Фото РИМАН ОДІНЦОВ
Уявіть собі світ, де машини здатні розуміти, що ви говорите та що ви відчуваєте; де ви можете поговорити з комп’ютером, і він відповість; і де технологія може просіяти текст і узагальнити його для вас. Почекай хвилинку. Вам не потрібно нічого уявляти — це реальність сьогодні, з впровадженням НЛП.
Як підполе штучного інтелекту, обробка природної мови (NLP) стала проривом у технології, що дозволяє комп’ютерам спілкуватися за допомогою людської мови. Його розмір ринку оцінювався в 18.9 мільярдів доларів у 2023 році та, як очікується, зросте до 68 мільярдів доларів до 2028 року. У цьому немає нічого дивного щодо різноманітних застосувань НЛП у сучасному світі, від чат-ботів до машинного перекладу та аналізу документів.
У цій публікації ми обговорюємо трансформаційний вплив НЛП на бізнес, варіанти його використання та приклади з реального світу для кожної галузі. Ми також коротко торкнемося переваг обробки природної мови, викликів і майбутніх можливостей, які вона дає нам.
НЛП — це комбінація лінгвістичних, статистичних і машинного навчання (ML), які дозволяють обробляти величезні обсяги даних. Це дозволяє комп’ютерам сприймати нюанси людської мови, розуміти контекст і реагувати на нього осмислено. Іншими словами, алгоритми НЛП спрямовані на створення мосту між людиною та ШІ.
Але це було не завжди так. Інфографіка нижче охоплює еволюцію НЛП з часом, поки вона не досягла сьогоднішнього потенціалу. Ключовими рушійними факторами впровадження НЛП були покращення обчислювальної потужності, прогрес у ШІ та машинному навчанні, а також доступність даних. Останнє сталося здебільшого завдяки хмарі, яка забезпечила кращу масштабованість і нижчу вартість зберігання та обробки даних.
Еволюція НЛП
Еволюція НЛП також полягала в переході від систем, заснованих на правилах, до алгоритмів ML, які можуть навчитися «розуміти» мову. У підході, заснованому на правилах, експерт вручну кодує кожне правило в НЛП. Ось чому ці системи є більш статичними та неадаптованими порівняно з машинним навчанням.
Досліджуючи далі природу НЛП, ми повинні згадати його фундаментальні цілі — зрозуміти людську мову та взаємодіяти з нею. Відповідно ми розрізняємо:
- Розуміння природної мови (NLU), яке стосується вилучення значення. Це допомагає зрозуміти тонкощі та нюанси письмової та усної мови, мати справу з двозначностями та контекстуальними варіаціями. Наприклад, NLU стане в нагоді, щоб розрізняти акценти чи розуміти сленг.
- Генерація природної мови (NLG), яка займається створенням людських відповідей з даних. Використовуючи статистичні методи та мовні моделі для аналізу великих обсягів даних, NLG допомагає «відповідати» на запити користувачів у розмовній манері. Він також підтримує підсумовування тексту, машинний переклад і створення вмісту.
Розуміння природної мови проти генерації природної мови
Тепер ми можемо окреслити, як працює НЛП. В основному є 2 кроки:
- Перетворення тексту на те, що може зрозуміти машина
- Аналіз тексту, щоб справді зрозуміти контекст і мову та витягнути значення
У той же час багато чого відбувається під капотом системи обробки природної мови, щоб дозволити машині виконувати ці дві дії. Давайте швидко розглянемо ключові компоненти НЛП, щоб зрозуміти, як це працює краще:
- Токенізація: розбити текст на менші одиниці, такі як слова чи фрази (токени), щоб обробити їх меншими, керованими фрагментами.
- Аналіз синтаксису: аналізувати граматичні структури для правильного розуміння синтаксичних зв’язків у реченнях
- Позначення частини мови: щоб призначити словам у реченні граматичні теги (наприклад, іменник, дієслово тощо) для додавання до синтаксичного аналізу
- Семантичний аналіз: вловити значення та контекст за словами, фразами та реченнями
- Аналіз настроїв: щоб визначити настрої чи емоції, виражені в тексті, як позитивні, негативні чи нейтральні
- Розпізнавання іменованих об’єктів (NER): для ідентифікації та категоризації об’єктів, тобто назв, організацій, місць розташування тощо.
- Статистичні моделі та моделі ML: для обробки та аналізу обсягів даних. Контрольовані алгоритми ML найкраще працюють для таких завдань, як класифікація тексту та аналіз настроїв, тоді як неконтрольовані алгоритми для кластеризації та тематичного моделювання.
