บล็อก Shaip
รู้ข้อมูลเชิงลึกและโซลูชันล่าสุดที่ขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง
ระบบ Human-in-the-Loop ช่วยเพิ่มความแม่นยำ ความยุติธรรม และความน่าเชื่อถือของ AI ได้อย่างไร
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยังคงเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ ด้วยความเร็ว ความเกี่ยวข้อง และความแม่นยำ อย่างไรก็ตาม แม้จะมีศักยภาพที่น่าประทับใจ ระบบ AI มักเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญที่ทราบกันดี
การสร้าง AI แบบครอบคลุมสำหรับอินเดีย: บทบาทของ Shaip ใน Project Vaani
ในประเทศที่มีความหลากหลายทางวัฒนธรรมและภาษาอย่างอินเดีย การสร้าง AI ที่ครอบคลุมเริ่มต้นด้วยการรวบรวมชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและเป็นตัวแทน นั่นคือวิสัยทัศน์เบื้องหลังโครงการ
Golden Datasets: รากฐานของระบบ AI ที่เชื่อถือได้
ชุดข้อมูลทองคำใน AI หมายถึงชุดข้อมูลที่บริสุทธิ์และมีคุณภาพสูงสุดที่คุณจะได้รับเพื่อฝึกระบบ AI ของคุณ การเป็นชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสูงสุด
การจดจำเสียงคืออะไร: เหตุใดคุณจึงต้องใช้ กรณีการใช้งาน ตัวอย่าง และข้อดี
ขนาดของตลาด: ภายในเวลาไม่ถึง 20 ปี เทคโนโลยีการจดจำเสียงได้เติบโตขึ้นอย่างน่าอัศจรรย์ แต่อนาคตจะเป็นอย่างไร? ในปี 2020 เทคโนโลยีการจดจำเสียงระดับโลก
ความสำคัญของการสนทนาระหว่างแพทย์กับคนไข้ในระบบการรักษาพยาบาล
เราทราบดีว่าการสื่อสารที่เหมาะสมระหว่างแพทย์และคนไข้สามารถลดความล่าช้าในการวินิจฉัยได้ถึง 30% และปรับปรุงอัตราการปฏิบัติตามการรักษาได้มากถึง
6 กลยุทธ์สำคัญในการทำให้การรวบรวมข้อมูล AI ง่ายขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดล
ตลาด AI ที่กำลังพัฒนาสร้างโอกาสมากมายให้กับธุรกิจที่ต้องการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างไรก็ตาม การสร้างแบบจำลอง AI ที่ประสบความสำเร็จต้องใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนซึ่งได้รับการฝึกฝนจากอัลกอริทึมคุณภาพสูง
AI Image Recognition คืออะไร ทำงานอย่างไร และตัวอย่าง
มนุษย์มีความสามารถโดยธรรมชาติในการแยกแยะและระบุวัตถุ คน สัตว์ และสถานที่จากภาพถ่ายได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ไม่ได้มาพร้อมความสามารถ
ข้อมูลสังเคราะห์ใน AI คืออะไร ประโยชน์ กรณีการใช้งาน ความท้าทาย และการใช้งาน
ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) ที่กำลังเปลี่ยนแปลง ข้อมูลทำหน้าที่เป็นเชื้อเพลิงในการขับเคลื่อนนวัตกรรม อย่างไรก็ตาม การได้รับข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจากโลกแห่งความเป็นจริงสามารถ
Named Entity Recognition (NER) คืออะไร – ตัวอย่าง กรณีการใช้งาน ประโยชน์ และความท้าทาย
ทุกครั้งที่เราได้ยินคำหรืออ่านข้อความ เรามีความสามารถตามธรรมชาติในการระบุและจำแนกคำออกเป็นบุคคล สถานที่ สถานที่
NLP คืออะไร? วิธีการทำงาน ประโยชน์ ความท้าทาย ตัวอย่าง
พบกับอินโฟกราฟิก NLP ของเรา: เรียนรู้วิธีการทำงาน สำรวจประโยชน์ ความท้าทาย การเติบโตของตลาด กรณีการใช้งาน และแนวโน้มในอนาคตในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
บทบาทของชุดข้อมูลทางการแพทย์หลายโหมดในการพัฒนาวิจัย AI
คุณทราบหรือไม่ว่าโมเดล AI ที่ผสานรวมข้อมูลทางการแพทย์ที่หลากหลายสามารถเพิ่มความแม่นยำในการทำนายผลลัพธ์การดูแลวิกฤตได้ 12% หรือมากกว่าเมื่อเทียบกับแนวทางการรักษาแบบวิธีเดียว
AI ในการดูแลสุขภาพ: ทำความเข้าใจประโยชน์และความท้าทาย
มูลค่าตลาดของปัญญาประดิษฐ์ในการดูแลสุขภาพแตะระดับสูงสุดใหม่ในปี 2020 ที่ 6.7 พันล้านดอลลาร์ ผู้เชี่ยวชาญในสาขาและทหารผ่านศึกด้านเทคโนโลยียังเปิดเผยอีกด้วย
ต้นทุนที่แท้จริงของข้อมูลการฝึกอบรม AI: วิธีการจัดงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับชุดข้อมูลคุณภาพสูง
การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและใช้ทรัพยากรมาก ตั้งแต่การจัดหาข้อมูลไปจนถึงโมเดลการฝึกอบรม กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับความท้าทายมากมายที่อาจส่งผลต่อ...
