Centrum zasobów AI
Zbuduj lepszy potok danych
Studium przypadku
Dane szkoleniowe do budowania wielojęzycznej konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Wysokiej jakości dane audio pozyskiwane, tworzone, nadzorowane i transkrybowane w celu trenowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji w 27 językach.
Studium przypadku
Adnotacja do rozpoznawania jednostek nazwanych (NER) dla klinicznego NLP
Kliniczne dane tekstowe z dobrymi adnotacjami i złotym standardem do szkolenia/rozwoju klinicznego NLP w celu zbudowania kolejnej wersji Healthcare API.
Studium przypadku
Zbieranie obrazów i adnotacje w celu poprawy rozpoznawania obrazów
Wysokiej jakości dane obrazu pozyskiwane i opatrzone adnotacjami w celu trenowania modeli rozpoznawania obrazu dla nowej serii smartfonów.Jeden pager
Platforma do anonimizacji danych w celu identyfikacji tożsamości
Uzyskaj krytyczne dane pozbawione danych identyfikowanych przez uwierzytelnionych ekspertów domenowych
Jeden pager
Przegląd platformy danych AI
Uzyskaj wysokiej jakości dane i skaluj modele AI/MLJeden pager
Platforma adnotacji danych
Odblokuj krytyczne informacje w nieustrukturyzowanych danych z finansów, ubezpieczeń itp.Jeden pager
Medyczna platforma adnotacji
NER pomaga organizacjom wyodrębnić krytyczne informacje z nieustrukturyzowanych danych medycznychPrzewodnik kupującego
Przewodnik kupującego dotyczący adnotacji do danych
Więc chcesz rozpocząć nową inicjatywę AI/ML i zdajesz sobie sprawę, że znalezienie dobrych danychbędzie jednym z trudniejszych aspektów Twojej działalności. Dane wyjściowe Twojego modelu AI/ML są tak dobre, jak dane, których używasz do jego trenowania – dlatego wiedza, którą stosujesz do agregacji danych, adnotacji i etykietowania, ma kluczowe znaczenie.
Czytaj więcej PobierzWebinar
Przyszłość technologii głosowej
Technologia głosowa może zrewolucjonizować sposób komunikowania się.To seminarium internetowe ma na celu edukowanie uczestników na temat „Jak można wykorzystać technologię głosową w dowolnej domenie” i jak różne przypadki użycia konwersacyjnej sztucznej inteligencji są wykorzystywane do wzbogacania doświadczenia użytkownika końcowego.
Czytaj więcej Wyświetl nagranieZróżnicowane dane szkoleniowe AI w celu włączenia i wyeliminowania uprzedzeń
Sztuczna inteligencja i duże zbiory danych mają potencjał, aby znaleźć rozwiązania globalnych problemów, jednocześnie nadając priorytet lokalnym problemom i przekształcając świat na wiele głębokich
Wpływ prywatności i bezpieczeństwa danych na gotowe dane szkoleniowe
Tworzenie nowych niestandardowych zestawów danych od podstaw jest trudne i żmudne. Dzięki gotowym danym oferuje szybkie i skuteczne rozwiązanie dla programistów
Jak wybrać odpowiedniego, gotowego dostawcę danych szkoleniowych AI?
Zbudowanie zestawu danych dobrej jakości dla algorytmów uczenia maszynowego, który zapewnia dokładne wyniki, jest wyzwaniem. Opracowanie precyzyjnych kodów uczenia maszynowego wymaga sporo czasu i wysiłku
Dlaczego wybór właściwych danych szkoleniowych AI jest ważny dla Twojego modelu AI?
