กุญแจสู่การเอาชนะอุปสรรคด้านการพัฒนา AI

ข้อมูลที่เชื่อถือได้มากขึ้น

บทนำ

ปัญญาประดิษฐ์เริ่มจับจินตนาการเมื่อมนุษย์ดีบุกจาก “พ่อมดแห่งออซ” เข้าสู่จอเงินในปี 1939 และหลังจากนั้นก็ตั้งหลักมั่นคงขึ้นในไซท์ไกสต์ อย่างไรก็ตาม ในการใช้งาน ผลิตภัณฑ์ AI ได้ผ่านวัฏจักรการบูมและหยุดนิ่งตามปกติซึ่งขัดขวางการนำไปใช้ที่มีอิทธิพลมากที่สุด

ในช่วงที่เศรษฐกิจเฟื่องฟู วิศวกรและนักวิจัยได้ก้าวหน้าอย่างมาก แต่เมื่อแรงบันดาลใจของพวกเขาแซงหน้าความสามารถในการคำนวณที่มีอยู่อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ช่วงเวลาแห่งการพักตัวได้ตามมาอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ โชคดีที่การเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณของพลังการคำนวณที่ทำนายโดยกฎของมัวร์ในปี 1965 ส่วนใหญ่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าแม่นยำ และความสำคัญของการเพิ่มขึ้นนี้ยากที่จะพูดเกินจริง

อุปสรรคในการพัฒนา Ai
อ่าน eBook: กุญแจสู่การเอาชนะอุปสรรคด้านการพัฒนา AI หรือ ดาวน์โหลด eBook เวอร์ชัน PDF

กุญแจสำคัญในการเอาชนะอุปสรรคการพัฒนา AI: ข้อมูลที่เชื่อถือได้มากขึ้น

ทุกวันนี้ คนทั่วไปมีพลังในการคำนวณอยู่ในกระเป๋ามากกว่าล้านเท่า มากกว่าที่ NASA จะต้องหยุดการลงจอดบนดวงจันทร์ในปี 1969 อุปกรณ์ที่แพร่หลายแบบเดียวกันนี้ซึ่งแสดงให้เห็นอย่างสะดวกว่ามีพลังในการประมวลผลอย่างมากมายนั้นยังเป็นไปตามข้อกำหนดเบื้องต้นอีกประการหนึ่งสำหรับยุคทองของ AI: ข้อมูลมากมาย ตามข้อมูลเชิงลึกจาก Information Overload Research Group 90% ของข้อมูลทั่วโลกถูกสร้างขึ้นในสองปีที่ผ่านมา ในตอนนี้ การเติบโตแบบทวีคูณของพลังประมวลผลได้หลอมรวมเข้ากับการเติบโตแบบก้าวกระโดดอย่างเท่าเทียมกันในการสร้างข้อมูล นวัตกรรมด้านข้อมูล AI ก็ระเบิดขึ้นอย่างมากจนผู้เชี่ยวชาญบางคนคิดว่าจะเริ่มต้นการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่อย่างก้าวกระโดด

ข้อมูลจาก National Venture Capital Association ระบุว่าภาค AI มีการลงทุนสูงถึง 6.9 พันล้านดอลลาร์ในไตรมาสแรกของปี 2020 การเห็นศักยภาพของเครื่องมือ AI นั้นไม่ใช่เรื่องยากเพราะถูกใช้งานอยู่รอบตัวเราแล้ว กรณีการใช้งานที่มองเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้นสำหรับผลิตภัณฑ์ AI เป็นเครื่องมือแนะนำที่อยู่เบื้องหลังแอปพลิเคชันที่เราโปรดปราน เช่น Spotify และ Netflix แม้ว่าจะเป็นเรื่องสนุกที่ได้ค้นพบศิลปินหน้าใหม่เพื่อฟังหรือรายการทีวีใหม่เพื่อการรับชมอย่างยาวนาน แต่การใช้งานเหล่านี้ค่อนข้างมีเดิมพันต่ำ คะแนนการทดสอบอัลกอริธึมอื่น ๆ - ส่วนหนึ่งเป็นตัวกำหนดว่านักเรียนจะเข้าเรียนในวิทยาลัยที่ใด - และคนอื่น ๆ ก็กลั่นกรองประวัติผู้สมัครเพื่อตัดสินใจว่าผู้สมัครคนใดจะได้งานเฉพาะ เครื่องมือ AI บางอย่างอาจมีนัยยะถึงชีวิตหรือความตาย เช่น โมเดล AI ที่ตรวจหามะเร็งเต้านม (ซึ่งมีประสิทธิภาพดีกว่าแพทย์)

