AI erőforrás központ
Világszínvonalú mesterséges intelligencia-csapatok számára készült és gondozott
Esettanulmány
Képzési adatok a többnyelvű beszélgetéses intelligencia kiépítéséhez
Kiváló minőségű hangadatok, amelyeket 40 nyelven szereztek, hoztak létre, gondoztak és átírtak a társalgási mesterséges intelligencia képzésére.
Esettanulmány
Utterance adatgyűjtés többnyelvű digitális asszisztens létrehozásához
Több mint 7 millió megnyilatkozás több mint 22 13 órányi hangadattal a többnyelvű digitális asszisztensek létrehozásához XNUMX nyelven.
Esettanulmány
Több mint 30 XNUMX internetes dokumentum selejtezve és megjegyzésekkel ellátva a tartalommoderáláshoz
Az automatizált tartalommoderáláshoz mérgező, felnőtt vagy szexuális kategóriákra bontott ML-modell
Fizikai mesterséges intelligencia által generált képzési adatok: a hiányzó réteg a látás és a cselekvés között
Ismerős minta bontakozott ki a robotikában és az autonóm rendszerekben: egy zászlóshajó bemutató gyönyörűen fut a színpadon, ugyanaz a rendszer botladozik egy éles raktárban.
Mi az az egocentrikus adatkészlet? Útmutató a robotikához és a megtestesült mesterséges intelligenciához
Az egocentrikus adathalmaz első személyű videók és szenzorfelvételek strukturált gyűjteménye – fejre, mellkasra vagy csuklóra szerelt kamerával rögzítve –, amelyeket arra használnak, hogy
Hogyan értelmezheti újra a társalgási alapú mesterséges intelligencia a légitársaságok ügyfélszolgálatát?
A légitársaságok ügyfélszolgálata az egyik legnehezebb valós környezet a mesterséges intelligencia számára. Az ügyfelek ritkán veszik fel a kapcsolatot egy légitársasággal, amikor minden simán megy.
Fizikai MI: Hogyan segíti a látás a gépeket a valós világ megértésében a mesterséges intelligencia segítségével?
A fizikai MI a modern MI egyik legfontosabb ötletévé válik. Ahelyett, hogy csak szöveges utasításokkal vagy digitális munkafolyamatokkal dolgozna, a fizikai MI
Miért értékelik újra a vállalati AI-csapatok az olcsó adatokat és a gyors szolgáltatókat?
Az elmúlt két évben sok mesterséges intelligencia-vásárló mindenekelőtt egyetlen dologra optimalizált: a sebességre. Gyorsabb kísérleti projektekre. Gyorsabb finomhangolásra. Gyorsabb kiértékelési ciklusokra. Gyorsabbra.
7 kérdés, amit fel kell tenned bármely MI-adatszállítónak egy ellátási lánc biztonsági incidens után
A Mercor legutóbbi jelentése hasznos figyelmeztetésként szolgált a vállalati mesterséges intelligencia vásárlói számára. A Mercor megerősített egy biztonsági incidenst, amely egy LiteLLM-mel kapcsolatos ellátási lánc támadással volt összefüggésben.
Mit tanít a Meta-Mercor szünet a vállalatoknak az AI adatszállítói kockázatairól?
A közelmúltbeli jelentések szerint a Meta felfüggesztette a Mercorral folytatott együttműködést, miután a Mercor nyilvánosságra hozott egy, a LiteLLM nyílt forráskódú projekthez kapcsolódó biztonsági incidenst, ami ráirányította a figyelmet a következőre:
LLM értékelés szakterületi szakértőkkel: Teljes körű útmutató vállalati csapatok számára
LLM értékelés szakterületi szakértőkkel: Teljes körű útmutató vállalati csapatok számára Tartalomjegyzék E-könyv letöltése Szerezze be a saját példányát Ha vállalata elkezdte használni
Vision AI: Hogyan gyakoroljunk a való világban is kiváló minőségű eredményeket
A mesterséges intelligencia a demókból a gyártásba kerül. Termékek vizsgálatára, környezetek monitorozására, biztonsági munkafolyamatok támogatására és rendszerek segítésére használják.
Fizikai mesterséges intelligencia és humanoid robotika skálázása
Shaip kiépítette a teljes körű adatműveleti folyamatot, amely magában foglalta a jelenetbeállítást, a QR-térképezést, az öt érzékelős követést, a résztvevők próbáját, a moderált rögzítést és az áttekintési munkafolyamatokat, hogy 100 ügyfél által definiált feladatot támogasson, és modellkész, megtestesült AI-adatkészleteket szállítson nagy léptékben.
Szintetikus adózási esetadatkészletek az Egyesült Államok számára
Ahogy az adózási mesterséges intelligencia rendszerek egyre hatékonyabbak lesznek, az értékelési adatok minősége kritikus megkülönböztető tényezővé válik. Az ügyfélnek egy nagyméretű, valósághű, egyedi adóesetekből álló adatbázisra volt szüksége, amely kiterjed a szövetségi benyújtási követelményekre és az egyes államok közötti eltérésekre az Egyesült Államokban.
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.
Intelligensebb hívóközpontok engedélyezése mesterséges intelligencia által vezérelt betekintésekkel
Alakítsa át a call center műveleteit mesterséges intelligencia által vezérelt beszédérzelem- és érzelemanalízissel.
