AI Resource Center
สร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่ดีขึ้น
กรณีศึกษา
ข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อสร้าง AI สนทนาหลายภาษา
ข้อมูลเสียงคุณภาพสูงที่มาจาก สร้าง ดูแลจัดการ และถอดเสียงเพื่อฝึก AI การสนทนาใน 27 ภาษา
กรณีศึกษา
การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (NER) คำอธิบายประกอบสำหรับ NLP ทางคลินิก
ข้อมูลข้อความทางคลินิกที่มีคำอธิบายประกอบอย่างดีและได้มาตรฐานระดับโกลด์เพื่อฝึกอบรม/พัฒนา NLP ทางคลินิกเพื่อสร้าง Healthcare API เวอร์ชันถัดไป
กรณีศึกษา
การรวบรวมรูปภาพและคำอธิบายประกอบเพื่อปรับปรุงการจดจำรูปภาพ
ข้อมูลภาพคุณภาพสูงที่มาและใส่คำอธิบายประกอบเพื่อฝึกโมเดลการจดจำภาพสำหรับสมาร์ทโฟนซีรีส์ใหม่
เพจเจอร์หนึ่งคน
Data De-Id Anonymization แพลตฟอร์ม
รับข้อมูลสำคัญที่ไม่ระบุตัวตนโดยผู้เชี่ยวชาญโดเมนที่ได้รับการรับรอง
เพจเจอร์หนึ่งคน
แพลตฟอร์มคำอธิบายประกอบข้อมูล
ปลดล็อกข้อมูลสำคัญในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจากการเงิน การประกันภัย ฯลฯ
เพจเจอร์หนึ่งคน
แพลตฟอร์มคำอธิบายประกอบทางการแพทย์
NER ช่วยองค์กรในการดึงข้อมูลที่สำคัญในข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้าง
คู่มือผู้ซื้อ
คู่มือผู้ซื้อสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูล
ดังนั้น คุณจึงต้องการเริ่มต้นความคิดริเริ่ม AI/ML ใหม่และตระหนักว่าการค้นหาข้อมูลที่ดี อ่านเพิ่มเติม ดาวน์โหลด
เว็บบินาร์
อนาคตของเทคโนโลยีเสียง
เทคโนโลยีเสียงมีพลังในการปฏิวัติวิธีการสื่อสารของเรา อ่านเพิ่มเติม ดูการบันทึก
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
อดีต ปัจจุบัน และอนาคตของการรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ / Speech-to-Text
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
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
คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ AI การสนทนา
The Complete Guide to Conversational AI The Ultimate Buyers Guide 2022 Intro Types Advantages Data Challenges Pros & Cons of Data Types Use Cases Industries
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
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
ข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อสร้าง AI สนทนาหลายภาษา
ข้อมูลเสียงคุณภาพสูงที่มาจาก สร้าง ดูแลจัดการ และถอดเสียงเพื่อฝึก AI การสนทนาใน 27 ภาษา
การเก็บรวบรวมข้อมูลคำพูดเพื่อสร้างผู้ช่วยดิจิทัลหลายภาษา
ส่งมอบ 7M+ Utterances พร้อมข้อมูลเสียงมากกว่า 22 ชั่วโมงเพื่อสร้างผู้ช่วยดิจิทัลหลายภาษาใน 13 ภาษา
Named Entity Recognition (NER) สำหรับ Clinical NLP
ข้อมูลข้อความทางคลินิกที่มีคำอธิบายประกอบอย่างดีและได้มาตรฐานระดับโกลด์เพื่อฝึกอบรม/พัฒนา NLP ทางคลินิกเพื่อสร้าง Healthcare API เวอร์ชันถัดไป
การรวบรวมรูปภาพและคำอธิบายประกอบเพื่อปรับปรุงการจดจำรูปภาพ
ข้อมูลภาพคุณภาพสูงที่มาและใส่คำอธิบายประกอบเพื่อฝึกโมเดลการจดจำภาพสำหรับสมาร์ทโฟนซีรีส์ใหม่
การประชุม AI4: การแก้ปัญหาการรวบรวมข้อมูลคอมพิวเตอร์วิทัศน์
