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.
Jak wybrać idealną firmę zajmującą się gromadzeniem danych AI dla potrzeb Twojej firmy
Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) stały się kręgosłupem nowoczesnych firm. Od usprawniania operacji zaplecza i automatyzacji przepływów pracy po tworzenie spersonalizowanych
Ukryte zagrożenia związane z danymi typu open source: czas przemyśleć strategię szkolenia sztucznej inteligencji
W szybko ewoluującym krajobrazie sztucznej inteligencji (AI) atrakcyjność danych open-source jest niezaprzeczalna. Ich dostępność i opłacalność sprawiają, że jest to atrakcyjna opcja
22 najlepsze zestawy danych medycznych i opieki zdrowotnej, których potrzebujesz do badań i rozwoju sztucznej inteligencji
W dzisiejszym świecie opieka zdrowotna jest coraz bardziej napędzana przez uczenie maszynowe (ML). Od przewidywania chorób po ulepszanie diagnostyki, ML przekształca wyniki opieki zdrowotnej. Jednak każde ML
Jak kompleksowi dostawcy usług danych szkoleniowych przekształcają Twoje projekty AI
W szybko rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji (AI) dane szkoleniowe stanowią fundament, na którym zbudowane są wszystkie innowacje. Bez wysokiej jakości, dobrze ustrukturyzowanych zestawów danych nawet
Human-in-the-Loop: W jaki sposób ludzka wiedza specjalistyczna wzmacnia generatywną sztuczną inteligencję
Generative AI zrewolucjonizowało tworzenie treści, analizę danych i procesy podejmowania decyzji. Jednak bez nadzoru człowieka systemy te mogą powodować błędy, stronniczość lub nieetyczne wyniki. Wprowadź
Jak poprawić jakość danych AI i zmaksymalizować dokładność modelu
Sztuczna inteligencja (AI) rozwinęła się z futurystycznego konceptu w integralną część współczesnego życia, napędzając innowacje w różnych branżach. Jednak fundamentem każdego
Co partner ds. gromadzenia danych szkoleniowych AI robi dla AI: dokładność, uczciwość i zgodność
W kontekście sztucznej inteligencji (AI) informacja jest podstawowym elementem wykorzystywanym do trenowania i obsługi modeli. Różnorodność, jakość i trafność danych
Uziemienie AI: w kierunku inteligentnych, stabilnych modeli językowych
Wprowadzenie do podstaw sztucznej inteligencji W szybko zmieniającym się krajobrazie sztucznej inteligencji duże modele językowe (LLM) stały się potężnymi narzędziami generującymi tekst przypominający tekst pisany przez człowieka.
Techniki adnotacji danych dla najczęstszych przypadków użycia sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
Rola adnotacji danych w opiece zdrowotnej AI jest kluczowa. Wysokiej jakości etykietowanie i adnotacja danych bezpośrednio wpływają na dokładność danych szkoleniowych AI i
Prawidłowe adnotacje danych: przewodnik po dokładności i wyborze dostawcy
Solidne rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji opiera się na danych — nie tylko na dowolnych danych, ale na wysokiej jakości danych z dokładnymi adnotacjami. Tylko najlepsze i najbardziej dopracowane dane
Ambient Scribes w opiece zdrowotnej: Rozwój dzięki sztucznej inteligencji
Transformacja dokumentacji klinicznej za pomocą inteligentnej technologii Scribe opartej na sztucznej inteligencji! Branża medyczna i opieki zdrowotnej szybko przyjmuje transformację cyfrową, a na jej czele stoi sztuczna inteligencja. Jedna
Zbieranie danych za pomocą sztucznej inteligencji konwersacyjnej i najlepsze praktyki dla rozwoju biznesu
Konwersacyjna sztuczna inteligencja, oparta na zaawansowanych technologiach, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe (ML), zrewolucjonizowała sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcje z klientami. Od chatbotów i
Deidentyfikacja w opiece zdrowotnej: spełnianie standardów HIPAA w 2025 r.
