 Stratatize data roadmap dan beri perjalanan keadaan keadaan keadaan keadaan keadaan keadaan keadaan Jadi saya sangat gembira untuk mempunyai dia hari ini untuk bercakap dengan kita Untuk pengalaman pengalaman ini dengan NLP Jadi tolong bantuan saya beri dia satu perjalanan keadaan Terima kasih, Ayan Selamat pagi Hai, teman-teman Saya menggunakan awak dengar Saya tahu ia berlaku sekarang Saya rasa semua orang dapat tidur Jadi awak okey untuk ambil keadaan keadaan Nama saya, Kim Saya membuat keadaan keadaan dari HPH Dan juga kami juga mengambil keadaan keadaan keadaan keadaan keadaan keadaan Jadi ia keadaan keadaan keadaan keadaan Jadi anda tahu semua orang berlaku untuk mengambil keadaan Jadi hari ini kita akan bercakap tentang NLP Jadi siapa-siapa anda telah melakukan sesuatu di NLP Okey Atau anda tahu bahawa Orang-orang atau pasukan anda memulakan projek NLP Atau anda tahu bahawa Orang-orang yang berlaku di NLP Anda mengikut semua projek NLP Jadi saya melihat semua orang yang berlaku Bagaimana dengan orang lain? Apa yang anda lakukan? Jadi hari ini, saya akan memberikan pertanyaan Sejak 95% mereka masih belum membantu Di NLP, saya berharap Kita lakukan test hypothesis Selepas saya memperkenalkan Bagaimana anda mempunyai idea yang lebih baik di NLP? Jadi hari ini, kita akan mempunyai intro dan overview Dan perusahaan sekarang yang dipakai oleh projek NLP Dan juga, kita akan berkongsi keadaan Dan pada akhirnya, keadaan dan keadaan dan keadaan Apabila anda memperkenalkan keadaan-keadaan Jadi kenapa kita perlukan NLP yang sangat penting? Pertama, keadaan eksplosif Dalam data ini Dalam data ini dalam keadaan-keadaan Apabila anda melihat keadaan-keadaan Ia adalah keadaan-keadaan keadaan-keadaan Di dalam keadaan-keadaan media sosial E-mail, tanda-tanda Mereka memperkenalkan 80% keadaan-keadaan Jadi NLP membantu kita memperkenalkan dan analize Dan memperkenalkan keadaan-keadaan Semua data keadaan-keadaan ini Seperti anda ingin tahu Bagaimana orang bercakap tentang projek anda atau perusahaan anda Mereka memperkenalkan keadaan-keadaan media sosial Jadi kita akan memperkenalkan dengan NLP Jadi perkara lain adalah Dalam keadaan-keadaan keadaan-keadaan Jadi kita perlu tahu Bagaimana keadaan-keadaan keadaan-keadaan keadaan-keadaan Jadi banyak keadaan-keadaan di dalam keadaan-keadaan Untuk contoh Apabila anda keluar dengan iPhone Mungkin anda akan melihatnya Dalam website Dan anda melihat beberapa orang Beritahu keadaan-keadaan bagaimana baik iPhone ini Dan mereka juga berkongsi Kemudian anda pergi ke dalam perusahaan Dan keadaan-keadaan iPhone Jadi ini menjelaskan tentang Pemotong-pemotongan perusahaan kita Mereka akan melihat perusahaan-pemotongan Mereka akan melakukan perusahaan online Dan kemudian Mereka melihat orang lain melakukan perusahaan online Pada akhirnya, berhubung ke mereka Jadi semua data ini Kita perlu mencari dengan anda Dan banyak mereka adalah dalam keadaan-keadaan Jadi untuk keadaan-keadaan perusahaan yang anda lakukan Ini adalah sebuah perusahaan sosial Pemotong-pemotongan Pemotong-pemotongan Mereka membantu kami Pemotong-pemotongan untuk memahami Apa yang mencari konsumersi Apa yang mencari konsumersi Dan perusahaan-pemotongan Saya percaya anda datang di Amazon Mereka selalu menggunakan Mereka juga menggunakan Pemotong-pemotongan dan perusahaan-pemotongan Untuk memasangkan perusahaan-pemotongan mereka Dan... Saya minta maaf untuk membuat beberapa promos Dari SWH, kami juga membuat Pemotong-pemotongan Pemotong-pemotongan dan perusahaan-pemotongan Jadi semua perusahaan-pemotongan ini Sudah berhubung dengan hidup kami tanpa anda mengetahui Dan untuk perusahaan-pemotongan Pada perusahaan-pemotongan ini Mereka membuat Pemotong-pemotongan anda Dan membuat perusahaan-pemotongan Bukan sebabnya pilihan perusahaan-pemotongan anda Mereka juga memilih perusahaan-pemotongan anda Dan sebagainya Jadi... Jika anda melihat Selama Perusahaan-pemotongan, ada banyak kesan anda Tetapi, ada lebih banyak perusahaan-pemotongan anda Tetapi, kenapa? Sebab perusahaan-pemotongan Sangat memasangkan Dalam apa? Saya ingat Jika anda