Szűrés vlami alapján:
Az egészségügyi mesterséges intelligencia jövője tele van ígéretekkel és lehetőségekkel, a 2023-ra feltörekvő trendek pedig a betegellátás terén bekövetkező átalakulást jeleznek.
A Natural Language Processing felhasználási esetei az egészségügyben hatalmasak és átalakulóak. A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a társalgási AI erejének kihasználásával az NLP forradalmasítja az egészségügyi szakemberek betegellátáshoz való hozzáállását. Hatékonyabbá teszi az orvosi munkafolyamatokat, és javítja a betegek általános eredményeit.
A mesterséges intelligencia alapú entitáskivonat alkalmazása jelentős előrelépésekhez vezetett a különböző iparágakban, az egészségügytől az e-kereskedelemig, a döntéshozatal javítása, a folyamatok egyszerűsítése és az ügyfelek élményének javítása.
Az érzelemfelismerő technológia egy hatékony eszköz, amely javítja az emberi érzelmek megértését, és segít személyre szabott élmények létrehozásában különböző területeken, például az egészségügyben, az oktatásban és a marketingben.
Összességében elmondható, hogy az egészségügy tele van betegekkel és orvosokkal, akik arra késztetnek, hogy szerte a világon ismét változást hozzanak az emberek életébe. A nagy adatkészletekhez való hozzáférés egyirányú A mesterséges intelligencia továbbra is az orvostudomány jövőjeként fog bizonyítani. A kutatók és a fejlesztők feladata, hogy kihasználják-e ezeket az egyedülálló adatkészleteket, hogy jobban megértsék a klinikai vizsgálatokat és a betegellátást, miközben egy mindenki számára egyre jobban összekapcsolt jövő felé haladunk.
A következő öt év még egyszerűbb AI-élményt, az interakciókat javító biztonsági funkciókat és még sok mást fog hozni. A társalgási mesterséges intelligencia trendjei a következő néhány évben világosabbak és elérhetőbbek lesznek, mint valaha.
A változtatások folyamatosan zajlanak, ami egy bankbiztosabb, jövedelmezőbb jövőhöz vezet, amely jobb felhasználói élményt biztosít. Ezekkel a változásokkal párosulva a más vállalatok hibáiból való tanulás képességével, a BFSI szektor továbbra is gyorsan halad az arcfelismerés felé, amely minden érintett szervezet számára hatékonyabb és biztonságosabb végcél.
A hangalapú keresés a technológia virágzó területe. Lassan, de biztosan óriási lépéseket tesz, ahogy egyre alkalmasabbá válik a mesterséges intelligencia, a természetes nyelvi feldolgozás és a gépi tanulás terén. A jelenleg létező mesterséges intelligencia típusa nem érző; ezek a hangasszisztensek olyan eszközök, amelyek jobbá, egyszerűbbé és hatékonyabbá teszik életünket.
Az adatcímkézési szolgáltatások segítenek a vállalkozásoknak abban, hogy a címkékkel vagy címkékkel nem rendelkező adatokat olyan adatokká alakítsák. Gyakran emberi munkacsoportot vagy gépi tanulást használnak a vállalkozások által nekik adott adatkészletek címkézésére.
A hangfelismerő technológia több szempontból is forradalmasíthatja az egészségügyi ágazatot. A gyorsabb és pontosabb dokumentáció lehetővé tételével, a hibakockázat csökkentésével és a betegek bevonásának javításával a hangfelismerő technológia segíthet az egészségügyi szolgáltatóknak jobb minőségű ellátásban.
A biztosítási ágazat rengeteg adattal rendelkezik, de annyira zsúfolt, hogy szinte lehetetlen keresni. A biztosítási ágazatot digitalizálni kell – és most megteheti. Az OCR-rel az adatok összegyűjtése és rendezése olyan egyszerűvé válik, mint egy kép készítése vagy néhány szó beírása.
A bankok pozitív tapasztalatokkal rendelkeznek az AI-technológiák bevezetése során. Ez olyan cégekkel készült interjúkon alapul, amelyek már alkalmazzák az AI-t üzleti folyamataikban. Mindaddig, amíg az ügyfelek adatainak biztonságát és az automatikusan szabályozható etikai normákat biztosító biztosítékokat építenek ki, a bankoknak mesterséges intelligenciát kell alkalmazniuk rendszereikben.
A gépi tanulás hatása a call center piacon valós és mérhető. A valós idejű adatrögzítés és a gépi tanulás összekapcsolása még hatékonyabb call centereket tesz lehetővé. Emellett a hangalapú megoldások száma Észak-Amerikában elterjedt, és továbbra is terjed a világon.
A hangfelismerő technológia egyre fontosabbá válik az egészségügyben, és az orvosok és az ápolók egyre inkább erre támaszkodnak számos szakmai feladataik ellátása során. Bár sok kérdést meg kell még vizsgálni, mielőtt azt látnánk, hogy a technológiát széles körben alkalmazzák a kórházakban, klinikai környezetekben és orvosi rendelőkben, a korai jelek jelentős ígéretre utalnak.
