प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) दशकों से अध्ययन का क्षेत्र रहा है, लेकिन हाल ही में गहन शिक्षा में तेजी से प्रगति के कारण इस पर अभूतपूर्व ध्यान दिया गया है। मानव भाषा की व्याख्या करने, समझने और उत्पन्न करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करना शामिल है। अपने शुरुआती दिनों में, एनएलपी नियम-आधारित प्रणालियों पर निर्भर था, जो भाषा की बारीकियों को संभालने की उनकी क्षमता में सीमित थे। एनएलपी में हालाँकि, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के आगमन के साथ, एनएलपी ने हाल के वर्षों में महत्वपूर्ण प्रगति की है। आज, सरल टेक्स्ट वार्तालाप से लेकर उन्नत वीडियो तक, AI की शक्ति लगातार हमारे सभी सोशल मीडिया फीड में सबसे ऊपर चलन में है। लेकिन फ़नल के दूसरी तरफ क्या है? हमारे फ़ीड में आने वाली एआई छवियों को हमारी स्क्रीन पर बनाने के लिए स्टॉक छवियों के टेराबाइट्स की आवश्यकता होती है। तो हम अद्वितीय, मानव निर्मित सामग्री से कंप्यूटर द्वारा विकसित कुछ कैसे प्राप्त करते हैं? जनरेटिव एआई क्रांति जबकि एआई के क्षेत्र में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर बहुत अधिक ध्यान दिया गया है, जनरेटिव एआई भी काफी प्रगति कर रहा है। फोटो-यथार्थवादी छवियां बनाने से लेकर संपूर्ण समाचार लेख लिखने तक, जेनेरेटिव एआई में हमारे द्वारा सामग्री को संभालने के तरीके में क्रांति लाने की क्षमता है। जैसे-जैसे यह तकनीक विकसित होती जा रही है, कंपनियों को एआई को अपने काम करने के तरीकों में एकीकृत करने के लिए बाध्य महसूस करना चाहिए। ऐसा करने से, वे कार्यों को स्वचालित करके और बड़े पैमाने पर सामग्री बनाकर प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त कर सकते हैं। हालांकि, यह सुनिश्चित करने के लिए कि सही लोगों द्वारा सही कारणों से इसका उपयोग किया जा रहा है, यह सुनिश्चित करने के लिए इस तकनीक को ईमानदारी से संपर्क करना महत्वपूर्ण है। में, हम वर्कफ़्लो को बढ़ाने और सुव्यवस्थित करने के लिए एआई की शक्ति में विश्वास करते हैं, लेकिन हम इस तकनीक का जानबूझकर उपयोग करने के महत्व को भी समझते हैं - सर्वोत्तम डेटा पर सर्वोत्तम प्रश्न बनाना - एक क्रिया-उन्मुख दृष्टिकोण के साथ। लेट्रिया एनएलपी का महत्व यह वह जगह है जहां एनएलपी आता है, यह प्रदर्शित करता है कि लेट्रिया एआई क्रांति में कहां खड़ा है। ऑनलाइन सामग्री जो हम अपने व्यापक समुदायों (ईमेल, टिप्पणियों, समीक्षाओं, वॉयस रिकॉर्डिंग, आदि) से बनाते और प्रेरित करते हैं, डेटा की दुर्गम मात्रा में जोड़ सकते हैं। किसी एक व्यक्ति, यहाँ तक कि एक बड़ी टीम के लिए भी असंभव है। यह दृष्टिकोण रखना कि इस सारी जानकारी का लेखा-जोखा रखना डेटा वैज्ञानिक विशेष रूप से कैलिब्रेटेड पैरामीटर के अनुसार असंरचित टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण करने के लिए एनएलपी प्रोजेक्ट विकसित करते हैं। वे अक्सर इन मापदंडों को परिष्कृत करने और एल्गोरिदम विकसित करने में कई महीने लगाते हैं जो विशेष रूप से उनके डेटासेट में कैलिब्रेट किए जाते हैं। एनएलपी की चुनौतियां प्रोजेक्ट्स इससे पहले कि डेटा टीमें अपने डेटा को एनोटेट करने और क्वेरी करने की बात पर पहुंचें, उन्हें एक ही डेटाबेस में सब कुछ संकलित करना होगा - अक्सर कई स्वरूपों को ध्यान में रखते हुए। ये कई चरणों में से केवल एक जोड़े हैं जिन्हें विशेषज्ञों को अपनी परियोजनाओं के शुरुआती चरणों में पार करना होगा, और आमतौर पर इसके लिए अलग-अलग कौशल वाले कई लोगों की आवश्यकता होती है, प्रत्येक अलग-अलग कोडिंग भाषाओं और टूलकिट के साथ काम करते हैं। व्यावसायिक दृष्टिकोण से, इन गहन परियोजनाओं को लागू करने के लिए आवश्यक संसाधन जल्दी से हाथ से निकल सकते हैं। जैसा कि हम अक्सर उल्लेख करते हैं, एनएलपी परियोजनाओं का 85% विफल होना तय है। सॉफ़्टवेयर समाधान की लागत से लेकर हमारी डेटा टीमों को किसी प्रोजेक्ट पाइपलाइन को विकसित करने के लिए आवश्यक समय की बड़ी मात्रा तक, इनमें से केवल 53% प्रोजेक्ट प्रोटोटाइप से उत्पादन तक इसे पूरा कर पाएंगे।