Wszyscy znają i rozumieją ogromny zakres rozwijającego się rynku sztucznej inteligencji. Dlatego dziś firmy chętnie rozwijają swoje aplikacje w sztucznej inteligencji
Jakość adnotacji danych napędza zaawansowane rozwiązania sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja wspiera interakcje człowieka z systemami komputerowymi, podczas gdy uczenie maszynowe pozwala tym maszynom nauczyć się naśladować ludzką inteligencję podczas każdej interakcji. Ale co
Od ilości do jakości — ewolucja danych szkoleniowych AI
Sztuczna inteligencja, duże zbiory danych i uczenie maszynowe nadal wpływają na decydentów, firmy, naukę, domy mediowe i różne branże na całym świecie. Sugerują to raporty
Siła sztucznej inteligencji zmieniająca przyszłość opieki zdrowotnej
Sztuczna inteligencja napędza każdy sektor, a branża opieki zdrowotnej nie jest wyjątkiem. Branża opieki zdrowotnej czerpie korzyści z transformacyjnych danych i wyzwalania
Jak Shaip może wspierać Twoje projekty sztucznej inteligencji?
Dane to potęga. Jest nieoceniony, ale trudno jest czerpać wartość z ogromnych ilości danych. Twój zespół spędza 41% czasu
W jaki sposób gotowe zestawy danych szkoleniowych umożliwiają uruchomienie projektów ML?
Toczy się spór za i przeciw wykorzystywaniu gotowych zestawów danych do opracowywania zaawansowanych rozwiązań sztucznej inteligencji dla firm. Ale gotowe zestawy danych szkoleniowych mogą
Konfigurowanie potoku danych dla niezawodnego i skalowalnego modelu uczenia maszynowego
W dzisiejszych czasach najcenniejszym towarem dla firm są dane. Ponieważ organizacje i osoby prywatne nadal generują ogromne ilości danych na sekundę, tak właśnie jest
Czy w przypadku projektu AI/ML wymagana jest interwencja człowieka w pętli lub interwencja człowieka
Sztuczna inteligencja szybko staje się wszechobecna, a firmy z różnych branż wykorzystują sztuczną inteligencję do świadczenia wyjątkowej obsługi klienta, zwiększania produktywności, usprawniania operacji i dostarczania do domu
3 przeszkody w rozwoju konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Dzięki ciągłym postępom w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego komputery mogą wykonywać coraz większą liczbę zadań kognitywnych. W rezultacie,
Czym różni się rozpoznawanie mowy od rozpoznawania głosu?
Czy wiesz, że rozpoznawanie mowy i rozpoznawanie głosu to dwie odrębne technologie? Ludzie często popełniają powszechny błąd, błędnie interpretując jedną technologię z inną.
Crowd Workers do zbierania danych – nieodzowna część etycznej sztucznej inteligencji
W naszych wysiłkach zmierzających do zbudowania solidnych i bezstronnych rozwiązań AI istotne jest, abyśmy skupili się na szkoleniu modeli na bezstronnym, dynamicznym i
Jak sztuczna inteligencja sprawia, że przetwarzanie roszczeń ubezpieczeniowych jest proste i niezawodne
Roszczenie to oksymoron w branży ubezpieczeniowej (Insurance Claim) – ani towarzystwa ubezpieczeniowe, ani klienci nie chcą zgłaszać roszczeń. Jednak oba
Odkrywanie, kiedy, dlaczego i jak zbierać dane dla wizji komputerowej
Pierwszym krokiem we wdrażaniu aplikacji opartych na wizji komputerowej jest opracowanie strategii gromadzenia danych. Potrzebne są dokładne, dynamiczne dane w znacznych ilościach
Klasyfikacja dokumentów oparta na sztucznej inteligencji — korzyści, procesy i przypadki użycia
W naszym cyfrowym świecie firmy przetwarzają codziennie mnóstwo danych. Dane utrzymują organizację w ruchu i pomagają podejmować bardziej świadome decyzje. Firmy są zalane
Obszerna lista 15 najlepszych bezpłatnych zestawów danych obrazu twarzy do trenowania modeli rozpoznawania twarzy
