บล็อก Shaip
รู้ข้อมูลเชิงลึกและโซลูชันล่าสุดที่ขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง
บทบาทของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในด้านเนื้องอกวิทยา
มะเร็งถือเป็นความท้าทายด้านสุขภาพที่สำคัญทั่วโลก มันเกิดขึ้นเมื่อเซลล์เติบโตและแพร่กระจายในลักษณะที่ไม่สามารถควบคุมได้ เป็นสาเหตุการตายอันดับสอง
ทุกสิ่งที่คุณต้องการรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้การเสริมกำลังจากผลตอบรับของมนุษย์
ในปี 2023 มีการนำเครื่องมือ AI เช่น ChatGPT มาใช้เพิ่มขึ้นอย่างมาก การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วนี้ทำให้เกิดการถกเถียงกันอย่างมีชีวิตชีวา และผู้คนต่างพูดคุยเกี่ยวกับประโยชน์ของ AI
พลังของ AI ในอุตสาหกรรมยานยนต์
เมื่อพูดถึงการรวม AI เข้ากับรถยนต์ โลกยืนอยู่ที่ทางแยกที่น่าทึ่ง ลองจินตนาการถึงการขับรถบนถนนที่พลุกพล่านด้วย AI ที่จะจัดการคุณ
ประโยชน์ของข้อความเป็นคำพูดในอุตสาหกรรมต่างๆ
เทคโนโลยีการแปลงข้อความเป็นคำพูด (TTS) เป็นโซลูชั่นนวัตกรรมที่แปลงข้อความที่เขียนเป็นคำพูด มันได้กลายเป็นผู้เปลี่ยนเกมในหลายอุตสาหกรรมและได้ปฏิวัติวงการ
A ถึง Z ของคำอธิบายประกอบข้อมูล
คู่มือเริ่มต้นสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูล: เคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด คู่มือผู้ซื้อขั้นสูงสุด 2024 ตารางแนะนำดัชนี แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร คืออะไร
ทุกสิ่งที่คุณต้องการทราบเกี่ยวกับการลบการระบุตัวตนของข้อมูล
ในยุคของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล องค์กรด้านการดูแลสุขภาพกำลังเปลี่ยนการดำเนินงานไปสู่แพลตฟอร์มดิจิทัลอย่างรวดเร็ว แม้ว่าสิ่งนี้จะนำมาซึ่งประสิทธิภาพและความคล่องตัวของกระบวนการ แต่ก็เช่นกัน
AI เจนเนอเรชั่นในการดูแลสุขภาพ: การใช้งาน ข้อดี ความท้าทาย และแนวโน้มในอนาคต
การดูแลสุขภาพเป็นสาขาที่นวัตกรรมได้รับการชื่นชมและมีความสำคัญต่อการช่วยชีวิตมาโดยตลอด แม้จะมีความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี แต่อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพยังคงเผชิญกับความท้าทายที่ยังคงอยู่
ความแตกต่างระหว่าง AI ที่มีความรับผิดชอบและ AI ที่มีจริยธรรม
ตลาด AI ทั่วโลกที่เติบโตอย่างรวดเร็วคาดว่าจะสูงถึง 1847 พันล้านดอลลาร์ในปี 2030 โดยที่ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตของเรา โดยรู้ว่าประเภทใด
Bhasini ขับเคลื่อนการรวมภาษาของอินเดียอย่างไร
นายกรัฐมนตรี Narendra Modi เปิดตัว "Bhashini" ในการประชุมรัฐมนตรีคณะทำงานเศรษฐกิจดิจิทัล G20 แพลตฟอร์มการแปลภาษาที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้เฉลิมฉลองความหลากหลายทางภาษาของอินเดีย บาชินี
บทบาทของความยินยอมในการฝึกอบรม AI เชิงสร้างสรรค์
Generative AI ได้เปลี่ยนแปลงโลกของเราด้วยพลังในการสร้างเนื้อหาที่เลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ นึกถึงเทคโนโลยีที่ผลิตบทความ ศิลปะ หรือเพลง
บทบาทของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในการขับเคลื่อนผู้ช่วยเสมือน AI ที่พูดได้หลายภาษา
ผู้ช่วยเสมือนมีความก้าวหน้าไปไกลกว่ารูปแบบคำถามและคำตอบธรรมดาๆ ไปสู่การแก้ปัญหาคำถามที่ซับซ้อน ปัจจุบัน ผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนด้วย AI สื่อสารได้หลายภาษาอย่างง่ายดาย และมีโมเดลภาษาขนาดใหญ่
การกลั่นกรองเนื้อหาด้วย HITL: ประโยชน์และประเภทยอดนิยม
ปัจจุบัน ผู้คนมากกว่า 5.19 พันล้านคนท่องอินเทอร์เน็ต นั่นเป็นผู้ชมจำนวนมากใช่ไหม? ปริมาณเนื้อหาที่แท้จริงที่สร้างขึ้นบนอินเทอร์เน็ตนั้นไม่มีอะไรเลย
การกลั่นกรองเนื้อหา 5 ประเภทและวิธีปรับขนาดโดยใช้ AI
ความต้องการและความต้องการข้อมูลที่ผู้ใช้สร้างขึ้นในโลกธุรกิจที่มีพลวัตในปัจจุบันเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยมีการกลั่นกรองเนื้อหาซึ่งได้รับความสนใจเพียงพอเช่นกัน ไม่ว่าจะเป็น
ข้อความที่ไม่มีโครงสร้างในการทำเหมืองข้อมูล: ปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกในการประมวลผลเอกสาร
เรากำลังรวบรวมข้อมูลอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน และภายในปี 2025 ข้อมูลประมาณ 80% จะไม่มีโครงสร้าง การทำเหมืองข้อมูลช่วยกำหนดรูปแบบข้อมูลนี้และ
บทบาทของ OCR ในการแปลงเอกสารเป็นดิจิทัล
การไร้กระดาษถือเป็นขั้นตอนสำคัญในการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล บริษัทต่างๆ ได้รับประโยชน์จากการลดการพึ่งพากระดาษและการใช้สื่อดิจิทัลในการแบ่งปันข้อมูล จดบันทึก
สำรวจการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในการแปล
เทคโนโลยี NLP กำลังได้รับความโดดเด่นในอัตราที่ก้าวหน้า การผสมผสานระหว่างวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมสารสนเทศ และปัญญาประดิษฐ์สามารถขจัดอุปสรรคด้านภาษาได้ กับ
การกลั่นกรองเนื้อหา: เนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น – คำอวยพรหรือคำสาป?
เนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น (UGC) รวมถึงเนื้อหาเฉพาะแบรนด์ที่ลูกค้าโพสต์บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย ประกอบด้วยข้อความและเนื้อหาสื่อทุกประเภท รวมถึงไฟล์เสียงที่โพสต์
ความสำคัญของความเกี่ยวข้องของการค้นหาและวิธีปรับปรุง
ผู้ใช้ในปัจจุบันจมอยู่ในข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งทำให้การค้นหาข้อมูลที่ต้องการมีความซับซ้อน ความเกี่ยวข้องของการค้นหาจะวัดความถูกต้องของข้อมูลและ
ปฏิวัติการดูแลสุขภาพ: บทบาทของคำอธิบายภาพทางการแพทย์ในการวินิจฉัยด้วย AI
คำอธิบายภาพทางการแพทย์เป็นการออกกำลังกายที่สำคัญในการป้อนข้อมูลการฝึกอบรมไปยังอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและโมเดล AI เนื่องจากโปรแกรม AI ใช้ข้อมูลที่สร้างแบบจำลองล่วงหน้า
ปลดล็อกศักยภาพการประมวลผลภาษาธรรมชาติทางคลินิก (NLP) ในการดูแลสุขภาพ
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ ใช้อัลกอริทึมและแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตีความข้อความ เสียง และรูปแบบสื่ออื่นๆ เดอะ
การใช้ Generative AI เพื่อการเติบโตและความสำเร็จที่ดีขึ้น
ผลผลิต ประสิทธิภาพ ความคิดสร้างสรรค์ สามคำนี้มีความสำคัญอย่างมากในทุกอุตสาหกรรมและทุกองค์กร เจเนอเรทีฟเอไอมีศักยภาพที่จะอนุญาตให้บุคคลใดๆ
เบื้องหลัง: สำรวจการทำงานภายในของ ChatGPT – ตอนที่ 2
ยินดีต้อนรับกลับสู่ส่วนที่สองของการสนทนาที่น่าสนใจกับ ChatGPT ในส่วนเริ่มต้นของการสนทนา เราได้กล่าวถึงบทบาทของข้อมูล
เบื้องหลัง: สำรวจการทำงานภายในของ ChatGPT – ตอนที่ 1
สวัสดี ฉันชื่อ Anubhav Saraf ผู้อำนวยการฝ่ายการตลาดของ Shaip วันนี้คุณเป็นอย่างไรบ้าง สวัสดี Anubhav! ฉันเป็น AI ฉันจึงไม่มี
คำอธิบายประกอบข้อความในการเรียนรู้ของเครื่อง: คู่มือฉบับสมบูรณ์
คำอธิบายประกอบข้อความในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร คำอธิบายประกอบข้อความในแมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงการเพิ่มข้อมูลเมตาหรือป้ายกำกับให้กับข้อมูลต้นฉบับที่เป็นข้อความเพื่อสร้างโครงสร้าง
คู่มือ LLM โมเดลภาษาขนาดใหญ่
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM): คู่มือฉบับสมบูรณ์ในปี 2023 ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับตารางดัชนี LLM บทนำ โมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร เป็นที่นิยม
Shaip คว้าเหรียญทองแดงจาก American Business Awards สำหรับธุรกิจสตาร์ทอัพแห่งปี (2 ปีซ้อน)
หลุยส์วิลล์ เคนตักกี้ สหรัฐอเมริกา 20 มิถุนายน 2022: Shaip ได้รับรางวัลเหรียญทองแดงในงาน American Business Awards ประจำปีครั้งที่ 21 ในหมวด - การเริ่มต้นของ
AI ในอุตสาหกรรมดนตรี: บทบาทสำคัญของข้อมูลการฝึกอบรมในโมเดล ML
ปัญญาประดิษฐ์กำลังปฏิวัติวงการเพลง โดยนำเสนอเครื่องมือการแต่งเพลง การควบคุม และการแสดงอัตโนมัติ อัลกอริธึม AI สร้างการเรียบเรียงใหม่ ทำนายเพลงฮิต และปรับแต่งประสบการณ์ผู้ฟัง
4 แนวทางปฏิบัติด้าน AI เชิงสนทนาที่มีประสิทธิภาพเพื่อ ROI สูงสุด
AI เชิงสนทนาที่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่อง ได้กลายเป็นตัวเปลี่ยนเกมในภูมิทัศน์ธุรกิจใหม่ มันปฏิวัติ
เรากำลังเผชิญกับการขาดแคลนข้อมูลการฝึกอบรม AI หรือไม่?
แนวคิดของ AI Training Data Shortage นั้นซับซ้อนและกำลังพัฒนา ข้อกังวลใหญ่คือโลกดิจิทัลสมัยใหม่อาจต้องการสิ่งที่ดี เชื่อถือได้ และ
OCR ในการดูแลสุขภาพ: คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับกรณีการใช้งาน ประโยชน์ และข้อเสีย
อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในกระบวนการทำงานด้วยการเปิดตัวเทคโนโลยีใหม่และขั้นสูงใน AI ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือและเทคโนโลยี AI
คู่มือการสนทนา AI ในการดูแลสุขภาพ
AI ในการดูแลสุขภาพเป็นเทคโนโลยีที่ค่อนข้างใหม่ แต่ได้รับแรงผลักดันในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ถูกนำไปใช้ในงานต่างๆตั้งแต่
AI ในสุขภาพจิต – ตัวอย่าง ประโยชน์ และแนวโน้ม
ปัจจุบัน AI ได้กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุด ซึ่งเข้ามาขัดขวางอุตสาหกรรมหลักทั้งหมดและให้ประโยชน์มหาศาลแก่อุตสาหกรรมและภาคส่วนต่างๆ ทั่วโลก โดยใช้ประโยชน์จาก
ปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลการดูแลสุขภาพที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้ NLP
ความมากมายของข้อมูลที่มีอยู่ในสถานพยาบาลทุกวันนี้กำลังเติบโตอย่างมาก แม้ว่าข้อมูลจะถือเป็นทรัพย์สินที่สำคัญที่สุดในโลกดิจิทัลในปัจจุบัน แต่การดูแลสุขภาพ
คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ AI การสนทนา
คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ Conversational AI คู่มือผู้ซื้อฉบับสมบูรณ์ประจำปี 2023 ตารางดัชนีบทนำ Conversational AI คืออะไร ประเภทงานของ Conversational AI เป็นอย่างไร
NLP, NLU และ NLG คืออะไร ทำไมคุณควรรู้เกี่ยวกับพวกเขาและความแตกต่างของพวกเขา
ปัญญาประดิษฐ์และแอปพลิเคชันกำลังก้าวหน้าอย่างมากด้วยการพัฒนาแอปที่มีประสิทธิภาพ เช่น ChatGPT, Siri และ Alexa ที่นำผู้ใช้เข้าสู่โลกแห่ง
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM): วิธีการที่สำคัญที่สุด 3 อันดับแรก
โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพิ่งได้รับความโดดเด่นอย่างมากหลังจากกรณีการใช้งาน ChatGPT ที่มีความสามารถสูงของพวกเขากลายเป็นความสำเร็จชั่วข้ามคืน เห็นความสำเร็จของ ChatGPT และ
การรู้จำเสียงอัตโนมัติ (ASR): ทุกสิ่งที่มือใหม่จำเป็นต้องรู้ (ในปี 2023)
เทคโนโลยีการรู้จำเสียงอัตโนมัติมีมานานแล้ว แต่เพิ่งได้รับความโดดเด่นหลังจากการใช้งานแพร่หลายในแอปพลิเคชันต่างๆ ของสมาร์ทโฟน เช่น
