คัดกรองโดย:
การใส่คำอธิบายข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพอีคอมเมิร์ซ ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบที่ดีสามารถปรับปรุงการมองเห็นแบบออร์แกนิก ดึงดูดลูกค้าได้มากขึ้น และเพิ่มอัตราการแปลง อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพของคำอธิบายประกอบข้อมูลจะขึ้นอยู่กับความถูกต้องและความเกี่ยวข้อง
โซลูชันข้อมูลการอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) มีข้อดีหลายประการ แต่การใช้งานจำเป็นต้องมีการจัดเตรียมชุดข้อมูลที่แม่นยำและกว้างขวาง ที่ Shaip เราใช้ชุดข้อมูลการอ่านออกเสียงข้อความที่ผู้เชี่ยวชาญดูแลจัดการ ซึ่งสามารถช่วยคุณสร้างโซลูชัน TTS ขั้นสูงที่ครอบคลุมภาษาทั่วโลก
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มอบรากฐานในการสร้างชุดข้อมูลคุณภาพสูง และรับรองว่าจะถูกนำมาใช้เพื่อสร้างโมเดล generative AI ที่เปิดใช้งาน NLP ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ข้อมูลการฝึกอบรมที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการบรรลุความสำเร็จในทุกรูปแบบ
การสร้างชุดข้อมูลคุณภาพสูงด้วย LLM เป็นแนวทางการเปลี่ยนแปลงที่ผสมผสานพลังของแบบจำลองภาษาเข้ากับเทคนิคการสร้างชุดข้อมูลแบบดั้งเดิม ด้วยการใช้ประโยชน์จาก LLM สำหรับการจัดหาข้อมูล การประมวลผลล่วงหน้า การเพิ่ม การติดฉลาก และการประเมินผล นักวิจัยสามารถสร้างชุดข้อมูลที่แข็งแกร่งและหลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
บริการติดฉลากของเราช่วยให้มั่นใจได้ว่าอัลกอริธึมของคุณจะได้รับการฝึกอบรมด้วยชุดข้อมูลที่แม่นยำที่สุดเพื่อประสบการณ์การค้นหาที่ราบรื่น ด้วยคุณภาพสุญญากาศและโปรโตคอลการตรวจสอบ เราปรับใช้มนุษย์ในระบบนิเวศที่ออกแบบมาเพื่อทำให้ AI ดีขึ้น
โมเดล AI สามารถเข้าใจบริบทได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากชุดข้อมูลคำสั่งคำพูดที่ปรับแต่งแล้ว ปรับปรุงสัญชาตญาณของการโต้ตอบและความคล้ายคลึงของมนุษย์ AI ระบุและตอบสนองได้อย่างถูกต้องดีขึ้นโดยการเพิ่มคำสั่งเฉพาะโดเมน สำเนียงภูมิภาค และข้อกำหนดเฉพาะอุตสาหกรรม
หนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการหลีกเลี่ยงความกังวลคือการตามทันความก้าวหน้าและการพัฒนาล่าสุดในพื้นที่ LLM นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในส่วนที่เกี่ยวกับความปลอดภัยทางไซเบอร์ ยิ่งคุณเข้าใจเรื่องนี้ได้กว้างขึ้นเท่าใด คุณก็จะยิ่งมีเมตริกและเทคนิคในการตรวจสอบโมเดลของคุณมากขึ้นเท่านั้น
หากคุณกำลังมองหาชุดข้อมูลที่มีคุณภาพเพื่อฝึกฝนโมเดลของคุณ เราขอแนะนำให้ติดต่อเราเพื่อหารือเกี่ยวกับขอบเขตของคุณ เราจะเริ่มต้นด้วยการจัดหาและส่งมอบชุดข้อมูลคำสั่งเสียงที่กำหนดเองคุณภาพสูงสำหรับวิสัยทัศน์ของคุณ โดยไม่คำนึงถึงระดับความต้องการ
การเปรียบเทียบนี้ใช้ได้จริงเมื่อเปรียบเทียบกับไฟ เพราะเมื่อพบไฟ ผู้คนจึงเกรงกลัว พวกเขามองว่าไฟเป็นสิ่งเลวร้าย ซึ่งสามารถก่อให้เกิดการทำลายล้างได้ เมื่อเราในฐานะมนุษย์ทำงานเกี่ยวกับไฟเลี้ยงเท่านั้นที่วิวัฒนาการจะเข้ามาแทนที่
Shaip เป็นตัวแทนของทีมผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถและมีความรู้กว้างขวางว่า AI และแอปพลิเคชันต่างๆ สามารถเปลี่ยนองค์กรของคุณได้อย่างไร ใช้ประโยชน์จากความเข้าใจของเราเกี่ยวกับ AI โดยเฉพาะความสามารถในการอ่านออกเสียงข้อความ เพื่อสร้างโปรแกรม AI จากข้อมูลที่แม่นยำและครอบคลุม ช่วยให้คุณปรับแต่งการใช้ AI ให้เป็นแบบส่วนตัวและบรรลุผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
คุณภาพและความแม่นยำของผลลัพธ์ที่ได้จากระบบจดจำใบหน้าและอารมณ์นั้นขึ้นอยู่กับข้อมูล ยิ่งข้อมูลมีความแม่นยำและกว้างขวางมากขึ้นเท่าใด โอกาสที่โปรแกรม AI จะสามารถระบุและตรวจจับอารมณ์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น
ปัญญาประดิษฐ์มีข้อได้เปรียบอย่างมากสำหรับอุตสาหกรรมประกันภัย หากบริษัทต่างๆ เข้าใจถึงการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ ในกรณีที่งานต่างๆ เช่น การประมวลผลการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน การตั้งค่าระดับพรีเมียม และการตรวจจับความเสียหายได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้น งานดังกล่าวยังสามารถช่วยในการบริการลูกค้า ซึ่งจะเป็นการเพิ่มระดับความพึงพอใจโดยรวม
การลบการระบุตัวตนของข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญในการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ในการดูแลสุขภาพ โดยสอดคล้องกับข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ เช่น HIPAA และ GDPR เครื่องมือเด่น รวมถึง IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip และ Private-AI นำเสนอโซลูชันที่หลากหลายเพื่อการปกปิดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
Generative AI มีคุณสมบัติและฟังก์ชันการทำงานที่มีประสิทธิภาพซึ่งออกแบบมาเพื่อยกเครื่องระบบสนับสนุนการบริการลูกค้า ในกรณีที่สามารถแก้ไขปัญหาของลูกค้าได้อย่างทันท่วงที generative AI ยังสามารถเข้ามาแทนที่เจ้าหน้าที่ในฐานะผู้ปฏิบัติการฉุกเฉินเบื้องต้น และสื่อสารกับลูกค้าได้เหมือนมนุษย์
การลบการระบุตัวตนของข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในการรับรองการป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต และการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลอย่างผิดกฎหมาย กระบวนการนี้มีความสำคัญเป็นพิเศษสำหรับข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนส่วนบุคคลจะไม่ตกไปอยู่ในมือของบุคคลอื่น นอกเหนือจากผู้ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลอย่างใกล้ชิด
AI เชิงสนทนาและเชิงสร้างสรรค์กำลังเปลี่ยนแปลงโลกของเราในรูปแบบที่ไม่เหมือนใคร AI การสนทนาทำให้การพูดคุยกับเครื่องจักรเป็นเรื่องง่ายและเป็นประโยชน์ ปรับปรุงการสนับสนุนลูกค้าและบริการด้านสุขภาพ ในทางกลับกัน Generative AI ถือเป็นขุมพลังแห่งการสร้างสรรค์ สร้างสรรค์เนื้อหาต้นฉบับใหม่ๆ ในด้านศิลปะ ดนตรี และอื่นๆ อีกมากมาย การทำความเข้าใจประเภท AI เหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างชาญฉลาด จริยธรรม และนวัตกรรม