A videoannotációs technológia célja a kiskereskedelmi AI-rendszerek és az ügyfelek biztonságának megőrzése. A videoannotációs szoftver nagyszerű módja ennek azáltal, hogy lehetővé teszi az emberek számára, hogy gyorsan és egyszerűen értesítsék a hatóságokat, ha valami gyanús dolognak vannak szemtanúi egy kiskereskedelmi környezetben; segíti a mesterséges intelligenciarendszereket, hogy tanuljanak a múlt tapasztalataiból, hogy válaszaikat úgy alakíthassák ki, hogy jobban érezzék magukat a normálisnak tekintett viselkedésben.
Az arcfelismerés használati esetei csodákra képesek az adatok tárolása és lekérése során, de egyben érdekes etikai nehézségekkel is járnak. Van értelme ilyen technológiát használni? Vannak, akik úgy gondolják, hogy a válasz „nem”, különösen ami az arcfelismeréssel sérti a magánéletet. Mások ezeknek az új eszközöknek a használatát említik, ezért lehet, hogy ezt a technológiát nem szeretné mindenáron elkerülni.
Az AI megváltoztatja a technológiával való interakciónkat. Ha megszoktad a társalgási MI-t, és az életed zökkenőmentes részévé válik, elgondolkozol azon, hogyan tudtál volna meglenni nélküle.
Az egyéni ébresztőszavak segíthetnek a márka személyre szabásában, és megkülönböztethetik a versenytársaktól. Egyéni ébresztőszó kiválasztásakor számos tényezőt figyelembe kell venni. Ha azonban szeretne kitűnni a mai versenyhelyzetben lévő üzleti világban, megéri további erőfeszítéseket tenni annak érdekében, hogy hangsegédje egyedi hangzású legyen.
Az új hangtechnológiai fejlesztések itt maradnak. Népszerűségük csak növekedni fog, így most itt a tökéletes alkalom arra, hogy megelőzzük a kanyart, és elkezdjük innovatív hangélményt kialakítani a járművezetők számára. Ahogy az autógyártók beszédfelismerést építenek be autóikba, ez a lehetőségek új világát nyitja meg a technológia és felhasználói számára.
Nyilvánvaló, hogy az élelmiszer-AI nagy hatással lesz étkezésünkre. A gyorséttermi láncoktól a testreszabhatóbb menük felé irányuló törekvésektől a rengeteg új, innovatív étteremig számtalan lehetőség kínálkozik a technológia számára az étkezési élményeink egyszerűsítésére és az ételeink minőségének javítására. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulási algoritmusok fejlődésével arra számíthatunk, hogy az intelligens élelmiszer-AI pozitív hatással lesz egészségünkre és élelmiszerrendszerünk általános ökológiai hatására.
Összefoglalva, a szemantikai szegmentáció a mélytanulási algoritmusok fontos szektora, amelyek a számítógépes látás fejlődésének fokozására szolgálnak. A szemantikai szegmentáció tovább fog fejlődni számos kapcsolódó alkategóriában, az objektumészlelésben, osztályozásban és lokalizációban.
Összességében egy hatékony beszédfelismerő rendszernek könnyen beállíthatónak és különféle helyzetekben használhatónak kell lennie, miközben pontos eredményeket kell elérni a felhasználó csekély frusztrációjával.
Az intelligens otthonok adatainak felépítéséhez olyan folyamatokra van szükség, amelyek a végén biztosítják, hogy a gépi tanulási algoritmus működjön, és minden megszakítás nélkül dolgozza fel az adatokat.
A biztosítási ágazat hagyományosan konzervatív a technológiai fejlődéssel, és tétovázik az új technológiák bevezetése iránt. Az idők azonban változnak, és a mesterséges intelligencia (AI) nagy figyelmet kap a biztosítótársaságoktól, akik kezdik felismerni, hogy az AI milyen fontos szerepet tölthet be működésükben.
Az adatgyűjtés a különböző rendszerekből származó pontos adatok összegyűjtésének, elemzésének és mérésének folyamata, amelyeket üzleti folyamatok döntéshozatalához, beszédprojektekhez és kutatásokhoz használnak fel.
A bankügy nem az, ami volt. Legtöbbünknek olyan gyors, hatékony, hibátlan banki szolgáltatásokra van szüksége, amelyek problémamentesek, és ami a legfontosabb, megbízhatóak. Csak olyan digitális banki csatornákra van értelme áttérni, amelyek ezeket a dolgokat biztosítják. Mint kiderült, a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) által támogatott virtuális asszisztensek pontosan erre képesek.
Előfordult már, hogy fontos e-maileket más nyelvre kellett fordítania? Ha igen, akkor frusztráló lesz, ha tudja, hogy valaki e-mail üzenetrögzítő szolgáltatása nem tudja gyorsan lefordítani az Ön e-mailjeit. Ez különösen frusztráló lehet, ha a kommunikáció kulcsfontosságú bármely szervezet számára.