Computer Vision, gałąź sztucznej inteligencji, zapewnia komputerom możliwość czerpania przydatnych informacji z obrazów i filmów. Następnie działa model uczenia maszynowego
Klasyfikacja tekstu – znaczenie, przypadki użycia i proces
Dane to supermoc, która zmienia cyfrowy krajobraz w dzisiejszym świecie. Od e-maili po posty w mediach społecznościowych, dane są wszędzie. To jest
Wielojęzyczna analiza nastrojów – znaczenie, metodologia i wyzwania
Internet otworzył drzwi dla ludzi swobodnie wyrażających swoje opinie, poglądy i sugestie dotyczące niemal wszystkiego na świecie w mediach społecznościowych,
Co to jest NLP? Jak to działa, korzyści, wyzwania, przykłady
Pobierz infografikę Co to jest NLP? Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to poddziedzina sztucznej inteligencji (AI). Umożliwia robotom analizowanie i rozumienie ludzkiego języka,
Poręczny przewodnik po danych syntetycznych, ich zastosowaniach, zagrożeniach i zastosowaniach
Wraz z postępem technologii zaczęło brakować danych wykorzystywanych przez modele ML. Aby wypełnić tę lukę wiele danych syntetycznych / sztucznych
Wykorzystanie głosu — omówienie i zastosowania technologii rozpoznawania głosu
Jakieś dwie dekady temu nikt nie uwierzyłby, że zaawansowany technologicznie, wymyślony świat „Star Trek”, który przesuwał granice wyobraźni, może
Rozwój asystentów głosowych opartych na sztucznej inteligencji w celu poprawy jakości opieki zdrowotnej
Wyraźną wygodą jest udzielanie instrukcji ustnych zamiast konieczności wpisywania ich lub wybierania właściwej pozycji z menu rozwijanego.
15 najlepszych zestawów danych pisma ręcznego typu open source do trenowania modeli ML
Świat biznesu zmienia się w fenomenalnym tempie, ale ta cyfrowa transformacja nie jest tak rozległa, jak byśmy tego chcieli.
Dlaczego sztuczna inteligencja konwersacyjna potrzebuje dobrych danych dotyczących wypowiedzi?
Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak chatboty i wirtualni asystenci budzą się, gdy mówisz „Hej Siri” lub „Alexa”? Dzieje się tak z powodu wypowiedzi tekstowej
Spojrzenie na przyszłość samochodów z perspektywy konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Konwersacyjna sztuczna inteligencja w motoryzacji to najnowsza innowacja inżynierów, która w ostatnim czasie cieszy się ogromnym zainteresowaniem. Umożliwia użytkownikom interakcję z chatbotem lub
OCR – definicja, korzyści, wyzwania i przypadki użycia [Infografika]
OCR to technologia, która umożliwia maszynom odczytywanie drukowanego tekstu i obrazów. Jest często używany w aplikacjach biznesowych, takich jak digitalizacja dokumentów w celu przechowywania lub przetwarzania, oraz w zastosowaniach konsumenckich, takich jak skanowanie pokwitowań w celu zwrotu kosztów.
Zrozumienie procesu gromadzenia danych dźwiękowych do automatycznego rozpoznawania mowy
Systemy automatycznego rozpoznawania mowy i wirtualni asystenci, tacy jak Siri, Alexa i Cortana, stały się powszechnymi elementami naszego życia. Nasza zależność od nich to
Usprawnienie rozpoznawania mowy dzięki zdalnemu gromadzeniu danych mowy
Rola, jaką dane odgrywają w dzisiejszym cyfrowym świecie, staje się niezwykle istotna. Dane są niezbędne, zarówno do prognozowania biznesowego, prognozowania pogody, a nawet
Dane szkoleniowe do budowania wielojęzycznej konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Wysokiej jakości dane audio pozyskiwane, tworzone, nadzorowane i transkrybowane w celu trenowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji w 40 językach.
Gromadzenie danych wypowiedzi w celu zbudowania wielojęzycznego asystenta cyfrowego
Dostarczono ponad 7 milionów wypowiedzi z ponad 22 tysiącami godzin danych dźwiękowych, aby zbudować wielojęzycznych asystentów cyfrowych w 13 językach.
Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) dla klinicznego NLP
Kliniczne dane tekstowe z dobrymi adnotacjami i złotym standardem do szkolenia/rozwoju klinicznego NLP w celu zbudowania kolejnej wersji Healthcare API.
Zbieranie obrazów i adnotacje w celu poprawy rozpoznawania obrazów
Wysokiej jakości dane obrazu pozyskiwane i opatrzone adnotacjami w celu trenowania modeli rozpoznawania obrazu dla nowej serii smartfonów.
Zbieraj, segmentuj i transkrybuj dane audio w 8 językach indyjskich
Ponad 3 8 godzin zebranych, podzielonych na segmenty i transkrybowanych danych dźwiękowych w celu zbudowania wielojęzycznej technologii mowy w XNUMX językach indyjskich.
Konferencja AI4: Rozwiązywanie problemów związanych z gromadzeniem danych w zakresie wizji komputerowej
Wszystkie główne rozwiązania AI, które są dostępne, są produktami kluczowego procesu, który nazywamy gromadzeniem danych lub pozyskiwaniem danych lub danymi szkoleniowymi AI. Nasz CRO, pan Hardik Parikh, wygłosił inauguracyjną sesję na temat „Rozwiązywania problemów związanych z gromadzeniem danych wizji komputerowej” podczas niedawno zakończonego wydarzenia Ai4 2022 w Las Vegas 17 sierpnia.
Przyszłość technologii głosowej – wyzwania i możliwości
Technologia głosowa może zrewolucjonizować sposób komunikowania się. To seminarium internetowe ma na celu edukowanie uczestników na temat „Jak można wykorzystać technologię głosową w dowolnej domenie” i jak różne przypadki użycia konwersacyjnej sztucznej inteligencji są wykorzystywane do wzbogacania doświadczenia użytkownika końcowego.
Przekształcanie danych w służbie zdrowia
Sztuczna inteligencja (AI) może zmienić sposób świadczenia opieki zdrowotnej. To seminarium internetowe ma na celu edukowanie uczestnika na temat „Jak można wykorzystać dane w dziedzinie opieki zdrowotnej” za pomocą studiów przypadku oraz o zestawach danych szkoleniowych i przetwarzaniu danych.
Przewodnik kupującego
Przewodnik kupującego: adnotacje/etykiety do danych
Chcesz więc rozpocząć nową inicjatywę AI/ML i zdajesz sobie sprawę, że znalezienie dobrych danych będzie jednym z trudniejszych aspektów Twojej działalności. Dane wyjściowe Twojego modelu AI/ML są tak dobre, jak dane, których używasz do jego trenowania – dlatego wiedza, którą stosujesz do agregacji danych, adnotacji i etykietowania, ma kluczowe znaczenie.
Przewodnik kupującego: wysokiej jakości dane szkoleniowe AI
W świecie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego trening danych jest nieunikniony. Jest to proces, który sprawia, że moduły uczenia maszynowego są dokładne, wydajne i w pełni funkcjonalne. Przewodnik szczegółowo omawia, czym są dane treningowe AI, rodzaje danych treningowych, jakość danych treningowych, gromadzenie danych i licencjonowanie oraz wiele innych.
Przewodnik kupującego: kompletny przewodnik po konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Chatbot, z którym rozmawiałeś, działa na zaawansowanym konwersacyjnym systemie sztucznej inteligencji, który jest szkolony, testowany i zbudowany przy użyciu mnóstwa zestawów danych rozpoznawania mowy. Jest to fundamentalny proces stojący za technologią, która sprawia, że maszyny są inteligentne i właśnie to omówimy i zbadamy.
Przewodnik kupującego: gromadzenie danych AI
Maszyny nie mają własnego umysłu. Są pozbawieni opinii, faktów i możliwości, takich jak rozumowanie, poznanie i inne. Aby przekształcić je w potężne media, potrzebujesz algorytmów opracowanych na podstawie danych. Dane, które są istotne, kontekstowe i aktualne. Proces zbierania takich danych dla maszyn nazywa się gromadzeniem danych AI.
