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
ข้อมูลภาพคุณภาพสูงที่มาและใส่คำอธิบายประกอบเพื่อฝึกโมเดลการจดจำภาพสำหรับสมาร์ทโฟนซีรีส์ใหม่ระบบ Human-in-the-Loop ช่วยเพิ่มความแม่นยำ ความยุติธรรม และความน่าเชื่อถือของ AI ได้อย่างไร
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยังคงเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ ด้วยความเร็ว ความเกี่ยวข้อง และความแม่นยำ อย่างไรก็ตาม แม้จะมีศักยภาพที่น่าประทับใจ ระบบ AI มักเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญที่ทราบกันดี
การสร้าง AI แบบครอบคลุมสำหรับอินเดีย: บทบาทของ Shaip ใน Project Vaani
ในประเทศที่มีความหลากหลายทางวัฒนธรรมและภาษาอย่างอินเดีย การสร้าง AI ที่ครอบคลุมเริ่มต้นด้วยการรวบรวมชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและเป็นตัวแทน นั่นคือวิสัยทัศน์เบื้องหลังโครงการ
Golden Datasets: รากฐานของระบบ AI ที่เชื่อถือได้
ชุดข้อมูลทองคำใน AI หมายถึงชุดข้อมูลที่บริสุทธิ์และมีคุณภาพสูงสุดที่คุณจะได้รับเพื่อฝึกระบบ AI ของคุณ การเป็นชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสูงสุด
การจดจำเสียงคืออะไร: เหตุใดคุณจึงต้องใช้ กรณีการใช้งาน ตัวอย่าง และข้อดี
ขนาดของตลาด: ภายในเวลาไม่ถึง 20 ปี เทคโนโลยีการจดจำเสียงได้เติบโตขึ้นอย่างน่าอัศจรรย์ แต่อนาคตจะเป็นอย่างไร? ในปี 2020 เทคโนโลยีการจดจำเสียงระดับโลก
ความสำคัญของการสนทนาระหว่างแพทย์กับคนไข้ในระบบการรักษาพยาบาล
เราทราบดีว่าการสื่อสารที่เหมาะสมระหว่างแพทย์และคนไข้สามารถลดความล่าช้าในการวินิจฉัยได้ถึง 30% และปรับปรุงอัตราการปฏิบัติตามการรักษาได้มากถึง
6 กลยุทธ์สำคัญในการทำให้การรวบรวมข้อมูล AI ง่ายขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดล
ตลาด AI ที่กำลังพัฒนาสร้างโอกาสมากมายให้กับธุรกิจที่ต้องการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างไรก็ตาม การสร้างแบบจำลอง AI ที่ประสบความสำเร็จต้องใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนซึ่งได้รับการฝึกฝนจากอัลกอริทึมคุณภาพสูง
AI Image Recognition คืออะไร ทำงานอย่างไร และตัวอย่าง
มนุษย์มีความสามารถโดยธรรมชาติในการแยกแยะและระบุวัตถุ คน สัตว์ และสถานที่จากภาพถ่ายได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ไม่ได้มาพร้อมความสามารถ
ข้อมูลสังเคราะห์ใน AI คืออะไร ประโยชน์ กรณีการใช้งาน ความท้าทาย และการใช้งาน
ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) ที่กำลังเปลี่ยนแปลง ข้อมูลทำหน้าที่เป็นเชื้อเพลิงในการขับเคลื่อนนวัตกรรม อย่างไรก็ตาม การได้รับข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจากโลกแห่งความเป็นจริงสามารถ
Named Entity Recognition (NER) คืออะไร – ตัวอย่าง กรณีการใช้งาน ประโยชน์ และความท้าทาย
ทุกครั้งที่เราได้ยินคำหรืออ่านข้อความ เรามีความสามารถตามธรรมชาติในการระบุและจำแนกคำออกเป็นบุคคล สถานที่ สถานที่
NLP คืออะไร? วิธีการทำงาน ประโยชน์ ความท้าทาย ตัวอย่าง
พบกับอินโฟกราฟิก NLP ของเรา: เรียนรู้วิธีการทำงาน สำรวจประโยชน์ ความท้าทาย การเติบโตของตลาด กรณีการใช้งาน และแนวโน้มในอนาคตในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
บทบาทของชุดข้อมูลทางการแพทย์หลายโหมดในการพัฒนาวิจัย AI
คุณทราบหรือไม่ว่าโมเดล AI ที่ผสานรวมข้อมูลทางการแพทย์ที่หลากหลายสามารถเพิ่มความแม่นยำในการทำนายผลลัพธ์การดูแลวิกฤตได้ 12% หรือมากกว่าเมื่อเทียบกับแนวทางการรักษาแบบวิธีเดียว