ada perusahaan-pemotongan Atau Anda dapat mempunyai Untuk memahami perusahaan-pemotongan Anda dapat cuba membuat Klasifikasi Anda dapat memahami perusahaan-pemotongan Walaupun perusahaan-pemotongan ini Memahami perusahaan-pemotongan atau gembira Dan kemudian Mereka bercakap tentang Perusahaan-pemotongan Dan perusahaan-pemotongan Jadi... Mereka akan memasangkan Jika kita mahu memasangkan Klasifikasian NLP Yang ada satu perusahaan-pemotongan Siapa yang mengelakkan perusahaan-pemotongan? Mereka akan mengelakkan perusahaan-pemotongan Bagaimana seseorang menangiskan saya? Bafelo, bafelo, bafelo, bafelo, bafelo Ia adalah perusahaan yang sepatutnya Kenapa? Siapa itu? Adakah anda penuh? Saya adalah Kalaifon Okey, anda tahu tentang itu? Ya, dia berkata bahawa Bafelo yang dianggap Bafelo yang dianggap Bafelo yang dianggap Betul Bafelo adalah nama Citi Bafelo adalah nama Enema Bafelo adalah termasuk perusahaan-pemotongan Jadi ini bermaksud Bafelo A dari perusahaan-pemotongan Bunga perusahaan-pemotongan Bafelo B dari perusahaan-pemotongan Bafelo Citi Bila anda melihat perusahaan-pemotongan ini Ini adalah bahagian yang menarik dari NLP Untuk mencabar, salah satu perkara dapat mengandalkan Tiga perkara yang berbeda Dan juga perusahaan-pemotongan yang benar Saya melihat perusahaan-pemotongan dengan teliskop Jadi mana yang anda... Bukannya betul Ya Dan jika anda melihat Perusahaan-pemotongan Sejak 2001 Kita mula memiliki model bahagian Dan yang paling sering menggunakan Pemotongan Pemotongan dari perusahaan-pemotongan Hari ini saya tidak akan bercakap tentang perusahaan Jadi biarkan perusahaan-pemotongan Untuk bercakap tentang perusahaan-pemotongan Itu yang sangat mempunyai Dan ia boleh membantu kita Untuk menyelamatkan banyak perusahaan-pemotongan dan Perusahaan-pemotongan yang susah Tapi hari ini kami bercakap lebih dengan Berusahaan-pemotongan Apa yang anda boleh gunakan sekarang Apa yang anda boleh mulakan sekarang Jadi ini adalah perusahaan Untuk berusahaan-pemotongan Kita memiliki model kelasan tradisional Jadi jika anda mengenai Perusahaan-pemotongan dengan bahagian Bagi ini adalah sebuah bahagian Pada perusahaan-pemotongan kita Mempunyai data Memperkalkan data Memperkalkan teks Kemudian kita membuat Perusahaan-pemotongan Memperkalkan Memperkalkan Memperkalkan Memperkalkan Jangan risau Semua ini kita akan mengubah Perusahaan-pemotongan Untuk memperkalkan kelasan tradisional Dan kelasan kelasan Untuk membuat, mari kita kata Kali ini adalah sebuah bahagian atau tidak Kali ini adalah sebuah bahagian Atau sebuah perusahaan-pemotongan Jadi ini adalah sebuah bahagian Untuk kelasan terdapat lebih banyak Jadi Perusahaan-pemotongan yang lebih kuat Memperkalkan pada sebuah bahagian Jadi ini adalah sebuah termologi Apabila anda memulai projek Jadi perusahaan-pemotongan Memperkalkan perusahaan-pemotongan Ini adalah sebuah bahagian Untuk memperkalkan kelasan tradisional Memperkalkan kelasan tradisional Memperkalkan perusahaan-pemotongan Dan sebagainya Untuk perusahaan-pemotongan Saya percaya Perusahaan-pemotongan ini Untuk mereka yang memulai Perusahaan-pemotongan Anda mungkin datang Perusahaan-pemotongan Jenshin, Spacey Dan NLTK Okey, mari kita memulai Untuk terserah Perusahaan-pemotongan Ini adalah beberapa daripada mereka Anda dapat menggunakan oleh Spacey dan NLTK Jadi ini adalah Memperkalkan perusahaan-pemotongan Memperkalkan perusahaan-pemotongan Memperkalkan perusahaan-pemotongan Dan sebagainya Jadi memperkalkan Memperkalkan Memperkalkan perusahaan-pemotongan Seperti anda dapat lihat Memperkalkan kelasan Memperkalkan Kenapa ini penting? Kerana dalam ML atau NLTK Mereka mengalami Perusahaan-pemotongan Mereka hanya mengalami Mereka hanya mengalami 0 atau 1 Jika anda memperkalkan Perusahaan-pemotongan Jadi anda mengalami Perusahaan-pemotongan Dan juga memperkalkan Perusahaan-pemotongan Dan juga, termasuk MBG Jadi saya suka Perusahaan-pemotongan Memperkalkan untuk Pepperkan But I know BlackBerry ran So it is no longer As it in the market now But they do have Historically they do it People measure BackBerry And then Java Are programming