Przewodnik dla kupujących: adnotacje i etykiety wideo
To dość powszechne powiedzenie, które wszyscy słyszeliśmy. że obraz może powiedzieć tysiąc słów, wyobraź sobie, co może mówić wideo? Może milion rzeczy. Żadna z obiecanych przełomowych aplikacji, takich jak autonomiczne samochody czy inteligentne kasy detaliczne, nie jest możliwa bez adnotacji wideo.
Przewodnik kupującego: adnotacja do obrazu w CV Image
Wizja komputerowa polega na nadaniu sensu światu wizualnemu w celu wyszkolenia aplikacji widzenia komputerowego. Jego sukces całkowicie sprowadza się do tego, co nazywamy adnotacją do obrazu – fundamentalnego procesu stojącego za technologią, która sprawia, że maszyny podejmują inteligentne decyzje i to jest dokładnie to, o czym będziemy dyskutować i badać.
eBook
Klucz do przezwyciężenia przeszkód w rozwoju sztucznej inteligencji
Według Social Media Today, każdego dnia generowanych jest niesamowita ilość danych: 2.5 tryliona bajtów. Ale to nie znaczy, że wszystko jest warte trenowania twojego algorytmu. Niektóre dane są niekompletne, inne niskiej jakości, a inne są po prostu niedokładne, więc użycie którejkolwiek z tych błędnych informacji spowoduje te same cechy z (drogich) innowacji danych AI.
Zróżnicowane dane szkoleniowe AI w celu włączenia i wyeliminowania uprzedzeń
Sztuczna inteligencja i duże zbiory danych mają potencjał, aby znaleźć rozwiązania globalnych problemów, jednocześnie nadając priorytet lokalnym problemom i przekształcając świat na wiele głębokich
Wpływ prywatności i bezpieczeństwa danych na gotowe dane szkoleniowe
Tworzenie nowych niestandardowych zestawów danych od podstaw jest trudne i żmudne. Dzięki gotowym danym oferuje szybkie i skuteczne rozwiązanie dla programistów
Jak wybrać odpowiedniego, gotowego dostawcę danych szkoleniowych AI?
Zbudowanie zestawu danych dobrej jakości dla algorytmów uczenia maszynowego, który zapewnia dokładne wyniki, jest wyzwaniem. Opracowanie precyzyjnych kodów uczenia maszynowego wymaga sporo czasu i wysiłku
Dlaczego wybór właściwych danych szkoleniowych AI jest ważny dla Twojego modelu AI?
Wszyscy znają i rozumieją ogromny zakres rozwijającego się rynku sztucznej inteligencji. Dlatego dziś firmy chętnie rozwijają swoje aplikacje w sztucznej inteligencji
Jakość adnotacji danych napędza zaawansowane rozwiązania sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja wspiera interakcje człowieka z systemami komputerowymi, podczas gdy uczenie maszynowe pozwala tym maszynom nauczyć się naśladować ludzką inteligencję podczas każdej interakcji. Ale co
Od ilości do jakości — ewolucja danych szkoleniowych AI
Sztuczna inteligencja, duże zbiory danych i uczenie maszynowe nadal wpływają na decydentów, firmy, naukę, domy mediowe i różne branże na całym świecie. Sugerują to raporty
Siła sztucznej inteligencji zmieniająca przyszłość opieki zdrowotnej
Sztuczna inteligencja napędza każdy sektor, a branża opieki zdrowotnej nie jest wyjątkiem. Branża opieki zdrowotnej czerpie korzyści z transformacyjnych danych i wyzwalania
Jak Shaip może wspierać Twoje projekty sztucznej inteligencji?
Dane to potęga. Jest nieoceniony, ale trudno jest czerpać wartość z ogromnych ilości danych. Twój zespół spędza 41% czasu
W jaki sposób gotowe zestawy danych szkoleniowych umożliwiają uruchomienie projektów ML?
