ศูนย์ทรัพยากร AI
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
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
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
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,
ข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อสร้าง AI สนทนาหลายภาษา
ข้อมูลเสียงคุณภาพสูงที่มาจาก สร้าง ดูแลจัดการ และถอดเสียงเพื่อฝึก AI การสนทนาใน 40 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
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
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
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,
NLP คืออะไร? วิธีการทำงาน ประโยชน์ ความท้าทาย ตัวอย่าง
ดาวน์โหลดอินโฟกราฟิก NLP คืออะไร? Natural Language Processing (NLP) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยให้หุ่นยนต์วิเคราะห์และเข้าใจภาษามนุษย์
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