AI ในการดูแลสุขภาพ: ทำความเข้าใจประโยชน์และความท้าทาย
มูลค่าตลาดของปัญญาประดิษฐ์ในการดูแลสุขภาพแตะระดับสูงสุดใหม่ในปี 2020 ที่ 6.7 พันล้านดอลลาร์ ผู้เชี่ยวชาญในสาขาและทหารผ่านศึกด้านเทคโนโลยียังเปิดเผยอีกด้วย
ต้นทุนที่แท้จริงของข้อมูลการฝึกอบรม AI: วิธีการจัดงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับชุดข้อมูลคุณภาพสูง
การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและใช้ทรัพยากรมาก ตั้งแต่การจัดหาข้อมูลไปจนถึงโมเดลการฝึกอบรม กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับความท้าทายมากมายที่อาจส่งผลต่อ...
ข้อมูลการฝึกอบรม AI สำเร็จรูป: คืออะไรและจะเลือกผู้จำหน่ายที่เหมาะสมได้อย่างไร
การสร้างโซลูชัน AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) มักต้องใช้ชุดข้อมูลฝึกอบรมคุณภาพสูงจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม การสร้างชุดข้อมูลเหล่านี้ตั้งแต่ต้นต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมาก
เหตุใดข้อมูลข้อความ AI หลายภาษาจึงมีความสำคัญสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI ขั้นสูง
โลกเป็นผืนผ้าที่ผสมผสานวัฒนธรรมและภาษาเข้าด้วยกันอย่างมีชีวิตชีวา แม้จะมีความแตกต่างทางภูมิศาสตร์ ภาษา และอุดมการณ์ แต่ความรู้สึกที่เหมือนกันก็เชื่อมโยงเราเข้าด้วยกัน เพื่อใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ได้อย่างแท้จริง
คำอธิบายประกอบข้อมูลภายในหรือภายนอก - ข้อใดให้ผลลัพธ์ AI ที่ดีกว่า
ในปี 2020 ผู้คนสร้างข้อมูล 1.7 MB ทุกวินาที และในปีเดียวกันนั้น เราสร้างข้อมูลได้เกือบ 2.5 quintillion data bytes
บทบาทของ NLP ในการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงประกันภัย
เรากำลังอยู่ในยุคที่ AI ถูกใช้โดยมิจฉาชีพ ทำให้ผู้ใช้ตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัยได้ยากมาก
A ถึง Z ของคำอธิบายประกอบข้อมูล
Data Annotation คืออะไร [อัปเดตปี 2025] – แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด เครื่องมือ ประโยชน์ ความท้าทาย ประเภท และอื่นๆ อีกมากมาย ต้องการทราบข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับคำอธิบายประกอบข้อมูลหรือไม่ อ่านเรื่องนี้ให้จบ
Anti-Spoofing คืออะไร และมีเทคนิคในการตรวจจับความมีชีวิตในระบบจดจำใบหน้าอย่างไร
การจดจำใบหน้าได้กลายเป็นเสาหลักของระบบความปลอดภัยในปัจจุบันในด้านการยืนยันตัวตน การธนาคาร และการเฝ้าระวังบนสมาร์ทโฟน อย่างไรก็ตาม ด้วยการประยุกต์ใช้การจดจำใบหน้าที่เพิ่มมากขึ้น
แนวโน้ม NLP อันดับต้น ๆ ที่ต้องดูแลในปี 2025
หากคุณทำงานอยู่ในพื้นที่ AI อยู่แล้ว คุณจะต้องคุ้นเคยกับ NLP ซึ่งย่อมาจาก Natural Language Processing NLP กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงาน
แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งาน AI มัลติโหมดยอดนิยมมีอะไรบ้าง
AI หลายโหมดรวบรวมความรู้จากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ จึงสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สมบูรณ์และครอบคลุมยิ่งขึ้น
RAFT คืออะไร? RAG + Fine-Tuning
หากพูดแบบง่ายๆ การปรับแต่งละเอียดที่เพิ่มการค้นคืน หรือ RAFT เป็นเทคนิค AI ขั้นสูงที่การสร้างที่เพิ่มการค้นคืนจะรวมเข้ากับการปรับแต่งละเอียดเพื่อปรับปรุงการตอบสนองการกำเนิดจาก
Large Multimodal Models (LMM) คืออะไร?