แม้จะมีการเติบโตอย่างต่อเนื่องทั้งในตัวอย่างจริงของการพัฒนา AI และจำนวนสตาร์ทอัพที่แข่งขันกันเพื่อสร้างเครื่องมือการเปลี่ยนแปลงรุ่นต่อไป ความท้าทายในการพัฒนาและการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพยังคงมีอยู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เอาต์พุต AI นั้นแม่นยำพอๆ กับอินพุตที่อนุญาต ซึ่งหมายความว่าคุณภาพเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง

อุปสรรคในการพัฒนา Ai

ความท้าทายของคุณภาพข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันในโซลูชัน AI

มีการสร้างข้อมูลจำนวนมากอย่างไม่น่าเชื่อทุกวัน: 2.5 quintillion bytes ตาม Social Media Today แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าทุกอย่างควรค่าแก่การฝึกอัลกอริทึมของคุณ ข้อมูลบางส่วนไม่สมบูรณ์ บางส่วนมีคุณภาพต่ำ และบางส่วนเป็นเพียงข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ดังนั้นการใช้ข้อมูลที่ผิดพลาดนี้จะส่งผลให้นวัตกรรมข้อมูล AI (ราคาแพง) ของคุณมีลักษณะเช่นเดียวกัน จากการวิจัยของ Gartner พบว่า 85% ของโครงการ AI ที่สร้างขึ้นในปี 2022 จะให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องเนื่องจากข้อมูลที่มีอคติหรือไม่ถูกต้อง แม้ว่าคุณจะสามารถข้ามการแนะนำเพลงที่ไม่เหมาะกับรสนิยมของคุณได้ แต่อัลกอริธึมที่ไม่ถูกต้องอื่นๆ ก็มีค่าใช้จ่ายทางการเงินและชื่อเสียงจำนวนมาก

ในปี 2018 Amazon เริ่มใช้เครื่องมือการจ้างงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการผลิตตั้งแต่ปี 2014 ซึ่งมีอคติที่แข็งแกร่งและชัดเจนต่อผู้หญิง ปรากฎว่าแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่สนับสนุนเครื่องมือนี้ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ประวัติย่อที่ส่งถึงบริษัทมานานกว่าทศวรรษ เนื่องจากผู้สมัครเทคโนโลยีส่วนใหญ่เป็นผู้ชาย (และยังคงเป็นอยู่ อาจเป็นเพราะเทคโนโลยีนี้) อัลกอริธึมจึงตัดสินใจลงโทษเรซูเม่ที่มีคำว่า "ผู้หญิง" รวมอยู่ทุกที่ เช่น กัปตันทีมฟุตบอลหญิงหรือกลุ่มธุรกิจผู้หญิง เป็นต้น มันยังตัดสินใจที่จะลงโทษผู้สมัครของวิทยาลัยสตรีสองแห่ง Amazon อ้างว่าเครื่องมือนี้ไม่เคยถูกใช้เป็นเกณฑ์เดียวในการประเมินผู้มีโอกาสเป็นผู้สมัคร แต่นายหน้าก็พิจารณาเครื่องมือแนะนำเมื่อมองหาพนักงานใหม่