language Or an international island So also handling the abbreviations The short speech of wordsensitive MISC PMS and TUSI And didn't i tell the machine To do a local table The machine will not be able to understy Understand it And for this name In this Demo Extractions Jadi, daripada teks, ada banyak pengalaman nama-nama ekstraktur yang sepatutnya bagus untuk negara dan syarikat. Jadi, daripada teks, mereka dapat membantu anda menerima nama produk, nama tempat, nama orang dan sebagainya. Dan setiap NLP bercakap, mereka selalu bercakap tentang bekerja. Jadi, dalam kes ini, saya akan buat yang sama. Kenapa bekerja ini penting? Kerana ia mempunyai kuasa magik di sana. Kuasa magik di atas sana, mereka membantu anda menerima masin untuk memperkenalkan perkara yang tersebut. Apa perkara yang berlaku bersama? Pertanyaan ini adalah mempunyai model di sini. Jadi, sebagai pengalaman jawa, apa perkara yang berlaku mempunyai maksudnya? Jadi, masin yang berlaku adalah pengalaman jawa, PHP, Android, dan sebagainya. Kita boleh menggunakan ini dengan bekerja dengan bekerja dan mengawal pembentangan. Lainan, kita akan mempunyai model di sini. Dan juga, perkara kerja. Jadi, ini perkara kerja untuk beberapa perkara yang mudah diperkenalkan. Apa perkara yang terbaik untuk bekerja projek? Ada soalan pertanyaan? Sebelumnya, ada beberapa perkara yang lebih berlaku. Seperti bagaimanapun, beberapa perkara yang berlaku seperti Malay dan Karmu... ...tidak di-support oleh banyak pengalaman jawa. Jadi, mereka semua dibuat oleh pengalaman pembentangan... ...atau pembentangan yang ingin keluar dari pembentangan ini. Jadi, mereka akan memastikan. Jadi, bagi lain perkara yang tersebut, perkara yang berlaku, dan perkara yang berlaku... ...dan juga, perkara yang berlaku. Jadi, ini semua pembentangan. Tapi, kita tidak akan pergi ke satu-satunya. Jadi, kita akan memastikan perkara yang digunakan... ...untuk membuat perjalanan perkembangan yang terbaik untuk... ...pengalaman pembentangan Malaysia. Jadi, dengan perlihatan manusia dalam perjalanan... ...banyak sistem yang kita bincangkan tadi... ...tidak semua mempercayai pelajaran. Tapi untuk kita, untuk perkara yang berlaku di sini... ...saya ingin membincangkan orang dalam perjalanan perkembangan... ...untuk membantu membuat orang mempercayai... ...apa yang dikeluarkan. Jadi, yang terbaik untuk dikeluarkan. Jadi, perkara pertama yang kita lakukan adalah... ...untuk memahami perjalanan perkembangan. Jadi, perkara ini telah dibuat... ...untuk memahami pembentangan yang dikeluarkan... ...tidak mempercayai dan juga perlukan untuk... ...berkawal perkembangan. Jadi, kita menggunakan semua pekerjaan. Pembuah pekerjaan, indahnya dan sebagainya. Untuk mendapatkan semua data pekerjaan. Selepas anda mendapat data pekerjaan, atau di lantai anda... ...saya dapat mempunyai perusahaan perkembangan... ...pembuah perkembangan, perusahaan pekerjaan. Jadi, ini telah dibuat dengan pekerjaan. Jadi, apa yang kita akan cuba lakukan di sini... ...di sini adalah melakukan kelasifikasi. Jadi, kelasifikasi ini... ...bagaimanapun kelasifikasi kita ada 4 kelasifikasi. Jadi, pertama, kita akan kelasifikasi... ...saya akan menggunakan kelasifikasi... ...dari kelasifikasi dari kawal. Maka sebuah kelasifikasi kerja... ...dan kelasikasi industri, kelasikasi penjaga... ...dan kelasikasi kelasikasi. Jadi, ini adalah kelasifikasi yang anda akan lihat. Pembuah perkembangan akan bergabung dengan ID di sana. Dan kelasifikasi itu... ...dan kelasifikasi yang anda lakukan... ...saya juga akan lakukan kelasifikasi. Jadi, anda akan menggabungi kelasifikasi... ...seperti bagaimana kelasifikasi kerja yang anda menyebut... ...di kelasifikasi kerja... ...seperti bagaimana kelasifikasi kerja anda perlukan... ...seperti bagaimana kelasifikasi yang anda perlukan. Jadi, mari kita lihat kelasifikasi seberat. Jadi, dari kelasifikasi kita... ...dari kelasifikasi daripada orang kecil... ...jadi, ini adalah kelasifikasi yang kita akan lakukan. Untuk kategori perkembangan, kami ada 6,000 kategori. Dan untuk Misek ada 3,000. Jadi, terutamanya ada lebih 100 