- Мовні моделі: для прогнозування ймовірності послідовності слів у контексті. Ця техніка широко використовується в завданнях автозавершення та створення мови
- Моделі перекладу мови: для перетворення тексту з однієї мови на іншу. Просунуті моделі, такі як нейронний машинний переклад, можуть значно підвищити точність перекладу.
- Техніка генерації мови: для генерування відповідей, схожих на людину, на основі даних або заданого контексту. Цей підхід використовується для чат-ботів, конспектування тексту тощо.
Комбінація та інтеграція цих компонентів дозволяє дослідникам обробки даних створювати потужні системи NLP і сприяти кращим результатам комунікації ШІ.
Обробка природної мови лише набирає обертів у галузях промисловості, і щороку з’являються нові програми. Нижче ми розглядаємо найпоширеніші випадки використання НЛП, щоб дізнатися більше про ваш бізнес-потенціал трансформації спілкування за допомогою НЛП.
Топ застосувань НЛП
Розмовний ШІ та чат-боти
Розумні віртуальні помічники та чат-боти – це перше, що спадає вам на думку, коли ви думаєте про НЛП. Сучасні розмовні системи штучного інтелекту NLP є достатньо складними, щоб вести автентичні та відповідні контексту діалоги з користувачами.
Віртуальні помічники, як-от Siri або Alexa, ми використовуємо щодня, виконуючи незначні завдання, як-от встановлення нагадувань, здійснення та отримання телефонних дзвінків і пошук місця паркування. Чат-боти, керовані NLP, сприяють бізнесу, розширюючи служби підтримки та покращуючи персоналізацію.
Подивіться нижче на чат-бот Lyro, розроблений Tidio. На відміну від звичайних чат-ботів, Lyro не потребує навчання від агентів підтримки — компанія активує його та одразу починає відповідати на запити користувачів.
Зображення з Тідіо
Машинний переклад
Машинний переклад є другим найбільш відомим випадком використання НЛП. Студенти, перекладачі, туристи та багато інших сьогодні не уявляють свого життя без Google Translate. І хоча машинний переклад існував задовго до НЛП, він вийшов на новий рівень завдяки:
- Додавання більшої точності та плавності за допомогою трансформаторів
- Сприяння та полегшення мовного перекладу в реальному часі
- Створення можливого перекладу з урахуванням контексту, який залишив традиційні методи перекладу слово в слово в минулому
- Допомога з локалізацією вмісту з урахуванням культурних уподобань і місцевих діалектів
Щоб зробити це більш наочним, ось DeepL, менш відомого конкурента Google Translate. Інструмент підтримує переклад на 26 мов, щоб допомогти користувачам подолати мовні бар’єри. Він також має інтеграцію програми та віджет перекладу веб-сайту.
Зображення з Deepl
Управління документами
NLP також має унікальні можливості перетворення мови в текст, які допомагають підвищити точність і ефективність документування. Залишаючи спрощені випадки використання, як-от диктування тексту замість його введення, ми також можемо говорити про наступне:
- Резюмування тексту: автоматичні підсумки, створені ШІ, корисні, коли потрібно швидко переварити великі обсяги інформації. НЛП не просто резюмує довгі тексти — виділення ключових слів і ранжування речень дозволяють НЛП резюмувати текст послідовним чином, фіксуючи ключові моменти.
- Витяг інформації: серед інших підходів у НЛП, NER особливо ефективний для автоматизованого пошуку інформації та відкриття знань. Це значно економить час і зусилля дослідника, щоб не переглядати величезну кількість інформації.
- Класифікація тексту: коли йдеться про великі обсяги текстових даних, НЛП може допомогти класифікувати їх. Упорядковуючи дані, компанія також отримує переваги від покращеної доступності інформації.
Генерація контенту
Завдяки своїй здатності вловлювати суть подій і даних, НЛП може генерувати контент на основі наданої інформації. Напевно, всі вже чули ChatGPT і як він створює унікальний, значущий вміст із правильними підказками. Подібні моделі можуть полегшити життя творців контенту, допомагаючи їм писати інструкції щодо продуктів, публікації в соціальних мережах, статті, електронні листи тощо.
Розглянемо менш поширений приклад інструменту створення контенту AI, ніж GPT. OwlyWriter AI може заощадити години роботи маркетолога, коли справа стосується SMM. Інструмент допомагає фахівцям соціальних медіа подолати блокування авторів і працювати ефективніше: від створення підписів до публікацій до створення ідей щодо вмісту та написання публікацій.