เครื่องมือจ้างงานของ Amazon ถูกยกเลิกในที่สุดหลังจากทำงานมาหลายปี แต่บทเรียนยังคงอยู่ โดยเน้นย้ำถึงความสำคัญของคุณภาพข้อมูลเมื่อฝึกอัลกอริทึมและเครื่องมือ AI ข้อมูล "คุณภาพสูง" มีลักษณะอย่างไร โดยสรุป จะทำเครื่องหมายห้าช่องเหล่านี้:

1. เกี่ยวข้อง

เพื่อให้มีคุณภาพสูง ข้อมูลจะต้องนำสิ่งที่มีค่ามาสู่กระบวนการตัดสินใจ มีความสัมพันธ์กันระหว่างสถานะของผู้สมัครงานในฐานะนักกระโดดค้ำถ่อแชมป์ระดับรัฐกับผลงานของพวกเขาในที่ทำงานหรือไม่? เป็นไปได้ แต่ดูเหมือนไม่น่าเป็นไปได้มาก การกำจัดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป อัลกอริธึมสามารถมุ่งเน้นไปที่การจัดเรียงข้อมูลที่ส่งผลกระทบจริงต่อผลลัพธ์

2. แม่นยำ

ข้อมูลที่คุณใช้ต้องแสดงถึงแนวคิดที่คุณกำลังทดสอบอย่างถูกต้อง ถ้าไม่ก็ไม่คุ้ม ตัวอย่างเช่น Amazon ฝึกอบรมอัลกอริทึมการจ้างงานโดยใช้ประวัติผู้สมัคร 10 ปี แต่ก็ยังไม่ชัดเจนว่าบริษัทจะยืนยันข้อมูลที่ให้ไว้ในประวัติย่อเหล่านั้นก่อนหรือไม่ การวิจัยจากบริษัทตรวจสอบข้อมูลอ้างอิง Checkster แสดงให้เห็นว่า 78% ของผู้สมัครโกหกหรืออาจพิจารณาโกหกในการสมัครงาน ตัวอย่างเช่น หากอัลกอริทึมกำลังตัดสินใจแนะนำโดยใช้เกรดเฉลี่ยของผู้สมัคร จะเป็นความคิดที่ดีที่จะยืนยันความถูกต้องของตัวเลขเหล่านั้นก่อน กระบวนการนี้จะต้องใช้เวลาและเงิน แต่ก็ยังช่วยปรับปรุงความถูกต้องของผลลัพธ์ของคุณได้อย่างไม่ต้องสงสัย

3. จัดระเบียบอย่างเหมาะสมและใส่คำอธิบายประกอบ

ในกรณีของรูปแบบการจ้างงานตามประวัติย่อ คำอธิบายประกอบค่อนข้างง่าย ในแง่หนึ่ง เรซูเม่จะมีคำอธิบายประกอบไว้ล่วงหน้า แม้ว่าจะไม่ต้องสงสัยเลยว่ามีข้อยกเว้น ผู้สมัครส่วนใหญ่ระบุประสบการณ์การทำงานภายใต้หัวข้อ "ประสบการณ์" และทักษะที่เกี่ยวข้องภายใต้ "ทักษะ" อย่างไรก็ตาม ในสถานการณ์อื่นๆ เช่น การตรวจคัดกรองมะเร็ง ข้อมูลจะมีความหลากหลายมากขึ้น ข้อมูลอาจมาในรูปแบบของภาพทางการแพทย์ ผลการตรวจร่างกาย หรือแม้แต่การสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วยเกี่ยวกับประวัติสุขภาพครอบครัวและกรณีของโรคมะเร็ง ตลอดจนข้อมูลรูปแบบอื่นๆ เพื่อให้ข้อมูลนี้นำไปสู่อัลกอริธึมการตรวจจับที่แม่นยำ จะต้องมีการจัดระเบียบและใส่คำอธิบายประกอบอย่างระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดล AI เรียนรู้ที่จะทำการคาดคะเนที่แม่นยำโดยอิงจากการอนุมานที่ถูกต้อง

