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.
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 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,
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
Gotowe dane szkoleniowe AI: czym są i jak wybrać właściwego dostawcę
Budowanie rozwiązań AI i uczenia maszynowego (ML) często wymaga ogromnych ilości wysokiej jakości zestawów danych szkoleniowych. Jednak tworzenie tych zestawów danych od podstaw wymaga znacznej ilości czasu, wysiłku,
Dlaczego wielojęzyczne dane tekstowe AI są kluczowe w szkoleniu zaawansowanych modeli AI
Świat jest żywą mozaiką kultur i języków. Choć istnieją różnice w geografii, języku i ideologii, łączą nas wspólne emocje. Aby naprawdę wykorzystać
Adnotacje danych wewnętrznych lub zewnętrznych — co daje lepsze wyniki AI?
W 2020 roku co sekundę ludzie tworzyli 1.7 MB danych. W tym samym roku wyprodukowaliśmy blisko 2.5 tryliona bajtów danych
Rola przetwarzania języka naturalnego w wykrywaniu i zapobieganiu oszustwom ubezpieczeniowym
Jesteśmy świadkami ery, w której sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana przez oszustów. To sprawia, że użytkownikom jest niezwykle trudno wykryć podejrzaną aktywność.
Od A do Z adnotacji danych
Co to jest adnotacja danych [aktualizacja w 2025 r.] – najlepsze praktyki, narzędzia, korzyści, wyzwania, typy i więcej Chcesz poznać podstawy adnotacji danych? Przeczytaj to do końca
Czym jest funkcja Anti-Spoofing i jej techniki wykrywania żywotności w rozpoznawaniu twarzy?
Rozpoznawanie twarzy stało się kluczowym filarem obecnych systemów bezpieczeństwa w uwierzytelnianiu smartfonów, bankowości i nadzorze. Jednak wraz ze wzrostem zastosowania rozpoznawania twarzy,
Najważniejsze trendy w NLP, na które warto zwrócić uwagę w 2025 r.
Jeśli działasz w obszarze AI, to na pewno znasz NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego. NLP zmienia sposób, w jaki
Jakie są najważniejsze zastosowania sztucznej inteligencji multimodalnej i przypadki użycia?
Multimodalna sztuczna inteligencja łączy wiedzę z różnych źródeł, takich jak tekst, obrazy, dźwięk i wideo, dzięki czemu może zapewnić bogatszy i bardziej szczegółowy wgląd w
Czym jest RAFT? RAG + Fine-Tuning
Mówiąc najprościej, dostrajanie wspomagane wyszukiwaniem, czyli RAFT, to zaawansowana technika sztucznej inteligencji, w której generowanie wspomagane wyszukiwaniem jest połączone z dostrajaniem w celu zwiększenia reakcji generatywnych
Czym są Duże Modele Multimodalne (LMM)?
Duże modele multimodalne (LMM) to rewolucja w sztucznej inteligencji (AI). W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli AI, które działają w jednym środowisku danych, takim jak tekst,
19 darmowych zestawów danych rozpoznawania twarzy, które doładują Twoje projekty AI w 2025 r.
Szukasz wysokiej jakości zestawów danych rozpoznawania twarzy, aby podnieść poziom swoich projektów AI i uczenia maszynowego? Nie szukaj dalej! Zestawiliśmy listę 19
Optymalizacja RAG dzięki lepszym danym i monitom
RAG (Retrieval-Augmented Generation) to nowy sposób na udoskonalenie LLM w wysoce efektywny sposób, łączący moc generatywną i odzyskiwanie danych w czasie rzeczywistym. RAG umożliwia
RAG czy Fine-Tuning: Która opcja jest lepsza dla Twojego LLM?
Duże modele językowe (LLM), takie jak GPT-4 i Llama 3, wywarły wpływ na rynek sztucznej inteligencji i zdziałały cuda w różnych dziedzinach, od obsługi klienta po generowanie treści.
Czym są multimodalne duże modele językowe? Zastosowania, wyzwania i sposób ich działania
Wyobraź sobie, że masz raport z prześwietlenia i musisz zrozumieć, jakie masz obrażenia. Jedną z opcji jest wizyta u lekarza, który idealnie
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
Wszystko o sztucznej inteligencji konwersacyjnej: jak działa, przykład, korzyści i wyzwania [infografika 2025]
Odkryj, jak konwersacyjna sztuczna inteligencja zmienia branże dzięki spersonalizowanym interakcjom. Sprawdź naszą infografikę.