W dzisiejszym cyfrowym krajobrazie opieki zdrowotnej ochrona poufnych informacji o pacjentach nie jest już tylko wymogiem regulacyjnym — to obowiązek moralny. Ponieważ dane dotyczące opieki zdrowotnej stają się kręgosłupem
Duże modele językowe w opiece zdrowotnej: przełomy i wyzwania
Dlaczego my – jako cywilizacja ludzka – musimy pielęgnować kompetencje naukowe i wspierać innowacje napędzane badaniami i rozwojem? Czy nie można stosować konwencjonalnych technik i podejść?
Przekształcanie opieki zdrowotnej za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji: kluczowe korzyści i zastosowania
Branża opieki zdrowotnej zawsze była na czele innowacji technologicznych, począwszy od wynalezienia rozruszników serca i promieni rentgenowskich, aż po wprowadzenie elektronicznej opieki zdrowotnej.
Jak zamiana mowy na tekst zmienia transkrypcję medyczną
Speech-to-Text z obsługą AI zmienia definicję dokumentacji medycznej dzięki dokładności w czasie rzeczywistym i automatyzacji. Transkrypcja medyczna znacznie się rozwinęła — od notatek pisanych ręcznie do zautomatyzowanej dokumentacji obsługiwanej głosem. Wdrożenie
W jaki sposób systemy z udziałem człowieka zwiększają dokładność, uczciwość i zaufanie do sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja (AI) nadal przekształca branże dzięki swojej szybkości, trafności i dokładności. Jednak pomimo imponujących możliwości systemy AI często stają przed krytycznym wyzwaniem znanym
Projekt Vaani: Rola Shaip w kształtowaniu wielojęzycznej sztucznej inteligencji dla Indii
W kraju tak zróżnicowanym kulturowo i bogatym językowo jak Indie, budowanie inkluzywnej AI zaczyna się od zbierania reprezentatywnych, wysokiej jakości zestawów danych. Taka jest wizja stojąca za projektem
Telemedycyna oparta na sztucznej inteligencji: przypadki użycia, korzyści i wyzwania w świecie rzeczywistym
Nie żyjemy już w epoce, w której musieliśmy chodzić do lekarzy na podstawowe badania kontrolne i stały monitoring, a wszystko to dzięki sztucznej inteligencji.
Złote zestawy danych: podstawa niezawodnych systemów AI
Złote zestawy danych w AI odnoszą się do najczystszych i najwyższej jakości zestawów danych, które możesz uzyskać, aby trenować swój system AI. Będąc najwyższym
Czym jest rozpoznawanie głosu: dlaczego go potrzebujesz, przypadki użycia, przykłady i zalety
Wielkość rynku: W ciągu niecałych 20 lat technologia rozpoznawania głosu rozwinęła się fenomenalnie. Ale co przyniesie przyszłość? W 2020 roku globalna technologia rozpoznawania głosu
Znaczenie rozmów lekarza z pacjentem w opiece zdrowotnej
Wiemy, że odpowiednia komunikacja między lekarzem a pacjentem może skrócić opóźnienia w diagnozie o 30% i poprawić wskaźniki przestrzegania leczenia nawet o
6 kluczowych strategii upraszczających zbieranie danych AI i optymalizujących wydajność modelu
Rozwijający się rynek AI stwarza ogromne możliwości dla firm pragnących rozwijać aplikacje oparte na AI. Jednak budowanie udanych modeli AI wymaga złożonych algorytmów trenowanych na wysokiej jakości
Czym jest rozpoznawanie obrazów AI? Jak to działa i przykłady
Istoty ludzkie mają wrodzoną zdolność odróżniania i precyzyjnej identyfikacji obiektów, ludzi, zwierząt i miejsc na zdjęciach. Jednak komputery nie mają takiej możliwości
Czym są syntetyczne dane w AI? Korzyści, przypadki użycia, wyzwania i zastosowania
W rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) dane służą jako paliwo napędzające innowacje. Jednak pozyskiwanie wysokiej jakości danych ze świata rzeczywistego może
Co to jest rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER) – przykłady, przypadki użycia, korzyści i wyzwania
Za każdym razem, gdy słyszymy słowo lub czytamy tekst, mamy naturalną zdolność identyfikowania i kategoryzowania słowa według osób, miejsca, lokalizacji,
Co to jest NLP? Jak to działa, korzyści, wyzwania, przykłady
Odkryj naszą infografikę NLP: Dowiedz się, jak to działa, poznaj korzyści, wyzwania, rozwój rynku, przypadki użycia i przyszłe trendy w przetwarzaniu języka naturalnego.