4. ทันสมัย

Amazon พยายามสร้างเครื่องมือที่ช่วยประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายด้วยการสร้างการตัดสินใจจ้างงานแบบเดียวกันกับที่มนุษย์ทำในเวลาที่สั้นลงมาก เพื่อให้คำแนะนำถูกต้องที่สุด ข้อมูลจะต้องได้รับการปรับปรุงให้เป็นปัจจุบัน ตัวอย่างเช่น หากบริษัทเคยแสดงความพึงพอใจให้กับผู้สมัครที่มีความสามารถในการซ่อมแซมเครื่องพิมพ์ดีด การว่าจ้างในอดีตเหล่านี้อาจไม่มีผลต่อความเหมาะสมของผู้สมัครงานในปัจจุบันสำหรับบทบาทใดๆ เลย ดังนั้นจึงเป็นการดีที่จะลบออก

5. มีความหลากหลายพอสมควร

วิศวกรของ Amazon เลือกที่จะฝึกอัลกอริทึมกับกลุ่มผู้สมัครที่เป็นผู้ชายอย่างท่วมท้น การตัดสินใจครั้งนี้ถือเป็นความผิดพลาดครั้งใหญ่ และมันก็ไม่ได้เลวร้ายไปกว่าข้อเท็จจริงที่ว่านั่นเป็นประวัติย่อที่บริษัทมีอยู่ในขณะนั้น วิศวกรของ Amazon สามารถร่วมมือกับองค์กรที่มีชื่อเสียงที่มีความคล้ายคลึงกัน ตำแหน่งว่างที่ได้รับผู้สมัครงานหญิงเพิ่มขึ้นเพื่อชดเชยการขาดหรืออาจมี ลดจำนวนประวัติย่อของผู้ชายให้ตรงกับจำนวนผู้หญิงและการฝึกอบรมและ ชี้นำอัลกอริทึมด้วยการแสดงประชากรที่แม่นยำยิ่งขึ้น ประเด็นคือ data ความหลากหลายเป็นกุญแจสำคัญ และเว้นเสียแต่ว่าจะมีความพยายามร่วมกันเพื่อขจัดความลำเอียงในปัจจัยการผลิต ผลลัพธ์ที่มีอคติจะ เหนือกว่า

เห็นได้ชัดว่าข้อมูลคุณภาพสูงไม่ได้เกิดขึ้นจากที่ไหนเลย แต่จะต้องได้รับการดูแลเอาใจใส่อย่างดีโดยคำนึงถึงผลลัพธ์ที่ตั้งใจไว้ ในสาขา AI มักกล่าวไว้ว่า "ขยะในหมายถึงขยะออก" ข้อความนี้เป็นความจริง แต่ค่อนข้างเน้นย้ำถึงความสำคัญของคุณภาพ AI สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างไม่น่าเชื่อและเปลี่ยนเป็นอะไรก็ได้ ตั้งแต่การเลือกหุ้นไปจนถึงการจ้างคำแนะนำไปจนถึงการวินิจฉัยทางการแพทย์ ความสามารถนี้มากเกินความสามารถของมนุษย์ ซึ่งหมายความว่าขยายผลลัพธ์ด้วย นายหน้ามนุษย์ที่มีอคติคนหนึ่งสามารถมองข้ามผู้หญิงจำนวนมากได้ แต่นายหน้า AI ที่มีอคติสามารถมองข้ามพวกเขาทั้งหมดได้ ในแง่นั้น ขยะในไม่ได้หมายความถึงขยะออก แต่หมายความว่าข้อมูล "ขยะ" จำนวนเล็กน้อยสามารถเปลี่ยนเป็นหลุมฝังกลบทั้งหมดได้