A chatbot és a virtuális asszisztens kifejezések emberi érintéssel történő automatizálási képességekkel történő beszélgetések létrehozására szolgálnak. Az autonóm felbontás révén a chatbotok és a virtuális asszisztensek felgyorsítják az alkalmazottak és az ügyfelek élményét is.
A gyakran a szövegbesorolás egyik aldomainjének nevezett dokumentumosztályozás túlzottan leegyszerűsített változata a dokumentumok címkézését és előre meghatározott kategóriákba rendezését jelenti – az egyszerű karbantartás és a hatékony felderítés érdekében.
Szia Siri, kereshetnél egy jó blogbejegyzést, amely felsorolja a legjobb társalgási AI-trendeket. Vagy Alexa, egyszerűen lejátszhatnál egy dalt, ami eltereli a figyelmemet a hétköznapi feladatokról. Nos, ezek nem csak retorikák, hanem szokásos szalonbeszélgetések, amelyek igazolják a Conversational AI elnevezésű koncepció általános hatását.
Az OCR vagy az optikai karakterfelismerés szórakoztató módszer a dokumentumok olvasására és megértésére. De miért van egyáltalán értelme? Találjuk ki. Mielőtt azonban továbblépnénk, egy kevésbé elterjedt gépi tanulási kifejezést kell körüljárnunk: RPA (Robotic Process Automation).
A kemény igazság az, hogy az összegyűjtött edzési adatok minősége meghatározza a beszédfelismerő modell vagy akár az eszköz minőségét. Ezért szükség van tapasztalt adatszolgáltatókkal való kapcsolatfelvételre, hogy segítsenek Önnek különösebb erőfeszítés nélkül végigvinni a folyamatot, különösen akkor, ha egy modell vagy az érintett algoritmusok betanítása gyűjtést, megjegyzéseket és más ügyes stratégiákat igényel.
A gépekbe beoltott képesség – amely képessé teszi őket arra, hogy a lehető leghumánusabb módon kommunikáljanak egymással – másfajta magaslattal bír. A kérdés azonban továbbra is fennáll, hogyan működik a társalgási AI valós időben, és milyen technológia biztosítja a létezését.
Ahogy a neve is sugallja, a szintetikus adatok olyan adatok, amelyeket mesterségesen generálnak, nem pedig tényleges események. A marketing, a közösségi média, az egészségügy, a pénzügy és a biztonság területén a szintetikus adatok segítenek innovatívabb megoldások kidolgozásában.
Amikor az optikai karakterfelismerésről (OCR) beszélünk, az a mesterséges intelligencia (AI) olyan területe, amely kifejezetten a számítógépes látáshoz és a mintafelismeréshez kapcsolódik. Az OCR arra a folyamatra utal, amely során információkat nyernek ki több adatformátumból, például képekből, pdf-ekből, kézzel írt jegyzetekből és beolvasott dokumentumokból, és konvertálják azokat digitális formátumba további feldolgozás céljából.
A vezetőfigyelő rendszer egy olyan fejlett biztonsági funkció, amely a műszerfalra szerelt kamerával figyeli a vezető éberségét és álmosságát. Abban az esetben, ha a sofőr elalszik és elzavarodik, a járművezető-figyelő rendszer riasztást generál, és szünetet javasol.
A természetes nyelv feldolgozása a mesterséges intelligencia egy részterülete, amely képes lebontani az emberi nyelvet, és ennek alapelveit betáplálni az intelligens modellekbe. Tervezted-e, hogy az NLP-t modelledzési technológiaként használd? Olvasson tovább, hogy megismerje a kihívásokat és megoldásokat a megoldásukra.
Ezen felül a Conversational AI folyamatosan tanul a korábbi tapasztalatokból a gépi tanulási adatkészletek segítségével, hogy valós idejű betekintést és kiváló ügyfélszolgálatot kínálhasson. Ezenkívül a Conversational AI nemcsak manuálisan érti meg a kérdéseinket és válaszol rájuk, hanem összekapcsolható más mesterséges intelligencia-technológiákkal is, például a kereséssel és a látásmóddal a folyamat felgyorsítása érdekében.
A képfelismerés a szoftver azon képessége, hogy tárgyakat, helyeket, embereket és műveleteket azonosítson a képeken. A gépi tanulási adatkészletek segítségével a vállalatok képfelismeréssel azonosíthatják és több kategóriába sorolhatják az objektumokat.
A mesterséges intelligencia okosabbá teszi a gépeket, pont! Mégis, ahogyan ezt csinálják, ugyanolyan más és izgalmas, mint az érintett vertikum. Például a Natural Language Processing jól jöhet, ha szellemes chatbotokat és digitális asszisztenseket tervez és fejleszt. Hasonlóképpen, ha a biztosítási szektort átláthatóbbá és alkalmazkodóbbá szeretné tenni a felhasználók felé, a Computer Vision az a mesterséges intelligencia aldomain, amelyre összpontosítania kell.
