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
ข้อมูลภาพคุณภาพสูงที่มาและใส่คำอธิบายประกอบเพื่อฝึกโมเดลการจดจำภาพสำหรับสมาร์ทโฟนซีรีส์ใหม่เพจเจอร์หนึ่งคน
Data De-Id Anonymization แพลตฟอร์ม
รับข้อมูลสำคัญที่ไม่ระบุตัวตนโดยผู้เชี่ยวชาญโดเมนที่ได้รับการรับรอง
เพจเจอร์หนึ่งคน
แพลตฟอร์มคำอธิบายประกอบข้อมูล
ปลดล็อกข้อมูลสำคัญในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจากการเงิน การประกันภัย ฯลฯเพจเจอร์หนึ่งคน
แพลตฟอร์มคำอธิบายประกอบทางการแพทย์
NER ช่วยองค์กรในการดึงข้อมูลที่สำคัญในข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้างคู่มือผู้ซื้อ
คู่มือผู้ซื้อสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูล
ดังนั้น คุณจึงต้องการเริ่มต้นความคิดริเริ่ม AI/ML ใหม่และตระหนักว่าการค้นหาข้อมูลที่ดีจะเป็นหนึ่งในแง่มุมที่ท้าทายมากขึ้นในการดำเนินงานของคุณ ผลลัพธ์ของโมเดล AI/ML ของคุณดีพอๆ กับข้อมูลที่คุณใช้ในการฝึกเท่านั้น ดังนั้นความเชี่ยวชาญที่คุณใช้กับการรวบรวมข้อมูล การใส่คำอธิบายประกอบ และการติดป้ายกำกับจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง
อ่านเพิ่มเติม ดาวน์โหลดเว็บบินาร์
อนาคตของเทคโนโลยีเสียง
เทคโนโลยีเสียงมีพลังในการปฏิวัติวิธีการสื่อสารของเราการสัมมนาผ่านเว็บนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ความรู้แก่ผู้เข้าร่วมเกี่ยวกับ 'เทคโนโลยีเสียงสามารถนำมาใช้ในโดเมนใด ๆ ได้อย่างไร' และวิธีการใช้กรณีการใช้งาน Conversational AI ที่หลากหลายเพื่อเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้ปลายทาง
อ่านเพิ่มเติม ดูการบันทึกการรู้จำอักขระด้วยแสงในการดูแลสุขภาพ
อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในกระบวนการทำงานด้วยการเปิดตัวเทคโนโลยีใหม่และขั้นสูงใน AI ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือและเทคโนโลยี AI
คู่มือการสนทนา AI ในการดูแลสุขภาพ
AI ในการดูแลสุขภาพเป็นเทคโนโลยีที่ค่อนข้างใหม่ แต่ได้รับแรงผลักดันในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ถูกนำไปใช้ในงานต่างๆตั้งแต่
AI ในสุขภาพจิต – ตัวอย่าง ประโยชน์ และแนวโน้ม
ปัจจุบัน AI ได้กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุด ซึ่งเข้ามาขัดขวางอุตสาหกรรมหลักทั้งหมดและให้ประโยชน์มหาศาลแก่อุตสาหกรรมและภาคส่วนต่างๆ ทั่วโลก โดยใช้ประโยชน์จาก
ปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลการดูแลสุขภาพที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้ NLP
ความมากมายของข้อมูลที่มีอยู่ในสถานพยาบาลทุกวันนี้กำลังเติบโตอย่างมาก แม้ว่าข้อมูลจะถือเป็นทรัพย์สินที่สำคัญที่สุดในโลกดิจิทัลในปัจจุบัน แต่การดูแลสุขภาพ
A ถึง Z ของคำอธิบายประกอบข้อมูล
คู่มือเริ่มต้นสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูล: เคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด คู่มือผู้ซื้อขั้นสูงสุด 2023 ตารางแนะนำดัชนี แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร คืออะไร
คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ AI การสนทนา
คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ Conversational AI คู่มือผู้ซื้อฉบับสมบูรณ์ประจำปี 2023 ตารางดัชนีบทนำ Conversational AI คืออะไร ประเภทงานของ Conversational AI เป็นอย่างไร
