AI erőforrás központ
Hozzon létre egy jobb adatfolyamot
Esettanulmány
Képzési adatok a többnyelvű beszélgetéses intelligencia kiépítéséhez
Kiváló minőségű hangadatok, amelyeket 27 nyelven szereztek, hoztak létre, gondoztak és átírtak a társalgási mesterséges intelligencia képzésére.
Esettanulmány
Elnevezett entitás-felismerés (NER) megjegyzés a klinikai NLP számára
Jól kommentált és Gold Standard klinikai szövegadatok a klinikai NLP képzéséhez / fejlesztéséhez az Healthcare API következő verziójának felépítéséhez.
Esettanulmány
Képgyűjtemény és kommentár a képfelismerés javítása érdekében
Kiváló minőségű képadatok származnak és jegyzetekkel szolgálnak az új okostelefon-sorozat képfelismerési modelljeinek képzésére.
LLM a banki és pénzügyekben: Kulcsfontosságú használati esetek, példák és gyakorlati útmutató
A mai rohanó pénzügyi világban a technológia átformálja a bankok működését. Mivel céljuk az ügyfélszolgálat javítása, a folyamatok egyszerűsítése és a megfelelőség biztosítása, a
Nagy nyelvi modellek az egészségügyben: áttörések és kihívások
Miért van szükségünk – emberi civilizációként – tudományos kompetenciák ápolására és a K+F-vezérelt innováció támogatására? A hagyományos technikákat és megközelítéseket nem lehet követni
A hang kihasználása – A hangfelismerő technológia áttekintése és alkalmazásai
Piac mérete: Kevesebb mint 20 év alatt a hangfelismerő technológia fenomenálisan fejlődött. De mit hoz a jövő? 2020-ban a globális hangfelismerő technológia
Mi az NLP? Hogyan működik, előnyei, kihívásai, példák
Infografika letöltése Mi az a természetes nyelvi feldolgozás (NLP)? A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a mesterséges intelligencia (AI) egy részhalmaza – különösen a gépi tanulás (ML), amely
A mesterséges intelligencia bizarr világa és hallucinációi
Az emberi elme hosszú-hosszú ideig megmagyarázhatatlan és titokzatos maradt. És úgy tűnik, hogy a tudósok új versenyzőt ismertek fel erre a listára
Az A – Z adatmegjegyzés
Mi az az adatannotáció [2024-ben frissítve] – Bevált gyakorlatok, eszközök, előnyök, kihívások, típusok és egyebek Ismernie kell az adatannotáció alapjait? Olvassa el ezt teljesen
A strukturált és strukturálatlan adatok megfejtése az egészségügyben
Az egészségügyi adatokkal foglalkozó tudósok és elemzők tudatalatti látványvilága jól szervezett táblázatokat, algoritmusokat, adatfeldolgozó programozási nyelveket és vizualizációs eszközöket foglal magában.
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
Mit jelentenek a szintetikus adatok az adatvédelmi aggodalmak korában
Az adatvezérelt döntéshozatal ma a vállalati siker és kiválóság mantrája. A fintechtől és a gyártástól a kiskereskedelemig és az ellátási láncig minden iparág meglovagolja
Kiterjedt útmutató a longitudinális betegadatok megértéséhez
A precíziós egészségügyi ellátás a pontos diagnózisból fakad. Mivel az allopátia bizonyítékokon alapul, ez a pontosság a tünetek legpontosabb és legfrissebb rögzítésére vezethető vissza.
A GDPR-n túl: Hogyan nyitja meg az azonosítás megszüntetése az egészségügyi adatok jövőjét
Az egészségügy digitális forradalmán megy keresztül, és az adatok az orvosi fejlesztések éltető elemeivé válnak. Ennek a haladásnak azonban egyensúlyban kell lennie a
Útmutató kezdőknek a nagy nyelvű modellek értékeléséhez
A folyamatok és munkafolyamatok nevében régóta embereket alkalmaztak a legredundánsabb feladatok végrehajtására. Ez az emberi odaadás
Miért kulcsfontosságúak a többnyelvű mesterségesintelligencia-szövegadatok a fejlett AI-modellek képzéséhez?
A világ gyönyörűen sokszínű. Míg földrajzi helyek, határok, nyelvek, ideológiák és egyebek megosztanak bennünket, az érzelmek és az út egyesít bennünket.
