Uygulamalarınızda makine öğrenimini kullanmaya başlamak istiyorsanız, Microsoft, geliştirmeyi hızlı bir şekilde başlatmak için birkaç farklı yol sunar. Bir anahtar teknoloji, Microsoft’un Azure Bilişsel Hizmetler, önceden eğitilmiş modeller ve REST API uç noktaları ile bir dizi yönetilen makine öğrenimi hizmeti sunar. Bu modeller, metin ve dille çalışmaktan konuşma ve görüntüleri tanımaya kadar yaygın kullanım durumlarının çoğunu sunar.
Çıkarımları hızlandırmaya yardımcı olacak yeni modeller ve yeni donanımlarla birlikte makine öğrenimi hâlâ gelişiyor ve bu nedenle Microsoft, Bilişsel Hizmetlerini düzenli olarak güncelliyor. Build 2022’de duyurulan en son büyük güncelleme, metinle çalışma araçlarında birçok değişiklik içeriyor ve üç farklı hizmeti tek bir çatı altında topluyor. Metin analitiği, QnA Maker ve LUIS dil anlayışının eskiden ayrı araçlar olduğu yerlerde, bunlar artık depolanmış veriler ve gerçek zamanlı kullanıcı girdileriyle çalışmanıza yardımcı olacak bir dizi doğal dil işleme aracının parçası.
Dil için Bilişsel Hizmetin Tanıtılması
Şimdi markalı Dil için Bilişsel Hizmetaraçlar, hem tanıdık özelliklere (yeni API’lere geçiş yaptıktan sonra) hem de yeni hizmetlere erişmenizi sağlar. Göç karmaşık olabilir, bazı hizmetler için iki sürüm arasında önemli değişiklikler olduğundan. Şimdilik eski API’leri kullanmaya devam edebilirsiniz, ancak yeni uygulamalar ve mevcut koddaki güncellemeler için yeni hizmeti araştırmaya değer.
LUIS yapılandırma dosyaları, bazı varlıklar desteklenmese de yeni Konuşma Dili Anlama projeleri oluşturabilir. Bu, özelleştirilmiş modelleri etkileyecektir. Microsoft, yeni dil modellerinin bu özelleştirmelere ihtiyaç duymadığını öne sürse de, yeni hizmetle ilgili sorunlar bulursanız uygulama performansını izlemeye ve yeni API’lerle çalışmaya değer.
QnA Maker bilgi yönetimi hizmetini kullandıysanız, aynı kaynak materyalden yeni özel soru yanıtlama hizmetleri oluşturmanın en iyi yolunu bulabilirsiniz. Önceden öğrenilmiş önerileri getirmek için bilgi tabanlarını hizmetler arasında kopyalayabilirsiniz, ancak pratikte, temel modelde yeni bir başlangıcın pekala tercih edilebileceği kadar yeterli değişiklik vardır.
Dil için Bilişsel Hizmet, birkaç yeni özellik içerir orijinal platformda değildi. Bunlardan bazıları, kullanıcıların serbest biçimli metin girdiği (sohbetler veya e-postalar gibi) karmaşık düzenleyici senaryoları otomatikleştirmeye yardımcı olduklarından ve bu etkileşimleri depolamanız gerektiğinden, kurumsal uygulamalar için özellikle yararlıdır.
PII’yi otomatik olarak tanımlayın ve düzeltin
Yeni bir özellik, kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerle ilgilenen herhangi bir uygulama için hızlı bir kazanç olmalıdır. PII, çoğu yargı bölgesinde yüksek düzeyde düzenlenir, ancak bir kullanıcının bir e-postaya veya sohbete kredi kartı ayrıntılarını veya bir Sosyal Güvenlik numarasını eklemesi yaygındır. İçeriği arşivliyorsanız bunların düzeltilmesi gerekir ve Dil için Azure Bilişsel Hizmette PII tanımlama aracı bu verileri tanımlamaya yardımcı olabilir.
PII algılama araçlarıyla çalışma bunları uygulama iş akışınıza gömme meselesidir, çoğu Azure hizmeti gibi. Hizmet uç noktanızı barındıracak ve hizmet için uygun anahtarları oluşturacak bir Azure Dili kaynağı oluşturarak başlayın. Artık PII tanımlama hizmeti için REST API’sine erişebilir ve JSON verileriyle tanıdık HTTPS çağrılarını kullanarak doğrudan adresleyebilirsiniz. Alternatif olarak, çoğu yaygın dil ve platform için, API çağrılarını sizin için erişim, istek ve yanıtı ele alan yöntemler olarak saran SDK’lar vardır.
Python kullanıyorsanız, Microsoft, metin analizi araçları için pip aracılığıyla yüklenebilen bir istemci kitaplığı sağlar. Kitaplık kurulduktan sonra erişim anahtarlarınızı verebilir ve PII tanıma uç noktalarına erişen bir istemci nesnesi oluşturabilir. SSN’leri, kredi kartı numaralarını veya telefon numaralarını içerebilen içerik gibi, yeniden düzenlemeyi hedeflediğiniz PII için metin sağlamanız gerekir ve sistem, düzeltilmiş veriler ve bir dizi güven puanı içeren bir metin nesnesi döndürür. .