NLP, NLU และ NLG คืออะไร ทำไมคุณควรรู้เกี่ยวกับพวกเขาและความแตกต่างของพวกเขา
ปัญญาประดิษฐ์และแอปพลิเคชันกำลังก้าวหน้าอย่างมากด้วยการพัฒนาแอปที่มีประสิทธิภาพ เช่น ChatGPT, Siri และ Alexa ที่นำผู้ใช้เข้าสู่โลกแห่ง
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM): วิธีการที่สำคัญที่สุด 3 อันดับแรก
โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพิ่งได้รับความโดดเด่นอย่างมากหลังจากกรณีการใช้งาน ChatGPT ที่มีความสามารถสูงของพวกเขากลายเป็นความสำเร็จชั่วข้ามคืน เห็นความสำเร็จของ ChatGPT และ
ภาพรวมที่ครอบคลุมของการรู้จำเสียงอัตโนมัติ (ASR)
เทคโนโลยีการรู้จำเสียงอัตโนมัติมีมานานแล้ว แต่เพิ่งได้รับความโดดเด่นหลังจากการใช้งานแพร่หลายในแอปพลิเคชันต่างๆ ของสมาร์ทโฟน เช่น
Demystifying NLU: คู่มือเพื่อทำความเข้าใจการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
คุณเคยคุยกับผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri หรือ Alexa แล้วประหลาดใจที่พวกเขาดูเหมือนจะเข้าใจสิ่งที่คุณพูดหรือไม่? หรือมี
อนาคตของการประมวลผลภาษา: โมเดลภาษาขนาดใหญ่และตัวอย่าง
เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องยังคงก้าวหน้า ความสามารถของเราในการประมวลผลและเข้าใจภาษามนุษย์ก็เช่นกัน ที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่ง
พลิกโฉมการดูแลสุขภาพด้วย Generative AI: ประโยชน์และการใช้งานหลัก
ทุกวันนี้ อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพกำลังได้เห็นความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยปลดล็อกโอกาสใหม่ ๆ สำหรับผู้ป่วยที่ดีขึ้น
ข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่หลากหลายเพื่อความครอบคลุมและขจัดอคติ
ปัญญาประดิษฐ์และบิ๊กดาต้ามีศักยภาพในการค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาระดับโลกในขณะที่จัดลำดับความสำคัญของปัญหาในท้องถิ่นและเปลี่ยนแปลงโลกอย่างลึกซึ้ง
ผลกระทบของความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลต่อข้อมูลการฝึกอบรมนอกชั้นวาง
การสร้างชุดข้อมูลแบบกำหนดเองใหม่ตั้งแต่ต้นเป็นสิ่งที่ท้าทายและน่าเบื่อหน่าย ต้องขอบคุณข้อมูลที่หาซื้อได้ทั่วไป จึงนำเสนอโซลูชันที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสำหรับนักพัฒนา
จะเลือกผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เหมาะสมได้อย่างไร
การสร้างชุดข้อมูลคุณภาพดีสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องนั้นเป็นสิ่งที่ท้าทาย ต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมากในการพัฒนาโค้ดแมชชีนเลิร์นนิงที่แม่นยำ
เหตุใดการเลือกข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เหมาะสมจึงสำคัญสำหรับโมเดล AI ของคุณ
ทุกคนรู้และเข้าใจขอบเขตอันยิ่งใหญ่ของตลาด AI ที่กำลังพัฒนา นั่นคือเหตุผลที่ธุรกิจทุกวันนี้กระตือรือร้นที่จะพัฒนาแอพของตนใน AI
คำอธิบายประกอบข้อมูลที่มีคุณภาพช่วยขับเคลื่อนโซลูชัน AI ขั้นสูง
ปัญญาประดิษฐ์ส่งเสริมการโต้ตอบเหมือนมนุษย์กับระบบคอมพิวเตอร์ ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้เครื่องจักรเหล่านี้เรียนรู้ที่จะเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ผ่านการโต้ตอบทุกครั้ง แต่อะไร
จากปริมาณสู่คุณภาพ – วิวัฒนาการของข้อมูลการฝึกอบรม AI
