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.
Wzmocnienie opieki zdrowotnej dzięki generatywnej sztucznej inteligencji: rewolucyjna diagnoza i leczenie
W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) poczyniła znaczne postępy w różnych branżach, a opieka zdrowotna nie jest wyjątkiem. Generatywna sztuczna inteligencja, podzbiór skupiony na sztucznej inteligencji
Adnotacja obrazu medycznego: definicja, zastosowanie, przypadki użycia i typy
Adnotacja obrazu medycznego odgrywa kluczową rolę w dostarczaniu algorytmom uczenia maszynowego i modelom AI niezbędnych danych szkoleniowych. Proces ten jest niezbędny dla
Etyka i uprzedzenia: radzenie sobie z wyzwaniami związanymi ze współpracą człowieka i sztucznej inteligencji w ocenie modelu
Chcąc wykorzystać transformacyjną moc sztucznej inteligencji (AI), społeczność technologiczna stoi przed zasadniczym wyzwaniem: zapewnienie integralności etycznej i minimalizacja uprzedzeń
Ludzki dotyk: zwiększanie kreatywności sztucznej inteligencji dzięki subiektywnej ocenie
W szybko rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji (AI) poszukiwanie kreatywności nie jest już wyłącznie domeną człowieka. Dzisiejsze technologie AI załamują się
Maksymalizacja trafności wyszukiwania dzięki etykietowaniu danych: wskazówki i najlepsze praktyki
Dzisiejsi użytkownicy są zanurzeni w ogromnych ilościach informacji, co sprawia, że znalezienie potrzebnych informacji jest skomplikowane. Trafność wyszukiwania mierzy dokładność informacji
Wypełnianie luki: integrowanie ludzkiej intuicji w ocenie modelu AI
Wprowadzenie W epoce, w której sztuczna inteligencja (AI) kształtuje każdy aspekt naszego życia, włączenie ludzkiej intuicji do oceny modelu sztucznej inteligencji wydaje się być
Najlepsze zbiory danych typu open source dotyczące opieki zdrowotnej na potrzeby projektów uczenia maszynowego
Globalny system opieki zdrowotnej codziennie generuje ogromne ilości danych medycznych, które można wykorzystać w zastosowaniach uczenia maszynowego.
Nawigacja po prywatności danych w sztucznej inteligencji: strategie zgodności i innowacji
Wprowadzenie W szybko rozwijającym się środowisku sztucznej inteligencji (AI) firmy takie jak OpenAI stoją przed poważnymi wyzwaniami związanymi z równoważeniem niezaspokojonego zapotrzebowania na dane z rygorystycznymi
Przyszłość danych dzięki inteligentnemu rozpoznawaniu znaków (ICR)
Odręczne notatki mają szczególny urok nawet w naszym cyfrowym świecie. Inteligentne rozpoznawanie znaków (ICR) pomaga pokonać przepaść analogową i cyfrową, konwertując tekst pisany odręcznie
Wpływ NLP na diagnostykę opieki zdrowotnej
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) zmienia sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z technologią. Przetwarza ludzki język, aby odblokować ogromny potencjał informacyjny. Technologia ma ten sam potencjał
Wybór odpowiedniego zbioru danych do rozpoznawania mowy dla Twojego modelu AI
Wyobraź sobie interakcję z Siri lub Alexą. Ich umiejętność rozumienia naszej mowy jest fascynująca. Możliwość ta wynika ze zbiorów danych wykorzystywanych w ich szkoleniu. Te
Zbiory danych dotyczące opieki zdrowotnej: dobrodziejstwo dla sztucznej inteligencji w służbie zdrowia
Sztuczna inteligencja, termin występujący niegdyś głównie w science fiction, jest obecnie rzeczywistością napędzającą rozwój różnych gałęzi przemysłu. Następny ruch Doradztwo strategiczne
Uczenie się ze wzmocnieniem za pomocą informacji zwrotnej od człowieka: definicja i kroki
Uczenie się przez wzmacnianie (RL) to rodzaj uczenia maszynowego. W tym podejściu algorytmy uczą się podejmować decyzje metodą prób i błędów, podobnie jak robią to ludzie.