Large Multimodal Models (LMMs) ถือเป็นการปฏิวัติวงการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งแตกต่างจากโมเดล AI ดั้งเดิมที่ทำงานภายในสภาพแวดล้อมข้อมูลเดียว เช่น ข้อความ
ชุดข้อมูลการจดจำใบหน้าฟรี 19 ชุดที่ต้องมีสำหรับโครงการวิทัศน์คอมพิวเตอร์
คุณกำลังมองหาชุดข้อมูลการจดจำใบหน้าคุณภาพสูงฟรีเพื่อยกระดับโครงการ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรของคุณอยู่ใช่หรือไม่ ไม่ต้องมองหาที่อื่นอีกแล้ว! เราได้รวบรวมรายการไว้แล้ว
เพิ่มประสิทธิภาพ RAG ด้วยข้อมูลและคำเตือนที่ดีขึ้น
RAG (Retrieval-Augmented Generation) เป็นวิธีการล่าสุดในการปรับปรุง LLM ในรูปแบบที่มีประสิทธิภาพสูง โดยผสมผสานพลังสร้างสรรค์และการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ RAG ช่วยให้
RAG เทียบกับ Fine-Tuning: แบบไหนเหมาะกับ LLM ของคุณ?
Large Language Models (LLM) เช่น GPT-4 และ Llama 3 ส่งผลกระทบต่อภูมิทัศน์ของ AI และก่อให้เกิดสิ่งมหัศจรรย์มากมายตั้งแต่การบริการลูกค้าไปจนถึงการสร้างเนื้อหา
โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบมัลติโมดัลคืออะไร แอปพลิเคชัน ความท้าทาย และการทำงาน
ลองนึกภาพว่าคุณมีรายงานเอ็กซ์เรย์และคุณต้องเข้าใจว่าคุณได้รับบาดเจ็บอะไร ทางเลือกหนึ่งคือไปพบแพทย์ซึ่งโดยปกติแล้ว
ทุกสิ่งเกี่ยวกับ AI เชิงสนทนา: มันทำงานอย่างไร ตัวอย่าง ประโยชน์และความท้าทาย [อินโฟกราฟิก 2025]
สำรวจว่า Conversational AI กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างไรด้วยการโต้ตอบแบบเฉพาะบุคคล ดูอินโฟกราฟิกของเรา
ชุดข้อมูลภาพโอเพ่นซอร์ส 27 ชุดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโครงการวิทัศน์คอมพิวเตอร์ของคุณ [อัปเดตปี 2025]
อัลกอริทึม AI นั้นดีพอๆ กับข้อมูลที่คุณป้อนเท่านั้น ไม่ใช่ข้อความที่เป็นตัวหนาหรือแหกกฎ AI อาจมี
คำอธิบายประกอบรูปภาพ – กรณีการใช้งานหลัก เทคนิค และประเภท [2024]
คู่มือขั้นสูงสุดสำหรับคำอธิบายประกอบรูปภาพสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์: แอปพลิเคชัน วิธีการ และหมวดหมู่ สารบัญ ดาวน์โหลด eBook รับสำเนาของฉัน คู่มือนี้คัดเลือกแนวคิด
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
รวบรวม แบ่งส่วน และถอดเสียงข้อมูลในภาษาอินเดีย 8 ภาษา
กว่า 3 ชั่วโมงของข้อมูลเสียงที่รวบรวม แบ่งกลุ่ม และถอดความเพื่อสร้างเทคโนโลยีการพูดหลายภาษาใน 8 ภาษาอินเดีย
Key Phrase Collection สำหรับระบบสั่งงานด้วยเสียงในรถยนต์