ก้าวข้ามอุปสรรคในการพัฒนา AI

ความพยายามในการพัฒนา AI นั้นรวมถึงอุปสรรคสำคัญไม่ว่าจะอยู่ในอุตสาหกรรมใดก็ตาม และกระบวนการเปลี่ยนจากแนวคิดที่เป็นไปได้ไปสู่ผลิตภัณฑ์ที่ประสบความสำเร็จนั้นเต็มไปด้วยความยากลำบาก ระหว่างความท้าทายในการได้มาซึ่งข้อมูลที่ถูกต้องและความจำเป็นในการปกปิดข้อมูลเพื่อให้เป็นไปตามระเบียบข้อบังคับที่เกี่ยวข้องทั้งหมด อาจรู้สึกเหมือนว่าการสร้างและฝึกอบรมอัลกอริทึมจริงๆ เป็นส่วนที่ง่าย

เพื่อให้องค์กรของคุณมีข้อได้เปรียบทุกอย่างที่จำเป็นในการออกแบบการพัฒนา AI ใหม่ คุณจะต้องพิจารณาร่วมเป็นพันธมิตรกับบริษัทอย่าง Shaip Chetan Parikh และ Vatsal Ghiya ได้ก่อตั้ง Shaip ขึ้นเพื่อช่วยบริษัทต่างๆ ในด้านการออกแบบโซลูชันที่สามารถเปลี่ยนแปลงการดูแลสุขภาพในสหรัฐอเมริกาได้ หลังจากทำธุรกิจมากว่า 16 ปี บริษัทของเราได้เติบโตขึ้นจนมีสมาชิกในทีมมากกว่า 600 คน และเราทำงานร่วมกับพนักงานหลายร้อยคน ให้ลูกค้าเปลี่ยนแนวคิดที่น่าสนใจเป็นโซลูชัน AI

ด้วยบุคลากร กระบวนการ และแพลตฟอร์มของเราที่ทำงานให้กับองค์กรของคุณ คุณสามารถปลดล็อกประโยชน์สี่ประการต่อไปนี้ได้ทันที และทำให้โครงการของคุณสำเร็จลุล่วงไปด้วยดี:

1. ความสามารถในการปลดปล่อยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ

ความสามารถในการปลดปล่อยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ
ไม่มีทางหลีกเลี่ยงที่กระบวนการพัฒนา AI ต้องใช้เวลาลงทุนมาก แต่คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพฟังก์ชันที่ทีมของคุณใช้เวลาส่วนใหญ่ในการดำเนินการได้เสมอ คุณจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณเพราะพวกเขาเป็นผู้เชี่ยวชาญในการพัฒนาอัลกอริธึมขั้นสูงและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง แต่การวิจัยแสดงให้เห็นอย่างสม่ำเสมอว่าพนักงานเหล่านี้ใช้เวลา 80% ของเวลาในการจัดหา ทำความสะอาด และจัดระเบียบข้อมูลที่จะขับเคลื่อนโครงการ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากกว่าสามในสี่ (76%) รายงานว่ากระบวนการรวบรวมข้อมูลทางโลกเหล่านี้เป็นส่วนที่พวกเขาโปรดปรานน้อยที่สุดในงาน แต่ความต้องการข้อมูลที่มีคุณภาพเหลือเวลาเพียง 20% ของเวลาในการพัฒนาจริง ซึ่งก็คือ งานที่น่าสนใจและกระตุ้นสติปัญญามากที่สุดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหลายคน ด้วยการจัดหาข้อมูลผ่านผู้จำหน่ายบุคคลที่สาม เช่น Shaip บริษัทสามารถปล่อยให้วิศวกรข้อมูลที่มีราคาแพงและมีความสามารถจากภายนอกเป็นผู้ดูแลข้อมูล และใช้เวลากับส่วนต่างๆ ของโซลูชัน AI ที่พวกเขาสามารถสร้างมูลค่าสูงสุดได้

2. ความสามารถในการบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ความสามารถในการบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ผู้นำด้านการพัฒนา AI หลายคนตัดสินใจใช้ข้อมูลโอเพนซอร์สหรือคราวด์ซอร์ซเพื่อลดค่าใช้จ่าย แต่การตัดสินใจนี้มักจะทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้นในระยะยาว ข้อมูลประเภทนี้มีพร้อมให้ใช้งาน แต่ไม่สามารถจับคู่กับคุณภาพของชุดข้อมูลที่ได้รับการดูแลจัดการอย่างรอบคอบได้ ข้อมูลที่รวบรวมมาโดยเฉพาะอย่างยิ่งนั้นเต็มไปด้วยข้อผิดพลาด การละเลย และความไม่ถูกต้อง และในขณะที่บางครั้งปัญหาเหล่านี้สามารถถูกแยกออกได้ในระหว่างกระบวนการพัฒนาภายใต้การดูแลของวิศวกรของคุณ แต่ก็ต้องมีการทำซ้ำเพิ่มเติมซึ่งไม่จำเป็นหากคุณเริ่มต้นด้วยระดับที่สูงขึ้น ข้อมูลที่มีคุณภาพตั้งแต่เริ่มต้น

การใช้ข้อมูลโอเพนซอร์ซเป็นทางลัดทั่วไปที่มาพร้อมกับชุดข้อผิดพลาด การขาดความแตกต่างเป็นหนึ่งในปัญหาที่ใหญ่ที่สุด เนื่องจากอัลกอริธึมที่ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลโอเพนซอร์ซนั้นจำลองได้ง่ายกว่าที่สร้างจากชุดข้อมูลที่ได้รับอนุญาต ไปตามเส้นทางนี้ คุณเชิญการแข่งขันจากผู้เข้าแข่งขันรายอื่นในพื้นที่ที่สามารถลดราคาของคุณและแย่งชิงส่วนแบ่งการตลาดได้ตลอดเวลา เมื่อคุณพึ่งพา Shaip คุณกำลังเข้าถึงข้อมูลคุณภาพสูงสุดที่รวบรวมโดยทีมงานที่มีการจัดการที่มีทักษะ และเราสามารถให้สิทธิ์การใช้งานเฉพาะแก่คุณสำหรับชุดข้อมูลที่กำหนดเอง ซึ่งจะป้องกันไม่ให้คู่แข่งสร้างทรัพย์สินทางปัญญาที่ได้มาโดยยากของคุณขึ้นมาใหม่ได้ง่ายๆ

3. การเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์

เข้าถึงผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ แม้ว่าบัญชีรายชื่อภายในของคุณจะประกอบด้วยวิศวกรที่มีทักษะและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่มีพรสวรรค์ เครื่องมือ AI ของคุณสามารถได้รับประโยชน์จากภูมิปัญญาที่มาจากประสบการณ์เท่านั้น ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านของเราเป็นหัวหอกในการนำ AI ไปใช้ในสาขาของตนและเรียนรู้บทเรียนอันมีค่าไปพร้อมกัน และเป้าหมายเดียวของพวกเขาคือการช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมาย

เมื่อผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนระบุ จัดระเบียบ จัดหมวดหมู่ และติดป้ายกำกับข้อมูลให้กับคุณ คุณจะรู้ว่าข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอัลกอริทึมของคุณสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เรายังดำเนินการประกันคุณภาพอย่างสม่ำเสมอเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลเป็นไปตามมาตรฐานสูงสุดและจะดำเนินการตามที่ตั้งใจไว้ ไม่เพียงแต่ในห้องปฏิบัติการ แต่ยังอยู่ในสถานการณ์จริงด้วย