Przyczyny halucynacji AI (i techniki ich ograniczania)
Halucynacje AI odnoszą się do przypadków, w których modele AI, w szczególności modele dużych języków (LLM), generują informacje, które wydają się prawdziwe, ale są nieprawidłowe lub niezwiązane z rzeczywistością.
Co to jest walidacja kliniczna? Twój przewodnik po najlepszych praktykach i procesach
Pomyśl o scenariuszu, w którym opracowywane jest nowe narzędzie diagnostyczne. Lekarze są podekscytowani jego potencjałem. Jednak przed włączeniem tego do rutynowej opieki, oni
Znaczenie etycznej sztucznej inteligencji / uczciwej sztucznej inteligencji i rodzaje uprzedzeń, których należy unikać
W rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) skupienie się na względach etycznych i uczciwości to coś więcej niż imperatyw moralny – to fundamentalna konieczność
Podsumowanie dokumentacji medycznej AI: definicja, wyzwania i najlepsze praktyki
Rozwój dokumentacji medycznej w branży opieki zdrowotnej stał się zarówno wyzwaniem, jak i szansą. Wyobraź sobie świat, w którym każdy szczegół w
Abstrakcja danych klinicznych: definicja, proces i nie tylko
Szpitale i kliniki każdego roku przyjmują tysiące pacjentów. Do tego potrzeba ogromnej liczby oddanych lekarzy i pielęgniarek. Pracują niestrudzenie, aby zapewnić opiekę
Dane syntetyczne w opiece zdrowotnej: definicja, korzyści i wyzwania
Wyobraźmy sobie scenariusz, w którym naukowcy opracowują nowy lek. Do testów potrzebują obszernych danych pacjentów, istnieją jednak poważne obawy dotyczące prywatności i
Ustalenie eksperta HIPAA dotyczące deidentyfikacji
Ustawa o przenośności i odpowiedzialności w ubezpieczeniach zdrowotnych (HIPAA) ustanawia standardy ochrony danych pacjentów w opiece zdrowotnej. Kluczowym aspektem tego jest deidentyfikacja Protected
Pionierskie badania onkologiczne z wykorzystaniem NLP: przełom Shaip
Pobierz studium przypadku W walce z rakiem dane są równie istotne jak determinacja. W Shaip jesteśmy dumni, że umożliwiliśmy znaczący skok
Moc przetwarzania języka naturalnego (NLP) w radiologii: poprawa diagnozy i wydajności
Radiologia odgrywa kluczową rolę w opiece zdrowotnej. Wykorzystuje techniki obrazowania, takie jak tomografia komputerowa, zdjęcia rentgenowskie i rezonans magnetyczny, do diagnozowania i leczenia różnych schorzeń. Język naturalny
Rola przetwarzania języka naturalnego (NLP) w onkologii
Rak stanowi poważne wyzwanie zdrowotne na całym świecie. Dzieje się tak, gdy komórki rosną i rozprzestrzeniają się w niekontrolowany sposób. To druga najczęstsza przyczyna zgonów
Wszystko, co musisz wiedzieć o uczeniu się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnej od ludzi
W 2023 r. nastąpił ogromny wzrost wykorzystania narzędzi AI, takich jak ChatGPT. Ten wzrost zapoczątkował ożywioną debatę, a ludzie dyskutują o korzyściach płynących ze sztucznej inteligencji,
Siła sztucznej inteligencji w branży motoryzacyjnej
Jeśli chodzi o integrację sztucznej inteligencji z samochodami, świat stoi na niezwykłym rozdrożu. Wyobraź sobie, że jedziesz ruchliwą drogą ze sztuczną inteligencją i zarządzasz swoimi
Korzyści z zamiany tekstu na mowę w różnych branżach
Technologia zamiany tekstu na mowę (TTS) to innowacyjne rozwiązanie, które przekształca tekst pisany na słowa mówione. Zmieniło zasady gry w kilku branżach i zrewolucjonizowało
Od A do Z adnotacji danych
Przewodnik dla początkujących po adnotacjach danych: wskazówki i najlepsze praktyki The Ultimate Buyers Guide 2024 Spis indeksu Wprowadzenie Czym jest uczenie maszynowe? Co jest
Przewodnik po deidentyfikacji danych: wszystko, co powinien wiedzieć początkujący (w 2024 r.)