27 zestawów danych obrazów Open Source, które ulepszą Twój projekt Computer Vision [aktualizacja 2025]
Algorytm AI jest tak dobry, jak dane, którymi go podajesz. Nie jest to ani odważne, ani niekonwencjonalne stwierdzenie. AI mogła mieć
Adnotacja obrazu – kluczowe przypadki użycia, techniki i typy [2024]
Kompletny przewodnik po adnotacjach obrazów w przetwarzaniu obrazu komputerowego: zastosowania, metody i kategorie Spis treści Pobierz eBook Zdobądź moją kopię Ten przewodnik zawiera wybrane koncepcje
Rozpoznawanie twarzy: jak działa, jakie są jego zalety, wyzwania i obawy dotyczące prywatności
Ludzie są biegli w rozpoznawaniu twarzy, ale my również całkiem naturalnie interpretujemy mimikę i emocje. Badania mówią, że możemy zidentyfikować osobiście znajome twarze w ciągu 380 ms
Dane ze świata rzeczywistego kontra dane syntetyczne: odkrywanie przyszłości sztucznej inteligencji
Gdy wejdziesz w dziedzinę sztucznej inteligencji, często natkniesz się na termin „dane syntetyczne”. Mówiąc najprościej, dane syntetyczne to sztucznie generowane dane.
Do czego służy sztuczna inteligencja w telemedycynie?
Nie żyjemy już w epoce, w której musieliśmy chodzić do lekarzy na podstawowe badania kontrolne i stały monitoring, a wszystko to dzięki sztucznej inteligencji.
Czym jest Text-to-Speech? – Wyjaśnienie TTS
Wyobraź sobie, że rozmawiasz przez swój smartfon, słuchasz ulubionych artykułów czytanych na głos podczas jazdy samochodem lub uczysz się nowego języka z idealną wymową — wszystko to bez ingerencji człowieka.
Czym jest medyczne rozpoznawanie mowy i jak ono działa?
Wyobraź sobie świat, w którym lekarze nie musieliby już spędzać godzin na wpisywaniu notatek pacjentów, lecz mówiliby do urządzenia i widzieli
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.
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.
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 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,
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
Gotowe dane szkoleniowe AI: czym są i jak wybrać właściwego dostawcę
Budowanie rozwiązań AI i uczenia maszynowego (ML) często wymaga ogromnych ilości wysokiej jakości zestawów danych szkoleniowych. Jednak tworzenie tych zestawów danych od podstaw wymaga znacznej ilości czasu, wysiłku,
Dlaczego wielojęzyczne dane tekstowe AI są kluczowe w szkoleniu zaawansowanych modeli AI
Świat jest żywą mozaiką kultur i języków. Choć istnieją różnice w geografii, języku i ideologii, łączą nas wspólne emocje. Aby naprawdę wykorzystać
Adnotacje danych wewnętrznych lub zewnętrznych — co daje lepsze wyniki AI?
W 2020 roku co sekundę ludzie tworzyli 1.7 MB danych. W tym samym roku wyprodukowaliśmy blisko 2.5 tryliona bajtów danych
Rola przetwarzania języka naturalnego w wykrywaniu i zapobieganiu oszustwom ubezpieczeniowym
Jesteśmy świadkami ery, w której sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana przez oszustów. To sprawia, że użytkownikom jest niezwykle trudno wykryć podejrzaną aktywność.
Od A do Z adnotacji danych
Co to jest adnotacja danych [aktualizacja w 2025 r.] – najlepsze praktyki, narzędzia, korzyści, wyzwania, typy i więcej Chcesz poznać podstawy adnotacji danych? Przeczytaj to do końca
Czym jest funkcja Anti-Spoofing i jej techniki wykrywania żywotności w rozpoznawaniu twarzy?
Rozpoznawanie twarzy stało się kluczowym filarem obecnych systemów bezpieczeństwa w uwierzytelnianiu smartfonów, bankowości i nadzorze. Jednak wraz ze wzrostem zastosowania rozpoznawania twarzy,
Najważniejsze trendy w NLP, na które warto zwrócić uwagę w 2025 r.
Jeśli działasz w obszarze AI, to na pewno znasz NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego. NLP zmienia sposób, w jaki
Jakie są najważniejsze zastosowania sztucznej inteligencji multimodalnej i przypadki użycia?