Rola multimodalnych zestawów danych medycznych w rozwoju badań nad sztuczną inteligencją
Czy wiesz, że modele sztucznej inteligencji łączące różne dane medyczne mogą zwiększyć dokładność predykcyjną wyników intensywnej terapii o 12% lub więcej w porównaniu z podejściami jednomodalnymi?
Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: poznaj korzyści i wyzwania
Wartość rynkowa sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej osiągnęła nowy rekord w 2020 r. na poziomie 6.7 mld USD. Ujawniają również eksperci w tej dziedzinie i weterani technologii
Prawdziwy koszt danych szkoleniowych AI: jak skutecznie budżetować wysokiej jakości zestawy danych
Opracowywanie systemów sztucznej inteligencji (AI) to złożony i wymagający dużych zasobów proces. Od pozyskiwania danych po modele szkoleniowe, podróż wiąże się z licznymi wyzwaniami, które mogą znacząco
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.
Ponad 30 XNUMX dokumentów internetowych usuniętych i opatrzonych adnotacjami do moderacji treści
Zbudowanie automatycznego moderowania treści Model ML podzielony na kategorie Toksyczne, Dojrzałe lub O charakterze jednoznacznie seksualnym
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.
Kolekcja kluczowych fraz dla samochodowych systemów aktywowanych głosem
Ponad 200 12 kluczowych fraz/wskazówek dotyczących marki zebranych w 2800 globalnych językach od XNUMX użytkowników w określonym czasie.
Ponad 8 tys. godzin dźwięku Automatycznie
Rozpoznawanie mowy
Aby pomóc klientowi w opracowaniu planu rozwoju mowy w zakresie technologii mowy dla języków indyjskich.
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.
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.
Przewodnik kupującego: duże modele językowe LLM
Czy kiedykolwiek podrapałeś się po głowie, zdumiony tym, jak Google lub Alexa wydawały się „dostać” cię? A może czytałeś wygenerowany komputerowo esej, który brzmi niesamowicie po ludzku? Nie jesteś sam. Nadszedł czas, aby odsunąć kurtynę i odkryć sekret: duże modele językowe lub LLM.
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.
Jak wybrać idealną firmę zajmującą się gromadzeniem danych AI dla potrzeb Twojej firmy
Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) stały się kręgosłupem nowoczesnych firm. Od usprawniania operacji zaplecza i automatyzacji przepływów pracy po tworzenie spersonalizowanych
Ukryte zagrożenia związane z danymi typu open source: czas przemyśleć strategię szkolenia sztucznej inteligencji
W szybko ewoluującym krajobrazie sztucznej inteligencji (AI) atrakcyjność danych open-source jest niezaprzeczalna. Ich dostępność i opłacalność sprawiają, że jest to atrakcyjna opcja
22 najlepsze zestawy danych medycznych i opieki zdrowotnej, których potrzebujesz do badań i rozwoju sztucznej inteligencji
W dzisiejszym świecie opieka zdrowotna jest coraz bardziej napędzana przez uczenie maszynowe (ML). Od przewidywania chorób po ulepszanie diagnostyki, ML przekształca wyniki opieki zdrowotnej. Jednak każde ML
Jak kompleksowi dostawcy usług danych szkoleniowych przekształcają Twoje projekty AI
W szybko rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji (AI) dane szkoleniowe stanowią fundament, na którym zbudowane są wszystkie innowacje. Bez wysokiej jakości, dobrze ustrukturyzowanych zestawów danych nawet
Human-in-the-Loop: W jaki sposób ludzka wiedza specjalistyczna wzmacnia generatywną sztuczną inteligencję
Generative AI zrewolucjonizowało tworzenie treści, analizę danych i procesy podejmowania decyzji. Jednak bez nadzoru człowieka systemy te mogą powodować błędy, stronniczość lub nieetyczne wyniki. Wprowadź
Jak poprawić jakość danych AI i zmaksymalizować dokładność modelu
Sztuczna inteligencja (AI) rozwinęła się z futurystycznego konceptu w integralną część współczesnego życia, napędzając innowacje w różnych branżach. Jednak fundamentem każdego
Co partner ds. gromadzenia danych szkoleniowych AI robi dla AI: dokładność, uczciwość i zgodność
W kontekście sztucznej inteligencji (AI) informacja jest podstawowym elementem wykorzystywanym do trenowania i obsługi modeli. Różnorodność, jakość i trafność danych
Uziemienie AI: w kierunku inteligentnych, stabilnych modeli językowych
Wprowadzenie do podstaw sztucznej inteligencji W szybko zmieniającym się krajobrazie sztucznej inteligencji duże modele językowe (LLM) stały się potężnymi narzędziami generującymi tekst przypominający tekst pisany przez człowieka.