¹ लेट्रिया का जन्म McKinsey & Company की 2019 की एक रिपोर्ट में पाया गया कि केवल 8% कंपनियाँ ही अपने संगठनों में AI को सफलतापूर्वक स्केल करने में सक्षम थीं। ² Lettria की कल्पना एनएलपी परियोजनाओं की ऐतिहासिक रूप से आवश्यक सभी मौन चरणों को एकीकृत करके और परियोजना का लोकतंत्रीकरण करके इन समस्याओं को दूर करने के लिए की गई थी ताकि लोग बाहर से डेटा टीम अपनी अंतर्दृष्टि ला सकती है, जिससे समयसीमा को कई महीनों से घटाकर मात्र सप्ताह कर दिया जा सकता है। चार साल पहले लेट्रिया की स्थापना के बाद से, उद्योग का विकास हुआ है, और हमने अपने सॉफ़्टवेयर को आगे की सोच के लिए अनुकूलित किया है और अपने समाधान को उस दिशा में बढ़ाया है जिसकी कंपनियों को आवश्यकता है। एनएलपी परियोजनाओं को अक्सर प्रेरित करने वाले उपयोग-मामलों और अनुप्रयोगों की एक जटिल समझ विकसित करके, लेट्रिया ने अंतिम चरणों को शामिल करने और ऐप के भीतर महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए परियोजना पाइपलाइन को सुव्यवस्थित किया है। लेट्रिया का समाधान क्षमताओं से जो कॉल-सेंटर डेटा से निपटने वाले ग्राहकों के लिए ऑडियो ट्रांसक्रिप्ट को स्वचालित रूप से स्कैन करती है, उत्पाद कैटलॉग को समन्वयित करने के लिए ताकि ई-कॉमर्स विशेषज्ञ क्रॉस-सेल को सक्षम करने के लिए अपने उत्पाद कैटलॉग को बढ़ा सकें, हमने कुछ सबसे सामान्य ज़रूरतों को स्वचालित किया है आधुनिक व्यवसायों का सामना। Voice2CRM हाल के वर्षों में नो-कोड प्लेटफॉर्म लोकप्रिय हो गए हैं, और लेट्रिया ने प्रबंधन से लेकर उत्पादन तक, जटिल अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए बिना प्रोग्रामिंग अनुभव वाले सहयोगियों को सक्षम करने के लिए यह दृष्टिकोण अपनाया है। यह व्यवसायों को कई डेवलपर्स की आवश्यकता के बिना अपने उत्पाद को तेजी से प्रोटोटाइप, परीक्षण और तैनात करने में सक्षम बनाता है - बाहरी विशेषज्ञता को शामिल करके और सीधे पाइपलाइन में कई विभागों को शामिल करके। लेट्रिया की तकनीकी विशेषज्ञता हमने अपने स्टार्टअप के इतिहास के 4 वर्षों में लेट्रिया की तकनीकी विशेषज्ञता को विकसित किया है, भाषाविदों और उत्पाद विशेषज्ञों को सबसे उन्नत समाधान देने के लिए एकीकृत किया है। जनरेटिव एआई में अभिनव प्रगति के साथ, लेट्रिया की विकास टीम गहन शिक्षा में नवीनतम रुझानों के लिए पूरी तरह से अनुकूलित है, जो हमें पारंपरिक एनएलपी विधियों से बेहतर प्रदर्शन करने वाले मॉडल बनाने में सक्षम बनाती है। आउटपुट के संबंध में, हमने ऐसे समाधान विकसित किए हैं जो उपयोगकर्ताओं को स्वचालित रूप से नॉलेज ग्राफ़ उत्पन्न करने और अंतर्दृष्टि की कल्पना करने की अनुमति देते हैं, ताकि प्रबंधक तेजी से समाधानों को तैनात कर सकें और अपने संगठनों में आवश्यक अभिनेताओं को सक्रिय कर सकें। हमने अपने सॉफ़्टवेयर को आपकी रोज़मर्रा की ज़रूरतों जैसे कि Shopify, Salesforce और झांकी के साथ भी सिंक्रनाइज़ किया है - बिक्री टीमों और व्यावसायिक खुफिया विभागों को डेटा टीम के मूल्यवान समय का त्याग किए बिना सीधे Lettria का लाभ उठाने की अनुमति देता है। हमारे नए संशोधित उपयोगकर्ता अनुभव से लेट्रिया के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को हमारी भाषाई टीम के साथ हाथ से हाथ मिलाकर, एनएलपी को तैनात करना कभी आसान नहीं रहा। लेट्रिया के बारे में और जानें हमारी वेबसाइट पर हमारे भाषाई काम, सफलता की कहानियां और उत्पाद विकास रणनीतियों के बारे में और पढ़ें। यह देखने में रुचि है कि हमारा एनएलपी सॉफ्टवेयर आपके लिए कैसे काम कर सकता है? । आज ही संपर्क करें और डेमो बुक करें 1. https://www.infoworld.com/article/3639028/why-ai-investments-fail-to-deliver.html 2। इस लेख की प्रमुख छवि हैकरनून के द्वारा शीघ्र "एआई क्रांति" के माध्यम से तैयार की गई थी। एआई इमेज जेनरेटर
