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Uno de los mayores desafíos de configuración que enfrentan los equipos de inteligencia artificial (IA) es capacitar a los agentes conversacionales manualmente. Los métodos supervisados ​​actuales consumen mucho tiempo y son costosos, y requieren datos de entrenamiento etiquetados manualmente para todas las clases. En una encuesta realizada por Dimensional Research y AIegion , el 96 % de los encuestados dice que se han encontrado con problemas relacionados con la capacitación, como la calidad de los datos, el etiquetado necesario para entrenar el modelo y generar confianza en el modelo.

A medida que el dominio del procesamiento del lenguaje natural (NLP) crece constantemente a través de los avances en las redes neuronales profundas y los grandes conjuntos de datos de entrenamiento, este problema se ha convertido en el centro de atención de una variedad de casos de uso basados ​​en el lenguaje. Para abordarlo, la plataforma de IA conversacional Yellow AI anunció recientemente el lanzamiento de DynamicNLP, una solución diseñada para eliminar la necesidad de capacitación en modelos de PNL.

DynamicNLP es un modelo de PNL pre-entrenado, que ofrece la ventaja de que las empresas no tienen que perder tiempo en entrenar el modelo de PNL continuamente. La herramienta se basa en el aprendizaje de lanzamiento cero (ZSL), que erradica la necesidad de que las empresas pasen por el lento proceso de etiquetar manualmente los datos para entrenar el chatbot de IA. En cambio, esto permite que los agentes dinámicos de IA aprendan sobre la marcha, configurando flujos de IA conversacionales en minutos mientras reduce los datos de capacitación, los costos y los esfuerzos.

Más información: Venture Beat

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