Techniki adnotacji danych dla najczęstszych przypadków użycia sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
Rola adnotacji danych w opiece zdrowotnej AI jest kluczowa. Wysokiej jakości etykietowanie i adnotacja danych bezpośrednio wpływają na dokładność danych szkoleniowych AI i
Prawidłowe adnotacje danych: przewodnik po dokładności i wyborze dostawcy
Solidne rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji opiera się na danych — nie tylko na dowolnych danych, ale na wysokiej jakości danych z dokładnymi adnotacjami. Tylko najlepsze i najbardziej dopracowane dane
Ambient Scribes w opiece zdrowotnej: Rozwój dzięki sztucznej inteligencji
Transformacja dokumentacji klinicznej za pomocą inteligentnej technologii Scribe opartej na sztucznej inteligencji! Branża medyczna i opieki zdrowotnej szybko przyjmuje transformację cyfrową, a na jej czele stoi sztuczna inteligencja. Jedna
Zbieranie danych za pomocą sztucznej inteligencji konwersacyjnej i najlepsze praktyki dla rozwoju biznesu
Konwersacyjna sztuczna inteligencja, oparta na zaawansowanych technologiach, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe (ML), zrewolucjonizowała sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcje z klientami. Od chatbotów i
Deidentyfikacja w opiece zdrowotnej: spełnianie standardów HIPAA w 2025 r.
W dzisiejszym cyfrowym krajobrazie opieki zdrowotnej ochrona poufnych informacji o pacjentach nie jest już tylko wymogiem regulacyjnym — to obowiązek moralny. Ponieważ dane dotyczące opieki zdrowotnej stają się kręgosłupem
Duże modele językowe w opiece zdrowotnej: przełomy i wyzwania
Dlaczego my – jako cywilizacja ludzka – musimy pielęgnować kompetencje naukowe i wspierać innowacje napędzane badaniami i rozwojem? Czy nie można stosować konwencjonalnych technik i podejść?
Przekształcanie opieki zdrowotnej za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji: kluczowe korzyści i zastosowania
Branża opieki zdrowotnej zawsze była na czele innowacji technologicznych, począwszy od wynalezienia rozruszników serca i promieni rentgenowskich, aż po wprowadzenie elektronicznej opieki zdrowotnej.
Jak zamiana mowy na tekst zmienia transkrypcję medyczną
Speech-to-Text z obsługą AI zmienia definicję dokumentacji medycznej dzięki dokładności w czasie rzeczywistym i automatyzacji. Transkrypcja medyczna znacznie się rozwinęła — od notatek pisanych ręcznie do zautomatyzowanej dokumentacji obsługiwanej głosem. Wdrożenie
W jaki sposób systemy z udziałem człowieka zwiększają dokładność, uczciwość i zaufanie do sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja (AI) nadal przekształca branże dzięki swojej szybkości, trafności i dokładności. Jednak pomimo imponujących możliwości systemy AI często stają przed krytycznym wyzwaniem znanym
Projekt Vaani: Rola Shaip w kształtowaniu wielojęzycznej sztucznej inteligencji dla Indii
W kraju tak zróżnicowanym kulturowo i bogatym językowo jak Indie, budowanie inkluzywnej AI zaczyna się od zbierania reprezentatywnych, wysokiej jakości zestawów danych. Taka jest wizja stojąca za projektem
Telemedycyna oparta na sztucznej inteligencji: przypadki użycia, korzyści i wyzwania w świecie rzeczywistym
Nie żyjemy już w epoce, w której musieliśmy chodzić do lekarzy na podstawowe badania kontrolne i stały monitoring, a wszystko to dzięki sztucznej inteligencji.