Зображення з Hootsuite
Розпізнавання мови
Іншим чудовим застосуванням НЛП є розпізнавання мови, яке дозволяє машинам перекладати усну мову в письмовий текст. Знову ж таки, голосові помічники, такі як Siri або Google Assistant, є найбільш яскравими прикладами в цьому випадку.
Існує ще багато інших варіантів використання розпізнавання мовлення, як-от служби транскрипції або пристрої з голосовим керуванням. Пам’ятайте про функцію, яка дозволяє водіям безпечно керувати автомобілями без рук. Крім того, усі розумні домашні пристрої розроблені на основі НЛП.
Аналіз почуттів
Аналіз настроїв, як одна з технік НЛП, найкраще працює для аналізу відгуків клієнтів і настроїв у соціальних мережах, щоб дізнатися думку громадськості про продукт чи послугу або стежити за тенденціями.
Наприклад, НЛП може допомогти компаніям проаналізувати відгуки клієнтів про нещодавній запуск продукту, щоб приймати більш обґрунтовані рішення для задоволення клієнтів. Він також активує програми для моніторингу соціальних медіа, наприклад Brandwatch. Вони відстежують вміст соціальних мереж, щоб компанії могли знати громадську думку та ставлення до брендів, відстежувати тенденції та керувати онлайн-репутацією.
Зображення на Brandwatch
Пошукова оптимізація
Такі пошукові системи, як Google, використовують NLP для підвищення точності результатів пошуку. Такий підхід допомагає краще зрозуміти наміри користувача, що стоять за запитом, і зіставити його з найбільш релевантними результатами пошуку.
Фільтрація спаму
Ще одна сфера, яку НЛП зробила революцією, включає фільтрацію спаму. І тут ми говоримо не лише про електронну пошту, а й про інші програми. Наприклад, YouTube використовує NLP для фільтрації даних спаму в розділі коментарів до своїх відео. Він використовує інструмент під назвою TubeSpam, який був навчений використовувати класифікатор Naive Bayes для фільтрації спаму.
Список застосувань НЛП значно довший. Ми обговорили найбільші випадки використання, але залишили менші, як-от функції автовиправлення та автозаповнення, виявлення шахрайства тощо. Щоб зробити наше дослідження більш повним, давайте поговоримо про реальні приклади того, як НЛП трансформує галузі.
Незважаючи на те, що НЛП успішно впроваджується в різних галузях, його найбільша частка ринку припадає на технології, охорону здоров’я, роздрібну торгівлю, фінансові послуги, страхування та маркетинг. Дивіться докладніше про кожну з них.
Глобальна частка ринку НЛП за галузями
Контакти
Чат-боти та віртуальні помічники, керовані НЛП, раз і назавжди змінили обслуговування клієнтів. Тепер клієнти можуть отримати підтримку 24/7, а агенти отримають переваги від зменшення робочого навантаження. Erica — чат-бот, створений Bank of America — надає фінансову підтримку та вказівки клієнтам, а також допомагає орієнтуватися в онлайн-банкінгу. НЛП дозволяє Еріці дізнаватися про вподобання та потреби користувачів і надавати персоналізовані рекомендації.
Розглянемо конкретні приклади використання НЛП в обслуговуванні клієнтів:
- Голосові помічники на основі НЛП, щоб зрозуміти запит користувача та направити його до потрібного агента-людини
- Автоматизовані чат-боти для простих завдань, таких як відповіді на запитання, перевірка інформації, планування зустрічей тощо.
- Використання віртуальних помічників для взаємодії з пристроями та службами без використання рук
- Аналіз відгуків клієнтів і аналіз настроїв — наприклад, чат-бот може почати з вибачень, коли має справу з розчарованим клієнтом
Електронна комерція та роздрібна торгівля
Більшість авторитетних веб-сайтів електронної комерції сьогодні, таких як Amazon, eBay або Walmart, використовують семантичний пошук на основі NLP, який покращує видимість продукту та покращує пошук. На відміну від відповідних ключових слів, семантичний пошук більш інтуїтивно зрозумілий і спрямований на те, щоб зрозуміти намір користувача, що стоїть за запитом.
Окрім семантичного пошуку, НЛП має й інші застосування в роздрібній торгівлі:
- Аналіз настроїв клієнтів, щоб зрозуміти більше про лояльність до бренду та зрештою зміцнити бренд
- Розмовна комерція з голосовими помічниками
- Індивідуальні рекомендації продуктів
Освіта
У сфері освіти НЛП має найбільш творчі випадки використання. Чудовим прикладом є система рекомендацій курсів Coursera, яка допомагає користувачам знаходити найкращі курси на основі їхніх інтересів. Подумайте також про всіма улюблений Grammarly, рішення на основі НЛП, яке робить ваш текст чітким і безпомилковим.