200 วลีสำคัญ/ข้อความแจ้งแบรนด์ที่รวบรวมใน 12 ภาษาทั่วโลกจากผู้พูด 2800 คนในเวลาที่กำหนด
มากกว่า 8 ชั่วโมงเสียงอัตโนมัติ
การรู้จำเสียง
เพื่อช่วยเหลือลูกค้าในแผนงานด้านเทคโนโลยีคำพูดสำหรับภาษาอินเดีย
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
คู่มือผู้ซื้อ: โมเดลภาษาขนาดใหญ่ LLM
เคยเกาหัวของคุณประหลาดใจที่ Google หรือ Alexa ดูเหมือนจะ 'เข้าใจ' คุณได้อย่างไร? หรือคุณพบว่าตัวเองกำลังอ่านเรียงความที่สร้างโดยคอมพิวเตอร์ซึ่งฟังดูเป็นมนุษย์อย่างน่าขนลุกหรือไม่? คุณไม่ได้โดดเดี่ยว. ได้เวลาเปิดม่านและเปิดเผยความลับ: โมเดลภาษาขนาดใหญ่หรือ LLM
eBook
กุญแจสู่การเอาชนะอุปสรรคด้านการพัฒนา AI
มีการสร้างข้อมูลจำนวนมากอย่างไม่น่าเชื่อทุกวัน: 2.5 quintillion bytes ตาม Social Media Today แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าทุกอย่างควรค่าแก่การฝึกอัลกอริทึมของคุณ ข้อมูลบางส่วนไม่สมบูรณ์ บางส่วนมีคุณภาพต่ำ และบางส่วนเป็นเพียงข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ดังนั้นการใช้ข้อมูลที่ผิดพลาดนี้จะส่งผลให้นวัตกรรมข้อมูล AI (ราคาแพง) มีลักษณะเช่นเดียวกัน
ระบบ Human-in-the-Loop ช่วยเพิ่มความแม่นยำ ความยุติธรรม และความน่าเชื่อถือของ AI ได้อย่างไร
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยังคงเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ ด้วยความเร็ว ความเกี่ยวข้อง และความแม่นยำ อย่างไรก็ตาม แม้จะมีศักยภาพที่น่าประทับใจ ระบบ AI มักเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญที่ทราบกันดี
การสร้าง AI แบบครอบคลุมสำหรับอินเดีย: บทบาทของ Shaip ใน Project Vaani
ในประเทศที่มีความหลากหลายทางวัฒนธรรมและภาษาอย่างอินเดีย การสร้าง AI ที่ครอบคลุมเริ่มต้นด้วยการรวบรวมชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและเป็นตัวแทน นั่นคือวิสัยทัศน์เบื้องหลังโครงการ
Golden Datasets: รากฐานของระบบ AI ที่เชื่อถือได้
ชุดข้อมูลทองคำใน AI หมายถึงชุดข้อมูลที่บริสุทธิ์และมีคุณภาพสูงสุดที่คุณจะได้รับเพื่อฝึกระบบ AI ของคุณ การเป็นชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสูงสุด
การจดจำเสียงคืออะไร: เหตุใดคุณจึงต้องใช้ กรณีการใช้งาน ตัวอย่าง และข้อดี
ขนาดของตลาด: ภายในเวลาไม่ถึง 20 ปี เทคโนโลยีการจดจำเสียงได้เติบโตขึ้นอย่างน่าอัศจรรย์ แต่อนาคตจะเป็นอย่างไร? ในปี 2020 เทคโนโลยีการจดจำเสียงระดับโลก
ความสำคัญของการสนทนาระหว่างแพทย์กับคนไข้ในระบบการรักษาพยาบาล
เราทราบดีว่าการสื่อสารที่เหมาะสมระหว่างแพทย์และคนไข้สามารถลดความล่าช้าในการวินิจฉัยได้ถึง 30% และปรับปรุงอัตราการปฏิบัติตามการรักษาได้มากถึง