Złote zestawy danych: podstawa niezawodnych systemów AI
Złote zestawy danych w AI odnoszą się do najczystszych i najwyższej jakości zestawów danych, które możesz uzyskać, aby trenować swój system AI. Będąc najwyższym
Czym jest rozpoznawanie głosu: dlaczego go potrzebujesz, przypadki użycia, przykłady i zalety
Wielkość rynku: W ciągu niecałych 20 lat technologia rozpoznawania głosu rozwinęła się fenomenalnie. Ale co przyniesie przyszłość? W 2020 roku globalna technologia rozpoznawania głosu
Znaczenie rozmów lekarza z pacjentem w opiece zdrowotnej
Wiemy, że odpowiednia komunikacja między lekarzem a pacjentem może skrócić opóźnienia w diagnozie o 30% i poprawić wskaźniki przestrzegania leczenia nawet o
6 kluczowych strategii upraszczających zbieranie danych AI i optymalizujących wydajność modelu
Rozwijający się rynek AI stwarza ogromne możliwości dla firm pragnących rozwijać aplikacje oparte na AI. Jednak budowanie udanych modeli AI wymaga złożonych algorytmów trenowanych na wysokiej jakości
Czym jest rozpoznawanie obrazów AI? Jak to działa i przykłady
Istoty ludzkie mają wrodzoną zdolność odróżniania i precyzyjnej identyfikacji obiektów, ludzi, zwierząt i miejsc na zdjęciach. Jednak komputery nie mają takiej możliwości
Czym są syntetyczne dane w AI? Korzyści, przypadki użycia, wyzwania i zastosowania
W rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) dane służą jako paliwo napędzające innowacje. Jednak pozyskiwanie wysokiej jakości danych ze świata rzeczywistego może
Co to jest rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER) – przykłady, przypadki użycia, korzyści i wyzwania
Za każdym razem, gdy słyszymy słowo lub czytamy tekst, mamy naturalną zdolność identyfikowania i kategoryzowania słowa według osób, miejsca, lokalizacji,
Co to jest NLP? Jak to działa, korzyści, wyzwania, przykłady
Odkryj naszą infografikę NLP: Dowiedz się, jak to działa, poznaj korzyści, wyzwania, rozwój rynku, przypadki użycia i przyszłe trendy w przetwarzaniu języka naturalnego.
Rola multimodalnych zestawów danych medycznych w rozwoju badań nad sztuczną inteligencją
Czy wiesz, że modele sztucznej inteligencji łączące różne dane medyczne mogą zwiększyć dokładność predykcyjną wyników intensywnej terapii o 12% lub więcej w porównaniu z podejściami jednomodalnymi?
Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: poznaj korzyści i wyzwania
Wartość rynkowa sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej osiągnęła nowy rekord w 2020 r. na poziomie 6.7 mld USD. Ujawniają również eksperci w tej dziedzinie i weterani technologii
Prawdziwy koszt danych szkoleniowych AI: jak skutecznie budżetować wysokiej jakości zestawy danych
Opracowywanie systemów sztucznej inteligencji (AI) to złożony i wymagający dużych zasobów proces. Od pozyskiwania danych po modele szkoleniowe, podróż wiąże się z licznymi wyzwaniami, które mogą znacząco
Co to jest NLP? Jak to działa, korzyści, wyzwania, przykłady
Odkryj naszą infografikę NLP: Dowiedz się, jak to działa, poznaj korzyści, wyzwania, rozwój rynku, przypadki użycia i przyszłe trendy w przetwarzaniu języka naturalnego.
OCR (Optyczne Rozpoznawanie Znaków) – 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.
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 Infografiki Inteligentne modele AI wymagają intensywnego szkolenia, aby móc identyfikować wzorce, obiekty i ostatecznie tworzyć
Powiedz nam, jak możemy pomóc w Twojej następnej inicjatywie AI.