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.
Hogyan válasszuk ki a tökéletes AI adatgyűjtő céget az üzleti igényeinknek megfelelően?
Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) have become the backbone of modern businesses. From streamlining backend operations and automating workflows to creating personalized user
A nyílt forráskódú adatok rejtett veszélyei: Itt az ideje, hogy újragondoljuk a mesterséges intelligencia képzési stratégiáját
A mesterséges intelligencia (MI) gyorsan fejlődő világában a nyílt forráskódú adatok vonzereje tagadhatatlan. Hozzáférhetőségük és költséghatékonyságuk vonzó opcióvá teszi őket.
22 legfontosabb egészségügyi és orvosi adatkészlet, amelyekre szüksége van kutatáshoz és mesterséges intelligencia fejlesztéshez
A mai világban az egészségügyet egyre inkább a gépi tanulás (ML) hajtja. A betegségek előrejelzésétől a diagnosztika fejlesztéséig az ML átalakítja az egészségügyi ellátás eredményeit. Azonban minden ML
Hogyan alakítják át a teljes körű képzési adatszolgáltatók az AI-projektjeit?
A mesterséges intelligencia (MI) gyorsan fejlődő világában a betanítási adatok képezik az alapot, amelyre minden innováció épül. Kiváló minőségű, jól strukturált adatkészletek nélkül még
Emberi beavatkozás: Hogyan fejleszti az emberi szakértelem a generatív mesterséges intelligenciát?
A generatív mesterséges intelligencia forradalmasította a tartalomkészítést, az adatelemzést és a döntéshozatali folyamatokat. Emberi felügyelet nélkül azonban ezek a rendszerek hibákat, elfogultságokat vagy etikátlan eredményeket produkálhatnak.
Hogyan javítható a mesterséges intelligencia adatminősége és maximalizálhatók a modellek pontossága?
A mesterséges intelligencia (MI) egy futurisztikus koncepcióból a modern élet szerves részévé fejlődött, és számos iparágban lendületet ad az innovációknak. Azonban minden dolog alapja...
Mit tesz egy MI-képzési adatgyűjtő partner a MI érdekében: Pontosság, tisztesség és megfelelőség
A mesterséges intelligencia (MI) kontextusában az információ a betanítási és működési modellek építőköve. Az adatok sokfélesége, minősége és relevanciája
A mesterséges intelligencia alapjai: Az intelligens, stabil nyelvi modellek felé
Bevezetés a mesterséges intelligencia alapjaiba A mesterséges intelligencia gyorsan változó környezetében a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) hatékony eszközökké váltak, amelyek emberszerű szöveget generálnak.
Adatjegyzési technikák a leggyakoribb mesterséges intelligencia -felhasználási esetekhez az egészségügyben
Az adatannotáció szerepe az egészségügyi mesterséges intelligenciában kulcsfontosságú. A magas színvonalú adatcímkézés és -annotáció közvetlenül befolyásolja a mesterséges intelligencia betanítási adatainak pontosságát és a...
Adatannotáció helyes elkészítése: Útmutató a pontossághoz és a szállító kiválasztásához
Egy robusztus, mesterséges intelligencia alapú megoldás adatokra épül – nem akármilyen adatokra, hanem kiváló minőségű, pontosan jegyzett adatokra. Csak a legjobb és legkifinomultabb adatok
Ambient írástudók az egészségügyben: Felemelkedés a mesterséges intelligenciával
Klinikai dokumentáció átalakítása intelligens, mesterséges intelligencia által vezérelt Scribe technológia segítségével! Az orvosi és egészségügyi ágazat gyorsan alkalmazkodik a digitális átalakuláshoz, élvonalban a mesterséges intelligenciával.
Beszélgetéses mesterséges intelligencia adatgyűjtés és a legjobb gyakorlatok az üzleti növekedéshez
A fejlett technológiák, mint például a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és a gépi tanulás (ML) által működtetett beszélgetésalapú mesterséges intelligencia forradalmasította a vállalkozások és az ügyfelek közötti interakciót. A chatbotoktól kezdve
A személyazonosság megszüntetése az egészségügyben: A HIPAA szabványok teljesítése 2025-ben
A mai digitálisan orientált egészségügyi környezetben a betegek bizalmas adatainak védelme már nem csupán szabályozási követelmény, hanem erkölcsi kötelesség. Mivel az egészségügyi adatok a gerincét képezik...
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
Az egészségügy átalakítása generatív mesterséges intelligencia segítségével: Főbb előnyök és alkalmazások
Az egészségügyi ágazat mindig is élen járt a technológiai innovációban, a pacemakerek és röntgensugarak feltalálásától kezdve az elektronikus egészségügyi eszközök elterjedéséig.
Hogyan alakítja át a beszédfelismerés az orvosi átírást?
A mesterséges intelligencia által vezérelt beszédfelismerés újraértelmezi az egészségügyi dokumentációt a valós idejű pontosság és automatizálás révén. Az orvosi átírás jelentősen fejlődött – a kézzel írott jegyzetektől az automatizált, hangvezérelt dokumentációig. A megvalósítás
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
Project Vaani: Shaip’s Role in Shaping Multilingual AI for India
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
Mesterséges intelligencia által támogatott telemedicina: felhasználási esetek, előnyök és valós kihívások
Már nem azt a korszakot éljük, amikor az AI-nak köszönhetően orvoshoz kellett járnunk az alapvető ellenőrzések és a folyamatos monitorozás miatt. Míg
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
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.
