Shaip blog
Ismerje a legújabb felismeréseket és megoldásokat, amelyek a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulási technológiákat vezérlik.
Hogyan javítják a Human-in-the-Loop rendszerek a mesterséges intelligencia pontosságát, igazságosságát és bizalmát
A mesterséges intelligencia (AI) sebességével, relevanciájával és pontosságával továbbra is átalakítja az iparágakat. A lenyűgöző képességek ellenére azonban az AI-rendszerek gyakran szembesülnek egy ismert kritikus kihívással
Inkluzív mesterséges intelligencia készítése Indiának: Shaip szerepe a Vaani projektben
Egy olyan kulturálisan sokszínű és nyelvileg gazdag országban, mint India, a befogadó mesterséges intelligencia felépítése reprezentatív, jó minőségű adatkészletek gyűjtésével kezdődik. Ez az elképzelés a Project mögött
Golden Datasets: A megbízható AI-rendszerek alapja
A mesterséges intelligencia arany adatkészletei a legtisztább és legjobb minőségű adatkészletekre utalnak, amelyeket mesterséges intelligencia rendszerének betanításához szerezhet be. A legmagasabbnak lenni
Mi az a hangfelismerés: miért van szüksége rá, használati esetek, példák és előnyök
Piac mérete: Kevesebb mint 20 év alatt a hangfelismerő technológia fenomenálisan fejlődött. De mit hoz a jövő? 2020-ban a globális hangfelismerő technológia
Az orvos-beteg beszélgetések jelentősége az egészségügyben
Tudjuk, hogy az orvos és a beteg közötti megfelelő kommunikáció 30%-kal csökkentheti a diagnózis késését, és akár a kezeléshez való alkalmazkodás arányát is javíthatja.
6 kulcsfontosságú stratégia az AI-adatgyűjtés egyszerűsítésére és a modell teljesítményének optimalizálására
A fejlődő mesterséges intelligencia piac óriási lehetőségeket kínál az AI-alapú alkalmazások fejlesztésére vágyó vállalkozások számára. A sikeres mesterségesintelligencia-modellek felépítéséhez azonban összetett, kiváló minőségre kiképzett algoritmusokra van szükség
Mi az AI képfelismerés? Hogyan működik és példák
Az emberi lények veleszületett képességgel rendelkeznek, hogy a fényképek alapján megkülönböztessék és pontosan azonosítsák a tárgyakat, embereket, állatokat és helyeket. A számítógépek azonban nem rendelkeznek ezzel a képességgel
Mi a szintetikus adat az AI-ban? Előnyök, használati esetek, kihívások és alkalmazások
A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) fejlődő világában az adatok az innovációt táplálják. Jó minőségű, valós adatok beszerzése azonban lehetséges
Mi az elnevezett entitás felismerés (NER) – Példa, használati esetek, előnyök és kihívások
Valahányszor hallunk egy szót vagy olvasunk egy szöveget, természetes képességünk van azonosítani és kategorizálni a szót emberekre, helyekre, helyekre,
Mi az NLP? Hogyan működik, előnyei, kihívásai, példák
Fedezze fel NLP-információs grafikánkat: Ismerje meg, hogyan működik, fedezze fel az előnyöket, kihívásokat, a piac növekedését, a használati eseteket és a természetes nyelvi feldolgozás jövőbeli trendjeit.
A multimodális orvosi adatkészletek szerepe az AI-kutatás előmozdításában
Tudta-e, hogy a különféle orvosi adatokat egyesítő mesterséges intelligencia-modellek 12%-kal vagy még nagyobb mértékben javíthatják a kritikus ellátás eredményeinek prediktív pontosságát az egymódusú megközelítésekhez képest?
