आईबीएम वाटसन और Google डॉक्स के साथ टेक्स्ट विश्लेषण करें

23 जून 2018   |  सागर गुप्ता   (47 बार पढ़ा जा चुका है)



Google, माइक्रोसॉफ्ट, आईबीएम और अमेज़ॅन ने डेवलपर्स के लिए अपने स्वयं के अनुप्रयोगों में मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं (जिसे कृत्रिम बुद्धि के रूप में भी जाना जाता है) जोड़ना आसान बना दिया है। आपको कंप्यूटर प्रोग्राम बनाने के लिए मशीन लर्निंग विशेषज्ञ नहीं होना चाहिए जो फोटोग्राफ में ऑब्जेक्ट्स को पहचान सके, या जो मानव भाषण को टेक्स्ट में बदलता है या यहां तक ​​कि एक चैटबॉट जो प्राकृतिक भाषा में लोगों के साथ बातचीत करता है।

Google फ़ोटो ऐप आपकी तस्वीरों में स्थलों और चेहरों की पहचान करने के लिए मशीन सीखने का लाभ उठाता है। आप अपने कंप्यूटर पर Google की TensorFlow लाइब्रेरी इंस्टॉल करके अपने स्वयं के मशीन लर्निंग मॉडल भी बना सकते हैं और प्रशिक्षित कर सकते हैं। आईबीएम की पावरएआई उद्यमों को किसी भी आकार के कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण के लिए बिजली प्रणालियों पर क्लाउड में ढांचे की तरह टेंसरफ्लो को तैनात करने देता है।

आईबीएम कोड पैटर्न माइक्रोसाइट कृत्रिम बुद्धि के आसपास सैकड़ों तैयार करने के लिए उपयोग उदाहरण होस्ट करता है। उदाहरण के लिए, यहां एक ओपन सोर्स रेपो है जो बताता है कि स्विमिंग पूल वाले घरों की छवियों को कैसे पहचानें। गिथब पर एक और उदाहरण दिखाता है कि आप आसानी से ऐसी प्रणाली कैसे बना सकते हैं जो PowerAI प्लेटफॉर्म का उपयोग करके स्टोर अलमारियों पर उत्पादों का पता लगा सके और गिन सके।

यदि आप सर्वर और टेंसरफ्लो की जटिलता के बिना अपना स्वयं का छवि पहचान इंजन बनाना चाहते हैं, तो वाटसन विजुअल रिकग्निशन इंजन के इस ऑनलाइन डेमो को आईबीएम क्लाउड (पूर्व में ब्लूमिक्स) वेबसाइट होस्ट किया गया है।

आप वर्गीकृत को प्रशिक्षित करने के लिए अपना खुद का वर्गीकरण बना सकते हैं और छवियों का एक सेट अपलोड कर सकते हैं। नकारात्मक छवियों का एक सेट अपलोड करना भी आवश्यक है जो समान दिख सकते हैं लेकिन अलग हैं। मॉडल को प्रशिक्षित करें और, लगभग एक मिनट या उससे भी अधिक में, आपका मॉडल तैयार है। कोई भी छवि अपलोड करें और क्लासिफायर यह बताने में सक्षम होगा कि यह आपके किसी भी प्रशिक्षित बंडलों से मेल खाता है या नहीं।

आईबीएम वाटसन की प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) सेवा इकाइयों, व्यक्तियों के नाम, स्थानों को निकालने और पाठ की समग्र भावना और भावना को समझने के लिए मशीन सीखने का उपयोग करती है। अमेज़ॅन कंप्रेन्ड और Google प्राकृतिक भाषा अन्य प्रतिस्पर्धी प्लेटफॉर्म हैं जो क्लाउड में शक्तिशाली टेक्स्ट विश्लेषण प्रदान करते हैं।

वाटसन एनएलपी के साथ शुरुआत करना आसान है और शुरू करने के लिए आपको केवल एक आईबीएम क्लाउड खाता चाहिए। लाइट प्लान मुफ़्त है (कोई क्रेडिट कार्ड आवश्यक नहीं है), यह कभी समाप्त नहीं होता है और कोटा स्वचालित रूप से हर महीने रीसेट करता है।

मैंने एक नमूना Google Apps स्क्रिप्ट आधारित ऐप बनाया है जो आपके Google दस्तावेज़ में टेक्स्ट का विश्लेषण करने के लिए वाटसन एनएलपी का उपयोग करता है। यहां बताया गया है कि आप कैसे शुरू कर सकते हैं:

Google Apps स्क्रिप्ट ओपन-सोर्स है और आप टूल्स> स्क्रिप्ट एडिटर के अंदर स्रोत कोड की एक प्रति पा सकते हैं। यदि आप कभी भी कोटा सीमाओं में भाग लेते हैं, तो अपने स्वयं के ब्लूमिक्स खाते के साथ स्रोत कोड में प्रमाण-पत्रों को प्रतिस्थापित करना याद रखें।

अस्वीकरण: लेखक ने आईबीएम के निमंत्रण पर बैंगलोर में आईबीएम कोड दिवस में भाग लिया। आईबीएम द्वारा यात्रा और आवास की व्यवस्था और भुगतान किया गया था।

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