Toczy się spór za i przeciw wykorzystywaniu gotowych zestawów danych do opracowywania zaawansowanych rozwiązań sztucznej inteligencji dla firm. Ale gotowe zestawy danych szkoleniowych mogą
Konfigurowanie potoku danych dla niezawodnego i skalowalnego modelu uczenia maszynowego
W dzisiejszych czasach najcenniejszym towarem dla firm są dane. Ponieważ organizacje i osoby prywatne nadal generują ogromne ilości danych na sekundę, tak właśnie jest
Czy w przypadku projektu AI/ML wymagana jest interwencja człowieka w pętli lub interwencja człowieka
Sztuczna inteligencja szybko staje się wszechobecna, a firmy z różnych branż wykorzystują sztuczną inteligencję do świadczenia wyjątkowej obsługi klienta, zwiększania produktywności, usprawniania operacji i dostarczania do domu
3 przeszkody w rozwoju konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Dzięki ciągłym postępom w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego komputery mogą wykonywać coraz większą liczbę zadań kognitywnych. W rezultacie,
Czym różni się rozpoznawanie mowy od rozpoznawania głosu?
Czy wiesz, że rozpoznawanie mowy i rozpoznawanie głosu to dwie odrębne technologie? Ludzie często popełniają powszechny błąd, błędnie interpretując jedną technologię z inną.
Crowd Workers do zbierania danych – nieodzowna część etycznej sztucznej inteligencji
W naszych wysiłkach zmierzających do zbudowania solidnych i bezstronnych rozwiązań AI istotne jest, abyśmy skupili się na szkoleniu modeli na bezstronnym, dynamicznym i
Jak sztuczna inteligencja sprawia, że przetwarzanie roszczeń ubezpieczeniowych jest proste i niezawodne
Roszczenie to oksymoron w branży ubezpieczeniowej (Insurance Claim) – ani towarzystwa ubezpieczeniowe, ani klienci nie chcą zgłaszać roszczeń. Jednak oba
Odkrywanie, kiedy, dlaczego i jak zbierać dane dla wizji komputerowej
Pierwszym krokiem we wdrażaniu aplikacji opartych na wizji komputerowej jest opracowanie strategii gromadzenia danych. Potrzebne są dokładne, dynamiczne dane w znacznych ilościach
Klasyfikacja dokumentów oparta na sztucznej inteligencji — korzyści, procesy i przypadki użycia
W naszym cyfrowym świecie firmy przetwarzają codziennie mnóstwo danych. Dane utrzymują organizację w ruchu i pomagają podejmować bardziej świadome decyzje. Firmy są zalane
Obszerna lista 15 najlepszych bezpłatnych zestawów danych obrazu twarzy do trenowania modeli rozpoznawania twarzy
Computer Vision, gałąź sztucznej inteligencji, zapewnia komputerom możliwość czerpania przydatnych informacji z obrazów i filmów. Następnie działa model uczenia maszynowego
Klasyfikacja tekstu – znaczenie, przypadki użycia i proces
Dane to supermoc, która zmienia cyfrowy krajobraz w dzisiejszym świecie. Od e-maili po posty w mediach społecznościowych, dane są wszędzie. To jest
Wielojęzyczna analiza nastrojów – znaczenie, metodologia i wyzwania
Internet otworzył drzwi dla ludzi swobodnie wyrażających swoje opinie, poglądy i sugestie dotyczące niemal wszystkiego na świecie w mediach społecznościowych,
Co to jest NLP? Jak to działa, korzyści, wyzwania, przykłady
Pobierz infografikę Co to jest NLP? Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to poddziedzina sztucznej inteligencji (AI). Umożliwia robotom analizowanie i rozumienie ludzkiego języka,
Poręczny przewodnik po danych syntetycznych, ich zastosowaniach, zagrożeniach i zastosowaniach
Wraz z postępem technologii zaczęło brakować danych wykorzystywanych przez modele ML. Aby wypełnić tę lukę wiele danych syntetycznych / sztucznych
Wykorzystanie głosu — omówienie i zastosowania technologii rozpoznawania głosu
Jakieś dwie dekady temu nikt nie uwierzyłby, że zaawansowany technologicznie, wymyślony świat „Star Trek”, który przesuwał granice wyobraźni, może
Rozwój asystentów głosowych opartych na sztucznej inteligencji w celu poprawy jakości opieki zdrowotnej
Wyraźną wygodą jest udzielanie instrukcji ustnych zamiast konieczności wpisywania ich lub wybierania właściwej pozycji z menu rozwijanego.