เทคโนโลยีเสียงยังคงเป็นเทคโนโลยีที่ค่อนข้างใหม่ และเรายังคงทำงานเพื่อให้ได้ความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับโซลูชันที่นำเสนอด้วย ในสถานพยาบาลที่ต้องคำนึงถึงเวลา ประสิทธิภาพและความแม่นยำถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง
Generative AI กำลังปรับโฉมภูมิทัศน์ของการธนาคารและบริการทางการเงิน นำเสนอประสิทธิภาพ ปรับปรุงความปลอดภัย และมอบประสบการณ์ส่วนบุคคลให้กับลูกค้าและสถาบัน ในขณะที่เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมการเงินมีแนวโน้มที่จะเติบโต ซึ่งนำไปสู่ยุคใหม่ของนวัตกรรมและการเพิ่มประสิทธิภาพ
การใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพและเภสัชกรรมนั้นมีพื้นฐานมาจากการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นหลัก ด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้อง องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถดึงข้อดีหลายประการและให้บริการด้านการดูแลสุขภาพที่ดีขึ้นแก่ผู้ป่วยได้
ควอนตัมและความถี่ของเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นจะเพิ่มขึ้นในปีต่อ ๆ ไป ลูกค้าในปัจจุบันสามารถเข้าถึงเครื่องมือที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ทำให้พวกเขารู้ทุกอย่างเกี่ยวกับแบรนด์ ในกรณีที่การมีส่วนร่วมกับลูกค้าปัจจุบัน ลูกค้าใหม่ และผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแบรนด์ การติดตามและกลั่นกรองเนื้อหาถือเป็นหัวใจสำคัญในการสร้างภาพลักษณ์เชิงบวก
การติดป้ายกำกับข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเป็นส่วนสำคัญในการปรับปรุงความเกี่ยวข้องในการค้นหา แพลตฟอร์มและธุรกิจอีคอมเมิร์ซได้รับประโยชน์สูงสุดจากการติดป้ายกำกับข้อมูล เนื่องจากจำเป็นต้องแสดงผลิตภัณฑ์ของตนในผลการค้นหา ซึ่งนำไปสู่ยอดขายและรายได้ที่เพิ่มขึ้น
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ได้เริ่มต้นการปฏิวัติการสกัดและการวิเคราะห์ข้อมูลในทุกอุตสาหกรรม ความอเนกประสงค์ของเทคโนโลยีนี้ยังพัฒนาเพื่อมอบโซลูชันและแอปพลิเคชันใหม่ๆ ที่ดีกว่าอีกด้วย การใช้ NLP ในด้านการเงินไม่ได้จำกัดอยู่เพียงแอปพลิเคชันที่เราได้กล่าวไว้ข้างต้น เมื่อเวลาผ่านไป เราสามารถใช้เทคโนโลยีนี้และเทคนิคสำหรับงานและการดำเนินงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นได้
หัวใจหลักของการประยุกต์ใช้ AI ในการดูแลสุขภาพคือข้อมูลและการวิเคราะห์ที่ถูกต้อง การใช้ข้อมูลและสารสนเทศที่ได้รับจากผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพ เครื่องมือและเทคโนโลยี AI สามารถนำเสนอโซลูชันด้านการดูแลสุขภาพที่ดีขึ้นในแง่ของการวินิจฉัย การรักษา การทำนาย การสั่งยา และการถ่ายภาพ
การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อเป็นเทคนิคสำคัญที่ปูทางไปสู่ความเข้าใจข้อความขั้นสูงของเครื่องจักร แม้ว่าชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สจะมีข้อดีและข้อเสีย แต่ก็เป็นเครื่องมือในการฝึกอบรมและปรับแต่งโมเดล NER อย่างละเอียด การเลือกและการประยุกต์ใช้ทรัพยากรเหล่านี้อย่างสมเหตุสมผลสามารถยกระดับผลลัพธ์ของโครงการ NLP ได้อย่างมาก
Generative AI มอบคุณประโยชน์ที่น่าทึ่ง เช่น ประสิทธิภาพ ความสามารถในการขยายขนาด และการปรับแต่งส่วนบุคคล พร้อมด้วยความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม ความท้าทาย เช่น การควบคุมคุณภาพ ข้อจำกัดด้านความคิดสร้างสรรค์ และข้อกังวลด้านจริยธรรม จำเป็นต้องได้รับการดูแลอย่างระมัดระวัง
Generative AI เป็นขอบเขตที่น่าตื่นเต้นซึ่งกำหนดขอบเขตใหม่ของเทคโนโลยีและความคิดสร้างสรรค์ ตั้งแต่การสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ไปจนถึงการสร้างภาพที่สมจริง การปรับปรุงการพัฒนาโค้ด และแม้แต่การจำลองเอาต์พุตเสียงที่เป็นเอกลักษณ์ แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงมีความหลากหลายพอๆ กับการเปลี่ยนแปลง
การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางคลินิกนั้นกว้างขวางและแปลกใหม่ พวกเขามีศักยภาพมหาศาลในการปรับเปลี่ยนการดูแลผู้ป่วย ปรับปรุงการวิจัยทางการแพทย์ และให้การวินิจฉัยที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
Shaip เป็นผู้นำในการให้บริการด้านการดูแลสุขภาพและข้อมูลทางการแพทย์ระดับแนวหน้าที่สำคัญสำหรับโมเดล AI และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) หากคุณกำลังเริ่มโครงการ AI ด้านการดูแลสุขภาพหรือต้องการข้อมูลทางการแพทย์ที่เฉพาะเจาะจง Shaip คือพันธมิตรที่สมบูรณ์แบบ
ผู้ช่วยเสียงไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่อีกต่อไป พวกเขากลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างรวดเร็วต่อการโต้ตอบทางดิจิทัลของเราทุกวัน การเพิ่มขึ้นของผู้ช่วยเสียงหลายภาษาสัญญาว่าจะก้าวกระโดดครั้งสำคัญ ทลายกำแพงภาษาและส่งเสริมการเชื่อมต่อทั่วโลกที่มากขึ้น
คำอธิบายประกอบเอกสารเป็นองค์ประกอบสำคัญใน AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ช่วยเพิ่มความเข้าใจและความสามารถในการประมวลผลของระบบ AI ขับเคลื่อนการสกัดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและสนับสนุนการทำงานอัตโนมัติในโดเมนต่างๆ
ดังที่เราได้สำรวจในตัวอย่างข้างต้น การวิเคราะห์ความรู้สึกถือเป็นศักยภาพที่โดดเด่นในการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่การบริการลูกค้าไปจนถึงการเมือง ช่วยให้องค์กรปลดล็อกพลังของข้อมูลส่วนตัวและแปลงข้อความที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
อนาคตของ AI ด้านการดูแลสุขภาพเต็มไปด้วยคำสัญญาและศักยภาพ โดยแนวโน้มที่เกิดขึ้นในปี 2023 ส่งสัญญาณถึงการเปลี่ยนแปลงที่เปลี่ยนแปลงไปในการดูแลผู้ป่วย
กรณีการใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติในการดูแลสุขภาพมีมากมายและเปลี่ยนแปลงได้ ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของ AI การเรียนรู้ของเครื่อง และ AI เชิงสนทนา ทำให้ NLP กำลังปฏิวัติวิธีการที่บุคลากรทางการแพทย์เข้าถึงการดูแลผู้ป่วย ทำให้กระบวนการทางการแพทย์มีประสิทธิภาพมากขึ้นและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยโดยรวม
การนำการแยกเอนทิตีที่ใช้ AI มาใช้ได้นำไปสู่ความก้าวหน้าที่สำคัญในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงอีคอมเมิร์ซ การปรับปรุงการตัดสินใจ การปรับปรุงกระบวนการ และเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้า
เทคโนโลยีการจดจำอารมณ์เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยเพิ่มความเข้าใจในอารมณ์ของมนุษย์ และช่วยให้เราสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลในขอบเขตต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การศึกษา และการตลาด
กล่าวโดยสรุปแล้ว สาขาการดูแลสุขภาพเต็มไปด้วยผู้ป่วยและแพทย์ที่มีแรงบันดาลใจที่จะสร้างความแตกต่างในชีวิตของผู้คนทั่วโลกอีกครั้ง การเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นวิธีเดียวที่ปัญญาประดิษฐ์จะยังคงพิสูจน์ตัวเองว่าเป็นอนาคตของการแพทย์ มันขึ้นอยู่กับนักวิจัยและนักพัฒนาเหมือนกันที่จะใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันเหล่านี้เพื่อปรับปรุงความเข้าใจของเราเกี่ยวกับการทดลองทางคลินิกและการดูแลผู้ป่วยในขณะที่เราก้าวไปสู่อนาคตที่เชื่อมโยงกันมากขึ้นสำหรับทุกคน
ในอีก XNUMX ปีข้างหน้า จะนำประสบการณ์ AI ที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ฟีเจอร์ความปลอดภัยที่ปรับปรุงการโต้ตอบเหล่านั้น และอื่นๆ อีกมากมาย เทรนด์ AI แบบสนทนาในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าจะสดใสและเข้าถึงได้มากขึ้นกว่าที่เคยเป็นมา
การเปลี่ยนแปลงกำลังดำเนินอยู่ ซึ่งนำไปสู่อนาคตที่สามารถทำกำไรได้และธนาคารได้มากขึ้น ซึ่งจะมอบประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้น ด้วยการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ควบคู่ไปกับความสามารถในการเรียนรู้จากความผิดพลาดของบริษัทอื่น ภาคส่วน BFSI จะยังคงเดินหน้าต่อไปอย่างรวดเร็วโดยใช้การจดจำใบหน้า ซึ่งเป็นเป้าหมายปลายทางที่มีประสิทธิภาพและปลอดภัยยิ่งขึ้นสำหรับทุกหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง
การค้นหาด้วยเสียงเป็นสาขาเทคโนโลยีที่กำลังเติบโต มันค่อยเป็นค่อยไปแต่มีความก้าวหน้าอย่างมากเมื่อมีความสามารถมากขึ้นกับ AI, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการเรียนรู้ของเครื่อง ประเภทของ AI ที่มีอยู่ตอนนี้ไม่ใช่ความรู้สึก ผู้ช่วยเสียงเหล่านี้เป็นเครื่องมือที่จะทำให้ชีวิตของเราดีขึ้น ง่ายขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
บริการติดป้ายกำกับข้อมูลช่วยให้ธุรกิจเปลี่ยนข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับหรือแท็กเป็นข้อมูลที่มี พวกเขามักจะใช้ทีมงานหรือแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อติดฉลากชุดข้อมูลที่ธุรกิจมอบให้
เทคโนโลยีการรู้จำเสียงสามารถปฏิวัติอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพได้หลายวิธี ด้วยการเปิดใช้งานเอกสารที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาด และปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ป่วย เทคโนโลยีการจดจำเสียงสามารถช่วยผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพให้การดูแลที่มีคุณภาพดีขึ้น
ธุรกิจประกันภัยมีข้อมูลมากมาย แต่ข้อมูลกลับยุ่งเหยิงจนแทบเป็นไปไม่ได้เลยที่จะค้นหา อุตสาหกรรมประกันภัยจำเป็นต้องเปลี่ยนไปสู่ระบบดิจิทัล และตอนนี้ก็ทำได้แล้ว เมื่อใช้ OCR การรวบรวมและจัดเรียงข้อมูลจะกลายเป็นเรื่องง่ายเหมือนการถ่ายรูปหรือพิมพ์คำไม่กี่คำ
ธนาคารจะได้รับประสบการณ์ที่ดีเมื่อนำเทคโนโลยี AI มาใช้ ข้อมูลนี้อ้างอิงจากการสัมภาษณ์บริษัทที่ใช้ AI ในกระบวนการทางธุรกิจอยู่แล้ว ตราบใดที่มีการสร้างการป้องกันเพื่อความปลอดภัยของข้อมูลลูกค้าและมาตรฐานทางจริยธรรมที่สามารถควบคุมได้โดยอัตโนมัติ ธนาคารควรนำ AI มาใช้ในระบบของตน
ผลกระทบของแมชชีนเลิร์นนิงในตลาดคอลเซ็นเตอร์นั้นมีอยู่จริงและสามารถวัดผลได้ การบันทึกข้อมูลตามเวลาจริงและการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการผสานเข้าด้วยกันเพื่อให้ศูนย์บริการทางโทรศัพท์มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ โซลูชันที่ใช้เสียงได้เพิ่มขึ้นทั่วอเมริกาเหนือและยังคงแพร่กระจายไปทั่วโลก
เทคโนโลยีการรู้จำเสียงมีความสำคัญมากขึ้นในการดูแลสุขภาพ โดยแพทย์และพยาบาลต้องพึ่งพาเทคโนโลยีนี้มากขึ้นเพื่อรับมือกับหน้าที่ทางวิชาชีพหลายอย่าง ในขณะที่ยังคงต้องตอบคำถามมากมายก่อนที่เราจะได้เห็นการใช้เทคโนโลยีนี้อย่างแพร่หลายในโรงพยาบาล สภาพแวดล้อมทางคลินิก และสำนักงานแพทย์ สัญญาณเริ่มต้นบ่งชี้ถึงคำสัญญาที่สำคัญ
เทคโนโลยีคำอธิบายประกอบวิดีโอมีไว้เพื่อให้ระบบ AI ของร้านค้าปลีกและลูกค้าปลอดภัย ซอฟต์แวร์คำอธิบายประกอบวิดีโอเป็นวิธีที่ดีในการทำเช่นนี้โดยให้ผู้คนแจ้งเตือนเจ้าหน้าที่อย่างรวดเร็วและง่ายดายเมื่อพวกเขาพบเห็นสิ่งที่น่าสงสัยในร้านค้าและ; ช่วยให้ระบบ AI เรียนรู้จากประสบการณ์ที่ผ่านมา จึงสามารถปรับแต่งการตอบสนองเพื่อให้รู้สึกดีขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่ถือว่าเป็นพฤติกรรมปกติ
กรณีการใช้งานการจดจำใบหน้าสามารถทำงานได้อย่างมหัศจรรย์เมื่อจัดเก็บและดึงข้อมูล แต่ก็มาพร้อมกับความไม่แน่ใจทางจริยธรรมที่น่าสนใจเช่นกัน มันสมเหตุสมผลไหมที่จะใช้เทคโนโลยีดังกล่าว? บางคนเชื่อว่าคำตอบคือ "ไม่" โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการบุกรุกความเป็นส่วนตัวของการจดจำใบหน้า คนอื่นอ้างถึงการใช้เครื่องมือใหม่เหล่านี้ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมเทคโนโลยีนี้จึงอาจไม่ใช่เทคโนโลยีที่คุณต้องการหลีกเลี่ยงด้วยประการทั้งปวง
AI จะเปลี่ยนวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยี เมื่อคุณคุ้นเคยกับ AI แบบสนทนาและกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตคุณ คุณจะสงสัยว่าคุณจะทำได้อย่างไรหากไม่มี AI
คำปลุกที่กำหนดเองสามารถช่วยในการปรับเปลี่ยนแบรนด์ของคุณและทำให้แตกต่างจากคู่แข่ง มีหลายปัจจัยที่ต้องพิจารณาเมื่อเลือกคำปลุกแบบกำหนดเอง แต่ถ้าคุณต้องการโดดเด่นในโลกธุรกิจที่มีการแข่งขันสูงในปัจจุบัน คุณควรทุ่มเทความพยายามเป็นพิเศษเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ช่วยเสียงของคุณมีเสียงที่ไม่เหมือนใคร
ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเสียงใหม่รอคุณอยู่ พวกเขามีแต่จะได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้ตอนนี้เป็นเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการก้าวนำหน้าและเริ่มสร้างประสบการณ์เสียงที่สร้างสรรค์สำหรับผู้ขับขี่ เมื่อผู้ผลิตรถยนต์รวมการรู้จำเสียงไว้ในรถยนต์ของตน สิ่งนี้จะเปิดโลกใหม่แห่งความเป็นไปได้สำหรับเทคโนโลยีและผู้ใช้
เป็นที่ชัดเจนว่า AI ด้านอาหารจะมีอิทธิพลอย่างมากต่อวิธีที่เรากิน ตั้งแต่การผลักดันของเครือข่ายอาหารจานด่วนไปสู่เมนูที่ปรับแต่งได้เองมากขึ้น ไปจนถึงร้านอาหารใหม่ๆ นวัตกรรมใหม่ มีโอกาสนับไม่ถ้วนสำหรับเทคโนโลยีในการทำให้ประสบการณ์การรับประทานอาหารของเราง่ายขึ้นและปรับปรุงคุณภาพอาหารของเรา ด้วยความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เราคาดหวังได้ว่า AI อาหารอัจฉริยะจะส่งผลดีต่อสุขภาพของเราและผลกระทบต่อระบบนิเวศโดยรวมของระบบอาหารของเรา
โดยสรุป การแบ่งส่วนความหมายเป็นส่วนสำคัญของอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ยกระดับความก้าวหน้าในการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การแบ่งเซ็กเมนต์เชิงความหมายจะดำเนินต่อไปในหมวดหมู่ย่อยที่เกี่ยวข้อง การตรวจจับอ็อบเจ็กต์ การจัดประเภท และการแปล
โดยรวมแล้ว ระบบการรู้จำคำพูดที่มีประสิทธิภาพควรติดตั้งและใช้งานได้ง่ายในสถานการณ์ต่างๆ ในขณะที่ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำโดยที่ผู้ใช้รู้สึกหงุดหงิดเล็กน้อย
การสร้างข้อมูลบ้านอัจฉริยะต้องใช้ชุดกระบวนการที่ทำให้แน่ใจว่าในที่สุดอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจะทำงานและประมวลผลข้อมูลโดยไม่หยุดชะงัก
อุตสาหกรรมประกันภัยมีประเพณีที่อนุรักษ์นิยมด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและลังเลที่จะนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้ อย่างไรก็ตาม เวลามีการเปลี่ยนแปลง และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้รับความสนใจอย่างมากจากบริษัทประกันภัย ซึ่งเริ่มตระหนักถึงบทบาทสำคัญที่ AI สามารถมีได้ในการดำเนินงาน
การรวบรวมข้อมูลเป็นกระบวนการในการรวบรวม วิเคราะห์ และวัดผลข้อมูลที่ถูกต้องแม่นยำจากระบบที่หลากหลายเพื่อใช้ในการตัดสินใจกระบวนการทางธุรกิจ โปรเจ็กต์สุนทรพจน์ และการวิจัย
การธนาคารไม่ใช่สิ่งที่เคยเป็น พวกเราส่วนใหญ่ต้องการบริการธนาคารที่รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ ไร้ที่ติ ที่ไม่ยุ่งยากและที่สำคัญที่สุดคือเชื่อถือได้ การเปลี่ยนไปใช้ช่องทางการธนาคารดิจิทัลที่สามารถให้บริการสิ่งเหล่านี้ได้ ผลปรากฎว่าผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สามารถทำได้อย่างแม่นยำ
คุณเคยต้องแปลอีเมลสำคัญเป็นภาษาอื่นหรือไม่? หากเป็นเช่นนั้น คุณจะรู้สึกหงุดหงิดเมื่อรู้ว่าบริการตอบอีเมลของใครบางคนไม่สามารถแปลอีเมลของคุณได้อย่างรวดเร็ว สิ่งนี้อาจสร้างความผิดหวังอย่างยิ่งหากการสื่อสารเป็นกุญแจสำคัญสำหรับองค์กรใดๆ
คำศัพท์ chatbot และ virtual assistant ใช้สำหรับสร้างการสนทนาโดยใช้ความสามารถอัตโนมัติด้วยการสัมผัสของมนุษย์ ด้วยความละเอียดอัตโนมัติ แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนช่วยเร่งประสบการณ์ของพนักงานและลูกค้าด้วย
บ่อยครั้งถือว่าเป็นหนึ่งในโดเมนย่อยของการจัดประเภทข้อความ การจัดประเภทเอกสารเวอร์ชันที่ง่ายเกินไปหมายถึงการแท็กเอกสารและตั้งค่าให้เป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยตรง เพื่อวัตถุประสงค์ในการบำรุงรักษาง่ายและการค้นพบที่มีประสิทธิภาพ
สวัสดี Siri คุณช่วยค้นหาโพสต์บล็อกดีๆ ที่รวบรวมแนวโน้ม Conversational AI ยอดนิยมให้ฉันได้ไหม หรือ Alexa คุณช่วยเล่นเพลงที่ทำให้ฉันลืมงานประจำวันทางโลกให้ฉันได้ไหม สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่แค่วาทศิลป์ แต่เป็นการอภิปรายในห้องทดลองมาตรฐานที่ตรวจสอบผลกระทบโดยรวมของแนวคิดที่เรียกว่า Conversational AI
OCR หรือการรู้จำอักขระด้วยแสงเป็นวิธีที่สนุกในการอ่านและทำความเข้าใจเอกสาร แต่ทำไมมันถึงสมเหตุสมผล? ลองหา แต่ก่อนที่เราจะดำเนินการต่อ เราต้องสรุปคำศัพท์การเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้กันทั่วไปน้อยกว่า: RPA (Robotic Process Automation)
ความจริงที่ยากคือคุณภาพของข้อมูลการฝึกที่รวบรวมไว้จะเป็นตัวกำหนดคุณภาพของรูปแบบการรู้จำคำพูดของคุณหรือแม้แต่อุปกรณ์ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องติดต่อกับผู้จำหน่ายข้อมูลที่มีประสบการณ์เพื่อช่วยให้คุณผ่านกระบวนการได้โดยไม่ต้องใช้ความพยายามมากนัก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการฝึกโมเดลหรืออัลกอริธึมที่เกี่ยวข้องจำเป็นต้องมีการรวบรวม คำอธิบายประกอบ และกลยุทธ์ที่เชี่ยวชาญอื่นๆ
ความสามารถที่แทรกซึมเข้าไปในเครื่องจักร—ทำให้พวกมันสามารถโต้ตอบในลักษณะที่มีมนุษยธรรมที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้—มีระดับสูงที่แตกต่างกันไป อย่างไรก็ตาม คำถามยังคงอยู่ว่า AI การสนทนาทำงานอย่างไรในแบบเรียลไทม์ และเทคโนโลยีประเภทใดที่ขับเคลื่อนการมีอยู่ของมัน
ตามชื่อที่แนะนำ ข้อมูลสังเคราะห์คือข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยไม่ได้ตั้งใจ แทนที่จะสร้างขึ้นโดยเหตุการณ์จริง ในด้านการตลาด โซเชียลมีเดีย การดูแลสุขภาพ การเงิน และความปลอดภัย ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยสร้างโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมมากขึ้น
เมื่อเราพูดถึง Optical Character Recognition (OCR) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เกี่ยวข้องกับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และการจดจำรูปแบบโดยเฉพาะ OCR หมายถึงกระบวนการดึงข้อมูลจากหลายรูปแบบข้อมูล เช่น รูปภาพ, pdf, บันทึกย่อที่เขียนด้วยลายมือ และเอกสารที่สแกน แล้วแปลงเป็นรูปแบบดิจิทัลสำหรับการประมวลผลต่อไป
ระบบตรวจสอบผู้ขับขี่เป็นคุณลักษณะด้านความปลอดภัยขั้นสูงที่ใช้กล้องที่ติดตั้งบนแดชบอร์ดเพื่อตรวจสอบความตื่นตัวและอาการง่วงนอนของผู้ขับขี่ ในกรณีที่ผู้ขับขี่ง่วงนอนและฟุ้งซ่าน ระบบตรวจสอบผู้ขับขี่จะสร้างการแจ้งเตือนและแนะนำให้หยุดพัก
การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถทำลายภาษามนุษย์และป้อนหลักการเดียวกันนี้ให้กับโมเดลอัจฉริยะ คุณได้วางแผนที่จะใช้ NLP เป็นเทคโนโลยีการฝึกแบบจำลองของคุณหรือไม่? อ่านต่อเพื่อทราบถึงความท้าทายและแนวทางแก้ไขเพื่อแก้ไข
ยิ่งไปกว่านั้น Conversational AI ยังเรียนรู้จากประสบการณ์ก่อนหน้านี้อย่างต่อเนื่องโดยใช้ชุดข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์และการบริการลูกค้าที่ยอดเยี่ยม นอกจากนี้ Conversational AI ไม่เพียงแต่จะเข้าใจและตอบสนองต่อคำถามของเราเท่านั้น แต่ยังสามารถเชื่อมต่อกับเทคโนโลยี AI อื่นๆ เช่น การค้นหาและการมองเห็นเพื่อติดตามกระบวนการได้อย่างรวดเร็ว
การจดจำรูปภาพคือความสามารถของซอฟต์แวร์ในการระบุวัตถุ สถานที่ ผู้คน และการกระทำในภาพ การใช้ชุดข้อมูลแมชชีนเลิร์นนิง องค์กรต่างๆ สามารถใช้การจดจำภาพเพื่อระบุและจำแนกออบเจ็กต์ออกเป็นหลายประเภท
ปัญญาประดิษฐ์ทำให้เครื่องจักรฉลาดขึ้น ยุคนี้! อย่างไรก็ตาม วิธีที่พวกเขาทำนั้นแตกต่างและน่าสนใจพอๆ กับแนวดิ่งที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติมีประโยชน์หากคุณต้องออกแบบและพัฒนาแชทบ็อตที่เฉียบแหลมและผู้ช่วยดิจิทัล ในทำนองเดียวกัน หากคุณต้องการให้ภาคการประกันภัยมีความโปร่งใสและเอื้อต่อผู้ใช้มากขึ้น Computer Vision เป็นโดเมนย่อยของ AI ที่คุณต้องให้ความสำคัญ
เครื่องจักรสามารถตรวจจับอารมณ์ด้วยการสแกนใบหน้าได้หรือไม่? ข่าวดีก็คือพวกเขาสามารถ และข่าวร้ายก็คือตลาดยังมีหนทางอีกยาวไกลก่อนที่จะเข้าสู่กระแสหลัก ทว่าอุปสรรค์และความท้าทายในการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรมไม่ได้หยุดผู้เผยแพร่ศาสนา AI จากการวาง 'การตรวจจับอารมณ์' บนแผนที่ AI—ค่อนข้างก้าวร้าว
Computer Vision ไม่ได้แพร่หลายเหมือนกับแอปพลิเคชัน AI อื่นๆ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ถึงกระนั้น ก็ค่อยๆ ไต่อันดับขึ้นเรื่อยๆ ทำให้ปี 2022 เป็นปีที่น่าตื่นเต้นสำหรับการยอมรับในวงกว้าง ต่อไปนี้คือศักยภาพของคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ทันสมัยบางส่วน (ส่วนใหญ่เป็นโดเมน) ที่คาดว่าธุรกิจจะสำรวจได้ดียิ่งขึ้นในปี 2022
องค์กรต่างๆ ทั่วโลกกำลังเปลี่ยนจากเอกสารที่ใช้กระดาษเป็นการประมวลผลข้อมูลดิจิทัล แต่ OCR คืออะไร? มันทำงานอย่างไร? และกระบวนการทางธุรกิจใดที่สามารถนำมาใช้เพื่อประโยชน์ของตนได้? มาเจาะลึกบทความนี้กันถึงประโยชน์ที่ OCR นำมาสู่ตารางกัน
คำตอบคือ การรู้จำเสียงอัตโนมัติ (ASR) เป็นขั้นตอนใหญ่ในการแปลงคำพูดเป็นลายลักษณ์อักษร การรู้จำเสียงอัตโนมัติ (ASR) เป็นเทรนด์ที่คาดว่าจะส่งเสียงดังในปี 2022 และการเติบโตของผู้ช่วยเสียงก็เพิ่มขึ้นเนื่องจากสมาร์ทโฟนผู้ช่วยเสียงในตัวและอุปกรณ์เสียงอัจฉริยะอย่าง Alexa
คุณกำลังค้นหาสมองที่อยู่เบื้องหลังโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่ดีที่สุดหรือไม่? โค้งคำนับ Data Annotators แม้ว่าการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลจะเป็นหัวใจหลักในการเตรียมทรัพยากรที่เกี่ยวข้องกับประเภทธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทุกประเภท เราจะสำรวจแนวคิดและเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเอกในการติดฉลากจากมุมมองของ AI ด้านการดูแลสุขภาพ
และคุณไม่พบว่ามันน่าดึงดูดใจหากผู้ซื้อจ่ายบิลที่จุดชำระเงินโดยเพียงแค่แสดงใบหน้า ไม่ใช่บัตรหรือกระเป๋าเงินใดๆ การจดจำใบหน้าช่วยให้ผู้ค้าปลีกวิเคราะห์อารมณ์และความชอบของผู้ซื้อโดยอิงจากการซื้อในอดีต
ด้วยการชำระเงินทางดิจิทัลที่เพิ่มขึ้นทั่วโลก องค์กรทางการเงินจะรับประกันการแปลงการขายและการยอมรับการชำระเงินสูงสุด ตลอดจนลดความเสี่ยงได้อย่างไร ฟังดูน่าตกใจ? ในอุตสาหกรรมการเงินที่ต้องพึ่งพาการประมวลผลข้อมูลและการรักษาข้อมูลส่วนต่างอย่างสูง และการทำความเข้าใจความแตกต่างตามธรรมชาติของลูกค้าเพื่อให้การแก้ปัญหาตรงเวลานั้นต้องใช้เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ AI
โดรนเป็นเครื่องมือที่ใช้งานได้จริงสำหรับการรวบรวมข้อมูลและให้ข้อมูลตามเวลาจริง การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ตรวจสอบสะพาน การขุด และการพยากรณ์อากาศได้ง่ายขึ้น
การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของ Call Center คือการประมวลผลข้อมูลโดยระบุความแตกต่างตามธรรมชาติของบริบทของลูกค้าและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้บริการลูกค้ามีความเห็นอกเห็นใจมากขึ้น
เหตุผลแรกไม่จำเป็นต้องมีการตรวจสอบ โปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงต้องการอัลกอริทึม การจัดซื้อข้อมูล คำอธิบายประกอบคุณภาพสูง และด้านที่ซับซ้อนอื่นๆ ได้รับการดูแลอย่างดี
ในฐานะสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ NLP คือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการสร้างเครื่องที่ตอบสนองต่อภาษามนุษย์ ในด้านเทคโนโลยี NLP ค่อนข้างเหมาะสมแล้ว ใช้วิทยาการคอมพิวเตอร์ ภาษาศาสตร์ อัลกอริธึม และโครงสร้างภาษาโดยรวมเพื่อทำให้เครื่องมีความชาญฉลาด เครื่องจักรเชิงรุกและใช้งานง่าย เมื่อใดก็ตามที่สร้างขึ้น สามารถดึงข้อมูล วิเคราะห์ และเข้าใจความหมายและบริบทที่แท้จริงจากคำพูดและแม้แต่ข้อความ
นี่คือจุดที่ Medical Image Annotation มีบทบาทในการให้ความรู้ที่จำเป็นแก่การตั้งค่าการวินิจฉัยทางการแพทย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้มีการมองเห็นคอมพิวเตอร์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น เป็นเทคโนโลยีการพัฒนาแบบจำลองพื้นฐาน
ปัญญาประดิษฐ์ไม่จำเป็นต้องเป็นหัวข้อที่น่ากลัวเพื่อหารือ เต็มไปด้วยความเป็นไปได้ที่จะกลายเป็นเครื่องมือที่เปลี่ยนแปลงได้มากที่สุดในปีต่อๆ ไป AI กำลังก่อตัวอย่างรวดเร็วเป็นทรัพยากรช่วยเหลือ แทนที่จะอยู่บนเส้นทางเทคโนโลยีที่ล้นหลาม