Érzékelhetik-e a gépek az érzelmeket egyszerűen az arc pásztázásával? A jó hír az, hogy megtehetik. A rossz hír pedig az, hogy a piacnak még hosszú utat kell megtennie ahhoz, hogy a mainstream felé forduljon. Az akadályok és az örökbefogadási kihívások azonban nem akadályozzák meg a mesterséges intelligencia evangélistáit abban, hogy az „érzelemészlelést” felvegyék a mesterséges intelligencia térképére – meglehetősen agresszív módon.
A Computer Vision nem olyan elterjedt, mint más mesterséges intelligencia alkalmazások, például a Natural Language Processing. Ennek ellenére lassan feljebb kerül a ranglétrán, így 2022 izgalmas év lesz a nagyobb léptékű örökbefogadás számára. Íme néhány divatos számítógépes látási lehetőség (főleg a tartományok), amelyeket a vállalkozások várhatóan jobban felfedeznek 2022-ben.
A vállalatok világszerte áttérnek a papíralapú dokumentumokról a digitális adatfeldolgozásra. De mi az az OCR? Hogyan működik? És melyik üzleti folyamatban lehet hasznosítani előnyeit? Nézzük meg ebben a cikkben, hogy milyen előnyökkel jár az OCR.
A válasz az automatikus beszédfelismerés (ASR). Óriási lépés a kimondott szó írott formává alakítása. Az automatikus beszédfelismerés (ASR) egy olyan trend, amely 2022-ben zajos lesz. A hangasszisztensek számának növekedése pedig a beépített hangasszisztens okostelefonoknak és az olyan intelligens hangeszközöknek köszönhető, mint az Alexa.
A legjobb mesterséges intelligencia modellek mögötti agyakat keresi? Nos, hajolj meg a Data Annotators előtt. Annak ellenére, hogy az adatjelölések központi szerepet töltenek be az összes mesterséges intelligencia által vezérelt ágazathoz kapcsolódó források előkészítésében, megvizsgáljuk a koncepciót, és többet megtudunk a címkézés főszereplőiről az egészségügyi AI szemszögéből.
És nem találja lenyűgözőnek, ha a vásárlók kijelentkezéskor egy arcot ábrázolva fizetik ki a számlát, nem pedig kártyát vagy pénztárcát? Az arcfelismerés lehetővé teszi a kereskedők számára, hogy elemezzék a vásárlók hangulatát és preferenciáit korábbi vásárlásaik alapján.
A világszerte növekvő digitális fizetésekkel hogyan biztosíthatják a pénzügyi szervezetek a maximális értékesítési konverziót és a fizetések elfogadását, valamint minimalizálhatják a kockázatot? Riasztónak hangzik? A pénzügyi ágazatban, amely nagymértékben függ az adatfeldolgozástól és az információktól, hogy megőrizze a marginális előnyt, és megértse az ügyfelek természetes árnyalatait az időben történő megoldás érdekében, mesterséges intelligenciával kapcsolatos technológiát igényel.
A drónok az adatgyűjtés életképes eszközei, és valós idejű információkat szolgáltatnak. Az adatelemzés segítségével könnyebben ellenőrizhető a hidak, a bányászat és az időjárás-előrejelzés.
A Call Center hangulatelemzés az adatok feldolgozása az ügyfélkörnyezet természetes árnyalatainak azonosítása és az adatok elemzése révén, hogy az ügyfélszolgálat empatikusabb legyen.
Nos, az első ok nem igényel érvényesítést. A gépi tanulási projektek algoritmusokat, adatbeszerzést, jó minőségű annotációt és egyéb összetett szempontokat igényelnek.
A mesterséges intelligencia egyik ágaként az NLP lényege, hogy a gépeket az emberi nyelvre reagálóvá tegye. Ami a technológiai vonatkozást illeti, az NLP teljesen megfelelő módon számítástechnikát, nyelvészetet, algoritmusokat és általános nyelvi struktúrát használ a gépek intelligenssé tételére. A proaktív és intuitív gépek, amikor megépültek, kivonhatják, elemezhetik és megérthetik a valódi jelentést és kontextust a beszédből, sőt a szövegből is.
Itt van szerepe az orvosi képannotációnak, mivel hatékonyan adja át a szükséges ismereteket a mesterséges intelligencia által vezérelt orvosi diagnosztikai rendszereknek a pontos számítógépes látás, mint a mögöttes modellfejlesztési technológia előmozdítása érdekében.
A mesterséges intelligencia nem kell, hogy zord téma legyen a megbeszéléshez. Az AI tele van lehetőségekkel arra, hogy az elkövetkező években a legátalakítóbb eszközzé váljon, és a mesterséges intelligencia gyorsan segítő erőforrássá válik, ahelyett, hogy elsöprő technológiaként maradna a pályán.