Demystifying NLU: คู่มือเพื่อทำความเข้าใจการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
คุณเคยคุยกับผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri หรือ Alexa แล้วประหลาดใจที่พวกเขาดูเหมือนจะเข้าใจสิ่งที่คุณพูดหรือไม่? หรือมี
อนาคตของการประมวลผลภาษา: โมเดลภาษาขนาดใหญ่และตัวอย่าง
เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องยังคงก้าวหน้า ความสามารถของเราในการประมวลผลและเข้าใจภาษามนุษย์ก็เช่นกัน ที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่ง
พลิกโฉมการดูแลสุขภาพด้วย Generative AI: ประโยชน์และการใช้งานหลัก
ทุกวันนี้ อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพกำลังได้เห็นความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยปลดล็อกโอกาสใหม่ ๆ สำหรับผู้ป่วยที่ดีขึ้น
Shaip เร่งการเติบโตด้วยการเปิดตัวสำนักงานแห่งใหม่ในเมืองอัห์มดาบาด รัฐคุชราต ประเทศอินเดีย
การขยายสำนักงานใหม่ช่วยให้ Shaip สามารถเร่งการเติบโตในด้านวิศวกรรมผลิตภัณฑ์ บริการระดับมืออาชีพ การควบคุมคุณภาพ และการสนับสนุนลูกค้า Ahmedabad, Gujarat, India: Shaip ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มข้อมูล
ข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่หลากหลายเพื่อความครอบคลุมและขจัดอคติ
ปัญญาประดิษฐ์และบิ๊กดาต้ามีศักยภาพในการค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาระดับโลกในขณะที่จัดลำดับความสำคัญของปัญหาในท้องถิ่นและเปลี่ยนแปลงโลกอย่างลึกซึ้ง
ผลกระทบของความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลต่อข้อมูลการฝึกอบรมนอกชั้นวาง
การสร้างชุดข้อมูลแบบกำหนดเองใหม่ตั้งแต่ต้นเป็นสิ่งที่ท้าทายและน่าเบื่อหน่าย ต้องขอบคุณข้อมูลที่หาซื้อได้ทั่วไป จึงนำเสนอโซลูชันที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสำหรับนักพัฒนา
จะเลือกผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เหมาะสมได้อย่างไร
การสร้างชุดข้อมูลคุณภาพดีสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องนั้นเป็นสิ่งที่ท้าทาย ต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมากในการพัฒนาโค้ดแมชชีนเลิร์นนิงที่แม่นยำ
เหตุใดการเลือกข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เหมาะสมจึงสำคัญสำหรับโมเดล AI ของคุณ
ทุกคนรู้และเข้าใจขอบเขตอันยิ่งใหญ่ของตลาด AI ที่กำลังพัฒนา นั่นคือเหตุผลที่ธุรกิจทุกวันนี้กระตือรือร้นที่จะพัฒนาแอพของตนใน AI
คำอธิบายประกอบข้อมูลที่มีคุณภาพช่วยขับเคลื่อนโซลูชัน AI ขั้นสูง
ปัญญาประดิษฐ์ส่งเสริมการโต้ตอบเหมือนมนุษย์กับระบบคอมพิวเตอร์ ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้เครื่องจักรเหล่านี้เรียนรู้ที่จะเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ผ่านการโต้ตอบทุกครั้ง แต่อะไร
จากปริมาณสู่คุณภาพ – วิวัฒนาการของข้อมูลการฝึกอบรม AI
AI, Big Data และ Machine Learning ยังคงมีอิทธิพลต่อผู้กำหนดนโยบาย ธุรกิจ วิทยาศาสตร์ สื่อ และอุตสาหกรรมต่างๆ ทั่วโลก รายงานแนะนำว่า
พลังของ AI ที่พลิกโฉมอนาคตของการดูแลสุขภาพ
ปัญญาประดิษฐ์กำลังขับเคลื่อนทุกภาคส่วน และอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพก็ไม่มีข้อยกเว้น อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพกำลังเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากข้อมูลการเปลี่ยนแปลงและการเรียกใช้
Shaip สามารถสนับสนุนโครงการปัญญาประดิษฐ์ของคุณได้อย่างไร
ข้อมูลคือพลัง เป็นสิ่งล้ำค่า แต่เป็นการยากที่จะได้รับมูลค่าจากข้อมูลจำนวนมหาศาล ทีมของคุณใช้เวลา 41% ของเวลาทั้งหมด
ชุดข้อมูลการฝึกอบรมนอกชั้นวางทำให้โครงการ ML ของคุณเริ่มต้นทำงานได้อย่างไร
มีข้อโต้แย้งอย่างต่อเนื่องสำหรับและต่อต้านการใช้ชุดข้อมูลนอกชั้นวางเพื่อพัฒนาโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ระดับไฮเอนด์สำหรับธุรกิจ แต่ชุดข้อมูลการฝึกอบรมนอกชั้นวางสามารถทำได้
การตั้งค่าไปป์ไลน์ข้อมูลสำหรับโมเดล ML ที่เชื่อถือได้และปรับขนาดได้
สินค้าที่มีค่าที่สุดสำหรับธุรกิจในปัจจุบันคือข้อมูล ในขณะที่องค์กรและบุคคลยังคงสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลต่อวินาที
จำเป็นต้องมี Human-in-the-Loop หรือการแทรกแซงของมนุษย์สำหรับโครงการ AI/ML หรือไม่
ปัญญาประดิษฐ์กำลังแพร่หลายอย่างรวดเร็ว โดยบริษัทต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ ใช้ AI เพื่อมอบบริการลูกค้าที่ยอดเยี่ยม เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน เพิ่มความคล่องตัวในการดำเนินงาน และนำกลับบ้าน
3 อุปสรรคต่อวิวัฒนาการของ AI สนทนา
ด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในด้านปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง คอมพิวเตอร์สามารถทำงานด้านการรับรู้จำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ผลที่ตามมา,
การรู้จำเสียงแตกต่างจากการรู้จำเสียงอย่างไร
คุณรู้หรือไม่ว่าการรู้จำเสียงและการรู้จำเสียงเป็นสองเทคโนโลยีที่แยกจากกัน ผู้คนมักทำผิดพลาดในการตีความเทคโนโลยีหนึ่งกับอีกเทคโนโลยีหนึ่งผิด
Crowd Workers สำหรับการรวบรวมข้อมูล – ส่วนที่ขาดไม่ได้ของ AI ที่มีจริยธรรม
ในความพยายามของเราในการสร้างโซลูชัน AI ที่มีประสิทธิภาพและเป็นกลาง เป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องที่เราจะมุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรมโมเดลบนความไม่เอนเอียง ไดนามิก และ
AI ทำให้การดำเนินการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนง่ายและเชื่อถือได้อย่างไร
การเรียกร้องเป็นอุทาหรณ์ในอุตสาหกรรมประกันภัย (การเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน) - ทั้งบริษัทประกันภัยและลูกค้าไม่ต้องการยื่นคำร้อง อย่างไรก็ตามทั้งสอง