คุณรู้หรือไม่ว่าเทคนิคที่เกี่ยวข้องในการทำให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเป็นแบบองค์รวม ใช้งานง่าย และสร้างผลกระทบหรือไม่? ถ้าไม่เช่นนั้น ก่อนอื่นคุณต้องเข้าใจว่าแต่ละกระบวนการแบ่งออกเป็นสามขั้นตอนอย่างกว้างๆ ได้อย่างไร กล่าวคือ ความสนุก ฟังก์ชัน และกลเม็ดเด็ดพราย ในขณะที่ 'Finesse' เกี่ยวข้องกับการฝึกอัลกอริทึม ML ให้สมบูรณ์แบบโดยการพัฒนาโปรแกรมที่ซับซ้อนขึ้นเป็นครั้งแรกโดยใช้ภาษาโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง ส่วน 'Fun' นั้นเกี่ยวกับการทำให้ลูกค้ามีความสุขด้วยการนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่สนุกสนานและชาญฉลาด
ลองนึกภาพว่าวันหนึ่งตื่นขึ้นมาในวันที่อากาศดีและเห็นตลาดตู้คอนเทนเนอร์ในครัวของคุณเป็นสีดำ ทำให้คุณมองไม่เห็นสิ่งที่อยู่ข้างใน จากนั้น การหาก้อนน้ำตาลสำหรับชาของคุณก็เป็นเรื่องที่ท้าทาย โดยคุณสามารถหาชาได้ก่อน
การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลเป็นเพียงกระบวนการของการติดฉลากข้อมูลเพื่อให้เครื่องใช้งานได้ มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล (ML) ซึ่งระบบอาศัยชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อประมวลผล ทำความเข้าใจ และเรียนรู้จากรูปแบบอินพุตเพื่อไปยังเอาต์พุตที่ต้องการ
การติดฉลากข้อมูลไม่ใช่เรื่องยากอย่างที่ไม่เคยมีองค์กรใดมาก่อน! แต่ถึงแม้จะมีความท้าทายตลอดทาง แต่ก็ยังไม่ค่อยมีใครเข้าใจธรรมชาติที่เข้มงวดของงานที่ทำอยู่ การติดฉลากชุดข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพื่อให้เหมาะกับโมเดล AI และการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นสิ่งที่ต้องใช้ประสบการณ์หลายปีและความน่าเชื่อถือจากการลงมือปฏิบัติจริง และเหนือสิ่งอื่นใด การติดฉลากข้อมูลไม่ใช่วิธีการแบบมิติเดียว และจะแตกต่างกันไปตามประเภทของแบบจำลองในงาน
กล่าวง่ายๆ ก็คือ การใส่คำอธิบายประกอบเป็นข้อความเกี่ยวกับการติดป้ายกำกับเอกสารเฉพาะ ไฟล์ดิจิทัล และแม้แต่เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง เมื่อทรัพยากรเหล่านี้ได้รับการติดแท็กหรือติดป้ายกำกับแล้ว แหล่งข้อมูลเหล่านี้จะเข้าใจได้และสามารถนำมาใช้โดยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อฝึกโมเดลให้สมบูรณ์แบบ
บริการทางการเงินมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา การเพิ่มขึ้นของการชำระเงินผ่านมือถือ โซลูชันการธนาคารส่วนบุคคล การตรวจสอบเครดิตที่ดีขึ้น และรูปแบบทางการเงินอื่น ๆ ทำให้มั่นใจได้ว่าขอบเขตที่เกี่ยวข้องกับการรวมการเงินไม่ใช่สิ่งที่เป็นเมื่อไม่กี่ปีก่อน ในปี 2021 มันไม่ได้เกี่ยวกับ 'Fin' หรือการเงินเท่านั้น แต่ยังรวมถึง 'FinTech' ทั้งหมดที่มีเทคโนโลยีทางการเงินที่ก่อกวนซึ่งทำให้การมีอยู่ของพวกเขารู้สึกว่าจะเปลี่ยนประสบการณ์ลูกค้า วิธีการดำเนินการสำหรับองค์กรที่เกี่ยวข้อง หรือเวทีการเงินทั้งหมดให้ถูกต้องแม่นยำ
แม้ว่าอุตสาหกรรมยานยนต์จะก้าวขึ้นสู่จุดสูงสุดในเวลาที่เหมาะสม แต่แนวดิ่งก็ยังเหลือขอบเขตสำหรับการปรับปรุงเพิ่มเติมอีกมาก เริ่มจากการลดอุบัติเหตุจราจรไปจนถึงการปรับปรุงการผลิตรถยนต์และการใช้ทรัพยากร ปัญญาประดิษฐ์ดูเหมือนจะเป็นวิธีแก้ปัญหาที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดเพื่อให้สิ่งต่าง ๆ ก้าวขึ้นสู่ท้องฟ้า
ปัญญาประดิษฐ์ดูเหมือนศัพท์แสงทางการตลาดในทุกวันนี้ ทุกบริษัท สตาร์ทอัพ หรือธุรกิจที่คุณรู้จักตอนนี้โปรโมตผลิตภัณฑ์และบริการโดยใช้คำว่า 'AI-powered' เป็น USP จริงอยู่นี้ ปัญญาประดิษฐ์ดูเหมือนจะหลีกเลี่ยงไม่ได้ในปัจจุบัน หากคุณสังเกตเห็น เกือบทุกสิ่งรอบตัวคุณขับเคลื่อนโดย AI ตั้งแต่เครื่องมือแนะนำบน Netflix และอัลกอริธึมในแอพหาคู่ไปจนถึงหน่วยงานที่ซับซ้อนที่สุดบางส่วนในภาคการดูแลสุขภาพที่ช่วยในด้านเนื้องอกวิทยา ปัญญาประดิษฐ์เป็นศูนย์กลางของทุกสิ่งในปัจจุบัน
แมชชีนเลิร์นนิงอาจมีคำจำกัดความและการตีความที่หลากหลายที่สุดในโลก สิ่งที่มาถึงเป็นคำศัพท์เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมายังคงทำให้หลายคนงงงวยด้วยวิธีการแสดงและนำเสนอ
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีความทะเยอทะยานและเป็นประโยชน์อย่างมากต่อความก้าวหน้าของมนุษยชาติ ในพื้นที่อย่างการดูแลสุขภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ปัญญาประดิษฐ์ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่น่าทึ่งในแนวทางที่เราเข้าถึงการวินิจฉัยโรค การรักษา การดูแลผู้ป่วย และการติดตามผู้ป่วย อย่าลืมการวิจัยและพัฒนาที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนายาใหม่ วิธีใหม่ในการค้นหาข้อกังวลและเงื่อนไขพื้นฐาน และอื่นๆ อีกมากมาย
การดูแลสุขภาพในแนวดิ่งไม่เคยคงที่ แต่แล้ว มันก็ไม่เคยมีพลวัตอย่างนี้เลย ด้วยการบรรจบกันของข้อมูลเชิงลึกทางการแพทย์ที่แตกต่างกัน ทำให้เราจ้องเขม็งไปที่กองข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ตามจริงแล้วปริมาณข้อมูลมหาศาลนั้นไม่ใช่ปัญหาอีกต่อไป มันเป็นความจริงซึ่งเกินเครื่องหมาย 2,000 Exabyte ภายในสิ้นปี 2020
ปัญญาประดิษฐ์เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์ได้ มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการสอนเครื่องจักรให้เรียนรู้และคิดอย่างอิสระและใช้ผลลัพธ์เพื่อตอบสนองและตอบสนองตามนั้น
ทุกครั้งที่ระบบนำทาง GPS ขอให้คุณอ้อมเพื่อหลีกเลี่ยงการจราจร โปรดทราบว่าการวิเคราะห์และผลลัพธ์ที่แม่นยำนั้นเกิดขึ้นหลังจากการฝึกหลายร้อยชั่วโมง เมื่อใดก็ตามที่แอป Google Lens ของคุณระบุวัตถุหรือผลิตภัณฑ์ได้อย่างแม่นยำ ให้เข้าใจว่าภาพนับพันหลังได้รับการประมวลผลโดยโมดูล AI (ปัญญาประดิษฐ์) เพื่อระบุตัวตนได้อย่างแม่นยำ
4 เรื่องพื้นฐานที่ควรทราบเกี่ยวกับการลบการระบุตัวตน ด้วยการสร้างข้อมูลที่เกิดขึ้นในอัตรา 2.5 quintillion ไบต์ทุกวัน เราในฐานะผู้ใช้อินเทอร์เน็ตสร้างเกือบ 1.7MB ทุก ๆ วินาทีในปี 2020
ขณะนี้ทั้งโลกออนไลน์และเชื่อมต่อกัน เรากำลังสร้างข้อมูลจำนวนนับไม่ถ้วน อุตสาหกรรม ธุรกิจ ส่วนตลาด หรือหน่วยงานอื่น ๆ จะดูข้อมูลเป็นหน่วยเดียว ถึงกระนั้น เท่าที่แต่ละบุคคลมีความกังวล ข้อมูลจะเรียกว่ารอยเท้าดิจิทัลของเราได้ดีกว่า