Tisztában van a gépi tanulási modellek holisztikussá, intuitívá és hatásossá tételével kapcsolatos technikai részletekkel? Ha nem, akkor először meg kell értenie, hogy az egyes folyamatok nagyjából hogyan oszlanak meg három fázisra, azaz szórakozásra, funkcionalitásra és finomságra. Míg a „Finesse” az ML algoritmusok tökéletes képzésére vonatkozik, először komplex programok kifejlesztésére a releváns programozási nyelvek használatával, a „Fun” rész pedig arról szól, hogy elégedetté tegyük az ügyfeleket azáltal, hogy felkínálják nekik az észrevehető és intelligens szórakoztató terméket.
Képzeld el, hogy egy szép napon felébredsz, és azt látod, hogy az összes konyhai edényed feketén a piacon, ami elvakítja a benne lévőket. És akkor kihívás lesz kockacukrot találni a teához. Feltéve, hogy először megtalálja a teát.
Az adatfeljegyzés egyszerűen az információk felcímkézésének folyamata, hogy a gépek felhasználhassák azokat. Különösen hasznos a felügyelt gépi tanuláshoz (ML), ahol a rendszer címkézett adatkészletekre támaszkodik a bemeneti minták feldolgozásához, megértéséhez és azokból való tanuláshoz, hogy elérje a kívánt kimenetet.
Az adatcímkézés nem olyan nehéz, mondta egyetlen szervezet sem! A kihívások ellenére azonban kevesen értik az előttünk álló feladatok szigorú természetét. Az adatkészletek címkézése, különösen annak érdekében, hogy alkalmassá tegyék őket mesterséges intelligencia és gépi tanulási modellekhez, sokéves tapasztalatot és gyakorlati hitelességet igényel. És mindennek a tetejébe az adatcímkézés nem egydimenziós megközelítés, hanem a készülő modell típusától függően változik.
A beszédprojektek adatgyűjtése leegyszerűsödik, ha szisztematikus megközelítést alkalmaz. Olvassa el exkluzív bejegyzésünket a beszédprojektek adatgyűjtéséről, és tisztázza a dolgokat.
Egyszerűen fogalmazva, a szöveges megjegyzések konkrét dokumentumok, digitális fájlok, sőt a kapcsolódó tartalom címkézéséről szólnak. Miután ezeket az erőforrásokat felcímkézték vagy felcímkézték, érthetővé válnak, és a gépi tanulási algoritmusok bevethetik őket a modellek tökéletesre való betanításához.
Ma Vatsal Ghiyát választottuk az interjú elkészítéséhez. Vatsal Ghiya egy soros vállalkozó, aki több mint 20 éves tapasztalattal rendelkezik az egészségügyi AI szoftverek és szolgáltatások terén. Ő a Shaip vezérigazgatója és társalapítója, amely lehetővé teszi platformunk, folyamataink és embereink igény szerinti méretezését a legigényesebb gépi tanulási és mesterséges intelligencia kezdeményezésekkel rendelkező vállalatok számára.
A pénzügyi szolgáltatások az idők során átalakultak. A mobilfizetések, a személyes banki megoldások, a jobb hitelfigyelés és más pénzügyi minták felfutása tovább biztosítja, hogy a monetáris befogadások területe nem olyan, mint néhány évvel ezelőtt. 2021-ben ez nem csak a „Fin”-ről vagy a pénzügyekről szól, hanem az összes „FinTech”-ről, a bomlasztó pénzügyi technológiával, amely érezteti jelenlétét, hogy megváltoztassa az ügyfélélményt, az érintett szervezetek működési módját, vagy egészen pontosan az egész pénzügyi arénát.
Annak ellenére, hogy az autóipar időben felemelkedett, a függőleges sok teret hagy a fokozatos fejlesztéseknek. Kezdve a közlekedési balesetek csökkentésétől a járműgyártás és az erőforrások kiépítésének javításáig, a mesterséges intelligencia tűnik a legvalószínűbb megoldásnak arra, hogy a dolgok felfelé haladjanak.
A mesterséges intelligencia manapság inkább marketingzsargonnak tűnik. Most már minden ismert cég, induló vállalkozás vagy vállalkozás népszerűsíti termékeit és szolgáltatásait az „AI-powered” kifejezéssel. Ehhez igaz, hogy a mesterséges intelligencia minden bizonnyal elkerülhetetlennek tűnik manapság. Ha észreveszi, szinte mindent, ami körülötted van, az AI táplálja. A Netflix ajánlómotorjaitól és a társkereső alkalmazások algoritmusaitól kezdve az egészségügyi ágazat legösszetettebb, az onkológiát segítő szervezeteiig, a mesterséges intelligencia ma mindennek a pontja.
A gépi tanulásnak valószínűleg a világon a legtöbb vegyes definíciója és értelmezése van. Ami néhány évvel ezelőtt divatos szóként érkezett, továbbra is sok embert zavarba hoz, köszönhetően annak ábrázolásának és bemutatásának.