AI, Big Data และ Machine Learning ยังคงมีอิทธิพลต่อผู้กำหนดนโยบาย ธุรกิจ วิทยาศาสตร์ สื่อ และอุตสาหกรรมต่างๆ ทั่วโลก รายงานแนะนำว่า
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
ข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อสร้าง AI สนทนาหลายภาษา
ข้อมูลเสียงคุณภาพสูงที่มาจาก สร้าง ดูแลจัดการ และถอดเสียงเพื่อฝึก AI การสนทนาใน 40 ภาษา
การเก็บรวบรวมข้อมูลคำพูดเพื่อสร้างผู้ช่วยดิจิทัลหลายภาษา
ส่งมอบ 7M+ Utterances พร้อมข้อมูลเสียงมากกว่า 22 ชั่วโมงเพื่อสร้างผู้ช่วยดิจิทัลหลายภาษาใน 13 ภาษา
เว็บเอกสารกว่า 30 รายการถูกทิ้งและใส่คำอธิบายประกอบสำหรับการกลั่นกรองเนื้อหา
เพื่อสร้างโมเดล ML สำหรับการกลั่นกรองเนื้อหาอัตโนมัติโดยแบ่งเป็นหมวดหมู่ที่เป็นพิษ ผู้ใหญ่ หรือเนื้อหาทางเพศที่โจ่งแจ้ง
การรวบรวมรูปภาพและคำอธิบายประกอบเพื่อปรับปรุงการจดจำรูปภาพ
ข้อมูลภาพคุณภาพสูงที่มาและใส่คำอธิบายประกอบเพื่อฝึกโมเดลการจดจำภาพสำหรับสมาร์ทโฟนซีรีส์ใหม่
รวบรวม แบ่งส่วน และถอดเสียงข้อมูลในภาษาอินเดีย 8 ภาษา
กว่า 3 ชั่วโมงของข้อมูลเสียงที่รวบรวม แบ่งกลุ่ม และถอดความเพื่อสร้างเทคโนโลยีการพูดหลายภาษาใน 8 ภาษาอินเดีย
Named Entity Recognition (NER) สำหรับ Clinical NLP
ข้อมูลข้อความทางคลินิกที่มีคำอธิบายประกอบอย่างดีและได้มาตรฐานระดับโกลด์เพื่อฝึกอบรม/พัฒนา NLP ทางคลินิกเพื่อสร้าง Healthcare API เวอร์ชันถัดไป
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
การรู้จำอักขระด้วยแสงในการดูแลสุขภาพ
อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในกระบวนการทำงานด้วยการเปิดตัวเทคโนโลยีใหม่และขั้นสูงใน AI ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือและเทคโนโลยี AI
คู่มือการสนทนา AI ในการดูแลสุขภาพ
AI ในการดูแลสุขภาพเป็นเทคโนโลยีที่ค่อนข้างใหม่ แต่ได้รับแรงผลักดันในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ถูกนำไปใช้ในงานต่างๆตั้งแต่
AI ในสุขภาพจิต – ตัวอย่าง ประโยชน์ และแนวโน้ม
ปัจจุบัน AI ได้กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุด ซึ่งเข้ามาขัดขวางอุตสาหกรรมหลักทั้งหมดและให้ประโยชน์มหาศาลแก่อุตสาหกรรมและภาคส่วนต่างๆ ทั่วโลก โดยใช้ประโยชน์จาก
ปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลการดูแลสุขภาพที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้ NLP
ความมากมายของข้อมูลที่มีอยู่ในสถานพยาบาลทุกวันนี้กำลังเติบโตอย่างมาก แม้ว่าข้อมูลจะถือเป็นทรัพย์สินที่สำคัญที่สุดในโลกดิจิทัลในปัจจุบัน แต่การดูแลสุขภาพ
A ถึง Z ของคำอธิบายประกอบข้อมูล
คู่มือเริ่มต้นสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูล: เคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด คู่มือผู้ซื้อขั้นสูงสุด 2023 ตารางแนะนำดัชนี แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร คืออะไร
คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ AI การสนทนา
คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ Conversational AI คู่มือผู้ซื้อฉบับสมบูรณ์ประจำปี 2023 ตารางดัชนีบทนำ Conversational AI คืออะไร ประเภทงานของ Conversational AI เป็นอย่างไร
NLP, NLU และ NLG คืออะไร ทำไมคุณควรรู้เกี่ยวกับพวกเขาและความแตกต่างของพวกเขา
ปัญญาประดิษฐ์และแอปพลิเคชันกำลังก้าวหน้าอย่างมากด้วยการพัฒนาแอปที่มีประสิทธิภาพ เช่น ChatGPT, Siri และ Alexa ที่นำผู้ใช้เข้าสู่โลกแห่ง
