por fantástico que pareça, algumas meninas não sabem a maneira correta de alcançar uma maquiagem natural maravilhoso. Já que, se o acharmos, não é de admirar, visto que, em cada área da constituição, é necessária a aplicação de certas técnicas pra adquirir resultados essenciais. Conte com o objetivo de dar um passeio pelas melhores imagens que te mostras como conseguir um efeito suave em seu rosto..
Existem 2 tipos de sub-perguntas. As primeiras são as que se podem analisar e responder em paralelo, visto que não há dependências entre elas. As novas necessitam responder sequencialmente, visto que uma pergunta que necessita de resposta de outra para poder responder. Nesta fase, usa-se os resultados da análise da questão para procurar respostas e gerar candidatos ou hipótese.
posteriormente, o sistema deverá provar que são corretos com um grau de segurança. Pra obtê-lo, o processo é dividido em diferentes fases. Para começar com a formação de hipóteses, exerce uma busca com o objetivo de descobrir cada conteúdo que possa estar relacionada com a resposta. São utilizadas técnicas de busca em textos, consultas em bancos de detalhes, incluindo busca baseada no conhecimento da fato. Com os resultados da procura inicial, têm que gerar candidatos, que são possíveis respostas.
Você deve retirar de forma diferente para cada tipo de pesquisa, se faz a respeito uma base de dados de nomes de pessoas, cada nome localizado podes ser um candidato. Em outros tipos, onde os resultados da pesquisa são mais longos e complexos, exigem-se outras técnicas mais avançadas.
nessa fase serão gerados todos os candidatos que Watson analisará em seguida pra validarlos e remover o melhor de sempre. Isto significa que, se a resposta correta não está entre os candidatos, o sistema conseguirá não responder a pergunta. A pesquisa inicial, geram-se vários candidatos, qualquer um dos quais tem que ser analisado e você necessita dar uma pontuação para indicar o que é certo do que é. Isso pode causar dificuldades, em razão de é um recurso caro e consome muitos recursos.
Portanto, antes de fichar os candidatos, será feita uma pré-observação não muito exausto e com menos consumo para cortar hipóteses e, dessa maneira, poupar cálculos. O soft filtering (em inglês), consiste em colocar um filtro aos candidatos.
Esse lhe atribui uma pontuação, com algoritmos mais leves, e de acordo com o consequência decidir se vai ir para a próxima fase. Devido a este jeito, as centenas de candidatos que saem da criação de hipóteses, só uma fração passará para a etapa de pontuação, e o restante é enviado directamente para a fase de fusão dos resultados.
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os candidatos que passam o soft filtering, há que analisá-los rigorosamente. Esta análise consiste em procurar evidências sobre a validade de cada candidato e avaliar estes resultados pra poder pontuar as hipóteses. Para poder determinar se um candidato é justo, há que procurar testes que o comprovem.
Uma das técnicas consiste em fazer uma busca semelhante à realizada pela época de criação de hipóteses, entretanto uma exigência é que o candidato se visualize no texto. Deste modo, as evidências encontradas reportam-se à teoria, no assunto usado na pergunta. Nesta fase, é onde calcula-se o grau de certeza com que os testes que apoiam a cada candidato, utilizando algumas técnicas.
Antes de prosseguir para a época conclusão e escolher a resposta definitiva, DeepQA mescla todas as respostas que sejam equivalentes ou estejam muito relacionadas. Isso isto é que você assim como terá que unificar as diferentes pontuações e evidências encontradas na fase anterior. Tendo como exemplo, se a charada pede o nome de alguém, Watson funde todos os candidatos que sejam nomes da mesma pessoa. Isso se necessita a que a próxima etapa, são utilizadas técnicas baseadas nas diferenças relativas entre os candidatos.