Інші приклади НЛП в освіті включають, але не обмежуються:
- Інтелектуальні системи навчання
- Формування екзаменаційних питань на основі підручників або інших навчальних матеріалів
- Автоматизоване оцінювання та аналіз відгуків
- Програмне забезпечення для виявлення плагіату
- Адаптивне навчання та індивідуальне навчання та зворотній зв'язок зі студентами
Фінанси та банківська справа
Вам коли-небудь дзвонили з банку і запитували про підозрілу активність на вашому рахунку? Ці заклики зазвичай викликаються НЛП. Виявлення шахрайства є одним із найбільших застосувань НЛП у фінансах. Свого часу система Mastercard Decision Intelligence, яка була спеціально розроблена для виявлення шахрайської діяльності, допомогла компанії скоротити шахрайство на 50%. Перевірте потенціал вирішення самостійно:
Альтернативний тег: Mastercard Decision Intelligence
Два інших способи використання НЛП у фінансовому секторі включають:
- Аналіз настроїв щодо різноманітних текстових даних, як-от фінансових звітів, публікацій у соціальних мережах і статей новин, для прогнозування цін на акції та ринкових коливань і, таким чином, допомагає трейдерам та інвесторам приймати більш обґрунтовані рішення
- Вилучення даних із фінансових звітів і документів, а також узагальнення фінансових новин для швидкого оновлення
Здоров'я
Технологія НЛП допомагає медичним працівникам узагальнювати та класифікувати клінічні примітки та інформацію про пацієнтів. Таким чином вони можуть швидше отримувати доступ до даних і зберігати документацію впорядкованою. Електронні медичні записи стали можливими в основному завдяки обробці природної мови.
Крім того, NLP може допомогти в транскрипції, дозволяючи лікарям диктувати нотатки та мінімізувати введення даних вручну. Клінічні системи НЛП можуть допомогти з діагностикою, складанням плану лікування та індивідуальними рекомендаціями щодо терапії. Наприклад, Merative LP використовує алгоритми НЛП для розробки планів лікування раку для своїх пацієнтів.
Страхування
Як і у фінансах, НЛП у страхуванні використовується для виявлення шахрайських вимог. Аналізуючи різні типи даних, такі як профілі клієнтів, спілкування та соціальні мережі, NLP виявляє ознаки шахрайства та надсилає ці претензії на подальшу перевірку. The Турецька страхова компанія підвищили рентабельність інвестицій на 210% після переходу на систему виявлення шахрайства на основі ML.
Як працює система виявлення шахрайства ML
Страховий бізнес також може отримати користь від НЛП, відстежуючи галузеві тенденції за допомогою аналізу тексту та ринкової інформації. Таким чином компанії отримують уявлення про те, як працюють конкуренти, і приймають рішення на основі даних.
закон
У юридичній сфері НЛП найбільше допомагає при роботі з документами. Професіонали в галузі права можуть використовувати цю технологію для перегляду й аналізу контрактів, узагальнення текстів, аналізу результатів справи тощо. Алгоритми NLP допомагають адвокатам і юристам переглядати багато юридичних текстів, щоб знайти конкретні дати, умови чи пункти.
Luminance використовує NLP для підвищення ефективності належної перевірки та перевірки контрактів. На відміну від більш загального GPT, модель була навчена на основі понад 150 мільйонів юридичних документів і перевірена галузевими експертами. Компанія обіцяє користувачам до 90% економії часу за допомогою автоматизованої обробки контракту.
Окрім цього, юристи застосовують НЛП у моніторингу дотримання нормативних вимог, аналізі стенограм спостереження та юридичних дослідженнях.
Виробництво та ланцюг постачання
Як і всюди, НЛП у виробництві та ланцюжку постачання працює найкраще, щоб упорядковувати дані та спрощувати комунікацію. Наприклад, це може допомогти проаналізувати та просіяти обсяги транспортних документів і вирішити логістичні проблеми.
Чат-боти можуть бути корисними, щоб швидше відповідати на запити клієнтів або постачальників. Tesla вже давно включила чат-боти, щоб забезпечити винятковий досвід клієнтів. Ці плани тест-драйвів і відповіді на прості запитання про автомобілі Tesla.
Інтегруючи чат-боти з ERP виробника або іншими застарілими системами, чат-боти також можуть допомогти зберігати інформацію в одному місці та покращити співпрацю між відділами.