ข้อมูลการฝึกอบรม AI สำเร็จรูป: คืออะไรและจะเลือกผู้จำหน่ายที่เหมาะสมได้อย่างไร
การสร้างโซลูชัน AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) มักต้องใช้ชุดข้อมูลฝึกอบรมคุณภาพสูงจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม การสร้างชุดข้อมูลเหล่านี้ตั้งแต่ต้นต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมาก
เหตุใดข้อมูลข้อความ AI หลายภาษาจึงมีความสำคัญสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI ขั้นสูง
โลกเป็นผืนผ้าที่ผสมผสานวัฒนธรรมและภาษาเข้าด้วยกันอย่างมีชีวิตชีวา แม้จะมีความแตกต่างทางภูมิศาสตร์ ภาษา และอุดมการณ์ แต่ความรู้สึกที่เหมือนกันก็เชื่อมโยงเราเข้าด้วยกัน เพื่อใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ได้อย่างแท้จริง
คำอธิบายประกอบข้อมูลภายในหรือภายนอก - ข้อใดให้ผลลัพธ์ AI ที่ดีกว่า
ในปี 2020 ผู้คนสร้างข้อมูล 1.7 MB ทุกวินาที และในปีเดียวกันนั้น เราสร้างข้อมูลได้เกือบ 2.5 quintillion data bytes
บทบาทของ NLP ในการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงประกันภัย
เรากำลังอยู่ในยุคที่ AI ถูกใช้โดยมิจฉาชีพ ทำให้ผู้ใช้ตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัยได้ยากมาก
A ถึง Z ของคำอธิบายประกอบข้อมูล
Data Annotation คืออะไร [อัปเดตปี 2025] – แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด เครื่องมือ ประโยชน์ ความท้าทาย ประเภท และอื่นๆ อีกมากมาย ต้องการทราบข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับคำอธิบายประกอบข้อมูลหรือไม่ อ่านเรื่องนี้ให้จบ
Shaip ขยายความพร้อมใช้งานของข้อมูลการดูแลสุขภาพคุณภาพสูงผ่านความร่วมมือกับ Protege
เมืองหลุยส์วิลล์ รัฐเคนตักกี้ และเมืองนิวยอร์ก รัฐนิวยอร์ก สหรัฐอเมริกา 4 มีนาคม 2025: Shaip ซึ่งเป็นผู้นำระดับโลกด้านโซลูชันข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้ประกาศเปิดตัว
Anti-Spoofing คืออะไร และมีเทคนิคในการตรวจจับความมีชีวิตในระบบจดจำใบหน้าอย่างไร
การจดจำใบหน้าได้กลายเป็นเสาหลักของระบบความปลอดภัยในปัจจุบันในด้านการยืนยันตัวตน การธนาคาร และการเฝ้าระวังบนสมาร์ทโฟน อย่างไรก็ตาม ด้วยการประยุกต์ใช้การจดจำใบหน้าที่เพิ่มมากขึ้น
แนวโน้ม NLP อันดับต้น ๆ ที่ต้องดูแลในปี 2025
หากคุณทำงานอยู่ในพื้นที่ AI อยู่แล้ว คุณจะต้องคุ้นเคยกับ NLP ซึ่งย่อมาจาก Natural Language Processing NLP กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงาน
แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งาน AI มัลติโหมดยอดนิยมมีอะไรบ้าง
AI หลายโหมดรวบรวมความรู้จากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ จึงสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สมบูรณ์และครอบคลุมยิ่งขึ้น
RAFT คืออะไร? RAG + Fine-Tuning
หากพูดแบบง่ายๆ การปรับแต่งละเอียดที่เพิ่มการค้นคืน หรือ RAFT เป็นเทคนิค AI ขั้นสูงที่การสร้างที่เพิ่มการค้นคืนจะรวมเข้ากับการปรับแต่งละเอียดเพื่อปรับปรุงการตอบสนองการกำเนิดจาก
Large Multimodal Models (LMM) คืออะไร?
Large Multimodal Models (LMMs) ถือเป็นการปฏิวัติวงการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งแตกต่างจากโมเดล AI ดั้งเดิมที่ทำงานภายในสภาพแวดล้อมข้อมูลเดียว เช่น ข้อความ
บอกเราว่าเราสามารถช่วยความคิดริเริ่มด้าน AI ครั้งต่อไปของคุณได้อย่างไร