Red Teaming az LLM-ekben: A mesterséges intelligencia biztonságának és ellenálló képességének fokozása
Az internet olyan élő és virágzó médium, mint a föld. Attól, hogy információ és tudás kincsesbányája, az
Data Wars 2024: Az AI-képzés etikai és gyakorlati küzdelmei
Ha megkérnél egy generációs mesterséges intelligencia modellt, hogy írjon szöveget egy olyan dalhoz, mint a Beatles, és ha az lenyűgöző munkát végez,
A meg nem felelés költsége: Az EU AI törvény szankciói és hogyan segít a Shaip elkerülni őket
Bevezetés Az Európai Unió mesterséges intelligenciáról szóló törvénye (EU AI-törvény) nemcsak szigorú követelményeket támaszt az AI-rendszerekkel szemben, hanem súlyos szankciókat is ró az előírások be nem tartása esetén.
Navigáció az EU AI-törvényében: Hogyan segíthet a Shaip leküzdeni a kihívásokat?
Bevezetés Az Európai Unió mesterséges intelligenciáról szóló törvénye (EU AI Act) egy úttörő szabályozás, amely a megbízható mesterséges intelligencia fejlesztését és alkalmazását kívánja elősegíteni.
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,
Képannotáció – Kulcsfontosságú használati esetek, technikák és típusok [2024]
Útmutató a képannotációhoz a számítógépes látáshoz: Alkalmazások, módszerek és kategóriák Tartalomjegyzék E-könyv letöltése Get My Copy Ez az útmutató a fogalmakat válogatja össze
Navigálás a mesterséges intelligencia megfelelőségére: Stratégiák az etikai és szabályozási összehangoláshoz
Bevezetés A mesterséges intelligencia (AI) szabályozása jelentősen eltér a világon, a különböző országok és régiók saját megközelítést alkalmaznak annak biztosítására, hogy
5 alapvető kérdés, amelyet fel kell tenni az egészségügyi adatok címkézésének kiszervezése előtt
A mesterséges intelligencia globális piaca az egészségügyi szektorban a becslések szerint a 1.426-es 2017 milliárd dollárról 28.04-re 2025 dollárra nő.
Társalgó mesterséges intelligencia az egészségügyben: A következő nagy dolog az egészségügyben
A mesterséges intelligencia az egészségügyben viszonylag új technológia, de az elmúlt néhány évben lendületet kapott. Különféle feladatokra használták, től
7 bevált módszer a beszédadatok gyűjtésének testreszabására
A világ hangfelismerési piaca 84.97-re várhatóan 2032 milliárd dollárra fog növekedni a 10.7-as 2023 milliárd dollárról a CAGR-n belül.
Automatikus beszédfelismerés (ASR): Minden, amit egy kezdőnek tudnia kell (2024-ban)
Az automatikus beszédfelismerő technológia már régóta létezik, de a közelmúltban előtérbe került, miután használata elterjedt különféle okostelefon-alkalmazásokban, mint pl.
22 legjobb nyílt forráskódú OCR és kézírási adatkészlet az ML modellek betanításához
Az üzleti világ fenomenális ütemben változik, ennek ellenére ez a digitális átalakulás közel sem olyan széleskörű, mint azt szeretnénk.
Az emberi érintés: Az LLM-ek valós hatékonyságának értékelése
Bevezetés A Large Language Models (LLM-ek) fejlődésének felgyorsulásával létfontosságú, hogy átfogóan értékeljük gyakorlati alkalmazásukat a különböző területeken. Ez a cikk elmélyül
33 legjobb NLP-adatkészlet a természetes nyelvi feldolgozási modellek betanításához
A természetes nyelvi feldolgozás a gépi tanulási páncél létfontosságú része. A modellhez azonban hatalmas mennyiségű adatra és képzésre van szüksége
A sokszínűség felkarolása: Út a kulturálisan gazdag mesterségesintelligencia-rendszerekhez
Tekintettel a korlátokra és az eredeti tartalom létrehozásának szellemében, új cikket fogok készíteni, amelyet a kulturálisan befogadó nagy téma ihletett.