Bunlar, örnek belgelerinize göre redaksiyonu kategorilere ayırarak, yapılandırılmamış belgelerin redaksiyonunu otomatikleştirmenize yardımcı olur. Servis tanıyabilir bir dizi ortak varlık türü: adlar, telefon numaraları, adresler (fiziksel ve e-posta), ürün anahtarları veya banka hesap numaraları gibi sayısal tanımlayıcılar ve kredi kartı ayrıntıları.
Bu aracı örneğin bir sohbet botunun parçası olarak konuşmalarla kullanıyorsanız, şunları kullanabilirsiniz: PII için konuşma öğeleri listesini analiz etmek için alternatif bir API, verileri eşzamansız olarak döndürme. Bu, verileri gerçek zamanlı olarak yeniden düzenleyemeyeceğiniz anlamına gelir; bunun yerine, uygulama iş akışınıza bir redaksiyon adımı ekleyerek tüm sohbetleri arşivlenmeden önce işlemesi amaçlanır. Tanınan konuşmayı PII için bile işleyebilir, transkriptlerin hassas bilgiler içermemesini sağlar ve aynı zamanda ses redaksiyonuna izin vermek için zaman kodları sağlar. Konuşma PII API’sine yapılan her çağrı, tek bir konuşma içeren bir belge içerecektir. Şu anda, yalnızca bu hizmet için İngilizce kullanmakla sınırlısınız.
Sohbetten iş akışlarını düzenleyin
Microsoft, Bilişsel Hizmetlerindeki mevcut araçları genişletmeye devam ediyor, aylık bir tempoda yeni özellikler ekleme yeni modeller çıkarırken. Yakın zamanda genel kullanıma sunulan bir araç, iş akışını düzenlemenize olanak tanır bir konuşma makine öğrenimi API’si kullanarak birden çok hizmet arasında içerikten bilgi çıkarmak ve ardından doğru hizmetlere iletmek için.
Bu yaklaşım, amaçları ve eylemleri tanımlayan etiketli verilerden eğitilmiş özel bir modele ihtiyaç duyar. Modeli Language Studio’da oluşturuyorsunuz, modelinizi eğitmek ve test etmek için araçlar sağlayan bir Azure portalı. Bir konuşma dili anlama projesine eklenmiş bir şema ile başlayacaksınız. Bir kez eğitildikten sonra, düzenleme modeli, verileri bir sohbet robotundan uygun hizmete yönlendirmek için kullanılabilir.
Örneğin, İK bilgi tabanına iletilmesi gereken bir soru mu yoksa izin mi talep ettiğinizi belirleyen bir İK self servis botunuz olabilir, bu durumda tarihleri çıkarır ve iletir. bir tatil takvimi istek uygulamasına. Bunun gibi iş akışları gayri resmidir ve Microsoft Teams’de çalışan bir sohbet robotu, personelin diğer görevleri kesintiye uğratmadan hizmetlere hızlı bir şekilde erişmesini sağlar.
Belge boyutlarının sınırları vardır Dil hizmetine gönderilebilir. Abonelik düzeyinize göre belirlenen oran sınırlarıyla, PII tanıma API’sine aynı anda beş belge gönderebilirsiniz. Bir belge, eşzamanlı redaksiyon için yalnızca 5.120 karakter, eşzamansız bir istekteki tüm belgeler için 125.000 karakter ve 1 MB uzunluğunda olabilir. Belge boyutunu hizmete göndermeden önce almak için standart dize bilgi çağrılarını kullanabilir, gerekirse içeriği parçalayabilirsiniz.
Doğal bir dil arayüzü
Microsoft’un yeni Bilişsel Dil Hizmetini oluşturan farklı hizmetleri bir araya getirmesi mantıklıdır. Bunları akıllı bir iş akışı yönlendirme motoruna dahil etmek, hizmetlerin resmi olmayan, yapılandırılmamış konuşmalar bağlamına bağlanmasına yardımcı olur. Chatbot’lar ve diğer içerik odaklı hizmetler genellikle tek amaçlı ve esnek değilken, kullanıcılar gizliliklerini korurken birden fazla görevi destekleyebilen bir konuşma ortamı bekliyorlar.
Kuruluşlarımızın hem içinde hem de dışında yardım masası gibi hizmetleri giderek daha fazla otomatikleştirdikçe, bilgi tabanlarına ve uygulamalara akıllı bir arayüz sağlamak giderek daha önemli hale geliyor. Kullanıcı beklentilerini karşılamamız gerekiyor ve bunun gibi araçlar, otomatik hissetmeyen ve iletişim kurduğumuz resmi olmayan yollara yanıt verebilen otomatik sistemler sunmak için bir iskele sağlıyor. Kullanıcı arayüzü geliştirmeye bakmanın ilginç bir yolu. Bu araç, Microsoft’un son on yılın büyük bölümünde savunduğu doğal kullanıcı arayüzlerine çok daha yakındır.
Telif Hakkı © 2022 IDG Communications, Inc.
Kaynak : https://www.infoworld.com/article/3664074/updating-the-azure-cognitive-service-for-language.html#tk.rss_all