การสำรวจว่าเมื่อใด เหตุใด และวิธีการรวบรวมข้อมูลสำหรับ Computer Vision
ขั้นตอนแรกในการปรับใช้แอปพลิเคชันที่ใช้การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์คือการพัฒนากลยุทธ์การรวบรวมข้อมูล ต้องการข้อมูลที่มีความแม่นยำ ไดนามิก และในปริมาณมาก
การจำแนกประเภทเอกสารโดยใช้ AI – ประโยชน์ กระบวนการ และกรณีการใช้งาน
ในโลกดิจิทัล ธุรกิจต่างๆ ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากทุกวัน ข้อมูลช่วยให้องค์กรทำงานและช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น ธุรกิจถูกน้ำท่วมด้วย
รายการชุดข้อมูลภาพใบหน้าฟรี 15 อันดับแรกเพื่อฝึกแบบจำลองการจดจำใบหน้า
Computer Vision ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของ AI ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากรูปภาพและวิดีโอได้ จากนั้นโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจะทำหน้าที่
การจัดประเภทข้อความ – ความสำคัญ กรณีใช้งาน และกระบวนการ
ข้อมูลเป็นมหาอำนาจที่เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ดิจิทัลในโลกปัจจุบัน ตั้งแต่อีเมลไปจนถึงโพสต์บนโซเชียลมีเดีย มีข้อมูลอยู่ทุกที่ มันคือ
การวิเคราะห์ความรู้สึกหลายภาษา – ความสำคัญ วิธีการ และความท้าทาย
อินเทอร์เน็ตได้เปิดประตูสู่ผู้คนที่แสดงความคิดเห็น มุมมอง และข้อเสนอแนะเกี่ยวกับอะไรก็ได้ในโลกบนโซเชียลมีเดียอย่างเสรี
NLP คืออะไร? วิธีการทำงาน ประโยชน์ ความท้าทาย ตัวอย่าง
ดาวน์โหลดอินโฟกราฟิก NLP คืออะไร? Natural Language Processing (NLP) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยให้หุ่นยนต์วิเคราะห์และเข้าใจภาษามนุษย์
คู่มือที่มีประโยชน์เกี่ยวกับข้อมูลสังเคราะห์ การใช้งาน ความเสี่ยง และแอปพลิเคชัน
ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี ทำให้มีการขาดแคลนข้อมูลที่ใช้โดยแบบจำลอง ML เพื่อเติมเต็มช่องว่างจำนวนมากของข้อมูลสังเคราะห์ / เทียม
Shaip ได้รับรางวัล Global AI Summit & Awards'22 สำหรับการใช้ AI สนทนาที่ดีที่สุด
AHMEDABAD, GUJARAT, INDIA, 17 ต.ค. 2022: Shaip ได้รับการยอมรับสำหรับรางวัล Best Use of Conversational AI ที่งาน Global Artificial Intelligence Summit &
การใช้ประโยชน์จากเสียง – ภาพรวมและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการจดจำเสียง
เมื่อประมาณสองทศวรรษที่แล้ว คงไม่มีใครเชื่อว่าโลกของ 'Star Trek' ที่ล้ำหน้าทางเทคโนโลยีที่ผลักดันจินตนาการ
การเพิ่มขึ้นของผู้ช่วยเสียงที่ใช้ AI ในการปรับปรุงคุณภาพการดูแลสุขภาพ
มีความสะดวกสบายที่ชัดเจนในการให้คำแนะนำด้วยวาจาแทนที่จะต้องพิมพ์หรือเลือกรายการที่ถูกต้องจากเมนูแบบเลื่อนลง
ชุดข้อมูลการเขียนด้วยลายมือโอเพนซอร์สที่ดีที่สุด 15 ชุดเพื่อฝึกโมเดล ML ของคุณ
โลกธุรกิจกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว แต่การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลนี้ไม่ได้กว้างไกลเท่าที่เราต้องการ
ทำไม AI การสนทนาของคุณจึงต้องการข้อมูลคำพูดที่ดี?
คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่าแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนตื่นขึ้นมาเมื่อคุณพูดว่า 'หวัดดี Siri' หรือ 'Alexa'? มันเป็นเพราะคำพูดของข้อความ
มองดูอนาคตของรถยนต์เมื่อมองย้อนกลับไปสู่ AI สนทนา
AI การสนทนาเกี่ยวกับยานยนต์เป็นนวัตกรรมล่าสุดของวิศวกรที่ได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงนี้ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับแชทบอทหรือ
OCR – คำจำกัดความ ประโยชน์ ความท้าทาย และกรณีการใช้งาน [อินโฟกราฟิก]
OCR เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครื่องสามารถอ่านข้อความและภาพที่พิมพ์ได้ มักใช้ในแอปพลิเคชันทางธุรกิจ เช่น การแปลงเอกสารเป็นดิจิทัลสำหรับการจัดเก็บหรือการประมวลผล และในแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภค เช่น การสแกนใบเสร็จเพื่อขอเบิกค่าใช้จ่าย
ทำความเข้าใจกระบวนการรวบรวมข้อมูลเสียงสำหรับการรู้จำเสียงอัตโนมัติ
ระบบรู้จำเสียงอัตโนมัติและผู้ช่วยเสมือน เช่น Siri, Alexa และ Cortana ได้กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตของเรา การพึ่งพาอาศัยกันของเราคือ
ทำให้การรู้จำเสียงคล่องตัวด้วยการรวบรวมข้อมูลคำพูดจากระยะไกล
บทบาทของข้อมูลในโลกดิจิทัลสูงสุดในปัจจุบันกำลังมีความสำคัญอย่างยิ่ง ข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็น ไม่ว่าจะเป็นการพยากรณ์ทางธุรกิจ การพยากรณ์อากาศ หรือแม้แต่
เทคโนโลยีคำพูดเป็นข้อความคืออะไรและทำงานอย่างไรในการรู้จำเสียงอัตโนมัติ
การรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ (ASR) มาไกลแล้ว แม้ว่าจะถูกประดิษฐ์ขึ้นเมื่อนานมาแล้ว แต่ก็แทบจะไม่มีใครใช้เลย อย่างไรก็ตาม เวลาและ
การรู้จำป้ายทะเบียนอัตโนมัติ (ANPR) – ภาพรวม
วิวัฒนาการของเทคโนโลยีทำให้เกิดนวัตกรรมของอุปกรณ์ที่มีประโยชน์มากมาย เพื่อช่วยให้มนุษย์ทำงานได้ง่ายขึ้น ระบบจดจำป้ายทะเบียนอัตโนมัติเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีดังกล่าว
นี่คือคำถามที่พบบ่อย 10 อันดับแรก (FAQ) เกี่ยวกับการติดฉลากข้อมูล
ML Engineer ทุกคนต้องการพัฒนาโมเดล AI ที่เชื่อถือได้และแม่นยำ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เวลาเกือบ 80% ในการติดฉลากและเพิ่มข้อมูล นั่นมัน
Shaip ส่งคำพูดมากกว่า 7 ล้านรายการให้กับบริษัทชั้นนำที่ติดอันดับ Fortune 500
ข้อมูลเสียงกว่า 22 ชั่วโมงถูกรวบรวมและถอดเสียงเพื่อฝึกผู้ช่วยดิจิทัลหลายภาษา หลุยส์วิลล์ เคนตักกี้ สหรัฐอเมริกา 1 ส.ค. 2022: Shaip ช่วยให้
ผู้ช่วยเสียงคืออะไร? & Siri และ Alexa เข้าใจสิ่งที่คุณพูดได้อย่างไร?
