Konuşma Öğrenici nedir?What is Conversation Learner?

Conversation Learner, örnek etkileşimlerden öğrenmiş olan konuşma arabirimlerini derlemenize ve öğretebilmenizi sağlar.Conversation Learner enables you to build and teach conversational interfaces that learn from example interactions.

Geleneksel yaklaşımlardan farklı olarak Conversation Learner, yanıtları geliştirmek ve daha ilgi çekici kullanıcı deneyimleri sunmak için bir iletişim kutusu uçtan uca bağlamını dikkate alır.Unlike traditional approaches, Conversation Learner considers the end-to-end context of a dialogue to improve responses and deliver more compelling user experiences. Çok sayıda görev odaklı kullanım durumunu kapsayan Conversation Learner, botların ve akıllı aracıların kullanıcıları rahatsız etmek, ek müşteri hizmetleri maliyetlerine tabi hale getirmek ve daha sezgisel etkileşimler sunmak için arka planda makine öğrenimi uygular.Spanning a broad set of task-oriented use cases, Conversation Learner applies machine learning behind the scenes to make bots and intelligent agents less likely to frustrate users, incur additional customer service costs, and spur more intuitive interactions.

Geliştiriciler, taklit etmek istedikleri prototipte iletişim kutularını girerek başlar.Developers start by entering prototypical dialogs they want to imitate. Model daha fazla iletişim kutusu olarak öğrenir.The Model learns as more dialogs are entered. Model düzgün çalışmaya başladıktan sonra, bot son kullanıcılara dağıtılabilir.Once the Model is working well, the Bot can be deployed to end users. Conversation Learner, kullanıcılarla ilgili konuşmaları günlüğe kaydeder ve geliştirici bunları gözden geçirebilir.Conversation Learner logs conversations with users, and the developer can review them. Hatalar sposısa, geliştirici bir nokta düzeltmesi yapabilir ve model yeniden kullanıma sunulmuştur ve hemen kullanılabilir.If mistakes are spotted, the developer can make an on-the-spot correction, and the model is retrained and available for use immediately.

Bu yaklaşım, iletişim denetim mantığının el ile kodlanmasını azaltır ve iş sahiplerinin veya etki alanı uzmanlarının, daha önceki bir makine öğrenimi bilgisi olmadan bir konuşma arabirimine katkıda bulunmasını sağlar.This approach reduces manual coding of dialogue control logic and enables business owners or domain experts to contribute to a conversational interface without prior machine learning knowledge. Conversation Learner, bir bot 'ın, akıllı cihazın veya akıllı aracının bir parçası olarak dağıtılmasının yanı sıra yeni becerileri, davranışları ve Uzmanlıklar hızla yineleyebilir ve kalitesini hızlı bir şekilde artırabilir.Whether it’s deployed as part of a bot, smart device, or intelligent agent, Conversation Learner can rapidly iterate new skills, behaviors, or competencies and quickly improve their quality.

Conversation Learner, geliştiricilerin, Microsoft bot Framework veya tek başına altyapısını kullanarak birden çok konuşma kanalında hızla pazara ve başarılı bir şekilde çağrı yapmasına olanak sağlar.Conversation Learner empowers developers to increase speed-to-market and drive successful dialogues across multiple conversational channels through the Microsoft Bot Framework, or standalone using their own infrastructure.

Özet ve vurgular:Summary and highlights:

  • Conversation Learner, görev odaklı botların oluşturulmasına yönelik ilk bir AI yoludur.Conversation Learner is an AI-first way of building task-oriented bots.

  • Uçtan uca bir yinelenen sinir ağı (LSTM) kullanır ve doğrudan konuşmaları çok yönlü örneklerinden öğrenir.It relies on an end-to-end recurrent neural network (LSTM), and learns directly from multi-turn examples of conversations.

  • Tasarımcılar, geliştiriciler, iş kullanıcıları ve çağrı merkezi çalışanları tarafından botları derleyip bakımını sağlar.Enables designers, developers, business users, and call center workers to build and maintain bots.

  • Kod içinde iş kurallarını ve yaygın anlamda anlamlı bir şekilde ifade etme yeteneği sağlar.Provides the ability to express business rules and common sense in code.

  • Eğitim oturumları sırasında, sinir ağ modeli, konuşmadaki bir sonraki beklenen eylem kümesini öğrenmek için kullanılır.During teaching sessions, the neural network model is used to score the next set of expected actions in the conversation. Bot geliştiricisi daha sonra doğru eylemi seçebilir ve uygun yanıtı sağlamak için ağı eğitebilir.The bot developer can then select the correct action, and train the network to provide the proper response.

  • Eğitim tamamlandıktan sonra, geliştirici, bot yanıtlarına düzeltme yapmak ve modeli yeniden eğitme için Kullanıcı etkileşimlerinden günlük iletişim kutularını kullanabilir.After training is complete, the developer can use the log dialogs from the user interactions to make corrections to bot responses and retrain the model.

  • , Görevleri tamamlamaya yönelik etki alanına özgü ve üçüncü taraf API 'Leri çağırabilir.Can call domain-specific and third-party APIs to complete tasks.