ข้อมูลคุณภาพแปลเป็นเรื่องราวความสำเร็จ ในขณะที่คุณภาพของข้อมูลไม่ดีทำให้เป็นกรณีศึกษาที่ดี กรณีศึกษาที่มีผลกระทบมากที่สุดบางส่วนเกี่ยวกับฟังก์ชัน AI เกิดจากการขาดชุดข้อมูลที่มีคุณภาพ ในขณะที่บริษัทต่างๆ ต่างตื่นเต้นและทะเยอทะยานเกี่ยวกับการลงทุนและผลิตภัณฑ์ AI ของพวกเขา ความตื่นเต้นไม่ได้สะท้อนถึงการรวบรวมข้อมูลและการฝึกปฏิบัติ ด้วยการมุ่งเน้นที่ผลผลิตมากกว่าการฝึกอบรม ธุรกิจหลายแห่งจึงลงเอยด้วยการชะลอเวลาในการออกสู่ตลาด สูญเสียเงินทุน หรือแม้แต่ปิดประตูหน้าต่างไปชั่วนิรันดร์
กระบวนการในการใส่คำอธิบายประกอบหรือแท็กข้อมูลที่สร้างขึ้น ซึ่งช่วยให้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์สามารถระบุประเภทข้อมูลแต่ละประเภทได้อย่างมีประสิทธิภาพ และตัดสินใจว่าจะเรียนรู้อะไรจากข้อมูลนั้นและจะทำอย่างไรกับข้อมูลนั้น ยิ่งชุดข้อมูลแต่ละชุดมีการกำหนดหรือติดป้ายกำกับไว้ชัดเจนมากเท่าใด อัลกอริทึมก็จะยิ่งประมวลผลได้ดีขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
Alexa มีร้านซูชิอยู่ใกล้ฉันไหม บ่อยครั้ง เรามักจะถามคำถามปลายเปิดกับผู้ช่วยเสมือนของเรา การถามคำถามเช่นนี้กับเพื่อนมนุษย์เป็นเรื่องที่เข้าใจได้เมื่อพิจารณาจากวิธีที่เราคุ้นเคยกับการพูดและโต้ตอบ อย่างไรก็ตาม การถามคำถามธรรมดา ๆ กับเครื่องที่แทบจะไม่เข้าใจภาษาและความซับซ้อนในการสนทนาเลยไม่สมเหตุสมผลเลยใช่ไหม
เบื้องหลังเหตุการณ์ที่น่าประหลาดใจทุกครั้ง มีแนวคิดในการดำเนินการ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และที่สำคัญที่สุด NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) หนึ่งในความก้าวหน้าครั้งใหญ่ที่สุดในครั้งล่าสุดของเราคือ NLP ซึ่งเครื่องจักรกำลังค่อยๆ พัฒนาเพื่อทำความเข้าใจวิธีที่มนุษย์พูด แสดงอารมณ์ เข้าใจ ตอบสนอง วิเคราะห์ และแม้กระทั่งเลียนแบบการสนทนาของมนุษย์และพฤติกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยอารมณ์ แนวคิดนี้มีอิทธิพลอย่างมากต่อการพัฒนาแชทบอท เครื่องมือแปลงข้อความเป็นคำพูด การจดจำเสียง ผู้ช่วยเสมือน และอื่นๆ
แม้จะเป็นแนวคิดที่นำมาใช้ในปี 1950 แต่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก็ไม่ได้กลายเป็นชื่อที่คุ้นเคยจนกระทั่งเมื่อสองสามปีก่อน วิวัฒนาการของ AI เป็นไปอย่างค่อยเป็นค่อยไปและต้องใช้เวลาเกือบ 6 ทศวรรษกว่าจะนำเสนอคุณลักษณะและฟังก์ชันการทำงานที่บ้าระห่ำในปัจจุบัน ทั้งหมดนี้เป็นไปได้อย่างมากเนื่องจากวิวัฒนาการพร้อมกันของอุปกรณ์ต่อพ่วงฮาร์ดแวร์ โครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยี แนวคิดที่เกี่ยวข้อง เช่น คลาวด์คอมพิวติ้ง ระบบจัดเก็บข้อมูลและการประมวลผล (บิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์) การเจาะและการพาณิชย์ของอินเทอร์เน็ต และอื่นๆ ทุกสิ่งที่รวมกันได้นำไปสู่ขั้นตอนอันน่าทึ่งของเทคโนโลยี ซึ่ง AI และ Machine Learning (ML) ไม่ได้เป็นเพียงการขับเคลื่อนนวัตกรรมเท่านั้น แต่ยังกลายเป็นแนวคิดที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะอยู่ได้โดยปราศจากเช่นกัน
ระบบ AI ทุกระบบต้องการข้อมูลคุณภาพปริมาณมหาศาลเพื่อฝึกฝนและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ ตอนนี้ มีคำหลักสองคำในประโยคนี้ - ปริมาณมาก และข้อมูลคุณภาพ มาพูดคุยกันทีละคน
บทสนทนาและการอภิปรายทั้งหมดเกี่ยวกับการใช้งานปัญญาประดิษฐ์เพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจและการดำเนินงานเป็นเพียงผิวเผินเท่านั้น บางคนพูดถึงประโยชน์ของการใช้งาน ขณะที่คนอื่นๆ พูดถึงว่าโมดูล AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ถึง 40% ได้อย่างไร แต่เราแทบจะไม่สามารถจัดการกับความท้าทายที่แท้จริงที่เกี่ยวข้องกับการรวมเข้ากับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของเรา
เป็นการยากที่จะจินตนาการถึงการต่อสู้กับการระบาดใหญ่ทั่วโลกโดยปราศจากเทคโนโลยี เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) จำนวนผู้ป่วยโควิด-19 ที่เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณทั่วโลก ทำให้โครงสร้างพื้นฐานด้านสุขภาพจำนวนมากเป็นอัมพาต อย่างไรก็ตาม สถาบัน รัฐบาล และองค์กรต่าง ๆ สามารถต่อสู้กับเทคโนโลยีขั้นสูงได้ ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งครั้งหนึ่งเคยถูกมองว่าเป็นสินค้าฟุ่มเฟือยสำหรับไลฟ์สไตล์และประสิทธิภาพการทำงานที่ยกระดับ ได้กลายเป็นตัวช่วยชีวิตในการต่อสู้กับโควิด ด้วยแอปพลิเคชั่นที่นับไม่ถ้วนของพวกเขา
ความเจ็บปวดจะรุนแรงขึ้นในกลุ่มคนบางกลุ่ม การศึกษาพบว่าบุคคลจากชนกลุ่มน้อยและกลุ่มผู้ด้อยโอกาสมักจะประสบกับความเจ็บปวดทางกายมากกว่าประชากรทั่วไปเนื่องจากความเครียด สุขภาพโดยรวม และปัจจัยอื่นๆ
ก่อนที่คุณจะวางแผนที่จะจัดหาข้อมูล หนึ่งในข้อพิจารณาที่สำคัญที่สุดในการกำหนดจำนวนเงินที่คุณควรใช้จ่ายในข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณ ในบทความนี้ เราจะให้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อพัฒนางบประมาณที่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลการฝึกอบรม AI
Shaip เป็นแพลตฟอร์มออนไลน์ที่มุ่งเน้นไปที่โซลูชันข้อมูล AI ด้านการดูแลสุขภาพ และนำเสนอข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่ได้รับใบอนุญาต ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยสร้างแบบจำลอง AI โดยให้บันทึกทางการแพทย์และข้อมูลการอ้างสิทธิ์ของผู้ป่วยที่เป็นข้อความ เสียง เช่น บันทึกของแพทย์หรือการสนทนาของผู้ป่วย/แพทย์ และรูปภาพและวิดีโอในรูปแบบของเอ็กซ์เรย์ การสแกน CT และผล MRI
ข้อมูลเป็นหนึ่งในองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดในการพัฒนาอัลกอริธึม AI จำไว้ว่าการที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นได้เร็วกว่าที่เคย ไม่ได้หมายความว่าข้อมูลที่ถูกต้องจะมาหาได้ง่าย ข้อมูลที่มีคุณภาพต่ำ มีอคติ หรือใส่คำอธิบายประกอบไม่ถูกต้อง (อย่างดีที่สุด) สามารถเพิ่มขั้นตอนอื่นได้ ขั้นตอนเพิ่มเติมเหล่านี้จะทำให้คุณช้าลงเนื่องจากทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและทีมพัฒนาต้องดำเนินการผ่านสิ่งเหล่านี้ระหว่างทางไปยังแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้