A mesterséges intelligencia (AI) ambiciózus és rendkívül előnyös az emberiség fejlődése szempontjából. Egy olyan területen, mint például az egészségügy, a mesterséges intelligencia figyelemre méltó változásokat hoz a betegségek diagnosztizálásában, azok kezelésében, a betegellátásban és a betegek megfigyelésében. Nem szabad megfeledkezni az új gyógyszerek kifejlesztésében, az aggodalmak és az alapállapotok felfedezésének újabb módjairól, valamint a többi kutatásról és fejlesztésről.
Az egészségügy mint vertikum soha nem volt statikus. De akkor még soha nem volt ez a dinamika, az eltérő orvosi felismerések összefolyásával, ami miatt élettelenül bámulunk a strukturálatlan adatok halmaira. Őszintén szólva, az óriási adatmennyiség már nem is kérdés. Ez a valóság, amely 2,000 végére meghaladta a 2020 Exabyte határértéket is.
A mesterséges intelligencia az a technológia, amely képessé teszi a gépeket az emberi viselkedés utánzására. Ez arról szól, hogy megtanítja a gépeket, hogyan kell önállóan tanulni és gondolkodni, és az eredmények felhasználásával reagálni és megfelelően reagálni.
Minden alkalommal, amikor a GPS navigációs rendszere megkerülésre kéri Önt, hogy elkerülje a forgalmat, vegye észre, hogy az ilyen pontos elemzés és eredmények több száz órányi edzés után jönnek. Amikor a Google Lens alkalmazás pontosan azonosítja az objektumot vagy a terméket, ne feledje, hogy ezrek után több ezer képet dolgozott fel AI (mesterséges intelligencia) modulja a pontos azonosítás érdekében.
4 alapvető tudnivaló az adatok de-azonosításáról: Mivel az adatgenerálás naponta 2.5 kvintillió bájt sebességgel történik, mi, internetezők, majdnem 1.7 MB-ot generáltunk minden másodpercben 2020-ban.
Most, hogy az egész bolygó online és kapcsolódik, együtt mérhetetlen mennyiségű adatot állítunk elő. Egy iparág, vállalkozás, piaci szegmens vagy bármely más entitás egyetlen egységként tekinti az adatokat. Mégis, ami az egyéneket illeti, az adatokat inkább digitális lábnyomunknak nevezzük.
A minőségi adatok sikertörténeteket jelentenek, míg a rossz adatminőség jó esettanulmányt eredményez. A mesterséges intelligencia működésével kapcsolatos leghatékonyabb esettanulmányok egy része a minőségi adatkészletek hiányából fakad. Míg a vállalatok mind izgatottak és ambiciózusak az AI vállalkozásaik és termékeik iránt, az izgalom nem tükrözi az adatgyűjtést és a képzési gyakorlatokat. Mivel több képzésre összpontosít, mint képzésre, több vállalkozás végül késlelteti a piacra jutását, elveszíti a finanszírozást, vagy akár lehúzza a redőnyt az örökkévalóságra.
A folyamat a generált adatok jegyzetelésére vagy címkézésére szolgál, ez lehetővé teszi a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia algoritmusok számára, hogy hatékonyan azonosítsák az egyes adattípusokat, és eldöntsék, mit tanuljanak belőle és mit tegyenek vele. Minél jobban definiált vagy címkézett minden adathalmaz, annál jobban tudják az algoritmusok feldolgozni azokat az optimális eredmények érdekében.
Alexa, van egy sushi hely a közelemben? Gyakran gyakran nyitott kérdéseket teszünk fel virtuális asszisztenseinknek. Érthető, ha ilyen kérdéseket teszünk fel embertársainknak, tekintve, hogy így szoktunk beszélni és kommunikálni. Azonban, ha egy nagyon hétköznapi kérdést köznyelven tesz fel egy olyan gépnek, amely alig érti a nyelvet és a társalgási bonyolultságokat, nincs értelme?
Nos, minden ilyen meglepő esemény mögött olyan fogalmak állnak, amelyek működés közben működnek, mint a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás, és ami a legfontosabb, az NLP (Natural Language Processing). Az utóbbi idők egyik legnagyobb áttörése az NLP, ahol a gépek fokozatosan fejlődnek, hogy megértsék, hogyan beszélnek, emotálnak, értenek, válaszolnak, elemezik, sőt utánozzák az emberi beszélgetéseket és az érzelmek által vezérelt viselkedést. Ez a koncepció nagy hatással volt a chatbotok, a szövegfelolvasó eszközök, a hangfelismerés, a virtuális asszisztensek és sok más fejlesztésére.
Annak ellenére, hogy az ötvenes években bevezetett fogalom, a mesterséges intelligencia (AI) csak néhány évvel ezelőtt vált háztartási névvé. Az AI fejlődése fokozatos volt, és csaknem 1950 évtizedbe telt, mire felajánlotta azokat az őrült funkciókat és funkciókat, amelyeket ma tesz. Mindez rendkívül lehetséges volt a hardver -perifériák, a technikai infrastruktúrák, a hozzájuk kapcsolódó fogalmak, mint például a felhőalapú számítástechnika, az adattároló és -feldolgozó rendszerek (Big Data és analitika), az internet elterjedése és kereskedelmi forgalma, és egyebek miatt. Minden együtt a technológiai ütemterv ezen elképesztő szakaszához vezetett, ahol az AI és a gépi tanulás (ML) nemcsak az újításokat hajtják végre, hanem elkerülhetetlen fogalmakká válnak, amelyek nélkül is élni lehet.