dan 200. Terutamanya, masker ada 6,000. Semua orang telah melakukan sesuatu yang menjadikan 6,000 kategori di sini. Jadi, ini adalah pemeriksaan yang... ...awak mempunyai pekerjaan. Kamu akan mempunyai setiap pekerjaan. Mereka mengambil pekerjaan untuk setiap pekerjaan. Mereka mahu mempunyai pekerjaan yang bergantung dengan satu ini. Jadi, pertama, kita membuat pemeriksaan. Untuk memperkenalkan pekerjaan di masker, ini adalah pemeriksaan keadaan. Ini adalah pemeriksaan yang bergantung dengan bahagian dan bahagian. Jadi, bahagian dan bahagian akan bergantung dengan bahagian dan bahagian. Ini adalah bahagian dan bahagian dan bahagian dan bahagian. Dan keadaan adalah... ...dia akan bergantung dengan 6,000 kategori. Dan kita mengatakan di sini bahagian Google NLP API. Mereka hanya dapat menggantung sehingga ke-300 kategori... ...untuk pemeriksaan keadaan mereka. Dan kemudian... ...ini adalah beberapa pemeriksaan yang kita akan memilih. Sejak keadaan biasa, tidak akan membantu dengan 6,000 kategori. Kita cuba Naib base, kita cuba SVM. Kita tidak mempunyai pemeriksaan keadaan. Untuk keadaan biasa, untuk keadaan biasa... ...saya hanya dapat mempunyai sekitar 50-100 kategori... ...untuk menerima akurasi yang baik. Jadi kita cuba menggunakan pemeriksaan ini untuk menggantung semiliti. Sebenarnya, pemeriksaan kata-kata... ...dan menggantung perubahan antara... ...berkawasan, berkawasan, dan berkawasan dengan masak. Jadi, kemudian yang lain kita menyebut... ...dia adalah model keadaan biasa, LSTM. Tapi, anda perlu faham model keadaan biasa. Sebenarnya, mereka mengambil 3-4 bulan... ...sebelum, hanya untuk pemeriksaan. Dan anda mempunyai suara untuk akurasi. Ia sebuah tunang pakaian. Jadi, kita mungkin... ...tidak tahu di mana ia akan berhenti dan menerima akurasi yang baik. Jadi, kita memilih tidak mengambil model keadaan biasa. Dan kita juga mempunyai keadaan yang lain. Ia mempunyai masa lima, lebih daripada dua bulan... ...dan satu bulan. Kita mempunyai 1 data scientist, 7 data engineer... ...untuk melakukan ini. Jadi, kita cuba menggunakan pemeriksaan Google. Jadi, tentu saja, anda boleh memperkenalkan... ...perperkara-perkara dengan menggunakan pemeriksaan. Tapi, ia tidak berdasarkan perlukan kita. Jadi, anda harus memperkenalkan masalah anda... ...dan memperkenalkan pemeriksaan yang digunakan... ...dan anda harus memperkenalkan... ...pada keadaan biasa dengan model keadaan biasa. Jadi, tidak ada pilihan. Tidak ada pilihan. Jadi, pertama... ...pada pakaian yang lain kita akan membuat... ...sebab kita membuat 4 pemeriksaan yang lain di sini. Kita ada Malaysia Job, Malkerja Job, Glastore Monster. Jadi, semua informasi kita... ...kita mahu membuat keadaan biasa... ...sebelum ini adalah dari pemeriksaan yang lain. Pemikiran yang lain, dan mereka ada data yang lain. Jadi, kita akan membuat keadaan biasa... ...dan keadaan biasa mengenai data ini. Itu tidak menyebabkan. Walaupun kita membuat keadaan biasa... ...untuk pemeriksaan yang lain atau... ...kita cuba mengambil data yang lain. Jadi, ini adalah pemeriksaan yang lain. Jadi, sebenarnya, ada semua pemeriksaan Google Cloud... ...dan juga BigKerry. Kita hanya mahu membuat keadaan biasa... ...sebab beberapa pemeriksaan adalah keadaan biasa. Jadi, untuk keadaan biasa ini, kita mempunyai data... ...dari semua pemeriksaan yang lain... ...dengan Selenium Subiton. Dan kita mengambil keadaan biasa... ...untuk Mungkodibi. Kerana Mungkodibi adalah baik untuk membuat keadaan biasa... ...tapi disebabkan pemeriksaan yang lain... ...kita perlu membuat keadaan biasa... ...dan mengambil keadaan biasa SQL. Sangat mudah untuk mereka mengambil keadaan biasa. Kemudian, pemeriksaan data kita... ...tidak menggunakan micro-servis... ...dan menggunakan keadaan biasa. Dan juga, kita mengambil keadaan biasa... ...untuk pemeriksaan Mungkodibi dan Mungkodibi. Yang lain adalah daripada... ...pemimpinan keadaan biasa. Jadi, kita akan bercakap lagi tentang ini. Ini adalah pemeriksaan dan pemeriksaan yang lain. Pada setiap hari keadaan biasa... ...saya mengambil program MLP, pemeriksaan Python. Dan