Маркетинг
Як згадувалося, аналіз настроїв широко використовується в маркетингу, щоб зрозуміти думку клієнтів про бренди. Це допомагає пропонувати клієнтам персоналізовані продукти чи послуги та сприяти прийняттю рішень. Наприклад, McDonald's використовує NLP, щоб відстежувати скарги клієнтів у соціальних мережах і навчати працівників правильно реагувати на ці скарги.
За допомогою NER NLP також використовується для виявлення актуальних тем і думок клієнтів, щоб використовувати їх у подальших матеріалах для продажу або покращенні дизайну продукту.
Вербівка
У підборі персоналу НЛП використовується для перевірки кандидатів на роботу для підвищення точності та швидкості. Наприклад, платформа пошуку вакансій B2B, розроблена Intelliarts, може зіставляти профілі кандидатів на сайтах пошуку роботи та в соціальних мережах, таких як LinkedIn, із описами посад. Більше того, рішення дотримується принципів різноманітності, справедливості та залучення (DEI). На виході замовник отримує спрощений пошук кандидатів, але з відповідними вимогами DEI.
Платформа пошуку вакансій B2B
Незважаючи на зростаючу популярність НЛП у галузях і його прогрес, деякі проблеми все ще існують на шляху його інтеграції в існуючі системи. Ось і проблеми, і потенційні шляхи їх вирішення:
Виклики проти рішень для НЛП
НЛП продовжує розвиватися, з’являючись нові рішення для вирішення вищезазначених проблем. У той же час у дослідженнях НЛП з'являються нові додатки та тенденції. Давайте подивимося на останні розробки НЛП і як вони можуть ще більше революціонізувати взаємодію між людиною та ШІ:
- Попередня підготовка та перехідне навчання: моделі попереднього навчання, такі як GPT-3 або T5, є одним із найважливіших досягнень у НЛП сьогодні. І ця тенденція зберігається напевно завдяки її ефективним результатам, а також можливості перенесення навчання для адаптації знань, отриманих від одного завдання, до інших завдань і областей.
- Мультимодальний НЛП: НЛП нарешті виходить за рамки тексту, і дослідники випробовують його можливості в мові, відео та зображеннях. Мультимодальність знаходить своє застосування в різних сферах, від субтитрів до відео до автономних транспортних засобів і до більш точного аналізу настроїв.
- Розмовний ШІ: мультимодальність НЛП також проявляється в прогресі розмовного ШІ, який має на меті зробити взаємодію людини та ШІ більш природною та інтуїтивно зрозумілою. Голосові помічники для розумних будинків, мабуть, зараз найбільше цікавлять дослідників.
- Багатомовний НЛП: багатомовний і міжмовний НЛП цікавить дослідників через його можливості покращити глобальну комунікацію, збільшити доступ до інформації та культурне розмаїття.
- Зрозумілий і надійний ШІ: попит на зрозумілий і надійний ШІ стосується посилення довіри користувачів, підзвітності та відповідальності в НЛП. Це особливо актуально для чутливих сфер, таких як охорона здоров’я, освіта та право.
- Етичний і відповідальний ШІ: Дослідники також прагнуть вирішити упередженості, справедливість і етичні проблеми в НЛП, щоб створити більш відповідальні програми ШІ. Чудовим прикладом є виявлення deepfake для ідентифікації та позначення відео- та аудіоінформації, обробленої ШІ.
Області поточних досліджень у НЛП
Концепція НЛП зробила революцію у взаємодії людини і машини, змінивши спосіб доступу до інформації та спілкування. Завдяки інтеграції штучного інтелекту з глибоким навчанням комп’ютери отримали можливість читати тексти, інтерпретувати мову, аналізувати розмови, визначати почуття та багато іншого, доводячи силу НЛП у вилученні цінних ідей з даних.
Сьогодні ми бачимо безмежні можливості НЛП, починаючи від чат-ботів і віртуальних помічників і закінчуючи аналізом настроїв і мовним перекладом. Вони вже змінили багато галузей і покращили користувацький досвід. Але триваючі дослідження та розробки в НЛП обіцяють ще яскравіше майбутнє, позначене новими досягненнями та тенденціями. Це має потенціал зробити спілкування більш плавним і інклюзивним, ніж будь-коли раніше.