W dobie transformacji cyfrowej organizacje opieki zdrowotnej szybko przenoszą swoją działalność na platformy cyfrowe. Zapewnia to wydajność i usprawnienie procesów, ale także
Generatywna sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: zastosowania, zalety, wyzwania i przyszłe trendy
Opieka zdrowotna zawsze była dziedziną, w której ceniono innowacje i które miały kluczowe znaczenie dla ratowania życia. Pomimo postępu technologicznego branża opieki zdrowotnej nadal stoi przed utrzymującymi się wyzwaniami.
Różnica między odpowiedzialną sztuczną inteligencją a etyczną sztuczną inteligencją
Oczekuje się, że szybko rozwijający się światowy rynek sztucznej inteligencji osiągnie w 1847 r. wartość 2030 miliardów dolarów. Ponieważ sztuczna inteligencja zajmuje centralne miejsce w naszym życiu, wiedząc, jakiego rodzaju
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.
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.
Umożliwianie rozwoju technologii otoczenia poprzez syntetyczne rozmowy na temat opieki zdrowotnej
Syntetyczne rozmowy na temat opieki zdrowotnej dla ASR
Usprawnianie procesów wcześniejszej autoryzacji poprzez adnotacje dotyczące przestrzegania wytycznych
Usprawnianie procesów klinicznych dzięki precyzji i zgodności.
Licencjonowanie, deidentyfikacja i adnotacje dla innowacji w modelu NLP
Udoskonalenie badań onkologicznych z wykorzystaniem NLP i deidentyfikacji danych.
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.
Wzmocnienie opieki zdrowotnej dzięki generatywnej sztucznej inteligencji: rewolucyjna diagnoza i leczenie
W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) poczyniła znaczne postępy w różnych branżach, a opieka zdrowotna nie jest wyjątkiem. Generatywna sztuczna inteligencja, podzbiór skupiony na sztucznej inteligencji
Adnotacja obrazu medycznego: definicja, zastosowanie, przypadki użycia i typy
Adnotacja obrazu medycznego odgrywa kluczową rolę w dostarczaniu algorytmom uczenia maszynowego i modelom AI niezbędnych danych szkoleniowych. Proces ten jest niezbędny dla
Etyka i uprzedzenia: radzenie sobie z wyzwaniami związanymi ze współpracą człowieka i sztucznej inteligencji w ocenie modelu
Chcąc wykorzystać transformacyjną moc sztucznej inteligencji (AI), społeczność technologiczna stoi przed zasadniczym wyzwaniem: zapewnienie integralności etycznej i minimalizacja uprzedzeń
Ludzki dotyk: zwiększanie kreatywności sztucznej inteligencji dzięki subiektywnej ocenie
W szybko rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji (AI) poszukiwanie kreatywności nie jest już wyłącznie domeną człowieka. Dzisiejsze technologie AI załamują się
Maksymalizacja trafności wyszukiwania dzięki etykietowaniu danych: wskazówki i najlepsze praktyki
Dzisiejsi użytkownicy są zanurzeni w ogromnych ilościach informacji, co sprawia, że znalezienie potrzebnych informacji jest skomplikowane. Trafność wyszukiwania mierzy dokładność informacji
Wypełnianie luki: integrowanie ludzkiej intuicji w ocenie modelu AI
Wprowadzenie W epoce, w której sztuczna inteligencja (AI) kształtuje każdy aspekt naszego życia, włączenie ludzkiej intuicji do oceny modelu sztucznej inteligencji wydaje się być
Najlepsze zbiory danych typu open source dotyczące opieki zdrowotnej na potrzeby projektów uczenia maszynowego
Globalny system opieki zdrowotnej codziennie generuje ogromne ilości danych medycznych, które można wykorzystać w zastosowaniach uczenia maszynowego.