โซลูชัน AI หลักทั้งหมดที่มีอยู่เป็นผลิตภัณฑ์ทั้งหมดของกระบวนการสำคัญที่เราเรียกว่าการรวบรวมข้อมูลหรือการจัดหาข้อมูลหรือข้อมูลการฝึกอบรม AI CRO ของเรา Mr. Hardik Parikh กล่าวปาฐกถาพิเศษในหัวข้อ “การแก้ปัญหาการรวบรวมข้อมูลคอมพิวเตอร์วิทัศน์” ที่งาน Event Ai4 2022 ที่เพิ่งสรุปไปในลาสเวกัสเมื่อวันที่ 17 สิงหาคม
อนาคตของเทคโนโลยีเสียง – ความท้าทายและโอกาส
เทคโนโลยีเสียงมีพลังในการปฏิวัติวิธีการสื่อสารของเรา การสัมมนาผ่านเว็บนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ความรู้แก่ผู้เข้าร่วมเกี่ยวกับ 'เทคโนโลยีเสียงสามารถนำมาใช้ในโดเมนใด ๆ ได้อย่างไร' และวิธีการใช้กรณีการใช้งาน Conversational AI ที่หลากหลายเพื่อเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้ปลายทาง
การแปลงข้อมูล Healthcare
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีการดูแลสุขภาพ การสัมมนาผ่านเว็บนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ความรู้แก่ผู้เข้าร่วมเกี่ยวกับ 'วิธีการใช้ข้อมูลในโดเมนของการดูแลสุขภาพ' โดยใช้กรณีศึกษาและเกี่ยวกับชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการประมวลผลข้อมูล
คู่มือผู้ซื้อ
คู่มือผู้ซื้อ: การใส่คำอธิบายประกอบ / การติดฉลากข้อมูล
ดังนั้น คุณต้องการเริ่มต้นความคิดริเริ่ม AI/ML ใหม่และตระหนักว่าการค้นหาข้อมูลที่ดีจะเป็นหนึ่งในแง่มุมที่ท้าทายมากขึ้นในการดำเนินงานของคุณ ผลลัพธ์ของโมเดล AI/ML ของคุณนั้นดีพอๆ กับข้อมูลที่คุณใช้ในการฝึกเท่านั้น ดังนั้นความเชี่ยวชาญที่คุณนำไปใช้กับการรวมข้อมูล การใส่คำอธิบายประกอบ และการติดป้ายกำกับจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง
คู่มือผู้ซื้อ: ข้อมูลการฝึกอบรม AI คุณภาพสูง
ในโลกของปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง การฝึกอบรมข้อมูลเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ นี่คือกระบวนการที่ทำให้โมดูลการเรียนรู้ของเครื่องมีความแม่นยำ มีประสิทธิภาพ และทำงานได้อย่างสมบูรณ์ คู่มือนี้จะสำรวจในรายละเอียดว่าข้อมูลการฝึกอบรม AI คืออะไร ประเภทของข้อมูลการฝึกอบรม คุณภาพข้อมูลการฝึกอบรม การรวบรวมข้อมูลและการออกใบอนุญาต และอื่นๆ
คู่มือผู้ซื้อ: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ AI การสนทนา
Chatbot ที่คุณสนทนาด้วยทำงานบนระบบ AI การสนทนาขั้นสูงที่ได้รับการฝึกอบรม ทดสอบ และสร้างโดยใช้ชุดข้อมูลการรู้จำเสียงพูดจำนวนมาก เป็นกระบวนการพื้นฐานเบื้องหลังเทคโนโลยีที่ทำให้เครื่องจักรมีความชาญฉลาด และนี่คือสิ่งที่เรากำลังจะหารือและสำรวจ
คู่มือผู้ซื้อ: การรวบรวมข้อมูล AI
เครื่องจักรไม่มีความคิดเป็นของตัวเอง พวกเขาปราศจากความคิดเห็น ข้อเท็จจริง และความสามารถ เช่น การให้เหตุผล ความรู้ความเข้าใจ และอื่นๆ หากต้องการเปลี่ยนให้เป็นสื่อที่มีประสิทธิภาพ คุณต้องใช้อัลกอริทึมที่พัฒนาขึ้นจากข้อมูล ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ตามบริบท และล่าสุด กระบวนการรวบรวมข้อมูลดังกล่าวสำหรับเครื่องจักรเรียกว่าการรวบรวมข้อมูล AI
คู่มือผู้ซื้อ: คำอธิบายประกอบวิดีโอและการติดฉลาก