AI az egészségügyben: Ismerje meg az előnyöket és a kihívásokat
A mesterséges intelligencia piaci értéke 2020 -ban új csúcsot ért el, 6.7 milliárd dollárra. A terület szakértői és a technológiai veteránok is elárulják
Az AI képzési adatok valódi költsége: Hogyan készítsünk hatékony költségvetést a kiváló minőségű adatkészletekhez
A mesterséges intelligencia (AI) rendszerek fejlesztése összetett és erőforrás-igényes folyamat. Az adatok beszerzésétől a képzési modellekig az utazás számos olyan kihívással jár, amelyek jelentősek lehetnek
Elkészült mesterséges intelligencia képzési adatok: mi ez, és hogyan válasszuk ki a megfelelő szállítót
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulási (ML) megoldások kiépítése gyakran hatalmas mennyiségű, kiváló minőségű oktatási adatkészletet igényel. Azonban ezeknek az adatkészleteknek a semmiből történő létrehozása jelentős időt, erőfeszítést igényel,
Miért kulcsfontosságúak a többnyelvű mesterségesintelligencia-szövegadatok a fejlett AI-modellek képzéséhez?
A világ kultúrák és nyelvek vibráló kárpitja. Bár léteznek különbségek a földrajzi, nyelvi és ideológiákban, a közös érzelmek összekötnek bennünket. Valóban kihasználni
Házon belüli vagy kihelyezett adatfeljegyzés – melyik ad jobb AI-eredményeket?
2020-ban másodpercenként 1.7 MB adatot hoztak létre az emberek. Ugyanebben az évben pedig közel 2.5 kvintimillió adatbájtot állítottunk elő
Az NLP szerepe a biztosítási csalások felderítésében és megelőzésében
Tanúi vagyunk egy olyan korszaknak, amelyben az AI-t csalók is használják. Ez rendkívül megnehezíti a felhasználók számára a gyanús tevékenységek észlelését.
Az A – Z adatmegjegyzés
Mi az az adatannotáció [2025-ben frissítve] – Bevált gyakorlatok, eszközök, előnyök, kihívások, típusok és egyebek Ismernie kell az adatannotáció alapjait? Olvassa el ezt teljesen
A Shaip bővíti a kiváló minőségű egészségügyi adatok elérhetőségét a Protege partnerség révén
Louisville, Kentucky és New York, New York, USA, 4. március 2025.: A Shaip, a mesterséges intelligencia által vezérelt adatmegoldások globális vezető vállalata bejelentette, hogy elérhető
Mi az a hamisítás elleni védelem és technikái az arcfelismerésben az élénkség észlelésére?
Az arcfelismerés a jelenlegi biztonsági rendszerek kulcsfontosságú pillérévé vált az okostelefon-hitelesítés, a banki szolgáltatások és a felügyelet területén. Az arcfelismerés egyre terjedő alkalmazásával azonban
A legnépszerűbb NLP-trendek 2025-ben
Ha aktív az AI-térben, akkor ismernie kell az NLP-t, ami a Natural Language Processing rövidítése. Az NLP megváltoztatja a módját
Melyek a legnépszerűbb multimodális AI-alkalmazások és használati esetek?
A multimodális mesterséges intelligencia a különféle forrásokból, például szövegből, képekből, hangból és videóból származó ismereteket egyesíti, így gazdagabb és alaposabb betekintést nyújt
Mi az a RAFT? RAG + Finomhangolás
Egyszerűen fogalmazva, a visszakereséssel kiegészített finomhangolás vagy a RAFT egy olyan fejlett mesterséges intelligencia-technika, amelyben a visszakereséssel kiegészített generálást finomhangolással egyesítik a generatív válaszok javítása érdekében.
Mik azok a nagy multimodális modellek (LMM)?
A nagy multimodális modellek (LMM) forradalmat jelentenek a mesterséges intelligenciában (AI). A hagyományos mesterséges intelligencia modellekkel ellentétben, amelyek egyetlen adatkörnyezetben, például szöveges környezetben működnek,
Mondja el, hogyan tudunk segíteni a következő AI kezdeményezésében.