ผู้ช่วยเสียงอาจเป็นเสียงผู้หญิงที่เท่และโดดเด่นที่ตอบสนองต่อคำขอของคุณเพื่อค้นหาร้านอาหารที่ใกล้ที่สุดหรือเส้นทางที่สั้นที่สุดไปยัง
กรณีการใช้งานยอดนิยมของการประมวลผลภาษาธรรมชาติในการดูแลสุขภาพ
ตลาดการประมวลผลภาษาธรรมชาติทั่วโลกมีกำหนดจะเพิ่มขึ้นจาก 1.8 พันล้านดอลลาร์ในปี 2021 เป็น 4.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 ซึ่งเติบโตที่ CAGR
ข้อมูลสังเคราะห์และบทบาทในโลกของ AI – ประโยชน์ กรณีใช้งาน ประเภท & ความท้าทาย
สุภาษิตล่าสุดเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นน้ำมันใหม่นั้นเป็นความจริง และเช่นเดียวกับเชื้อเพลิงปกติของคุณ มันยากที่จะเกิดขึ้นได้ ยัง,
คู่มือที่จำเป็นในการกลั่นกรองเนื้อหา – ความสำคัญ ประเภท และความท้าทาย
โลกดิจิทัลมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และตัวเร่งปฏิกิริยาตัวหนึ่งที่ทำให้แพลตฟอร์มนี้แตกต่างจากที่อื่นคือเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น แม้ว่าบริษัทต่างๆ ทั่วโลกจะมีเว็บไซต์อยู่ก็ตาม
คำอธิบายประกอบข้อมูลภายในหรือภายนอก - ข้อใดให้ผลลัพธ์ AI ที่ดีกว่า
ในปี 2020 ผู้คนสร้างข้อมูล 1.7 MB ทุกวินาที และในปีเดียวกันนั้น เราสร้างข้อมูลได้เกือบ 2.5 quintillion data bytes
Human-in-the-Loop Approach ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ML ได้อย่างไร?
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไม่ได้ถูกสร้างมาอย่างสมบูรณ์แบบ – โมเดลเหล่านี้สมบูรณ์แบบเมื่อเวลาผ่านไป ด้วยการฝึกอบรมและการทดสอบ อัลกอริธึม ML ที่สามารถผลิตได้
บทบาทของ AI ในคำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์
ความก้าวหน้าอันมหัศจรรย์ในการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ได้ปฏิวัติอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ตลาดโลกสำหรับ AI ในการดูแลสุขภาพในปี 2016 นั้นเกี่ยวกับ
คำอธิบายประกอบเสียง / คำพูดพร้อมตัวอย่างคืออะไร
เราทุกคนได้ถามคำถามปลายเปิดกับ Alexa (หรือผู้ช่วยเสียงอื่นๆ) Alexa ร้านพิซซ่าที่ใกล้ที่สุดเปิดอยู่ไหม Alexa ร้านอาหารไหนที่ฉันอยู่
AI Image Recognition คืออะไรและทำงานอย่างไร
มนุษย์มีความสามารถโดยธรรมชาติในการแยกแยะและระบุวัตถุ คน สัตว์ และสถานที่จากภาพถ่ายได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ไม่ได้มาพร้อมความสามารถ
การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) คืออะไร: ภาพรวมและการใช้งาน
การรู้จำอักขระด้วยแสงอาจฟังดูรุนแรงและแปลกสำหรับพวกเราส่วนใหญ่ แต่เราใช้เทคโนโลยีขั้นสูงนี้บ่อยขึ้น เราใช้สิ่งนี้
Shaip คว้าเงินและทองแดงจากงาน The American Business & Asia-Pacific Stevie Awards สำหรับสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีที่มีนวัตกรรมมากที่สุด
หลุยส์วิลล์, เคนทักกี, สหรัฐอเมริกา, 3 พฤษภาคม 2022: Shaip ได้รับรางวัล Silver จาก American Business Awards ประจำปีครั้งที่ 20 และเหรียญทองแดงในงานประจำปีครั้งที่ 9 ของภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก
ท.บ. คืออะไร และความสำคัญของข้อมูลการฝึกอบรมในการฝึกโมเดล DDS คืออะไร
ทุกคนรู้เกี่ยวกับอันตรายของการขับรถภายใต้อิทธิพลหรือการส่งข้อความขณะขับรถ อย่างไรก็ตาม การขับรถในสภาพที่ง่วงนอนนั้นไม่ได้ให้ความสนใจมากนัก ใน
ADAS คืออะไร? ความสำคัญของข้อมูลการฝึกอบรมในการฝึกโมเดล ADAS
อุบัติเหตุที่เกี่ยวข้องกับยานพาหนะส่วนใหญ่เกิดขึ้นจากความผิดพลาดของมนุษย์ แม้ว่าคุณจะไม่สามารถป้องกันอุบัติเหตุทางรถยนต์ได้ทั้งหมด แต่คุณสามารถหลีกเลี่ยงอุบัติเหตุส่วนใหญ่ได้
ข้อมูลการฝึกคุณภาพสูงช่วยขับเคลื่อนยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติสมรรถนะสูง
ในทศวรรษที่ผ่านมาหรือน้อยกว่านั้น ผู้ผลิตรถยนต์ทุกรายที่คุณพบต่างก็ตื่นเต้นกับโอกาสที่รถยนต์ไร้คนขับจะท่วมตลาด ในขณะที่บางวิชาเอก
6 วิธีที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในการปรับแต่งการเก็บรวบรวมข้อมูลคำพูด
มีลูกค้าหลายประเภท – บางคนมีความคิดที่ชัดเจนว่าควรมีโครงสร้างข้อมูลคำพูดของพวกเขาอย่างไร และบางประเภทมีมากกว่านั้น
ความสำคัญของข้อมูลการฝึกอบรมมาตรฐานทองคำในการฝึกโมเดลการตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะ
ปัญญาประดิษฐ์ได้เผยแพร่ประโยชน์และความซับซ้อนของปัญญาประดิษฐ์ไปยังหลายแขนง และหนึ่งในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีขั้นสูงแบบใหม่นี้ก็คือการตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะ อ้างสิทธิ์
5 คำถามที่ต้องถามก่อนจ้าง บริษัท จัดทำฉลากข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ
ตลาดทั่วโลกสำหรับปัญญาประดิษฐ์ในภาคการดูแลสุขภาพจะเพิ่มขึ้นจาก 1.426 พันล้านดอลลาร์ในปี 2017 เป็น 28.04 ดอลลาร์ในปี 2025
วิธีบรรเทาความท้าทายของข้อมูลทั่วไปใน AI สนทนา
เราทุกคนโต้ตอบกับแอปพลิเคชัน Conversational AI เช่น Alexa, Siri และ Google Home แอปพลิเคชันเหล่านี้ทำให้ชีวิตประจำวันของเราง่ายขึ้นมาก
ข้อมูลการฝึกอบรมการรู้จำเสียง – ประเภท การรวบรวมข้อมูล และแอปพลิเคชัน