A nagyszabású humán in-the-loop AI-értékelések kihívásai
A mesterséges intelligencia (AI) rohamosan fejlődő területén a human-in-the-loop (HITL) kiértékelések döntő hídként szolgálnak az emberi érzékenység és a gépek hatékonysága között. Azonban, mint
Hatékony Human-in-the-Loop rendszerek tervezése mesterséges intelligencia értékeléséhez
Bevezetés Az emberi intuíció és a felügyelet integrálása a mesterséges intelligencia-modell-értékelésbe, az úgynevezett human-in-the-loop (HITL) rendszerek, határvonalat jelent a további kutatások felé.
Képzési adatok a többnyelvű beszélgetéses intelligencia kiépítéséhez
Kiváló minőségű hangadatok, amelyeket 40 nyelven szereztek, hoztak létre, gondoztak és átírtak a társalgási mesterséges intelligencia képzésére.
Utterance adatgyűjtés többnyelvű digitális asszisztens létrehozásához
Több mint 7 millió megnyilatkozás több mint 22 13 órányi hangadattal a többnyelvű digitális asszisztensek létrehozásához XNUMX nyelven.
Több mint 30 XNUMX internetes dokumentum selejtezve és megjegyzésekkel ellátva a tartalommoderáláshoz
Az automatizált tartalommoderáláshoz mérgező, felnőtt vagy szexuális kategóriákra bontott ML-modell
Gyűjtse, szegmentálja és írja át a hangadatokat 8 indiai nyelven
Több mint 3 ezer órányi audioadat gyűjtése, szegmentálása és átírása a többnyelvű beszédtechnológia létrehozásához 8 indiai nyelven.
Kulcskifejezés-gyűjtemény az autóba épített hangvezérelt rendszerekhez
Több mint 200 12 kulcskifejezés/márkajelzés gyűjtve 2800 globális nyelven XNUMX beszélőtől, meghatározott időn belül.
Több mint 8k audio óra Automatikus
Speech Recognition
Segíteni az ügyfelet az indiai nyelvek beszédtechnológiai beszédtervének elkészítésében.
Képgyűjtemény és kommentár a képfelismerés javítása érdekében
Kiváló minőségű képadatok származnak és jegyzetekkel szolgálnak az új okostelefon-sorozat képfelismerési modelljeinek képzésére.
AI4 Konferencia: A számítógépes látás adatgyűjtési problémáinak megoldása
Az összes rendelkezésre álló fő mesterségesintelligencia-megoldás egy olyan kulcsfontosságú folyamat terméke, amelyet adatgyűjtésnek vagy adatbeszerzésnek vagy AI betanítási adatoknak nevezünk. CRO-nk, Hardik Parikh úr vitaindító előadást tartott „A számítógépes látás adatgyűjtési problémáinak megoldásáról” a nemrégiben lezárult Ai4 2022 eseményen Las Vegasban augusztus 17-én.
A hangtechnika jövője - kihívások és lehetőségek
A hangtechnika képes arra, hogy forradalmasítsa a kommunikációnkat. Ennek a webes szemináriumnak a célja, hogy oktassa a résztvevőket arról, hogy „Hogyan lehet a hangtechnikát bármilyen területen felhasználni”, és hogyan használják fel a különböző beszélgetési mesterséges intelligencia-felhasználási eseteket a végfelhasználói tapasztalatok gazdagítására.
Adatok átalakítása az egészségügyben
A mesterséges intelligencia (AI) képes átalakítani az egészségügyi ellátás módját. Ez a webes szeminárium célja, hogy oktassa a résztvevőket arról, hogy „Hogyan használhatók fel az adatok az egészségügy területén” esettanulmányok felhasználásával, valamint a képzési adatkészletekről és az adatfeldolgozásról.
Vásárlói útmutató
Vásárlói kézikönyv: Adatok megjegyzése / címkézése
Tehát egy új AI / ML kezdeményezést szeretne elindítani, és rájön, hogy a jó adatok megtalálása a működésének egyik legnagyobb kihívása lesz. Az AI / ML modell kimenete csak olyan jó, mint az adatok, amelyeket a képzéséhez használ - ezért az adatgyűjtéshez, az annotációkhoz és a címkézéshez alkalmazott szakértelem kritikus fontosságú.