6 กลยุทธ์สำคัญในการทำให้การรวบรวมข้อมูล AI ง่ายขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดล
ตลาด AI ที่กำลังพัฒนาสร้างโอกาสมากมายให้กับธุรกิจที่ต้องการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างไรก็ตาม การสร้างแบบจำลอง AI ที่ประสบความสำเร็จต้องใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนซึ่งได้รับการฝึกฝนจากอัลกอริทึมคุณภาพสูง
AI Image Recognition คืออะไร ทำงานอย่างไร และตัวอย่าง
มนุษย์มีความสามารถโดยธรรมชาติในการแยกแยะและระบุวัตถุ คน สัตว์ และสถานที่จากภาพถ่ายได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ไม่ได้มาพร้อมความสามารถ
ข้อมูลสังเคราะห์ใน AI คืออะไร ประโยชน์ กรณีการใช้งาน ความท้าทาย และการใช้งาน
ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) ที่กำลังเปลี่ยนแปลง ข้อมูลทำหน้าที่เป็นเชื้อเพลิงในการขับเคลื่อนนวัตกรรม อย่างไรก็ตาม การได้รับข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจากโลกแห่งความเป็นจริงสามารถ
Named Entity Recognition (NER) คืออะไร – ตัวอย่าง กรณีการใช้งาน ประโยชน์ และความท้าทาย
ทุกครั้งที่เราได้ยินคำหรืออ่านข้อความ เรามีความสามารถตามธรรมชาติในการระบุและจำแนกคำออกเป็นบุคคล สถานที่ สถานที่
NLP คืออะไร? วิธีการทำงาน ประโยชน์ ความท้าทาย ตัวอย่าง
พบกับอินโฟกราฟิก NLP ของเรา: เรียนรู้วิธีการทำงาน สำรวจประโยชน์ ความท้าทาย การเติบโตของตลาด กรณีการใช้งาน และแนวโน้มในอนาคตในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
บทบาทของชุดข้อมูลทางการแพทย์หลายโหมดในการพัฒนาวิจัย AI
คุณทราบหรือไม่ว่าโมเดล AI ที่ผสานรวมข้อมูลทางการแพทย์ที่หลากหลายสามารถเพิ่มความแม่นยำในการทำนายผลลัพธ์การดูแลวิกฤตได้ 12% หรือมากกว่าเมื่อเทียบกับแนวทางการรักษาแบบวิธีเดียว
AI ในการดูแลสุขภาพ: ทำความเข้าใจประโยชน์และความท้าทาย
มูลค่าตลาดของปัญญาประดิษฐ์ในการดูแลสุขภาพแตะระดับสูงสุดใหม่ในปี 2020 ที่ 6.7 พันล้านดอลลาร์ ผู้เชี่ยวชาญในสาขาและทหารผ่านศึกด้านเทคโนโลยียังเปิดเผยอีกด้วย
ต้นทุนที่แท้จริงของข้อมูลการฝึกอบรม AI: วิธีการจัดงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับชุดข้อมูลคุณภาพสูง
การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและใช้ทรัพยากรมาก ตั้งแต่การจัดหาข้อมูลไปจนถึงโมเดลการฝึกอบรม กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับความท้าทายมากมายที่อาจส่งผลต่อ...