Олена Жеребецька є автором контенту в Intelliarts, пишучи про останні новини та інновації в галузі даних та ML. Вона має 7 років досвіду написання текстів і любить глибше досліджувати технічні теми.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai
- : має
- :є
- : ні
- :де
- ][стор
- $UP
- 1
- 2023
- 2028
- 26
- 7
- 9
- a
- здатність
- Здатний
- МЕНЮ
- вище
- доступ
- доступний
- доступність
- відповідно
- рахунки
- підзвітність
- точність
- точний
- через
- дії
- діяльність
- насправді
- пристосовувати
- додавати
- адреса
- Прийняття
- просунутий
- просування
- досягнення
- аванси
- після
- знову
- агенти
- назад
- AI
- Системи ШІ
- мета
- Цілі
- Alexa
- алгоритми
- ВСІ
- дозволяти
- Дозволити
- дозволяє
- вже
- Також
- змінений
- хоча
- завжди
- Amazon
- Америка
- серед
- кількість
- суми
- an
- аналіз
- аналізувати
- Аналізуючи
- та
- Інший
- відповідь
- відповідь
- будь-який
- все
- додаток
- з'являтися
- додаток
- застосування
- Застосування НЛП
- Застосовувати
- зустрічі
- підхід
- підходи
- відповідний
- додатка
- ЕСТЬ
- ПЛОЩА
- області
- статті
- AS
- запитувач
- допомогу
- Помічник
- помічники
- At
- аудіо
- Authentic
- автозаповнення
- Автоматизований
- автоматичний
- автономний
- автономні транспортні засоби
- наявність
- геть
- B2B
- Банк
- Банк Америки
- Banking
- бар'єри
- заснований
- В основному
- BE
- бити
- стали
- оскільки
- перед тим
- за
- нижче
- користь
- Переваги
- КРАЩЕ
- Краще
- між
- За
- упередження
- Великий
- найбільший
- Мільярд
- Блокувати
- обидва
- марка
- лояльність до бренду
- бренди
- Перерва
- прорив
- BRIDGE
- мостинг
- коротко
- яскравіше
- Приносить
- приніс
- будувати
- бізнес
- підприємства
- але
- by
- call
- званий
- Виклики
- CAN
- Може отримати
- рак
- лікування раку
- кандидат
- відбір кандидатів
- можливості
- Підписи
- захопивши
- автомобілів
- випадок
- випадків
- Залучайте
- класифікувати
- ланцюг
- проблеми
- Chatbot
- chatbots
- перевірка
- контроль
- претензій
- класифікація
- класифікатор
- ясно
- клієнтів
- Клінічний
- хмара
- Кластеризація
- КОГЕРЕНТНИЙ
- співробітництво
- поєднання
- приходить
- коментар
- Торгівля
- загальний
- спілкуватися
- Комунікація
- Компанії
- компанія
- порівняний
- конкурент
- конкурентів
- скарги
- дотримання
- Компоненти
- склад
- осягнути
- обчислювальна
- обчислювальна потужність
- комп'ютер
- комп'ютери
- концепція
- стурбований
- Турбота
- довіра
- Вважати
- зміст
- творці контенту
- контент-створення
- контекст
- контекстуальний
- триває
- контракт
- контрастність
- сприяти
- контроль
- діалоговий
- розмовний ШІ
- розмови
- конвертувати
- правильно
- витрати
- може
- курс
- курси
- охоплює
- створювати
- створений
- створює
- створення
- створення
- Креатив
- творець
- Творці
- культурний
- клієнт
- Задоволеність клієнтів
- Контакти
- Клієнти
- дані
- введення даних
- наука про дані
- зберігання даних
- керовані даними
- Дати
- справу
- Пропозиції
- рішення
- Прийняття рішень
- рішення
- глибокий
- глибоке навчання
- глибше
- з
- поставляється
- Попит
- відомства
- дизайн
- деталь
- Виявлення
- Визначати
- розвивати
- розвиненою
- розробка
- події
- прилади
- діалоги
- диктувати
- різний
- диференціювати
- Digest
- старанність
- прямий
- відкрити
- відкриття
- обговорювати
- обговорювалися
- дисплеїв
- розрізняти
- Різне
- різноманітність
- документ
- документація
- документація
- Ні
- справи
- домени
- Не знаю
- вниз
- драйвери
- диски
- водіння
- два
- e
- e-commerce
- кожен
- легше
- eBay
- Освіта
- ефективність
- ефективний
- продуктивно
- зусилля
- Electronic
- Електронні медичні записи
- піднесений
- ще
- повідомлення електронної пошти
- з'явився
- з'являються
- емоція
- працевлаштований
- співробітників
- уповноважують
- включіть
- дозволяє
- дозволяє
- Нескінченний
- займатися
- двигун
- Двигуни
- підвищувати
- досить
- юридичні особи
- суб'єкта
- запис
- капітал
- Вересові
- ERP
- особливо
- сутність
- і т.д.