Vásárlói útmutató: Kiváló minőségű mesterséges intelligencia-képzési adatok
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás világában az adatképzés elkerülhetetlen. Ez az a folyamat, amely a gépi tanulási modulokat pontosá, hatékonnyá és teljes mértékben működőképessé teszi. Az útmutató részletesen feltárja, hogy mi az AI képzési adatai, a képzési adatok típusai, a képzési adatok minősége, az adatgyűjtés és az engedélyezés és egyebek.
Vevői útmutató: Teljes útmutató a társalgási AI-hoz
A chatbot, amellyel beszélgetett, fejlett társalgási mesterséges intelligencia rendszeren fut, amelyet rengeteg beszédfelismerő adatkészlet felhasználásával képeztek ki, teszteltek és építettek fel. Ez a technológia mögött meghúzódó alapvető folyamat, amely intelligenssé teszi a gépeket, és pontosan erről fogunk beszélni és feltárni.
Vevői útmutató: AI adatgyűjtés
A gépeknek nincs saját eszük. Hiányoznak belőlük a vélemények, tények és olyan képességek, mint az érvelés, a megismerés és egyebek. Ahhoz, hogy hatékony médiumokká alakítsa őket, adatok alapján kifejlesztett algoritmusokra van szükség. Releváns, kontextuális és friss adatok. Az ilyen adatok gépekre történő gyűjtésének folyamatát AI adatgyűjtésnek nevezik.
Vevői útmutató: Videó megjegyzések és címkézés
Ez egy meglehetősen gyakori mondás, amit mindannyian hallottunk. hogy egy kép többet mondana ezer szónál, képzelje csak el, mit üzenhet egy videó? Talán millió dolog. A megígért úttörő alkalmazások, például a vezető nélküli autók vagy az intelligens kiskereskedelmi kijelentkezések egyike sem lehetséges videós megjegyzések nélkül.
Vevői útmutató: Képjegyzetek önéletrajzhoz
A számítógépes látás lényege a vizuális világ értelmezése a számítógépes látásalkalmazások képzése érdekében. Sikere teljesen abból áll, amit kép annotációnak nevezünk - ez az alapvető folyamat a technológia mögött, amely intelligens döntéseket hoz a gépekre, és pontosan ezt akarjuk megvitatni és felfedezni.
Vevői útmutató: Nagy nyelvű modellek LLM
Vakarta valaha a fejét, és csodálkozott azon, hogy a Google vagy az Alexa mennyire „megkap”? Vagy azon kapta magát, hogy egy számítógéppel generált esszét olvas, amely kísértetiesen emberinek hangzik? Nem vagy egyedül. Ideje lerántani a rolót, és felfedni a titkot: a Large Language Models vagy az LLM-eket.
eBook
Az AI fejlesztési akadályainak leküzdésének kulcsa
Valójában hihetetlen mennyiségű adat generálódik nap mint nap: 2.5 ezer milliárd bájt a Social Media Today szerint. De ez nem azt jelenti, hogy mindez méltó az algoritmus kiképzéséhez. Egyes adatok hiányosak, mások gyenge minőségűek, mások pedig egyszerűen pontatlanok, ezért a hibás információk bármelyikének felhasználása ugyanazokat a tulajdonságokat eredményezi a (drága) AI-innovációban.
LLM a banki és pénzügyekben: Kulcsfontosságú használati esetek, példák és gyakorlati útmutató
A mai rohanó pénzügyi világban a technológia átformálja a bankok működését. Mivel céljuk az ügyfélszolgálat javítása, a folyamatok egyszerűsítése és a megfelelőség biztosítása, a
Nagy nyelvi modellek az egészségügyben: áttörések és kihívások
Miért van szükségünk – emberi civilizációként – tudományos kompetenciák ápolására és a K+F-vezérelt innováció támogatására? A hagyományos technikákat és megközelítéseket nem lehet követni
A hang kihasználása – A hangfelismerő technológia áttekintése és alkalmazásai
Piac mérete: Kevesebb mint 20 év alatt a hangfelismerő technológia fenomenálisan fejlődött. De mit hoz a jövő? 2020-ban a globális hangfelismerő technológia
Mi az NLP? Hogyan működik, előnyei, kihívásai, példák
Infografika letöltése Mi az a természetes nyelvi feldolgozás (NLP)? A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a mesterséges intelligencia (AI) egy részhalmaza – különösen a gépi tanulás (ML), amely
A mesterséges intelligencia bizarr világa és hallucinációi
Az emberi elme hosszú-hosszú ideig megmagyarázhatatlan és titokzatos maradt. És úgy tűnik, hogy a tudósok új versenyzőt ismertek fel erre a listára
Az A – Z adatmegjegyzés
Mi az az adatannotáció [2024-ben frissítve] – Bevált gyakorlatok, eszközök, előnyök, kihívások, típusok és egyebek Ismernie kell az adatannotáció alapjait? Olvassa el ezt teljesen
A strukturált és strukturálatlan adatok megfejtése az egészségügyben
Az egészségügyi adatokkal foglalkozó tudósok és elemzők tudatalatti látványvilága jól szervezett táblázatokat, algoritmusokat, adatfeldolgozó programozási nyelveket és vizualizációs eszközöket foglal magában.