Nawigacja po prywatności danych w sztucznej inteligencji: strategie zgodności i innowacji
Wprowadzenie W szybko rozwijającym się środowisku sztucznej inteligencji (AI) firmy takie jak OpenAI stoją przed poważnymi wyzwaniami związanymi z równoważeniem niezaspokojonego zapotrzebowania na dane z rygorystycznymi
Przyszłość danych dzięki inteligentnemu rozpoznawaniu znaków (ICR)
Odręczne notatki mają szczególny urok nawet w naszym cyfrowym świecie. Inteligentne rozpoznawanie znaków (ICR) pomaga pokonać przepaść analogową i cyfrową, konwertując tekst pisany odręcznie
Wpływ NLP na diagnostykę opieki zdrowotnej
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) zmienia sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z technologią. Przetwarza ludzki język, aby odblokować ogromny potencjał informacyjny. Technologia ma ten sam potencjał
Wybór odpowiedniego zbioru danych do rozpoznawania mowy dla Twojego modelu AI
Wyobraź sobie interakcję z Siri lub Alexą. Ich umiejętność rozumienia naszej mowy jest fascynująca. Możliwość ta wynika ze zbiorów danych wykorzystywanych w ich szkoleniu. Te
Zbiory danych dotyczące opieki zdrowotnej: dobrodziejstwo dla sztucznej inteligencji w służbie zdrowia
Sztuczna inteligencja, termin występujący niegdyś głównie w science fiction, jest obecnie rzeczywistością napędzającą rozwój różnych gałęzi przemysłu. Następny ruch Doradztwo strategiczne
Uczenie się ze wzmocnieniem za pomocą informacji zwrotnej od człowieka: definicja i kroki
Uczenie się przez wzmacnianie (RL) to rodzaj uczenia maszynowego. W tym podejściu algorytmy uczą się podejmować decyzje metodą prób i błędów, podobnie jak robią to ludzie.
Przyczyny halucynacji AI (i techniki ich ograniczania)
Halucynacje AI odnoszą się do przypadków, w których modele AI, w szczególności modele dużych języków (LLM), generują informacje, które wydają się prawdziwe, ale są nieprawidłowe lub niezwiązane z rzeczywistością.