เป็นเรื่องธรรมดาที่เราเคยได้ยินมา ที่ภาพสามารถพูดได้พันคำ ลองนึกภาพว่าวิดีโอสามารถพูดอะไรได้? บางทีอาจเป็นล้านสิ่ง ไม่มีแอปพลิเคชันที่แปลกใหม่ที่เราเคยสัญญาไว้ เช่น รถยนต์ไร้คนขับ หรือการเช็คเอาต์อัจฉริยะจากร้านค้าปลีก ที่สามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้วิดีโอคำอธิบายประกอบ
คู่มือผู้ซื้อ: คำอธิบายประกอบรูปภาพสำหรับ CV
คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นเรื่องเกี่ยวกับการสร้างความเข้าใจในโลกของภาพเพื่อฝึกการใช้งานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ความสำเร็จของมันมาจากสิ่งที่เราเรียกว่าคำอธิบายประกอบภาพ ซึ่งเป็นกระบวนการพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังเทคโนโลยีที่ทำให้เครื่องจักรตัดสินใจอย่างชาญฉลาด และนี่คือสิ่งที่เรากำลังจะหารือและสำรวจ
eBook
กุญแจสู่การเอาชนะอุปสรรคด้านการพัฒนา AI
มีการสร้างข้อมูลจำนวนมากอย่างไม่น่าเชื่อทุกวัน: 2.5 quintillion bytes ตาม Social Media Today แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าทุกอย่างควรค่าแก่การฝึกอัลกอริทึมของคุณ ข้อมูลบางส่วนไม่สมบูรณ์ บางส่วนมีคุณภาพต่ำ และบางส่วนเป็นเพียงข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ดังนั้นการใช้ข้อมูลที่ผิดพลาดนี้จะส่งผลให้นวัตกรรมข้อมูล AI (ราคาแพง) มีลักษณะเช่นเดียวกัน
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
อดีต ปัจจุบัน และอนาคตของการรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ / Speech-to-Text
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
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
คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ AI การสนทนา
The Complete Guide to Conversational AI The Ultimate Buyers Guide 2022 Intro Types Advantages Data Challenges Pros & Cons of Data Types Use Cases Industries
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
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
OCR – คำจำกัดความ ประโยชน์ ความท้าทาย และกรณีการใช้งาน [อินโฟกราฟิก]
OCR เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครื่องสามารถอ่านข้อความและภาพที่พิมพ์ได้ มักใช้ในแอปพลิเคชันทางธุรกิจ เช่น การแปลงเอกสารเป็นดิจิทัลสำหรับการจัดเก็บหรือการประมวลผล และในแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภค เช่น การสแกนใบเสร็จเพื่อขอเบิกค่าใช้จ่าย
สถานะของการสนทนา AI 2022
The State of Conversational AI 2022 AI สนทนาคืออะไร? วิธีการแบบเป็นโปรแกรมและชาญฉลาดในการนำเสนอประสบการณ์การสนทนา เลียนแบบการสนทนากับคนจริง ผ่านดิจิทัลและโทรคมนาคม
การเก็บรวบรวมข้อมูลคืออะไร? ทุกสิ่งที่มือใหม่ต้องรู้
โมเดล #AI/ #ML ที่ชาญฉลาดมีอยู่ทั่วไป ไม่ว่าจะเป็นแบบจำลองการดูแลสุขภาพเชิงพยากรณ์ การวินิจฉัยเชิงรุก
การติดฉลากข้อมูลคืออะไร? ทุกสิ่งที่มือใหม่ต้องรู้
ดาวน์โหลดโมเดล Infographics Intelligent AI จำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมอย่างกว้างขวางเพื่อให้สามารถระบุรูปแบบ วัตถุ และตัดสินใจได้อย่างน่าเชื่อถือในที่สุด อย่างไรก็ตาม การอบรม
บอกเราว่าเราสามารถช่วยความคิดริเริ่มด้าน AI ครั้งต่อไปของคุณได้อย่างไร