หากคุณใช้ Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo หรืออื่นๆ เป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน คุณจะยอมรับว่าการรู้จำเสียงกลายเป็น
วิธีระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดของข้อมูลการฝึกอบรม AI
เช่นเดียวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ทำงานบนโค้ด การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้งานได้และโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องต้องการข้อมูลคุณภาพสูง โมเดลต้องมีการติดฉลากอย่างถูกต้องและ
ปริมาณข้อมูลการฝึกอบรมที่เหมาะสมที่สุดที่คุณต้องการสำหรับโครงการ AI เป็นเท่าใด
โมเดล AI ที่ใช้งานได้นั้นสร้างขึ้นจากชุดข้อมูลที่มั่นคง เชื่อถือได้ และเป็นไดนามิก ไม่มีข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่สมบูรณ์และละเอียดอยู่ในมือ มันไม่ใช่อย่างแน่นอน
คู่มือที่ครอบคลุมสำหรับการใส่คำอธิบายประกอบและติดป้ายกำกับวิดีโอสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง
การเพิ่มความแม่นยำในการเรียนรู้ของเครื่องด้วยการเพิ่มคำอธิบายประกอบวิดีโอและการติดฉลาก: คู่มือที่ครอบคลุม ตารางแนะนำดัชนี คำอธิบายประกอบวิดีโอคืออะไร วัตถุประสงค์ของคำอธิบายประกอบวิดีโอ
สถานะของการสนทนา AI 2022
The State of Conversational AI 2022 AI สนทนาคืออะไร? วิธีการแบบเป็นโปรแกรมและชาญฉลาดในการนำเสนอประสบการณ์การสนทนา เลียนแบบการสนทนากับคนจริง ผ่านดิจิทัลและโทรคมนาคม
Named Entity Recognition (NER) – แนวคิด ประเภท และการใช้งาน
ทุกครั้งที่เราได้ยินคำหรืออ่านข้อความ เรามีความสามารถตามธรรมชาติในการระบุและจำแนกคำออกเป็นบุคคล สถานที่ สถานที่
การเก็บรวบรวมข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาแบบจำลองการจดจำใบหน้าอย่างไร
มนุษย์เชี่ยวชาญในการจดจำใบหน้า แต่เรายังตีความการแสดงออกและอารมณ์ได้อย่างเป็นธรรมชาติอีกด้วย การวิจัยระบุว่าเราสามารถระบุใบหน้าที่คุ้นเคยได้ภายใน 380ms
Shaip เปิดตัวโครงการ CSR “พระยา”
Shaip มุ่งมั่นที่จะส่งเสริมการพัฒนาอย่างยั่งยืนในตลาดและมุ่งมั่นที่จะสร้างความแตกต่างภายในชุมชนที่พวกเขาดำเนินการ LOUISVILLE, KENTUCKY, USA,
Shaip รับรองข้อมูลการฝึกอบรม AI คุณภาพสูงสำหรับโมเดล AI ของคุณ
ความสำเร็จของโมเดล AI ใดๆ ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่ระบบ ระบบ ML ทำงานบนข้อมูลปริมาณมาก แต่
การเก็บรวบรวมข้อมูลคืออะไร? ทุกสิ่งที่มือใหม่ต้องรู้
โมเดล #AI/ #ML ที่ชาญฉลาดมีอยู่ทั่วไป ไม่ว่าจะเป็นแบบจำลองการดูแลสุขภาพเชิงพยากรณ์ การวินิจฉัยเชิงรุก
22+ ชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่ได้รับการร้องขอมากที่สุดสำหรับ Computer Vision
อัลกอริทึม AI นั้นดีพอๆ กับข้อมูลที่คุณป้อนเท่านั้น ไม่ใช่ข้อความที่เป็นตัวหนาหรือแหกกฎ AI อาจมี
15 ชุดข้อมูล NLP ที่ดีที่สุดเพื่อฝึกโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นส่วนสำคัญในเกราะการเรียนรู้ของเครื่อง อย่างไรก็ตาม มันต้องการข้อมูลจำนวนมหาศาลและการฝึกอบรมสำหรับตัวแบบเพื่อ
ข้อผิดพลาดในการติดฉลากข้อมูล 5 อันดับแรกที่ทำให้ประสิทธิภาพของ AI ลดลง
ในโลกที่องค์กรธุรกิจต่างแย่งชิงกันเพื่อเป็นคนแรกที่จะเปลี่ยนการดำเนินธุรกิจโดยใช้โซลูชันปัญญาประดิษฐ์
วิธีเข้าถึงการรวบรวมข้อมูลสำหรับ AI สนทนา
วันนี้ เรามีหุ่นยนต์พูดได้ เช่น แชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และอื่นๆ ในบ้าน ระบบในรถยนต์ อุปกรณ์พกพา โซลูชันระบบอัตโนมัติในบ้าน ฯลฯ อุปกรณ์เหล่านี้
การถอดรหัสประโยชน์และข้อผิดพลาด 5 อันดับแรกของการใช้การรวบรวมข้อมูล Crowdsourced สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
ขับเคลื่อนโดยความต้องการเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ของคุณและหาทางสำหรับการฝึกอบรม AI เพิ่มเติมด้วยปริมาณเพิ่มเติม คุณอาจจะถึงจุดนั้น
Crowdsourcing 101: วิธีรักษาคุณภาพข้อมูลของข้อมูล Crowdsourced ของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ
หากคุณตั้งใจที่จะเปิดตัวธุรกิจโดนัทที่ประสบความสำเร็จ คุณต้องเตรียมโดนัทที่ดีที่สุดในตลาด ในขณะที่ทักษะและประสบการณ์ทางเทคนิคของคุณ
6 แนวทางที่มั่นคงเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการรวบรวมข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณ
กระบวนการรวบรวมข้อมูลการฝึกอบรม AI เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้และท้าทาย ไม่มีทางที่เราจะข้ามส่วนนี้และไปที่ .ได้โดยตรง
คู่มือผู้ซื้อการเก็บรวบรวมข้อมูล AI
คู่มือเริ่มต้นสำหรับการรวบรวมข้อมูล AI การเลือกบริษัทรวบรวมข้อมูล AI สำหรับโครงการ AI / ML ของคุณ ตารางดัชนีเบื้องต้นคืออะไร
ข้อมูลการฝึกอบรมด้านการดูแลสุขภาพคืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ
ข้อมูลการฝึกอบรมด้านการดูแลสุขภาพขับเคลื่อน AI ด้านการดูแลสุขภาพไปยังดวงจันทร์อย่างไร การจัดซื้อข้อมูลมีความสำคัญต่อองค์กรมาโดยตลอด ยิ่งเมื่อข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
ประเภทคำอธิบายประกอบรูปภาพ: ข้อดี ข้อเสีย และกรณีการใช้งาน