Co to jest walidacja kliniczna? Twój przewodnik po najlepszych praktykach i procesach
Pomyśl o scenariuszu, w którym opracowywane jest nowe narzędzie diagnostyczne. Lekarze są podekscytowani jego potencjałem. Jednak przed włączeniem tego do rutynowej opieki, oni
Znaczenie etycznej sztucznej inteligencji / uczciwej sztucznej inteligencji i rodzaje uprzedzeń, których należy unikać
W rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) skupienie się na względach etycznych i uczciwości to coś więcej niż imperatyw moralny – to fundamentalna konieczność
Podsumowanie dokumentacji medycznej AI: definicja, wyzwania i najlepsze praktyki
Rozwój dokumentacji medycznej w branży opieki zdrowotnej stał się zarówno wyzwaniem, jak i szansą. Wyobraź sobie świat, w którym każdy szczegół w
Abstrakcja danych klinicznych: definicja, proces i nie tylko
Szpitale i kliniki każdego roku przyjmują tysiące pacjentów. Do tego potrzeba ogromnej liczby oddanych lekarzy i pielęgniarek. Pracują niestrudzenie, aby zapewnić opiekę
Dane syntetyczne w opiece zdrowotnej: definicja, korzyści i wyzwania
Wyobraźmy sobie scenariusz, w którym naukowcy opracowują nowy lek. Do testów potrzebują obszernych danych pacjentów, istnieją jednak poważne obawy dotyczące prywatności i
Ustalenie eksperta HIPAA dotyczące deidentyfikacji
Ustawa o przenośności i odpowiedzialności w ubezpieczeniach zdrowotnych (HIPAA) ustanawia standardy ochrony danych pacjentów w opiece zdrowotnej. Kluczowym aspektem tego jest deidentyfikacja Protected
Pionierskie badania onkologiczne z wykorzystaniem NLP: przełom Shaip
Pobierz studium przypadku W walce z rakiem dane są równie istotne jak determinacja. W Shaip jesteśmy dumni, że umożliwiliśmy znaczący skok
Moc przetwarzania języka naturalnego (NLP) w radiologii: poprawa diagnozy i wydajności
Radiologia odgrywa kluczową rolę w opiece zdrowotnej. Wykorzystuje techniki obrazowania, takie jak tomografia komputerowa, zdjęcia rentgenowskie i rezonans magnetyczny, do diagnozowania i leczenia różnych schorzeń. Język naturalny
Rola przetwarzania języka naturalnego (NLP) w onkologii
Rak stanowi poważne wyzwanie zdrowotne na całym świecie. Dzieje się tak, gdy komórki rosną i rozprzestrzeniają się w niekontrolowany sposób. To druga najczęstsza przyczyna zgonów
Wszystko, co musisz wiedzieć o uczeniu się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnej od ludzi
W 2023 r. nastąpił ogromny wzrost wykorzystania narzędzi AI, takich jak ChatGPT. Ten wzrost zapoczątkował ożywioną debatę, a ludzie dyskutują o korzyściach płynących ze sztucznej inteligencji,
Siła sztucznej inteligencji w branży motoryzacyjnej
Jeśli chodzi o integrację sztucznej inteligencji z samochodami, świat stoi na niezwykłym rozdrożu. Wyobraź sobie, że jedziesz ruchliwą drogą ze sztuczną inteligencją i zarządzasz swoimi
Korzyści z zamiany tekstu na mowę w różnych branżach
Technologia zamiany tekstu na mowę (TTS) to innowacyjne rozwiązanie, które przekształca tekst pisany na słowa mówione. Zmieniło zasady gry w kilku branżach i zrewolucjonizowało
Od A do Z adnotacji danych
Przewodnik dla początkujących po adnotacjach danych: wskazówki i najlepsze praktyki The Ultimate Buyers Guide 2024 Spis indeksu Wprowadzenie Czym jest uczenie maszynowe? Co jest
Przewodnik po deidentyfikacji danych: wszystko, co powinien wiedzieć początkujący (w 2024 r.)
W dobie transformacji cyfrowej organizacje opieki zdrowotnej szybko przenoszą swoją działalność na platformy cyfrowe. Zapewnia to wydajność i usprawnienie procesów, ale także
Generatywna sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: zastosowania, zalety, wyzwania i przyszłe trendy
Opieka zdrowotna zawsze była dziedziną, w której ceniono innowacje i które miały kluczowe znaczenie dla ratowania życia. Pomimo postępu technologicznego branża opieki zdrowotnej nadal stoi przed utrzymującymi się wyzwaniami.
Różnica między odpowiedzialną sztuczną inteligencją a etyczną sztuczną inteligencją
Oczekuje się, że szybko rozwijający się światowy rynek sztucznej inteligencji osiągnie w 1847 r. wartość 2030 miliardów dolarów. Ponieważ sztuczna inteligencja zajmuje centralne miejsce w naszym życiu, wiedząc, jakiego rodzaju
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.