ข้อมูลการฝึกอบรม AI สำเร็จรูป: คืออะไรและจะเลือกผู้จำหน่ายที่เหมาะสมได้อย่างไร
การสร้างโซลูชัน AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) มักต้องใช้ชุดข้อมูลฝึกอบรมคุณภาพสูงจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม การสร้างชุดข้อมูลเหล่านี้ตั้งแต่ต้นต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมาก
เหตุใดข้อมูลข้อความ AI หลายภาษาจึงมีความสำคัญสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI ขั้นสูง
โลกเป็นผืนผ้าที่ผสมผสานวัฒนธรรมและภาษาเข้าด้วยกันอย่างมีชีวิตชีวา แม้จะมีความแตกต่างทางภูมิศาสตร์ ภาษา และอุดมการณ์ แต่ความรู้สึกที่เหมือนกันก็เชื่อมโยงเราเข้าด้วยกัน เพื่อใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ได้อย่างแท้จริง
คำอธิบายประกอบข้อมูลภายในหรือภายนอก - ข้อใดให้ผลลัพธ์ AI ที่ดีกว่า
ในปี 2020 ผู้คนสร้างข้อมูล 1.7 MB ทุกวินาที และในปีเดียวกันนั้น เราสร้างข้อมูลได้เกือบ 2.5 quintillion data bytes
บทบาทของ NLP ในการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงประกันภัย
เรากำลังอยู่ในยุคที่ AI ถูกใช้โดยมิจฉาชีพ ทำให้ผู้ใช้ตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัยได้ยากมาก
A ถึง Z ของคำอธิบายประกอบข้อมูล
Data Annotation คืออะไร [อัปเดตปี 2025] – แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด เครื่องมือ ประโยชน์ ความท้าทาย ประเภท และอื่นๆ อีกมากมาย ต้องการทราบข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับคำอธิบายประกอบข้อมูลหรือไม่ อ่านเรื่องนี้ให้จบ
Anti-Spoofing คืออะไร และมีเทคนิคในการตรวจจับความมีชีวิตในระบบจดจำใบหน้าอย่างไร
การจดจำใบหน้าได้กลายเป็นเสาหลักของระบบความปลอดภัยในปัจจุบันในด้านการยืนยันตัวตน การธนาคาร และการเฝ้าระวังบนสมาร์ทโฟน อย่างไรก็ตาม ด้วยการประยุกต์ใช้การจดจำใบหน้าที่เพิ่มมากขึ้น
แนวโน้ม NLP อันดับต้น ๆ ที่ต้องดูแลในปี 2025
หากคุณทำงานอยู่ในพื้นที่ AI อยู่แล้ว คุณจะต้องคุ้นเคยกับ NLP ซึ่งย่อมาจาก Natural Language Processing NLP กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงาน
แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งาน AI มัลติโหมดยอดนิยมมีอะไรบ้าง
AI หลายโหมดรวบรวมความรู้จากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ จึงสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สมบูรณ์และครอบคลุมยิ่งขึ้น
RAFT คืออะไร? RAG + Fine-Tuning
หากพูดแบบง่ายๆ การปรับแต่งละเอียดที่เพิ่มการค้นคืน หรือ RAFT เป็นเทคนิค AI ขั้นสูงที่การสร้างที่เพิ่มการค้นคืนจะรวมเข้ากับการปรับแต่งละเอียดเพื่อปรับปรุงการตอบสนองการกำเนิดจาก
Large Multimodal Models (LMM) คืออะไร?
Large Multimodal Models (LMMs) ถือเป็นการปฏิวัติวงการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งแตกต่างจากโมเดล AI ดั้งเดิมที่ทำงานภายในสภาพแวดล้อมข้อมูลเดียว เช่น ข้อความ
ชุดข้อมูลการจดจำใบหน้าฟรี 19 ชุดที่ต้องมีสำหรับโครงการวิทัศน์คอมพิวเตอร์
คุณกำลังมองหาชุดข้อมูลการจดจำใบหน้าคุณภาพสูงฟรีเพื่อยกระดับโครงการ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรของคุณอยู่ใช่หรือไม่ ไม่ต้องมองหาที่อื่นอีกแล้ว! เราได้รวบรวมรายการไว้แล้ว
เพิ่มประสิทธิภาพ RAG ด้วยข้อมูลและคำเตือนที่ดีขึ้น
RAG (Retrieval-Augmented Generation) เป็นวิธีการล่าสุดในการปรับปรุง LLM ในรูปแบบที่มีประสิทธิภาพสูง โดยผสมผสานพลังสร้างสรรค์และการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ RAG ช่วยให้
RAG เทียบกับ Fine-Tuning: แบบไหนเหมาะกับ LLM ของคุณ?