Minden mesterséges intelligencia rendszernek hatalmas mennyiségű minőségi adatra van szüksége a pontos eredmények kiképzéséhez és eléréséhez. Most két kulcsszó van ebben a mondatban - hatalmas mennyiségű és minőségi adat. Beszéljük meg mindkettőt egyenként.
A mesterséges intelligencia üzleti és működési célú alkalmazásáról szóló eddigi beszélgetések és viták csak felületesek voltak. Egyesek a végrehajtásuk előnyeiről beszélnek, míg mások arról beszélnek, hogy egy AI modul hogyan növelheti a termelékenységet 40%-kal. De aligha foglalkozunk azokkal a valódi kihívásokkal, amelyekkel üzleti céljainkba beépítjük őket.
Nehéz elképzelni egy globális világjárvány elleni küzdelmet olyan technológiák nélkül, mint a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML). A Covid-19 esetek ugrásszerű növekedése világszerte számos egészségügyi infrastruktúrát bénított meg. Az intézmények, kormányok és szervezetek azonban fejlett technológiák segítségével képesek voltak visszavágni. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás, amelyet egykor az emelkedett életmód és a termelékenység luxusaként tartottak számon, számtalan alkalmazásuknak köszönhetően életmentő szerekké váltak a Covid elleni küzdelemben.
A fájdalmat intenzívebben élik meg bizonyos embercsoportok. Tanulmányok kimutatták, hogy a kisebbségi és hátrányos helyzetű csoportokból származó egyének általában több fizikai fájdalmat tapasztalnak, mint az általános népesség a stressz, az általános egészségi állapot és egyéb tényezők miatt.
Mielőtt még az adatok beszerzését tervezné, az egyik legfontosabb szempont annak meghatározása során, hogy mennyit kell költeni a mesterséges intelligencia-edzés adataira. Ebben a cikkben betekintést nyújtunk az AI képzési adatok hatékony költségvetésének kidolgozásába.
A Shaip egy online platform, amely az egészségügyi mesterséges intelligencia -adatmegoldásokra összpontosít, és licencelt egészségügyi adatokat kínál az AI -modellek létrehozásához. Szöveges betegbetegségekről és kártérítési adatokról, hangokról, például orvos felvételekről vagy páciens/orvos beszélgetésekről, valamint képeket és videókat biztosít röntgensugarak, CT-vizsgálatok és MRI-eredmények formájában.
Az adatok az AI algoritmus kifejlesztésének egyik legfontosabb eleme. Ne feledje, hogy csak azért, mert az adatok gyorsabban készülnek, mint valaha, még nem jelenti azt, hogy a megfelelő adatok könnyen elérhetők. Az alacsony minőségű, elfogult vagy helytelenül megjegyzett adatok (legjobb esetben) újabb lépést adhatnak hozzá. Ezek az extra lépések lelassítják Önt, mert az adattudományi és fejlesztési csapatoknak ezeket végig kell dolgozniuk egy funkcionális alkalmazás felé vezető úton.
Sokkal többet tettek arról, hogy a mesterséges intelligencia megváltoztathatja az egészségügyi iparágat, és jó okkal. A kifinomult mesterséges intelligencia -platformokat az adatok táplálják, és az egészségügyi szervezetek bőségesen rendelkeznek ezzel. Tehát miért maradt el az ipar másoktól az AI alkalmazását illetően? Ez egy sokrétű kérdés, sok lehetséges választ. Mindegyikük azonban kétségkívül kiemel egy akadályt, különösen a nagy mennyiségű strukturálatlan adatot.
Mindazonáltal, ami egyszerűnek tűnik, unalmas fejleszteni és telepíteni, mint bármely más összetett AI rendszert. Mielőtt eszköze felismerné a rögzített képet, és a Machine Learning (ML) modulok feldolgozhatnák, egy adatjegyző vagy egy csapatuk több ezer órát töltött volna az adatok jegyzetelésével, hogy azok a gépek számára érthetőek legyenek.
Ebben a különleges vendégszereplőben Vatsal Ghiya, a Shaip vezérigazgatója és társalapítója azt a három tényezőt tárja fel, amelyek szerinte lehetővé teszik az adatközpontú mesterséges intelligencia jövőbeni teljes kihasználását: az innovatív algoritmusok létrehozásához szükséges tehetséget és erőforrásokat. hatalmas mennyiségű adat az algoritmusok pontos betanításához, és bőséges feldolgozási teljesítmény az adatok hatékony bányászatához. Vatsal soros vállalkozó, több mint 20 éves tapasztalattal rendelkezik az egészségügyi AI szoftverek és szolgáltatások területén. A Shaip lehetővé teszi platformja, folyamatainak és személyeinek igény szerinti skálázását a legigényesebb gépi tanulással és mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatok számára.