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM): วิธีการที่สำคัญที่สุด 3 อันดับแรก
โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพิ่งได้รับความโดดเด่นอย่างมากหลังจากกรณีการใช้งาน ChatGPT ที่มีความสามารถสูงของพวกเขากลายเป็นความสำเร็จชั่วข้ามคืน เห็นความสำเร็จของ ChatGPT และ
ภาพรวมที่ครอบคลุมของการรู้จำเสียงอัตโนมัติ (ASR)
เทคโนโลยีการรู้จำเสียงอัตโนมัติมีมานานแล้ว แต่เพิ่งได้รับความโดดเด่นหลังจากการใช้งานแพร่หลายในแอปพลิเคชันต่างๆ ของสมาร์ทโฟน เช่น
Demystifying NLU: คู่มือเพื่อทำความเข้าใจการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
คุณเคยคุยกับผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri หรือ Alexa แล้วประหลาดใจที่พวกเขาดูเหมือนจะเข้าใจสิ่งที่คุณพูดหรือไม่? หรือมี
อนาคตของการประมวลผลภาษา: โมเดลภาษาขนาดใหญ่และตัวอย่าง
เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องยังคงก้าวหน้า ความสามารถของเราในการประมวลผลและเข้าใจภาษามนุษย์ก็เช่นกัน ที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่ง
พลิกโฉมการดูแลสุขภาพด้วย Generative AI: ประโยชน์และการใช้งานหลัก
ทุกวันนี้ อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพกำลังได้เห็นความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยปลดล็อกโอกาสใหม่ ๆ สำหรับผู้ป่วยที่ดีขึ้น
ข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่หลากหลายเพื่อความครอบคลุมและขจัดอคติ
ปัญญาประดิษฐ์และบิ๊กดาต้ามีศักยภาพในการค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาระดับโลกในขณะที่จัดลำดับความสำคัญของปัญหาในท้องถิ่นและเปลี่ยนแปลงโลกอย่างลึกซึ้ง
ผลกระทบของความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลต่อข้อมูลการฝึกอบรมนอกชั้นวาง
การสร้างชุดข้อมูลแบบกำหนดเองใหม่ตั้งแต่ต้นเป็นสิ่งที่ท้าทายและน่าเบื่อหน่าย ต้องขอบคุณข้อมูลที่หาซื้อได้ทั่วไป จึงนำเสนอโซลูชันที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสำหรับนักพัฒนา
จะเลือกผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เหมาะสมได้อย่างไร
การสร้างชุดข้อมูลคุณภาพดีสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องนั้นเป็นสิ่งที่ท้าทาย ต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมากในการพัฒนาโค้ดแมชชีนเลิร์นนิงที่แม่นยำ
เหตุใดการเลือกข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เหมาะสมจึงสำคัญสำหรับโมเดล AI ของคุณ
ทุกคนรู้และเข้าใจขอบเขตอันยิ่งใหญ่ของตลาด AI ที่กำลังพัฒนา นั่นคือเหตุผลที่ธุรกิจทุกวันนี้กระตือรือร้นที่จะพัฒนาแอพของตนใน AI
คำอธิบายประกอบข้อมูลที่มีคุณภาพช่วยขับเคลื่อนโซลูชัน AI ขั้นสูง
ปัญญาประดิษฐ์ส่งเสริมการโต้ตอบเหมือนมนุษย์กับระบบคอมพิวเตอร์ ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้เครื่องจักรเหล่านี้เรียนรู้ที่จะเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ผ่านการโต้ตอบทุกครั้ง แต่อะไร
จากปริมาณสู่คุณภาพ – วิวัฒนาการของข้อมูลการฝึกอบรม AI
AI, Big Data และ Machine Learning ยังคงมีอิทธิพลต่อผู้กำหนดนโยบาย ธุรกิจ วิทยาศาสตร์ สื่อ และอุตสาหกรรมต่างๆ ทั่วโลก รายงานแนะนำว่า
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
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