Large Language Models (LLM) เช่น GPT-4 และ Llama 3 ส่งผลกระทบต่อภูมิทัศน์ของ AI และก่อให้เกิดสิ่งมหัศจรรย์มากมายตั้งแต่การบริการลูกค้าไปจนถึงการสร้างเนื้อหา
โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบมัลติโมดัลคืออะไร แอปพลิเคชัน ความท้าทาย และการทำงาน
ลองนึกภาพว่าคุณมีรายงานเอ็กซ์เรย์และคุณต้องเข้าใจว่าคุณได้รับบาดเจ็บอะไร ทางเลือกหนึ่งคือไปพบแพทย์ซึ่งโดยปกติแล้ว
ทุกสิ่งเกี่ยวกับ AI เชิงสนทนา: มันทำงานอย่างไร ตัวอย่าง ประโยชน์และความท้าทาย [อินโฟกราฟิก 2025]
สำรวจว่า Conversational AI กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างไรด้วยการโต้ตอบแบบเฉพาะบุคคล ดูอินโฟกราฟิกของเรา
ชุดข้อมูลภาพโอเพ่นซอร์ส 27 ชุดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโครงการวิทัศน์คอมพิวเตอร์ของคุณ [อัปเดตปี 2025]
อัลกอริทึม AI นั้นดีพอๆ กับข้อมูลที่คุณป้อนเท่านั้น ไม่ใช่ข้อความที่เป็นตัวหนาหรือแหกกฎ AI อาจมี
คำอธิบายประกอบรูปภาพ – กรณีการใช้งานหลัก เทคนิค และประเภท [2024]
คู่มือขั้นสูงสุดสำหรับคำอธิบายประกอบรูปภาพสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์: แอปพลิเคชัน วิธีการ และหมวดหมู่ สารบัญ ดาวน์โหลด eBook รับสำเนาของฉัน คู่มือนี้คัดเลือกแนวคิด
NLP คืออะไร? วิธีการทำงาน ประโยชน์ ความท้าทาย ตัวอย่าง
พบกับอินโฟกราฟิก NLP ของเรา: เรียนรู้วิธีการทำงาน สำรวจประโยชน์ ความท้าทาย การเติบโตของตลาด กรณีการใช้งาน และแนวโน้มในอนาคตในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
OCR (การจดจำอักขระด้วยแสง) – คำจำกัดความ ประโยชน์ ความท้าทาย และกรณีการใช้งาน [อินโฟกราฟิก]
OCR เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครื่องสามารถอ่านข้อความและภาพที่พิมพ์ได้ มักใช้ในแอปพลิเคชันทางธุรกิจ เช่น การแปลงเอกสารเป็นดิจิทัลสำหรับการจัดเก็บหรือการประมวลผล และในแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภค เช่น การสแกนใบเสร็จเพื่อขอเบิกค่าใช้จ่าย
การเก็บรวบรวมข้อมูลคืออะไร? ทุกสิ่งที่มือใหม่ต้องรู้
โมเดล #AI/ #ML ที่ชาญฉลาดมีอยู่ทั่วไป ไม่ว่าจะเป็นแบบจำลองการดูแลสุขภาพเชิงพยากรณ์ การวินิจฉัยเชิงรุก
การติดฉลากข้อมูลคืออะไร? ทุกสิ่งที่มือใหม่ต้องรู้
ดาวน์โหลดอินโฟกราฟิก โมเดล AI อัจฉริยะจำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมอย่างกว้างขวางเพื่อให้สามารถระบุรูปแบบ วัตถุ และการสร้างได้ในที่สุด
บอกเราว่าเราสามารถช่วยความคิดริเริ่มด้าน AI ครั้งต่อไปของคุณได้อย่างไร