Multimodalna sztuczna inteligencja łączy wiedzę z różnych źródeł, takich jak tekst, obrazy, dźwięk i wideo, dzięki czemu może zapewnić bogatszy i bardziej szczegółowy wgląd w
Czym jest RAFT? RAG + Fine-Tuning
Mówiąc najprościej, dostrajanie wspomagane wyszukiwaniem, czyli RAFT, to zaawansowana technika sztucznej inteligencji, w której generowanie wspomagane wyszukiwaniem jest połączone z dostrajaniem w celu zwiększenia reakcji generatywnych
Czym są Duże Modele Multimodalne (LMM)?
Duże modele multimodalne (LMM) to rewolucja w sztucznej inteligencji (AI). W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli AI, które działają w jednym środowisku danych, takim jak tekst,
19 darmowych zestawów danych rozpoznawania twarzy, które doładują Twoje projekty AI w 2025 r.
Szukasz wysokiej jakości zestawów danych rozpoznawania twarzy, aby podnieść poziom swoich projektów AI i uczenia maszynowego? Nie szukaj dalej! Zestawiliśmy listę 19
Optymalizacja RAG dzięki lepszym danym i monitom
RAG (Retrieval-Augmented Generation) to nowy sposób na udoskonalenie LLM w wysoce efektywny sposób, łączący moc generatywną i odzyskiwanie danych w czasie rzeczywistym. RAG umożliwia
RAG czy Fine-Tuning: Która opcja jest lepsza dla Twojego LLM?
Duże modele językowe (LLM), takie jak GPT-4 i Llama 3, wywarły wpływ na rynek sztucznej inteligencji i zdziałały cuda w różnych dziedzinach, od obsługi klienta po generowanie treści.
Czym są multimodalne duże modele językowe? Zastosowania, wyzwania i sposób ich działania
Wyobraź sobie, że masz raport z prześwietlenia i musisz zrozumieć, jakie masz obrażenia. Jedną z opcji jest wizyta u lekarza, który idealnie
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
Wszystko o sztucznej inteligencji konwersacyjnej: jak działa, przykład, korzyści i wyzwania [infografika 2025]
Odkryj, jak konwersacyjna sztuczna inteligencja zmienia branże dzięki spersonalizowanym interakcjom. Sprawdź naszą infografikę.
27 zestawów danych obrazów Open Source, które ulepszą Twój projekt Computer Vision [aktualizacja 2025]
Algorytm AI jest tak dobry, jak dane, którymi go podajesz. Nie jest to ani odważne, ani niekonwencjonalne stwierdzenie. AI mogła mieć
Adnotacja obrazu – kluczowe przypadki użycia, techniki i typy [2024]
Kompletny przewodnik po adnotacjach obrazów w przetwarzaniu obrazu komputerowego: zastosowania, metody i kategorie Spis treści Pobierz eBook Zdobądź moją kopię Ten przewodnik zawiera wybrane koncepcje
Rozpoznawanie twarzy: jak działa, jakie są jego zalety, wyzwania i obawy dotyczące prywatności
Ludzie są biegli w rozpoznawaniu twarzy, ale my również całkiem naturalnie interpretujemy mimikę i emocje. Badania mówią, że możemy zidentyfikować osobiście znajome twarze w ciągu 380 ms
Dane ze świata rzeczywistego kontra dane syntetyczne: odkrywanie przyszłości sztucznej inteligencji
Gdy wejdziesz w dziedzinę sztucznej inteligencji, często natkniesz się na termin „dane syntetyczne”. Mówiąc najprościej, dane syntetyczne to sztucznie generowane dane.
Do czego służy sztuczna inteligencja w telemedycynie?
Nie żyjemy już w epoce, w której musieliśmy chodzić do lekarzy na podstawowe badania kontrolne i stały monitoring, a wszystko to dzięki sztucznej inteligencji.
Czym jest Text-to-Speech? – Wyjaśnienie TTS
Wyobraź sobie, że rozmawiasz przez swój smartfon, słuchasz ulubionych artykułów czytanych na głos podczas jazdy samochodem lub uczysz się nowego języka z idealną wymową — wszystko to bez ingerencji człowieka.
Czym jest medyczne rozpoznawanie mowy i jak ono działa?
Wyobraź sobie świat, w którym lekarze nie musieliby już spędzać godzin na wpisywaniu notatek pacjentów, lecz mówiliby do urządzenia i widzieli
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.
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.