โลกไม่เหมือนเดิมตั้งแต่คอมพิวเตอร์เริ่มมองวัตถุและตีความมัน จากองค์ประกอบความบันเทิงที่อาจเป็นเรื่องง่าย
4 เหตุผลที่คุณต้องการ Outsource โครงการคำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณ
การพัฒนาโมเดล AI นั้นมีราคาแพงใช่ไหม? สำหรับหลายๆ บริษัท ความคิดเพียงว่าการพัฒนาโมเดล AI แบบง่ายๆ ก็สามารถผลักดันพวกเขาไปสู่
คู่มือสำคัญในการเลือกผู้จำหน่ายการติดฉลากข้อมูลที่เหมาะสม
การเตรียมข้อมูลการฝึกอบรมอาจเป็นขั้นตอนที่น่าตื่นเต้นหรือท้าทายในกระบวนการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่อง ท้าทายถ้าคุณกำลังรวบรวมข้อมูลการฝึกโดย
5 วิธีที่คุณภาพของข้อมูลส่งผลต่อโซลูชัน AI ของคุณ
แนวความคิดแห่งอนาคตที่มีรากฐานมาตั้งแต่ช่วงต้นทศวรรษที่ 60 กำลังรอให้ช่วงเวลาแห่งการเปลี่ยนแปลงเกมนั้นไม่ใช่แค่เพียง
การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างการติดฉลากข้อมูลด้วยตนเองและอัตโนมัติ
หากคุณกำลังพัฒนาโซลูชัน AI เวลาในการเข้าสู่ตลาดของผลิตภัณฑ์ของคุณจะขึ้นอยู่กับความพร้อมใช้ของชุดข้อมูลที่มีคุณภาพในเวลาที่เหมาะสมเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม เฉพาะเมื่อ
5 ความท้าทายหลักที่ทำให้ประสิทธิภาพการติดฉลากข้อมูลลดลง
การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลหรือการติดฉลากข้อมูลอย่างที่คุณทราบนั้นเป็นกระบวนการที่ไม่สิ้นสุด ไม่มีใครกำหนดช่วงเวลาที่คุณสามารถบอกได้ว่าคุณจะหยุดการฝึก
การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในโลกแห่งความเป็นจริงในการดูแลสุขภาพ
อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพได้รับประโยชน์เสมอจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและข้อเสนอของพวกเขา ตั้งแต่เครื่องกระตุ้นหัวใจและรังสีเอกซ์ไปจนถึงการทำ CPR แบบอิเล็กทรอนิกส์และอื่น ๆ การดูแลสุขภาพสามารถทำได้
บทบาทของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพ: ประโยชน์ ความท้าทาย และทุกสิ่งในระหว่าง
มูลค่าตลาดของปัญญาประดิษฐ์ในการดูแลสุขภาพแตะระดับสูงสุดใหม่ในปี 2020 ที่ 6.7 พันล้านดอลลาร์ ผู้เชี่ยวชาญในสาขาและทหารผ่านศึกด้านเทคโนโลยียังเปิดเผยอีกด้วย
บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ & AI: การแข่งขันที่สร้างขึ้นในสวรรค์
Electronic Health Records (EHRs) ควรจะมีประสิทธิภาพและช่วยในการจัดส่งบริการด้านการรักษาพยาบาลให้กับผู้ป่วยอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม ดูเหมือนว่าจะมี
การติดฉลากข้อมูลคืออะไร? ทุกสิ่งที่มือใหม่ต้องรู้
ดาวน์โหลดโมเดล Infographics Intelligent AI จำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมอย่างกว้างขวางเพื่อให้สามารถระบุรูปแบบ วัตถุ และตัดสินใจได้อย่างน่าเชื่อถือในที่สุด อย่างไรก็ตาม การอบรม
เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบสำหรับกรณีการใช้งาน AI ที่พบบ่อยที่สุดในการดูแลสุขภาพ
เราได้อ่านเกี่ยวกับบทบาทของการใส่หมายเหตุประกอบข้อมูลในโมดูลการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาเป็นเวลานานแล้ว เรารู้ว่าคุณภาพ
บทบาทของการเก็บรวบรวมข้อมูลและคำอธิบายประกอบในการดูแลสุขภาพ
ถ้าเราบอกคุณว่าครั้งหน้าที่คุณถ่ายเซลฟี่ สมาร์ทโฟนของคุณจะทำนายว่าคุณมีแนวโน้มที่จะเป็นสิวใน
4 ข้อมูลเฉพาะที่ท้าทายการใช้ AI ในสาเหตุด้านสุขภาพ
มีการกล่าวกันหลายครั้งพอสมควรแล้ว แต่ AI กำลังพิสูจน์ให้เห็นว่าเป็นผู้เปลี่ยนเกมในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ จากการเป็นเพียงผู้เข้าร่วมที่เฉยเมยใน
ศักยภาพของ AI ในการดูแลสุขภาพ
พูดตามตรง เรากำลังมีชีวิตอยู่ในอนาคตที่เราทุกคนใฝ่ฝันเมื่อสองสามปีก่อน หากทำนายเหตุการณ์หรือเหตุการณ์ได้อย่างแม่นยำเป็นหนึ่ง
ความละเอียดอ่อนของข้อมูลการฝึกอบรม AI และทำไมพวกเขาถึงสร้างหรือทำลายโครงการของคุณ
เราทุกคนเข้าใจดีว่าประสิทธิภาพของโมดูลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ขึ้นอยู่กับคุณภาพของชุดข้อมูลที่มีให้ในขั้นตอนการฝึกอบรม อย่างไรก็ตาม,
ประโยชน์ที่ผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรมแบบ End to End สามารถเสนอโครงการ AI ของคุณได้
AI (ปัญญาประดิษฐ์) และข้อมูลการฝึกอบรมไม่สามารถแยกออกได้ พวกเขาเป็นเหมือนกลางวันและกลางคืน หัวและก้อย และหยินและหยาง ไม่มีใครอยู่ไม่ได้ถ้าไม่มี
การตัดสินใจซื้อข้อมูลการฝึกอบรม AI ควรขึ้นอยู่กับราคาเพียงอย่างเดียวหรือไม่
บริษัทต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ ต่างนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้อย่างรวดเร็วเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานและค้นหาโซลูชันที่ตอบสนองความต้องการทางธุรกิจ NS
คำอธิบายประกอบภาพสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์
คำอธิบายประกอบรูปภาพและการติดฉลากสำหรับ Computer Vision คู่มือผู้ซื้อขั้นสูงสุด 2023 ตารางแนะนำดัชนี คำอธิบายประกอบรูปภาพคืออะไร ประเภทของคำอธิบายประกอบ เทคนิคการใช้คำอธิบายประกอบ
ผู้ให้บริการข้อมูลจะทำให้คุณเสียค่าใช้จ่ายน้อยลง: นี่คือเหตุผล
โครงการทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI วิธีเดียวที่ระบบ AI สามารถเรียนรู้ให้แม่นยำยิ่งขึ้นและ
วิธีเลือกบริษัทรวบรวมข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับโครงการ AI & ML
ทุกวันนี้ ธุรกิจที่ไม่มีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) กำลังเสียเปรียบทางการแข่งขันอย่างมาก จากการสนับสนุนและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการแบ็กเอนด์และเวิร์กโฟลว์
ต้นทุนที่ซ่อนอยู่จริงของการรวบรวมข้อมูล AI ภายในองค์กร
การเก็บรวบรวมข้อมูลเป็นปัญหาที่น่ากังวลสำหรับบริษัทที่กำลังเติบโต น่าเสียดายที่ธุรกิจขนาดเล็กถึงขนาดกลางต่อสู้กับกลยุทธ์และเทคนิคการรวบรวมข้อมูล บริษัทขนาดใหญ่
รับรองความถูกต้องของคำอธิบายประกอบสำหรับโครงการ AI
โซลูชันที่ใช้ AI ที่มีประสิทธิภาพสร้างขึ้นจากข้อมูล ไม่ใช่แค่ข้อมูลใด ๆ แต่เป็นข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบอย่างแม่นยำและมีคุณภาพสูง ข้อมูลที่ดีที่สุดและละเอียดที่สุดเท่านั้น
ประเภทของข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เปิดเผยต่อสาธารณะ และเหตุผลที่คุณควร (และไม่ควร) ใช้ข้อมูลเหล่านี้
การจัดหาชุดข้อมูลสำหรับโมดูลปัญญาประดิษฐ์ (AI) จากแหล่งข้อมูลสาธารณะ/เปิดและฟรีเป็นหนึ่งในคำถามที่พบบ่อยที่สุดที่เราได้รับระหว่างช่วงการปรึกษาหารือ
ต้นทุนที่แท้จริงของข้อมูลการฝึกอบรม AI
กระบวนการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) นั้นต้องเสียภาษี แม้แต่โมดูล AI ธรรมดาก็ต้องใช้เวลาหลายเดือนในการฝึกอบรมเพื่อคาดการณ์ ประมวลผล หรือแนะนำ
3 วิธีง่ายๆ ในการรับข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับโมเดล AI/ML ของคุณ
เราไม่จำเป็นต้องบอกคุณถึงคุณค่าของข้อมูลการฝึกอบรม AI สำหรับโครงการที่ทะเยอทะยานของคุณ คุณรู้ไหมว่าถ้าคุณป้อนข้อมูลขยะไปที่
ข้อมูลที่ไม่ดีส่งผลต่อความทะเยอทะยานในการติดตั้ง AI ของคุณอย่างไร?
เมื่อต้องรับมือกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) บางครั้งเรารับรู้เพียงประสิทธิภาพและความถูกต้องของระบบการตัดสินใจเท่านั้น เราล้มเหลวในการระบุการต่อสู้ที่บอกเล่า
3 ปัจจัยที่ควรพิจารณาเมื่อมีงบประมาณที่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณ
ความสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ในผลิตภัณฑ์และบริการของคุณมีความสำคัญมากขึ้นในปี 2021 ดังที่คุณทราบแล้ว โมดูล AI ของคุณเป็นเพียง
คู่มือการวิเคราะห์ความคิดเห็น: การวิเคราะห์ความคิดเห็นคืออะไร ทำไม และทำงานอย่างไร
สารบัญ การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นคืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ ประเภทของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น? การวิเคราะห์ความคิดเห็นทำงานอย่างไร การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นคืออะไร
กุญแจสู่การเอาชนะอุปสรรคด้านการพัฒนา AI
กุญแจสำคัญในการเอาชนะอุปสรรคในการพัฒนา AI ข้อมูลเบื้องต้นที่เชื่อถือได้มากขึ้น กุญแจสำคัญในการเอาชนะอุปสรรคของ AI? ความท้าทายของคุณภาพข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันซึ่งนำไปสู่การปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ซับซ้อน
ชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สหรือ Crowdsourced มีประสิทธิภาพในการฝึกอบรม AI หรือไม่
หลังจากหลายปีของการพัฒนา AI ที่มีราคาแพงและผลลัพธ์ที่ตกต่ำ การแพร่หลายของข้อมูลขนาดใหญ่และความพร้อมใช้งานของพลังประมวลผลกำลังก่อให้เกิดการระเบิด
IoT และ AI ในการดูแลสุขภาพพร้อมที่จะพลิกโฉมอุตสาหกรรมอย่างไร
Internet of Things (IoT) กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว และปริมาณข้อมูลที่สร้างโดยอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อก็เพิ่มขึ้นอย่างมากทุกวัน ในขณะที่มันอาจจะ
คู่มือเดียวเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่คุณต้องการในปี 2021
ข้อมูลการฝึกอบรมในแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร: คำนิยาม ประโยชน์ ความท้าทาย ตัวอย่าง และชุดข้อมูล คู่มือผู้ซื้อขั้นสูงสุดปี 2023 ตารางแนะนำดัชนี การฝึกอบรม AI คืออะไร
Shaip ช่วยทีมสร้างโซลูชัน AI ด้านการดูแลสุขภาพอย่างไร
อย่าคาดหวังว่าจะได้รับการรักษาโดยแพทย์หุ่นยนต์ในครั้งต่อไปที่คุณไปพบแพทย์ คอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมอาจบอกเราว่าต้องทำอย่างไร
Shaip ประกาศแพลตฟอร์ม ShaipCloud ชั้นนำของอุตสาหกรรมสำหรับข้อมูลการฝึกอบรมแมชชีนเลิร์นนิ่งคุณภาพสูง
Shaip ประกาศแพลตฟอร์ม ShaipCloud ชั้นนำของอุตสาหกรรมสำหรับข้อมูลการฝึกอบรมแมชชีนเลิร์นนิ่งคุณภาพสูง ลุยวิลล์ รัฐเคนตักกี้ สหรัฐอเมริกา – 15 ธันวาคม 2020: Shaip ผู้นำระดับโลกและผู้ริเริ่มด้าน
การนำทางที่ซับซ้อนในการปฏิบัติตามกฎระเบียบเพื่อเชื่อมโยง AI และการดูแลสุขภาพ
ขับเคลื่อนด้วยพลังประมวลผลราคาถูกจำนวนมากและข้อมูลมากมายไม่รู้จบ AI และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังบรรลุสิ่งที่น่าทึ่งสำหรับองค์กรรอบ ๆ
บอกเราว่าเราสามารถช่วยความคิดริเริ่มด้าน AI ครั้งต่อไปของคุณได้อย่างไร