- етичний
- Навіть
- Події
- НІКОЛИ
- Кожен
- повсякденний
- все
- скрізь
- еволюція
- приклад
- Приклади
- винятковий
- існувати
- існували
- існуючий
- очікуваний
- досвід
- Досліди
- експерт
- experts
- виражений
- витяг
- видобуток
- сприяння
- фактори
- справедливість
- швидше
- особливість
- риси
- зворотний зв'язок
- почувати
- почуття
- поле
- фільтрувати
- фільтрація
- в кінці кінців
- фінанси
- фінансовий
- фінансові новини
- Фінансовий сектор
- фінансові послуги
- знайти
- виявлення
- знахідки
- Перший
- коливання
- стежити
- після
- для
- Forbes
- назавжди
- шахрайство
- виявлення шахрайства
- шахрайський
- шахрайська діяльність
- від
- розчарування
- Фуллер
- фундаментальний
- далі
- майбутнє
- отримала
- набирає
- породжувати
- породжує
- покоління
- отримати
- отримує
- отримання
- даний
- Глобальний
- Go
- йде
- буде
- Google Translate
- схопити
- великий
- Рости
- керівництво
- Ручки
- Обробка
- мобільний
- Мати
- здоров'я
- охорона здоров'я
- почутий
- допомога
- допоміг
- корисний
- допомогу
- допомагає
- тут
- Головна
- Будинку
- капот
- ГОДИННИК
- Як
- HTTPS
- людина
- i
- ідеї
- ідентифікувати
- освітлюючи
- зображень
- картина
- Impact
- реалізовані
- важливо
- удосконалювати
- поліпшений
- поліпшення
- поліпшується
- поліпшення
- in
- В інших
- включати
- includes
- включення
- Включно
- Зареєстрований
- Augmenter
- зростаючий
- вказувати
- індикатори
- промисловості
- промисловість
- експерти галузі
- інфографіки
- інформація
- повідомив
- інновації
- розуміння
- екземпляр
- замість
- інструкції
- страхування
- Інтеграція
- інтеграція
- Інтелект
- призначених
- намір
- взаємодіяти
- взаємодія
- Взаємодії
- інтерес
- інтереси
- в
- тонкощі
- інтуїтивний
- Інвестори
- IT
- ЙОГО
- сам
- робота
- KDnuggets
- тримати
- ключ
- ключові слова
- Знати
- знання
- відомий
- мова
- мови
- великий
- в значній мірі
- останній
- останні розробки
- Останні новини
- запуск
- закон
- адвокати
- УЧИТЬСЯ
- вчений
- вивчення
- догляд
- залишити
- Legacy
- легальний
- менше
- рівень
- левередж
- як
- обмеженою
- список
- Місце проживання
- місцевий
- Локалізація
- місць
- Довго
- багато часу
- довше
- подивитися
- серія
- багато
- любить
- знизити
- Лояльність
- машина
- навчання за допомогою машини
- машинний переклад
- Машинки для перманенту
- Mainstream
- зробити
- РОБОТИ
- Робить
- управляти
- манера
- керівництво
- вручну
- виробництво
- багато
- позначено
- ринок
- частка ринку
- Маркетинг
- масивний
- MasterCard
- матч
- узгодження
- Матеріали
- сенс
- значущим
- Медіа
- професіоналів ЗМІ
- медичний
- згадати
- згаданий
- методика
- мільйона
- mind
- мінімізувати
- Mining
- незначний
- хвилин
- ML
- Алгоритми ML
- модель
- моделювання
- Моделі
- Імпульс
- монітор
- моніторинг
- більше
- найбільш
- в основному
- багато
- Імена
- Природний
- Природна мова
- Обробка природних мов
- природа
- Переміщення
- потреби
- негативний
- мережу
- мереж
- Нейронний
- Нові
- нові рішення
- новини
- NLG
- nlp
- nlu
- примітки
- Іменник
- зараз
- нюанси
- цілей
- сталося
- of
- on
- один раз
- ONE
- ті,
- постійний
- онлайн
- онлайн Банкінг
- тільки
- OpenAI
- Думки
- Можливості
- Можливість
- or
- організації
- Організований
- Інше
- інші
- наші
- з
- Результат
- план
- над
- Парк
- пацієнт
- pacientes
- для
- виконувати
- Втілення
- Персоналізовані
- телефон
- телефонні дзвінки
- фрази
- місце
- план
- плани
- платформа
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- точок
- популярність
- положення
- позитивний
- можливостей
- це можливо
- пошта
- Пости