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
Mit jelentenek a szintetikus adatok az adatvédelmi aggodalmak korában
Az adatvezérelt döntéshozatal ma a vállalati siker és kiválóság mantrája. A fintechtől és a gyártástól a kiskereskedelemig és az ellátási láncig minden iparág meglovagolja
Kiterjedt útmutató a longitudinális betegadatok megértéséhez
A precíziós egészségügyi ellátás a pontos diagnózisból fakad. Mivel az allopátia bizonyítékokon alapul, ez a pontosság a tünetek legpontosabb és legfrissebb rögzítésére vezethető vissza.
A GDPR-n túl: Hogyan nyitja meg az azonosítás megszüntetése az egészségügyi adatok jövőjét
Az egészségügy digitális forradalmán megy keresztül, és az adatok az orvosi fejlesztések éltető elemeivé válnak. Ennek a haladásnak azonban egyensúlyban kell lennie a
Útmutató kezdőknek a nagy nyelvű modellek értékeléséhez
A folyamatok és munkafolyamatok nevében régóta embereket alkalmaztak a legredundánsabb feladatok végrehajtására. Ez az emberi odaadás
Miért kulcsfontosságúak a többnyelvű mesterségesintelligencia-szövegadatok a fejlett AI-modellek képzéséhez?
A világ gyönyörűen sokszínű. Míg földrajzi helyek, határok, nyelvek, ideológiák és egyebek megosztanak bennünket, az érzelmek és az út egyesít bennünket.
Red Teaming az LLM-ekben: A mesterséges intelligencia biztonságának és ellenálló képességének fokozása
Az internet olyan élő és virágzó médium, mint a föld. Attól, hogy információ és tudás kincsesbányája, az
Data Wars 2024: Az AI-képzés etikai és gyakorlati küzdelmei
Ha megkérnél egy generációs mesterséges intelligencia modellt, hogy írjon szöveget egy olyan dalhoz, mint a Beatles, és ha az lenyűgöző munkát végez,
A meg nem felelés költsége: Az EU AI törvény szankciói és hogyan segít a Shaip elkerülni őket
Bevezetés Az Európai Unió mesterséges intelligenciáról szóló törvénye (EU AI-törvény) nemcsak szigorú követelményeket támaszt az AI-rendszerekkel szemben, hanem súlyos szankciókat is ró az előírások be nem tartása esetén.
Navigáció az EU AI-törvényében: Hogyan segíthet a Shaip leküzdeni a kihívásokat?
Bevezetés Az Európai Unió mesterséges intelligenciáról szóló törvénye (EU AI Act) egy úttörő szabályozás, amely a megbízható mesterséges intelligencia fejlesztését és alkalmazását kívánja elősegíteni.
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,
Képannotáció – Kulcsfontosságú használati esetek, technikák és típusok [2024]
Útmutató a képannotációhoz a számítógépes látáshoz: Alkalmazások, módszerek és kategóriák Tartalomjegyzék E-könyv letöltése Get My Copy Ez az útmutató a fogalmakat válogatja össze
Navigálás a mesterséges intelligencia megfelelőségére: Stratégiák az etikai és szabályozási összehangoláshoz
Bevezetés A mesterséges intelligencia (AI) szabályozása jelentősen eltér a világon, a különböző országok és régiók saját megközelítést alkalmaznak annak biztosítására, hogy
5 alapvető kérdés, amelyet fel kell tenni az egészségügyi adatok címkézésének kiszervezése előtt
A mesterséges intelligencia globális piaca az egészségügyi szektorban a becslések szerint a 1.426-es 2017 milliárd dollárról 28.04-re 2025 dollárra nő.
