilerini sürekli olarak iyileştirirler.
    5 kaynak

    Yapay zeka için veri seti nereden alınır?

    Yapay zeka için veri seti aşağıdaki platformlardan temin edilebilir: 1. Kaggle: Makine öğrenimi yarışmaları için kullanılan bir platformdur ve çeşitli konuları kapsayan geniş bir veri seti koleksiyonuna sahiptir. 2. UCI Machine Learning Repository: University of California, Irvine tarafından sunulan, makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme için veri setleri içeren bir depodur. 3. Google Dataset Search: Google'ın veri seti arama motoru, internet üzerinde yayınlanmış olan veri setlerini bulmanıza yardımcı olur. 4. Amazon Web Services (AWS): Uydu görüntüleri, genomik sekanslar gibi büyük veri setlerini barındırır ve bu setler AWS üzerinde çalışmak için optimize edilmiştir. 5. Microsoft Research Open Data: Yapay zeka, bilimsel araştırma, doğal dil işleme gibi alanlarda kullanılmak üzere tasarlanmış veri setleri sunar. 6. ImageNet: Görsel nesne tanıma yazılımları için kullanılan, milyonlarca etiketlenmiş görüntü içeren bir veri setidir. 7. OpenAI Datasets: Dil modelleri ve doğal dil işleme üzerine odaklanmış çeşitli veri setleri sunar.
    5 kaynak