15 najlepszych zestawów danych pisma ręcznego typu open source do trenowania modeli ML
Świat biznesu zmienia się w fenomenalnym tempie, ale ta cyfrowa transformacja nie jest tak rozległa, jak byśmy tego chcieli.
Dlaczego sztuczna inteligencja konwersacyjna potrzebuje dobrych danych dotyczących wypowiedzi?
Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak chatboty i wirtualni asystenci budzą się, gdy mówisz „Hej Siri” lub „Alexa”? Dzieje się tak z powodu wypowiedzi tekstowej
Spojrzenie na przyszłość samochodów z perspektywy konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Konwersacyjna sztuczna inteligencja w motoryzacji to najnowsza innowacja inżynierów, która w ostatnim czasie cieszy się ogromnym zainteresowaniem. Umożliwia użytkownikom interakcję z chatbotem lub
OCR – definicja, korzyści, wyzwania i przypadki użycia [Infografika]
OCR to technologia, która umożliwia maszynom odczytywanie drukowanego tekstu i obrazów. Jest często używany w aplikacjach biznesowych, takich jak digitalizacja dokumentów w celu przechowywania lub przetwarzania, oraz w zastosowaniach konsumenckich, takich jak skanowanie pokwitowań w celu zwrotu kosztów.
Zrozumienie procesu gromadzenia danych dźwiękowych do automatycznego rozpoznawania mowy
Systemy automatycznego rozpoznawania mowy i wirtualni asystenci, tacy jak Siri, Alexa i Cortana, stały się powszechnymi elementami naszego życia. Nasza zależność od nich to
Usprawnienie rozpoznawania mowy dzięki zdalnemu gromadzeniu danych mowy
Rola, jaką dane odgrywają w dzisiejszym cyfrowym świecie, staje się niezwykle istotna. Dane są niezbędne, zarówno do prognozowania biznesowego, prognozowania pogody, a nawet
Co to jest NLP? Jak to działa, korzyści, wyzwania, przykłady
Pobierz infografikę Co to jest NLP? Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to poddziedzina sztucznej inteligencji (AI). Umożliwia robotom analizowanie i rozumienie ludzkiego języka,
OCR – definicja, korzyści, wyzwania i przypadki użycia [Infografika]
OCR to technologia, która umożliwia maszynom odczytywanie drukowanego tekstu i obrazów. Jest często używany w aplikacjach biznesowych, takich jak digitalizacja dokumentów w celu przechowywania lub przetwarzania, oraz w zastosowaniach konsumenckich, takich jak skanowanie pokwitowań w celu zwrotu kosztów.
Stan konwersacyjnej AI 2022 XNUMX
Stan konwersacyjnej sztucznej inteligencji 2022 Co to jest konwersacyjna sztuczna inteligencja? Programowy i inteligentny sposób oferowania konwersacji i naśladowania rozmów z prawdziwymi ludźmi, za pośrednictwem technologii cyfrowej i telekomunikacyjnej
Co to jest zbieranie danych? Wszystko, co początkujący musi wiedzieć
Inteligentne modele #AI/ #ML są wszędzie, czy to predykcyjne modele opieki zdrowotnej, proaktywna diagnoza,
Co to jest etykietowanie danych? Wszystko, co początkujący musi wiedzieć
Pobierz infografikę Inteligentne modele sztucznej inteligencji muszą być intensywnie przeszkolone, aby móc identyfikować wzorce, obiekty i ostatecznie podejmować wiarygodne decyzje. Jednak przeszkoleni
Powiedz nam, jak możemy pomóc w Twojej następnej inicjatywie AI.