kemudian, memulainya untuk... ...pemimpinan keadaan biasa. Mereka akan kembali ke pemeriksaan MLP... ...untuk melakukan pemeriksaan pemeriksaan. Setiap pemeriksaan akan dilakukan... ...pemimpinan keadaan biasa... ...untuk melakukan... ...klasifikasi... ...saya mengambil keadaan biasa. Bersama, seorang pemimpinan keadaan biasa... ...dan keadaan biasa, kita memiliki... ...pemimpinan keadaan biasa. Kita akan mengambil keadaan biasa... ...saya mengambil keadaan biasa. Sebelumnya, ini dapat mengambil... ...klasifikasi yang 40%... ...untuk pemeriksaan biasa... ...untuk pemeriksaan biasa. Kemudian, jika untuk mereka... ...tak boleh dibelakkan, kita akan melakukannya... ...pemimpinan semantik. Pemimpinan semantik adalah perkara yang kita perlu bercakap... ...di sini. Pada setiap hari, kita ada... ...pemimpinan angkara-pemimpinan... ...sebagai pemeriksaan biasa... ...di sini, di Kualiti Mosco. Jadi, kita perlu mencari pemeriksaan... ...pada Kualiti Angkara-Pemimpinan... ...saya mungkin menjadi Pemeriksaan Biasa... ...pemimpinan Pemeriksaan. Jadi, kita akan menggunakan pemeriksaan biasa... ...untuk mencari pemeriksaan biasa... ...kaligari. Selepas semua pemeriksaan... ...kita akan mengambil kembali... ...dalam data terdapat pada setiap bulan... ...dalam keadaan biasa... ...untuk pemeriksaan biasa. Di sini, pemeriksaan biasa... Mereka tidak mempunyai sejarah, jadi kita membuat program untuk menjelaskan semua keputusan untuk Google Sheet Jadi mereka dapat mengubah atau mengubah keputusan untuk Google Sheet Apa-apa pun, mereka mempunyai keputusan, atau tidak mempunyai sejarah, kita akan email ke administrasi Dan mengubah semua keputusan untuk Google Sheet Dan kemudian mengubah semua keputusan, kemudian kembali ke Db Jadi ini adalah perjalanan pertama dari program Start dan Test Processing Jadi tepung tepung tepung, biasanya tepung tawaran kita datang dulu adalah kembali keputusan Tawaran semua tepung tawaran, seperti mempunyai sempurna dan sejarah, dan kemudian kemudian kita akan menghubungi dalam kes yang terlalu tinggi Dan membuat kembali ke dalam kerja individu, dan kemudian ia berbunyi Dan kemudian, kemudian, kembali kembali kembali, kembali kembali kembali, kembali kembali kembali Dan kemudian, kami menggunakan kembali ke dalam kerja yang kita katakan Apabila kita melobok latihan, laman atau stamur mereka cuba mempercaya perkara yang sama Mengembangkan kembali ke dalam kerja yang akan berlaku Dan kemudian, kami mengubah keseluruhan Dan kemudian kemudian adalah kebenaran dan kebaikan Jadi dalam kerja kerja, mereka tidak akan mempunyai dunia untuk perjalanan Mereka tidak mempunyaiandonin kecuali ekonomi untuk melihat diri sendiri. Jadi, apa yang kita lakukan di sini adalah cuba mencari peraturan di sini. Ada apa-apa yang memulai atau memulai peraturan keadaan, kemudian kita cuba mendapatkan sentiasa sentiasa kembali. Resultatnya cukup berjaya, tetapi mereka dapat memperbaiki. Kemudian kedua adalah, mari kita katakan, mereka mahu menggunakan skill-nya. Jadi, kami menemukan sebuah hidup yang bagus di sini adalah flash test. Mereka mempunyai prosesor keyboard. Ia mempunyai dengan cepat, ia mempunyai keyboard. Mereka mempunyai 6,000 keyboard atau 6,000 peraturan di sebuah hidup. Kemudian anda cuba mendapatkan peraturan. Ia sangat cepat. Mereka dapat menerimanya dengan baik. Ada apa-apa yang mempunyai skill-nya, ada apa-apa yang mempunyai joc-post. Kita dapat mendapatkan kembali. Kedua yang ketiga adalah, anda perlu mencari peraturan keadaan. Jadi, di sini, ini adalah tempat keadaan semantik semula. Jadi, kami menggunakan peraturan jensin keadaan. Jadi, apa yang membuatnya? Ia menggunakan peraturan jensin keadaan dan perlu mencari peraturan jensin keadaan. Jadi, keadaan akan jadi seperti ini. Kemudian anda memilih peraturan keyboard untuk menggunakan peraturan jensin. Sebenarnya, ada video di sini untuk mencari peraturan jensin. Seperti yang anda lihat, ini berikan kepada kami, kita telah memasukkan peraturan jensin keadaan, hanya untuk mendapatkan peraturan jensin yang sama. Peraturan jensin. Jadi, jika anda mencari peraturan jensin, anda