Hogyan válasszuk ki a tökéletes AI adatgyűjtő céget az üzleti igényeinknek megfelelően?
Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) have become the backbone of modern businesses. From streamlining backend operations and automating workflows to creating personalized user
A nyílt forráskódú adatok rejtett veszélyei: Itt az ideje, hogy újragondoljuk a mesterséges intelligencia képzési stratégiáját
A mesterséges intelligencia (MI) gyorsan fejlődő világában a nyílt forráskódú adatok vonzereje tagadhatatlan. Hozzáférhetőségük és költséghatékonyságuk vonzó opcióvá teszi őket.
22 legfontosabb egészségügyi és orvosi adatkészlet, amelyekre szüksége van kutatáshoz és mesterséges intelligencia fejlesztéshez
A mai világban az egészségügyet egyre inkább a gépi tanulás (ML) hajtja. A betegségek előrejelzésétől a diagnosztika fejlesztéséig az ML átalakítja az egészségügyi ellátás eredményeit. Azonban minden ML
Hogyan alakítják át a teljes körű képzési adatszolgáltatók az AI-projektjeit?
A mesterséges intelligencia (MI) gyorsan fejlődő világában a betanítási adatok képezik az alapot, amelyre minden innováció épül. Kiváló minőségű, jól strukturált adatkészletek nélkül még
Emberi beavatkozás: Hogyan fejleszti az emberi szakértelem a generatív mesterséges intelligenciát?
A generatív mesterséges intelligencia forradalmasította a tartalomkészítést, az adatelemzést és a döntéshozatali folyamatokat. Emberi felügyelet nélkül azonban ezek a rendszerek hibákat, elfogultságokat vagy etikátlan eredményeket produkálhatnak.
Hogyan javítható a mesterséges intelligencia adatminősége és maximalizálhatók a modellek pontossága?
A mesterséges intelligencia (MI) egy futurisztikus koncepcióból a modern élet szerves részévé fejlődött, és számos iparágban lendületet ad az innovációknak. Azonban minden dolog alapja...
Mit tesz egy MI-képzési adatgyűjtő partner a MI érdekében: Pontosság, tisztesség és megfelelőség
A mesterséges intelligencia (MI) kontextusában az információ a betanítási és működési modellek építőköve. Az adatok sokfélesége, minősége és relevanciája
A mesterséges intelligencia alapjai: Az intelligens, stabil nyelvi modellek felé
Bevezetés a mesterséges intelligencia alapjaiba A mesterséges intelligencia gyorsan változó környezetében a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) hatékony eszközökké váltak, amelyek emberszerű szöveget generálnak.
Adatjegyzési technikák a leggyakoribb mesterséges intelligencia -felhasználási esetekhez az egészségügyben
Az adatannotáció szerepe az egészségügyi mesterséges intelligenciában kulcsfontosságú. A magas színvonalú adatcímkézés és -annotáció közvetlenül befolyásolja a mesterséges intelligencia betanítási adatainak pontosságát és a...
Adatannotáció helyes elkészítése: Útmutató a pontossághoz és a szállító kiválasztásához
Egy robusztus, mesterséges intelligencia alapú megoldás adatokra épül – nem akármilyen adatokra, hanem kiváló minőségű, pontosan jegyzett adatokra. Csak a legjobb és legkifinomultabb adatok
Ambient írástudók az egészségügyben: Felemelkedés a mesterséges intelligenciával
Klinikai dokumentáció átalakítása intelligens, mesterséges intelligencia által vezérelt Scribe technológia segítségével! Az orvosi és egészségügyi ágazat gyorsan alkalmazkodik a digitális átalakuláshoz, élvonalban a mesterséges intelligenciával.
Beszélgetéses mesterséges intelligencia adatgyűjtés és a legjobb gyakorlatok az üzleti növekedéshez
A fejlett technológiák, mint például a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és a gépi tanulás (ML) által működtetett beszélgetésalapú mesterséges intelligencia forradalmasította a vállalkozások és az ügyfelek közötti interakciót. A chatbotoktól kezdve
A személyazonosság megszüntetése az egészségügyben: A HIPAA szabványok teljesítése 2025-ben
A mai digitálisan orientált egészségügyi környezetben a betegek bizalmas adatainak védelme már nem csupán szabályozási követelmény, hanem erkölcsi kötelesség. Mivel az egészségügyi adatok a gerincét képezik...
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
Az egészségügy átalakítása generatív mesterséges intelligencia segítségével: Főbb előnyök és alkalmazások
Az egészségügyi ágazat mindig is élen járt a technológiai innovációban, a pacemakerek és röntgensugarak feltalálásától kezdve az elektronikus egészségügyi eszközök elterjedéséig.
Hogyan alakítja át a beszédfelismerés az orvosi átírást?
A mesterséges intelligencia által vezérelt beszédfelismerés újraértelmezi az egészségügyi dokumentációt a valós idejű pontosság és automatizálás révén. Az orvosi átírás jelentősen fejlődött – a kézzel írott jegyzetektől az automatizált, hangvezérelt dokumentációig. A megvalósítás
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
Project Vaani: Shaip’s Role in Shaping Multilingual AI for India
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
Mesterséges intelligencia által támogatott telemedicina: felhasználási esetek, előnyök és valós kihívások
Már nem azt a korszakot éljük, amikor az AI-nak köszönhetően orvoshoz kellett járnunk az alapvető ellenőrzések és a folyamatos monitorozás miatt. Míg
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
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.
OCR (optikai karakterfelismerés) – 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.
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.