4. ไทม์ไลน์การพัฒนาที่รวดเร็ว

การพัฒนา AI ไม่ได้เกิดขึ้นชั่วข้ามคืน แต่สามารถเกิดขึ้นได้เร็วกว่าเมื่อคุณร่วมมือกับ Shaip การเก็บรวบรวมข้อมูลภายในองค์กรและหมายเหตุประกอบทำให้เกิดปัญหาคอขวดในการปฏิบัติงานที่สำคัญ ซึ่งช่วยรองรับกระบวนการพัฒนาที่เหลือ การทำงานกับ Shaip ช่วยให้คุณเข้าถึงคลังข้อมูลขนาดใหญ่ที่พร้อมใช้งานได้ทันที และผู้เชี่ยวชาญของเราจะจัดหาแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมที่คุณต้องการด้วยความรู้เชิงลึกในอุตสาหกรรมและเครือข่ายทั่วโลกของเรา หากไม่มีภาระในการจัดหาและใส่คำอธิบายประกอบ ทีมงานของคุณสามารถดำเนินการพัฒนาจริงได้ทันที และรูปแบบการฝึกอบรมของเราสามารถช่วยระบุความไม่ถูกต้องในระยะเริ่มต้น เพื่อลดการทำซ้ำที่จำเป็นเพื่อให้บรรลุเป้าหมายความแม่นยำ

หากคุณยังไม่พร้อมที่จะเอาต์ซอร์ซการจัดการข้อมูลทุกด้านของคุณ Shaip ยังมีแพลตฟอร์มบนคลาวด์ที่ช่วยให้ทีมสร้าง แก้ไข และใส่คำอธิบายประกอบของข้อมูลประเภทต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงการรองรับรูปภาพ วิดีโอ ข้อความ และเสียง . ShaipCloud มีเครื่องมือตรวจสอบความถูกต้องและเวิร์กโฟลว์ที่หลากหลาย เช่น โซลูชันที่จดสิทธิบัตรเพื่อติดตามและตรวจสอบปริมาณงาน เครื่องมือถอดความเพื่อถอดความการบันทึกเสียงที่ซับซ้อนและยาก และองค์ประกอบควบคุมคุณภาพเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพที่แน่วแน่ เหนือสิ่งอื่นใด มันสามารถปรับขนาดได้ ดังนั้นจึงสามารถเติบโตได้ตามความต้องการที่หลากหลายของโครงการของคุณเพิ่มขึ้น

ยุคแห่งนวัตกรรม AI เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น และเราจะได้เห็นความก้าวหน้าและนวัตกรรมที่น่าทึ่งในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าซึ่งมีศักยภาพในการปรับโฉมอุตสาหกรรมทั้งหมด หรือแม้แต่เปลี่ยนแปลงสังคมโดยรวม ที่ Shaip เราต้องการใช้ความเชี่ยวชาญของเราเพื่อทำหน้าที่เป็นพลังแห่งการเปลี่ยนแปลง ซึ่งช่วยให้บริษัทที่มีการปฏิวัติมากที่สุดในโลกควบคุมพลังของโซลูชัน AI เพื่อบรรลุเป้าหมายที่ทะเยอทะยาน

เรามีประสบการณ์อย่างลึกซึ้งในแอปพลิเคชันด้านการดูแลสุขภาพและ AI การสนทนา แต่เรามีทักษะที่จำเป็นในการฝึกอบรมแบบจำลองสำหรับแอปพลิเคชันเกือบทุกประเภท สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ Shaip สามารถช่วยนำโครงการของคุณจากแนวคิดไปสู่การนำไปใช้ ดูที่แหล่งข้อมูลมากมายบนเว็บไซต์ของเรา หรือติดต่อเราวันนี้

เส้นเวลาการพัฒนาแบบเร่งรัด

มาคุยกันเถอะ

  • ในการลงทะเบียน ฉันเห็นด้วยกับ Shaip นโยบายความเป็นส่วนตัว และ ใช้บริการมา และให้ความยินยอมของฉันในการรับการสื่อสารการตลาดแบบ B2B จาก Shaip