dapat melihat peraturan jensin, peraturan jensin, peraturan jensin, peraturan jensin, peraturan jensin, semua di sini. Jadi, saya mencari... Ini adalah cara untuk mengawal peraturan jensin anda. Kerana, jika anda melakukan peraturan jensin, anda dapat selalu... Kerana peraturan jensin ini adalah... ...pempatan yang tersebut dan bukan peraturan jensin. Mereka tidak mempunyai peraturan jensin. Jadi, bagaimana kita dapat mengawal peraturan jensin, ia adalah menggunakan peraturan jensin. Untuk peraturan jensin ini. Jadi, kita melihat, kami mengambil beberapa pengalaman jensin. Dan kita melihat peraturan jensin, dan keadaan semalam itu cukup baik. Jadi, kami akan mencari peraturan jensin. Selepas ini adalah keputusan klasi. Jadi, seperti anda lihat peraturan jensin, jika anda melakukan peraturan jensin. Ini adalah peraturan jensin yang tertinggi. Jadi, jenis peraturan jensin, anda melihat peraturan jensin, mereka menggabungkan pada kategori, ada peraturan jensin, mereka akan menggabungkan, dan mereka akan memberi satu peraturan jensin. Dan kemudian untuk yang lain, NEC fee atau belajar. Jadi, informasi ini, kita mengambil dari jodoh raw data. Dan kemudian, melakukan sebuah meskipun yang direk dengan kita. Di sisi lain, ia adalah library NEC. Jadi, kita mencari akurasi yang cukup jauh. Dan ia cukup... Mereka memahami banyak... Mereka membuat keadaan yang pertama atau bergantung. Kemudian, ia untuk semantik. Jadi, seperti yang anda lihat, jika data input adalah sukses-sukses-sukses-sukses, pada akhirnya, mereka tidak mempunyai jodoh raw data. Bukan sebuah meskipun yang direk. Jadi, kita akan mempunyai semantik. Jadi, anda dapat melihat keadaan yang lebih jauh. Mereka mempunyai sekitar 6,000 keadaan. Mereka perlu meletakkan keadaan yang lebih jauh. Kemudian, dengan skor similiti. Selepas keadaan ini, sebenarnya, kita masih tidak mempercaya-percaya pada meskipun. Jadi, kita masih mempunyai... manusia pada akhirnya dan juga pada keadaan yang pertama, mereka mempercaya-percaya dan mempercaya semuanya. Jadi, pada akhirnya, kami akan memeliharkan kepada Google Sheet dan semua mereka... Subject Matter Expert atau manusia. Mereka akan masuk ke dalam dan mereka akan membuat keadaan. HR Associa, Associa Fresh Grad dan kita membuat keadaan keadaan manusia. Similiti dengan 0.62. Jadi, ia mempercaya? Mereka dapat membuat satu di sini. Jika... jika mempercaya, mereka dapat membuat 0. Mereka dapat membuat keadaan yang sederhana. Jadi, kita... kemudian dengan keadaan ini, kami akan masuk kembali ke dalam meskipun pada model untuk membuatnya lebih kelihatan pada masa depan. Pada masa depan, mereka akan menyebabkan perkara ini, mereka akan membuat keadaan keadaan keadaan yang baru. Jadi, semua perkara ini dan... kita membuat video dalam dua bulan, lebih daripada dua bulan. Jadi, untuk keadaan yang sebenarnya... Sebelumnya, mereka mempunyai semua data kerja dan mempunyai keadaan manusia. Jadi, kami mempercaya masa... kami mempercaya 90% kerja manual. Dan ini adalah... setidakannya, 50k kerja telah mempercaya. Kemudian, kami selamatkan tiga... tiga puluh bulan, yang akan menjadi dua kerja. Untuk membuat semua... keadaan, mempercaya... kerja mempercaya. Kemudian juga, yang paling penting, mereka dapat mempunyai keadaan yang lebih kelihatan. Jadi, data ini... keadaan ini bergerak. Jadi, setiap hari, mereka akan membuat keadaan yang baru. Ada beberapa pelajaran... pada... melakukan beberapa penjualan ini... adalah mereka perlu memuat dulu. Jadi, saya mencubanya pesawat dan mempercayai mereka... pada masa latihan. Untuk mengenai, jika anda tahu anda perlukan... penjualan produk untuk mempercaya projek... atau pertanyaan pertanyaan tersebut, tidak tentang keadaan ini, tolong mempercaya keadaan yang lebih awal. Sekarang, di seluruh perjualan, apabila semua orang berkulit, mereka mempunyai keadaan keadaan yang mereka sendiri. Jadi, mereka perlu mempercaya... keadaan yang lebih kelihatan untuk mempercaya. Dan kemudian, mereka juga mempercaya dan mempercaya. Jadi, mereka mempercaya... menolak masalah yang kita selalu mulai dengan apa-apa objektif