A mesterséges intelligencia (AI) rendszerek folyamata evolúciós. A piacon található más termékektől, szolgáltatásoktól vagy rendszerektől eltérően az AI -modellek nem kínálnak azonnali használati eseteket vagy azonnal 100% -os pontos eredményeket. Az eredmények a releváns és minőségi adatok nagyobb feldolgozásával fejlődnek. Olyan ez, mint ahogy egy csecsemő megtanul beszélni, vagy hogyan kezdi a zenész az első öt nagy akkord megtanulását, majd ezekre épít. Az eredmények nem egyik napról a másikra nyílnak meg, de a képzés következetesen a kiválóság érdekében történik.
Amikor mesterséges intelligenciáról (AI) és gépi tanulásról (ML) beszélünk, rögtön elképzeltünk erőteljes technológiai cégeket, kényelmes és futurisztikus megoldásokat, divatos önvezető autókat, és alapvetően mindent, ami esztétikailag, kreatívan és intellektuálisan kellemes. Amit alig vetítenek ki az embereknek, az az AI által kínált kényelmi és életmódbeli élmények mögött rejlő valódi világ.
Egy exkluzív interjú, ahol Utsav, üzleti vezető - Shaip kapcsolatba lép Sunil -lel, a My Startup ügyvezető szerkesztőjével, hogy tájékoztassa őt arról, hogy Shaip hogyan javítja az emberi életet azzal, hogy megoldja a jövő problémáit Conversational AI és Healthcare AI kínálatával. Továbbá elmondja, hogy az AI, az ML forradalmasítja üzleti tevékenységünket, és hogyan járul hozzá Shaip a következő generációs technológiák fejlesztéséhez.
A mesterséges intelligencia (AI) jobb filmes ajánlásokkal, éttermi javaslatokkal, konfliktusok chatbotokon keresztüli megoldásával stb. Javítja életmódunkat. Az AI erejét, lehetőségeit és képességeit egyre jobban hasznosítják az iparágakban és olyan területeken, amelyekre valószínűleg senki sem gondolt. Valójában az AI -t olyan területeken tárják fel és valósítják meg, mint az egészségügy, a kiskereskedelem, a banki tevékenység, a büntető igazságszolgáltatás, a felügyelet, a bérbeadás, a bérszakadékok kiküszöbölése stb.
Mindannyian láthattuk, mi történik, amikor az AI fejlesztés meghiúsul. Vegyük fontolóra az Amazon kísérletét egy mesterséges intelligencia-toborzó rendszer létrehozására, amely remek módszer volt az önéletrajzok beolvasására és a legképzettebb jelöltek azonosítására - feltéve, hogy a jelöltek férfiak voltak.
Tavaly a járvány miatt próbára tették az egészségügyi iparágat, és sok újítás ragyogott be-az új gyógyszerektől és orvosi eszközöktől az ellátási lánc áttöréséig és a jobb együttműködési folyamatokig. Az ipar minden területéről származó üzleti vezetők új módszereket találtak a növekedés felgyorsítására a közjó támogatása és a kritikus bevétel megszerzése érdekében.
Láttuk őket filmekben, olvastunk róluk könyvekben és tapasztaltuk őket a való életben. Bármennyire sci-finek is tűnik, szembe kell néznünk a tényekkel-az arcfelismerés itt marad. A technológia dinamikus ütemben fejlődik, és az iparágakban felbukkanó különféle használati esetek miatt az arcfelismerés széles körű fejlesztései egyszerűen elkerülhetetlennek és végtelennek tűnnek.
A többnyelvű chatbotok átalakítják az üzleti világot. A chatbotok hosszú utat tettek meg korai szakaszuk óta, ahol egyszerű, egyszavas válaszokat adtak. A chatbot már folyékonyan, több tucat nyelven tud csevegni, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy tágabb globális piacra terjeszkedjenek.
Az egészségügyről gyakran úgy tekintenek, mint a technológiai innováció élvonalában álló iparágra. Ez sok szempontból igaz, de az egészségügyi teret az olyan jogszabályok átfogó szabályozása is erősen szabályozza, mint a GDPR és a HIPAA, valamint számos más helyi irányelv és korlátozás.
Egy 2018-as jelentésből kiderült, hogy naponta 2.5 kvintmilliárd bájtnyi adatot hoztunk létre. A közhiedelemmel ellentétben nem minden általunk generált adat feldolgozható betekintés céljából.
A mesterséges intelligencia napról napra egyre okosabb. Ma az erőteljes gépi tanulási algoritmusok elérhetőek a normál vállalkozások számára, és olyan algoritmusok, amelyek feldolgozási energiát igényelnek, és amelyeket valaha nagy mainframe-ek számára tartottak fenn, most megfizethető felhőszervereken telepíthetők.