Társalgó mesterséges intelligencia az egészségügyben: A következő nagy dolog az egészségügyben
A mesterséges intelligencia az egészségügyben viszonylag új technológia, de az elmúlt néhány évben lendületet kapott. Különféle feladatokra használták, től
7 bevált módszer a beszédadatok gyűjtésének testreszabására
A világ hangfelismerési piaca 84.97-re várhatóan 2032 milliárd dollárra fog növekedni a 10.7-as 2023 milliárd dollárról a CAGR-n belül.
Automatikus beszédfelismerés (ASR): Minden, amit egy kezdőnek tudnia kell (2024-ban)
Az automatikus beszédfelismerő technológia már régóta létezik, de a közelmúltban előtérbe került, miután használata elterjedt különféle okostelefon-alkalmazásokban, mint pl.
22 legjobb nyílt forráskódú OCR és kézírási adatkészlet az ML modellek betanításához
Az üzleti világ fenomenális ütemben változik, ennek ellenére ez a digitális átalakulás közel sem olyan széleskörű, mint azt szeretnénk.
Az emberi érintés: Az LLM-ek valós hatékonyságának értékelése
Bevezetés A Large Language Models (LLM-ek) fejlődésének felgyorsulásával létfontosságú, hogy átfogóan értékeljük gyakorlati alkalmazásukat a különböző területeken. Ez a cikk elmélyül
33 legjobb NLP-adatkészlet a természetes nyelvi feldolgozási modellek betanításához
A természetes nyelvi feldolgozás a gépi tanulási páncél létfontosságú része. A modellhez azonban hatalmas mennyiségű adatra és képzésre van szüksége
A sokszínűség felkarolása: Út a kulturálisan gazdag mesterségesintelligencia-rendszerekhez
Tekintettel a korlátokra és az eredeti tartalom létrehozásának szellemében, új cikket fogok készíteni, amelyet a kulturálisan befogadó nagy téma ihletett.
A nagyszabású humán in-the-loop AI-értékelések kihívásai
A mesterséges intelligencia (AI) rohamosan fejlődő területén a human-in-the-loop (HITL) kiértékelések döntő hídként szolgálnak az emberi érzékenység és a gépek hatékonysága között. Azonban, mint
Hatékony Human-in-the-Loop rendszerek tervezése mesterséges intelligencia értékeléséhez
Bevezetés Az emberi intuíció és a felügyelet integrálása a mesterséges intelligencia-modell-értékelésbe, az úgynevezett human-in-the-loop (HITL) rendszerek, határvonalat jelent a további kutatások felé.
Mi az NLP? Hogyan működik, előnyei, kihívásai, példák
Infografika letöltése Mi az a természetes nyelvi feldolgozás (NLP)? A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a mesterséges intelligencia (AI) részhalmaza.
OCR – Definíció, előnyök, kihívások és használati esetek [Infographic]
Az OCR egy olyan technológia, amely lehetővé teszi a gépek számára nyomtatott szövegek és képek olvasását. Gyakran használják üzleti alkalmazásokban, például dokumentumok tárolására vagy feldolgozásra történő digitalizálására, valamint fogyasztói alkalmazásokban, például költségtérítési bizonylatok szkennelésére.
A társalgási AI állapota 2022
A Conversational AI állapota 2022 Mi az a beszélgetési AI? Programozott és intelligens módja annak, hogy társalgási élményt kínáljon, amely utánozza a beszélgetéseket
Mi az adatgyűjtés? Minden, amit egy kezdőnek tudnia kell
Intelligens #AI/ #ML modellek mindenhol megtalálhatók, legyen szó prediktív egészségügyi modellekről, proaktív diagnózisról,
Mi az adatcímkézés? Minden, amit egy kezdőnek tudnia kell
Infografika letöltése Az intelligens mesterséges intelligencia modelleket alaposan ki kell képezni, hogy képesek legyenek azonosítani a mintákat, objektumokat és végül
Mondja el, hogyan tudunk segíteni a következő AI kezdeményezésében.