yang mempunyai keputusan yang mereka boleh lakukan. Ini boleh menjadi dalam termasuk membaikkan kursus untuk membaikkan pemeriksaan atau membaikkan pemeriksaan. Dan mereka mulai dengan jauh. Jadi seperti seperti kes yang kita belum mulai dengan model pengetahuan. Walaupun kita tidak membaikkan model pengetahuan, ia akan menjelaskan. Ya, ia akan menjelaskan semua model yang kita gunakan. Tetapi ia hanya mengambil banyak masa untuk melakukan. Jadi kita mulai dari model pengetahuan yang mudah dan kemudian kita membuat pemeriksaan yang pertama, dan dapat kembali. Dan kemudian untuk challenge teknik, semua data tidak bersih. Dan kita perlu mencari cara untuk pastikan data anda mempunyai dalam sebuah kualiti kualiti. Kenapa kita kata jadi jika kita katakan model kita, kerana kursus kita, apabila kita mempunyai kerja kita untuk membuat model pengetahuan, kita menjelaskan dan pastikan bahwa kursus data mengetahuan adalah kualiti yang sangat baik. Sebelumnya ia menyebabkan, jika kita mempunyai kualiti kualiti kualiti kualiti kualiti. Dan kemudian juga, jika anda bekerja di teknologi, beberapa sistem negasi akan datang ke tempatnya. Jadi kita perlu mencari cara untuk memperbaiki kualiti kualiti kualiti atau, ya, ini kualiti kualiti. Dan untuk perkara lain yang berlaku di performa, kualiti kualiti yang berlainan untuk menjelaskan masalah. Jadi ini adalah kualiti kualiti kualiti yang lebih besar dan perlu mengambil kualiti kualiti. Untuk menunjukkan, sekarang kita mencari kualiti kualiti kualiti. Mari kita cakap jika masa depan, kualiti kualiti kualiti akan membuat kekala. Jadi anda akan perlukan kualiti kualiti yang berlainan untuk membantu anda untuk menghasilkan kualiti kualiti, sehingga anda melakukan kekala dan lakukan model dan kemudian mencari kualiti kualiti. Baiklah, ada seseorang pertanyaan? Ya. Kami sudah beritahu tentang data teks yang tidak begitu mudah. Kerana sekarang saya juga mempunyai projek NLP. Ada banyak kesilapan dan kemudian kita cuba mencari kualiti kualiti. Kita tidak dapat mencari mereka. Kemudian kami tidak mempunyai perlukan kualiti kualiti. Jadi anda perlu berkata, anda juga mengenai anda memutuskan 30% perlukan kualiti. Jadi apa yang ada 10%? 10% masih perlukan perlukan kualiti. Kerana seperti yang kami percaya, sistem AI tidak sampai begitu mudah jika mereka dapat melakukan 100% kami akan kehilangan kerja kami. Mereka akan kehilangan kerja kami juga. Tapi 10% adalah penting dengan tanpa mencari 30 hari lakukan semua perkara ini. Sekarang kita hanya mencari kualiti 3 hari dan mencari seluruh kualiti. Untuk memastikan perlukan kualiti yang berlainan adalah kualiti yang baik. Untuk menjawab kualiti yang lain, anda perlu mencari kualiti yang berlainan untuk mencari kualiti data yang berlainan. Jadi sebenarnya ada kualiti yang berlainan. Maksudnya mereka ada kualiti otok yang baik. Kualiti modul yang ada di sini. Di pital, ada kualiti otok yang baik. Kemudian lainnya, saya percaya ada beberapa perlukan kualiti seperti perlukan kualiti. Mereka ada kemampuan untuk menghiaskan semua varian yang berlainan. Jadi anda dapat menjelaskan perlukan kualiti otok yang baik. Anda tahu ia tidak sempurna, tetapi ia mungkin membuat banyak perlukan kualiti. Sampai membuat perlukan kualiti. Ya, tentu saja. Ya, jika saya ada masa. Ya, perlukan kualiti itu sangat mudah. Ya. Jadi yang pertama adalah, sejak anda bergabung dengan ini, anda mempunyai perlukan kualiti otok yang berlainan? Bagaimana anda mempunyai ini? Kerana secara jelas, ia bergabung dengan perlukan kualiti otok yang berlainan. Kata-kata anda membuat perlukan kualiti otok yang berlainan, anda pasti akan membutuhkan perlukan kualiti otok seperti itu. Jadi dia atau dia boleh membantu. Saya rasa anda tahu apa yang saya katakan. Baiklah. Yang kedua adalah, ini sangat menarik, kerana最近 saya datang melalui sesuatu yang sangat berlainan tentang kerja. Jadi itu adalah sebuah kualiti yang saya melihat di kedua kualiti otok dan di kedua kualiti. Ia berlainan berlainan berlainan. Tetapi mereka sebenarnya memutuskan kerja. Kata-kata kerja ABC, deskripsi sepatutnya