มีการทำหลายอย่างเกี่ยวกับศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์ในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพและด้วยเหตุผลที่ดี แพลตฟอร์ม AI ที่ซับซ้อนนั้นถูกขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และองค์กรด้านการดูแลสุขภาพก็มีสิ่งนั้นอยู่มากมาย เหตุใดอุตสาหกรรมจึงล้าหลังผู้อื่นในแง่ของการนำ AI มาใช้? นั่นเป็นคำถามหลายแง่มุมพร้อมคำตอบที่เป็นไปได้มากมาย อย่างไรก็ตาม ทั้งหมดนี้จะเน้นย้ำอุปสรรคอย่างหนึ่งอย่างไม่ต้องสงสัย นั่นคือ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก
อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ดูเหมือนง่าย ๆ นั้นน่าเบื่อหน่ายในการพัฒนาและปรับใช้เหมือนกับระบบ AI ที่ซับซ้อนอื่นๆ ก่อนที่อุปกรณ์ของคุณจะจดจำภาพที่คุณถ่ายและโมดูล Machine Learning (ML) สามารถประมวลผลได้ ผู้ทำหมายเหตุประกอบข้อมูลหรือทีมงานอาจใช้เวลาหลายพันชั่วโมงในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเพื่อให้เครื่องเข้าใจได้
ในฟีเจอร์แขกรับเชิญพิเศษนี้ Vatsal Ghiya ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Shaip ได้สำรวจปัจจัยสามประการที่เขาเชื่อว่าจะช่วยให้ AI ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีศักยภาพสูงสุดในอนาคต ได้แก่ ความสามารถและทรัพยากรที่จำเป็นในการสร้างอัลกอริธึมที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกอัลกอริทึมเหล่านั้นอย่างแม่นยำ และพลังการประมวลผลที่เพียงพอเพื่อขุดข้อมูลนั้นอย่างมีประสิทธิภาพ Vatsal เป็นผู้ประกอบการต่อเนื่องที่มีประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในซอฟต์แวร์และบริการ AI ด้านการดูแลสุขภาพ Shaip ช่วยให้สามารถปรับขนาดแพลตฟอร์ม กระบวนการ และบุคลากรได้ตามต้องการสำหรับบริษัทที่มีการเรียนรู้ด้วยเครื่องและความคิดริเริ่มด้านปัญญาประดิษฐ์ที่มีความต้องการมากที่สุด
กระบวนการในระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นวิวัฒนาการ ไม่เหมือนกับผลิตภัณฑ์ บริการ หรือระบบอื่นๆ ในตลาด โมเดล AI ไม่ได้นำเสนอกรณีการใช้งานแบบทันทีหรือให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำในทันที 100% ผลลัพธ์มีวิวัฒนาการด้วยการประมวลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้องและมีคุณภาพมากขึ้น มันเหมือนกับวิธีที่ทารกเรียนรู้ที่จะพูดหรือวิธีที่นักดนตรีเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้คอร์ดหลัก XNUMX คอร์ดแรกแล้วต่อยอดจากคอร์ดเหล่านั้น ความสำเร็จไม่ได้ถูกปลดล็อกในชั่วข้ามคืน แต่การฝึกอบรมเกิดขึ้นอย่างสม่ำเสมอเพื่อความเป็นเลิศ
เมื่อใดก็ตามที่เราพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) สิ่งที่เราจินตนาการได้ในทันทีคือบริษัทเทคโนโลยีที่ทรงพลัง โซลูชันที่สะดวกและล้ำสมัย รถยนต์ที่ขับเองได้สวยงาม และโดยพื้นฐานแล้วทุกอย่างที่มีความสวยงาม สร้างสรรค์ และน่าพึงพอใจ สิ่งที่แทบจะไม่ได้รับการฉายต่อผู้คนคือโลกแห่งความเป็นจริงที่อยู่เบื้องหลังความสะดวกสบายและประสบการณ์การใช้ชีวิตทั้งหมดที่ AI นำเสนอ
บทสัมภาษณ์พิเศษที่ Utsav หัวหน้าธุรกิจ - Shaip โต้ตอบกับ Sunil บรรณาธิการบริหาร My Startup เพื่อสรุปเขาว่า Shaip ปรับปรุงชีวิตมนุษย์อย่างไรด้วยการแก้ปัญหาในอนาคตด้วย Conversational AI และ AI Healthcare AI เขากล่าวเพิ่มเติมว่า AI, ML ถูกตั้งค่าให้ปฏิวัติวิธีการทำธุรกิจของเราอย่างไร และวิธีที่ Shaip จะมีส่วนช่วยในการพัฒนาเทคโนโลยียุคหน้า
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำให้ไลฟ์สไตล์ของเราดีขึ้นด้วยการแนะนำภาพยนตร์ที่ดียิ่งขึ้น คำแนะนำร้านอาหาร การแก้ไขข้อขัดแย้งผ่านแชทบ็อต และอื่นๆ พลัง ศักยภาพ และความสามารถของ AI ถูกนำไปใช้ประโยชน์ในอุตสาหกรรมต่างๆ และในพื้นที่ที่ไม่มีใครคาดคิด อันที่จริงแล้ว AI กำลังถูกสำรวจและดำเนินการในด้านต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การค้าปลีก การธนาคาร ความยุติธรรมทางอาญา การเฝ้าระวัง การจ้างงาน การแก้ไขช่องว่างค่าจ้าง และอื่นๆ
เราทุกคนเห็นแล้วว่าเกิดอะไรขึ้นเมื่อการพัฒนา AI ผิดพลาด พิจารณาความพยายามของ Amazon ในการสร้างระบบการสรรหาบุคลากรด้วย AI ซึ่งเป็นวิธีที่ดีในการสแกนประวัติย่อและระบุผู้สมัครที่มีคุณสมบัติเหมาะสมที่สุด หากผู้สมัครเหล่านั้นเป็นเพศชาย
อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพได้รับการทดสอบเมื่อปีที่แล้วเนื่องจากการแพร่ระบาด และนวัตกรรมมากมายได้ส่องผ่าน—ตั้งแต่ยาและอุปกรณ์ทางการแพทย์ใหม่ๆ ไปจนถึงการพัฒนาห่วงโซ่อุปทานและกระบวนการทำงานร่วมกันที่ดีขึ้น ผู้นำธุรกิจจากทุกพื้นที่ของอุตสาหกรรมพบวิธีใหม่ในการเร่งการเติบโตเพื่อสนับสนุนสินค้าทั่วไปและสร้างรายได้ที่สำคัญ
เราเคยเห็นพวกเขาในภาพยนตร์ เราอ่านเกี่ยวกับพวกเขาในหนังสือ และเรามีประสบการณ์ในชีวิตจริง ไซไฟอาจดูเหมือน เราต้องเผชิญกับข้อเท็จจริง – การจดจำใบหน้าอยู่ที่นี่เพื่อคงอยู่ เทคโนโลยีมีการพัฒนาในอัตราที่ไม่หยุดนิ่ง และด้วยกรณีการใช้งานที่หลากหลายที่ปรากฏขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ การพัฒนาการจดจำใบหน้าในวงกว้างดูเหมือนจะหลีกเลี่ยงไม่ได้และไม่มีที่สิ้นสุด
แชทบอทหลายภาษากำลังเปลี่ยนแปลงโลกธุรกิจ Chatbots มาไกลตั้งแต่เริ่มแรก โดยพวกเขาจะให้คำตอบง่ายๆ เพียงคำเดียว ตอนนี้แชทบอทสามารถแชทได้หลายภาษา ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถขยายไปสู่ตลาดโลกที่กว้างขึ้น
การดูแลสุขภาพมักถูกมองว่าเป็นอุตสาหกรรมที่มีความล้ำหน้าของนวัตกรรมทางเทคโนโลยี นั่นเป็นความจริงในหลาย ๆ ด้าน แต่พื้นที่ด้านการดูแลสุขภาพยังได้รับการควบคุมอย่างเข้มงวดโดยกฎหมายที่ครอบคลุมเช่น GDPR และ HIPAA พร้อมกับหลักเกณฑ์และข้อจำกัดในท้องถิ่นอีกมากมาย
รายงานปี 2018 เปิดเผยว่าเราสร้างข้อมูลเกือบ 2.5 quintillion ไบต์ทุกวัน ตรงกันข้ามกับความเชื่อที่นิยม ข้อมูลทั้งหมดที่เราสร้างขึ้นไม่สามารถประมวลผลเพื่อข้อมูลเชิงลึกได้
ปัญญาประดิษฐ์เริ่มฉลาดขึ้นทุกวัน ปัจจุบัน อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงอันทรงพลังอยู่ไม่ไกลเกินเอื้อมของธุรกิจทั่วไป และอัลกอริธึมที่ต้องใช้พลังในการประมวลผลซึ่งครั้งหนึ่งเคยถูกสงวนไว้สำหรับเมนเฟรมขนาดใหญ่ ตอนนี้สามารถปรับใช้บนเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ราคาไม่แพงได้แล้ว