- потенціал
- влада
- потужний
- повноваження
- передбачати
- переваги
- ціни
- Принципи
- ймовірність
- ймовірно
- процес
- обробка
- виробництво
- Product
- дизайн продукту
- запуск продукта
- Продукти
- професіонали
- Профілі
- видатний
- обіцянку
- обіцяє
- підказок
- правильно
- забезпечувати
- за умови
- провайдери
- забезпечує
- доведення
- громадськість
- запити
- запит
- питання
- питань
- Швидко
- швидко
- ранжування
- Ранжування
- досяг
- Читати
- Реальний світ
- реального часу
- Реальність
- отримано
- отримання
- останній
- визнання
- Рекомендація
- рекомендації
- облік
- набір
- Знижений
- відноситься
- про
- регулярний
- регуляторні
- Відповідність нормативам
- Відносини
- доречний
- запам'ятати
- Звіти
- шановний
- репутація
- запросити
- вимагати
- Вимога
- дослідження
- дослідження і розробка
- дослідник
- Дослідники
- переформатування
- Реагувати
- відповідаючи
- відповіді
- відповідальність
- відповідальний
- результати
- роздрібна торгівля
- огляд
- Відгуки
- здійснити революцію
- революціонізували
- право
- ROI
- Правило
- безпечно
- продажів
- то ж
- задоволення
- зберегти
- say
- масштабованість
- Масштабування
- сканування
- розклад
- планування
- наука
- Вчені
- екранування
- безшовні
- Пошук
- другий
- розділ
- сектор
- побачити
- смисловий
- посилає
- чутливий
- пропозиція
- настрій
- почуття
- обслуговування
- Послуги
- установка
- Поділитись
- вона
- Повинен
- Просіяти
- істотно
- простий
- спрощений
- просто
- Siri
- сайти
- знежирити
- менше
- розумний
- Розумний дім
- розумні пристрої для дому
- соціальна
- соціальні медіа
- Повідомлення в соціальних мережах
- соціальна мережа
- соціальні мережі
- рішення
- Рішення
- ВИРІШИТИ
- деякі
- що в сім'ї щось
- складний
- Про
- спам
- говорити
- конкретний
- конкретно
- мова
- Розпізнавання мови
- мовлення в текст
- швидкість
- говорять
- старт
- починається
- статистичний
- заходи
- Як і раніше
- акції
- зберігання
- раціоналізувати
- обтічний
- Зміцнювати
- структур
- Студентам
- Успішно
- такі
- пропонувати
- підсумовувати
- поставка
- ланцюжка поставок
- підтримка
- Опори
- Переконайтеся
- спостереження
- підозрілі
- переключено
- система
- Systems
- снасті
- TAG
- балаканина
- Завдання
- завдання
- технології
- техніка
- методи
- Технологія
- terms
- Tesla
- тест
- текст
- Класифікація тексту
- текстуальний
- ніж
- Дякую
- Що
- Команда
- Майбутнє
- їх
- Їх
- терапія
- Там.
- Ці
- вони
- думати
- Мислення
- це
- через
- Таким чином
- час
- до
- сьогодні
- сьогоднішній
- Жетони
- занадто
- інструмент
- тема
- теми
- торкатися
- до
- трек
- Traders
- традиційний
- поїзд
- навчений
- Навчання
- Розшифровка
- переклад
- перетворювальний
- перетворений
- перетворення
- перетворення
- перехід
- переводити
- Переклад
- лікування
- Trend
- трендів
- Тенденції
- спрацьовує
- заслуговуючий довіри
- намагатися
- репетиторство
- два
- Типи
- Зрештою
- при
- розуміти
- розуміння
- створеного
- одиниць
- на відміну від
- до
- us
- використання
- використання випадку
- використовуваний
- корисний
- користувач
- користувачі
- використовує
- використання
- зазвичай
- Цінний
- цінний
- варіації
- різний
- величезний
- Транспортні засоби
- продавець
- перевірено
- Відео
- Відео
- Віртуальний
- видимість
- Голос
- Обсяги
- vs
- чекати
- Walmart
- було
- шлях..
- способи
- we
- веб-сайт
- веб-сайти
- ДОБРЕ
- були
- Що
- коли
- який
- в той час як
- чому
- широко
- з
- без
- слово
- слова
- Work
- робочий
- працює
- світ
- запис
- письменник
- лист
- письмовий
- рік
- років
- ви
- вашу
- себе
- зефірнет