X, Y, Z. Tetapi mereka melakukannya secara lain. Jadi ia adalah keadaan komplican. Dan sering atau tidak sering, ia ditutupkan selama tiga bulan. Jadi itu kerja berlainan menjadi sangat penting. Jadi saya tidak tahu bagaimana anda menyebabkan keadaan seperti ini. Ia adalah keadaan manusia atau apa-apa pun keadaan. Tetapi jika anda melakukan kelasifikasi, itu harus diluncurkan. Dan pada awal-awal anda, anda memberikan 1,2,3,4,5. Yang terakhir adalah keadaan. Jadi satu perkara NLP, saya boleh beritahu anda, anda boleh menyebabkan saya bahawa ia tidak dapat melakukannya. Kerana di Twitter, bagaimanapun, tidak ada yang berlainan. Tetapi jika orang cuba melakukan sesuatu dan mereka mengkotakkan keadaan atau dalam bahasa luar biasa atau apa-apa pun, perkara tidak akan berlainan. Dan jika anda mempunyai banyak hal ini, melalui penjara polis, itu tidak akan berlainan. Saya perlu beritahu orang-orang. Terima kasih. Untuk sakanan ini, saya jawab ini dulu. Saya percaya ada banyak ruang untuk memperbaiki. Dan terima kasih, terima kasih banyak, kita mempunyai dari tim H-Base, mereka mempunyai tim A-Star. Ada beberapa mereka yang menyebabkan, mereka mempunyai baselain model untuk menyebabkan sakanan. Contohnya, mereka menggunakan hash. Kemudian mereka mengambil Trump, membuat Amerika lagi. Jadi yang ini akan berlainan untuk menggunakan hash tetapi mengambil semua penjara polis. Kemudian ia adalah sebuah indikator yang baik mereka membuat sakanan. Ini, ya, ia adalah salah satu pindahnya. Dan juga, saya tidak dalam sebuah peluang sebenar untuk menyebabkan sakanan dengan sosial media, kerana dalam sebuah ruang seperti sosial media, dan sebuah ruang sebuah ruang adalah domain yang berlainan. Jadi untuk mereka, mereka mempunyai ekspertinya daripada mereka. Jadi, saya juga ingin mengenai mereka bagaimana mereka boleh memperbaiki sakanan sakanan. Untuk keputusan kita, saya tidak fokus padanya. Tapi saya tahu mereka membuat sesuatu pada sakanan ini. Yang kedua, maafkan saya. Ya. Ya. Bahasa Bahasa Bahasa. Yang kedua. Ya. Ya. Ya. Kalau bahasa Bahasa Bahasa, saya tidak bercakap, tetapi bahasa Bahasa Bahasa Bahasa tersebut yang memperbaiki seperti e-mail yang mereka bahkan sekarang mereka memperbaiki bahasa bahasa bahasa Bahasa Bahasa dengan itu. Ya. Tapi itu adalah keputusan tersebut. Okey. Saya beritahu bagaimana awak buat? Ya. Bahasa Bahasa Bahasa bergantung pada sebuah ruang kita. Jadi bahasa Bahasa Bahasa itu saya tidak memperbaiki keputusan itu. Tetapi kerana anda cuba memperbaiki bagi contoh bahasa Bahasa Bahasa adalah bahasa Bahasa Bahasa Bahasa bahasa Bahasa Bahasa bahasa Bahasa Bahasa berlaku keputusan A dan B yang boleh memperbaiki orang lain. Jadi kita akan berkata bahasa bahasa Bahasa Bahasa Bahasa Bahasa sebuah ruang tolong mempunyai keputusan yang memperbaiki apabila keputusan kedua adalah sebuah ruang yang berlaku. Jadi keputusan anda akan memperbaiki keputusan ini. Ya. Jadi sebab bahasa Bahasa Bahasa Bahasa untuk keputusan Span atau keputusan dokumen kita dapat berikan kita keputusan yang baik. Kita tidak bercakap tentang ruang atau ruang yang salah awal. Ya. Mereka beri menjadikan keputusan kita. Ya. Jadi sebagai organisi perniagaan kita selalu memperbaiki untuk memperbaiki bermaksud membantu kita untuk memperbaiki keputusan. Jadi untuk bermaksud ruang atau keputusan. Jadi mungkin boleh memperbaiki keputusan ini. Ya. Untuk hal kedua yang anda menyebabkan banyak data ruang keputusan yang salah. Jadi ada sebuah ruang dalam ruang yang kita memperbaiki untuk keluar untuk menyebabkan dan memperbaiki keputusan itu. Jadi ini apabila ruang yang salah atau ruang yang salah adalah ruang jadi kita perlu memperbaiki sebelum mereka diperbaiki ke keputusan yang terbaik dan menyebabkan. Jadi saya akan katakan itu seperti anda masih mempunyai ruang keputusan di dalamnya. Ya. Sebelum mereka keluar dengan beberapa beberapa agoritif AI untuk mengajar ML untuk menyebabkan semua ini. Ada keputusan ini untuk membantu anda menyebabkan semua ruang yang salah dan miskasif. Tetapi kami memperbaiki untuk melakukan itu. Ya. Baiklah. Okey, terima kasih.