Az egészségügyi előrejelző modellek fejlesztése generatív mesterségesintelligencia segítségével
Fedezze fel, hogy a prediktív egészségügyi modellek hogyan érnek el nagyobb pontosságot a generatív mesterséges intelligencia és az LLM segítségével.
LiDAR Annotation Project SmartCity autonóm járművekhez
Fedezze fel, hogyan jegyzett Shaip sikeresen 15,000 XNUMX LiDAR- és kameraadat-kockát a SmartCity számára.
Hangalapú UPI fizetési felszólítások: A sokszínűség rögzítése az AI számára
A Shaip átfogó hangalapú UPI fizetési rendszert fejleszt, változatos kulturális hangfelvételekkel.
Az e-kereskedelmi chatbot pontosságának növelése a CoT érvelésével
Részletes áttekintés a CoT-alapú azonnali tervezésről az e-kereskedelemben.
Az előzetes engedélyezési munkafolyamatok javítása az irányelvek betartására vonatkozó megjegyzésekkel
Alakítsa át az előzetes orvosi engedélyt szakértő klinikai adatok megjegyzésével és az irányelvek betartásával.
A klinikai környezeti intelligencia javítása szintetikus betegorvosi beszélgetésekkel
Hozzon létre kiváló minőségű szintetikus egészségügyi beszélgetéseket különböző résztvevőkkel és valós klinikai környezet szimulációját.
Onkológiai adatok pontossága: azonosítás megszüntetése és megjegyzések az NLP-modell innovációjához
Onkológiai NLP esettanulmány: mesterséges intelligencia által vezérelt rák adatfeldolgozási megoldások egészségügyi kutatásokhoz.
Hangalapú énekhanggyűjtemény az EQ-hoz
Változatos énekhanggyűjtemény az EQ és a tömörítési algoritmusok képzéséhez.
Hamisítás elleni videó adatgyűjtés
Fedezze fel, hogyan készített Shaip 25 XNUMX videót az AI-csalásészlelési modellek fejlesztéséhez.
Orvosi adatok gondozása, De-ID és ICD-10 CM megjegyzés
Pontos mesterséges intelligencia engedélyezése adatlicenceléssel, azonosítás megszüntetésével és megjegyzésekkel.
Készen kapható arcfelismerő adatkészletek
A mesterséges intelligencia betanításának felgyorsítása és az elfogultság csökkentése etikus forrásból származó, változatos adatkészletekkel egy globális technológiai vezető számára.
A keresési lekérdezés fejlesztése
A keresési relevancia javítása emberi ítélőképesség és strukturált taxonómia alkalmazásával a kétértelmű esetek megoldása érdekében egy lengyelországi e-kereskedelmi vezető számára.
MRI azonosítás megszüntetésére irányuló kutatás
Egy több intézményt felölelő kutatási program a Shaipet választotta egy MRI-felvételek anonimizálására szolgáló munkafolyamat megtervezésére és validálására, amely ~100 ezer szkennelést biztosít a megfelelő adatmegosztás érdekében.
Szív amiloidózis szakértői CT-annotációval
Egy klinikai mesterséges intelligencia csoport együttműködött a Shaip-pel, hogy a korai amiloidózis szív CT-kritériumait gyártásra kész gépi vizsgálati címkékké alakítsák.
Arckép-adatbázis életkori progresszió diverzitásával
Annyi résztvevő, egy időben elkülönített arckép korpusz a számítógépes látásmodellek igazságosságának és robusztusságának fokozása érdekében.
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.
Vásárlási útmutató: Multimodális mesterséges intelligencia
A multimodális mesterséges intelligencia többet jelent pusztán technológiai előrelépésnél – alapvető változást jelent abban, ahogyan a gépek megértik és interakcióba lépnek a világgal. Ahogy a vállalkozások továbbra is sokféle adatot generálnak és gyűjtenek, e többféle modalitás egyidejű feldolgozásának és megértésének képessége nemcsak előnnyé, hanem szükségszerűséggé is válik.
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.
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: 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: 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: 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: 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.
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.
Fizikai mesterséges intelligencia által generált képzési adatok: a hiányzó réteg a látás és a cselekvés között
Ismerős minta bontakozott ki a robotikában és az autonóm rendszerekben: egy zászlóshajó bemutató gyönyörűen fut a színpadon, ugyanaz a rendszer botladozik egy éles raktárban.
Mi az az egocentrikus adatkészlet? Útmutató a robotikához és a megtestesült mesterséges intelligenciához
Az egocentrikus adathalmaz első személyű videók és szenzorfelvételek strukturált gyűjteménye – fejre, mellkasra vagy csuklóra szerelt kamerával rögzítve –, amelyeket arra használnak, hogy
Hogyan értelmezheti újra a társalgási alapú mesterséges intelligencia a légitársaságok ügyfélszolgálatát?
A légitársaságok ügyfélszolgálata az egyik legnehezebb valós környezet a mesterséges intelligencia számára. Az ügyfelek ritkán veszik fel a kapcsolatot egy légitársasággal, amikor minden simán megy.
Fizikai MI: Hogyan segíti a látás a gépeket a valós világ megértésében a mesterséges intelligencia segítségével?
A fizikai MI a modern MI egyik legfontosabb ötletévé válik. Ahelyett, hogy csak szöveges utasításokkal vagy digitális munkafolyamatokkal dolgozna, a fizikai MI
Miért értékelik újra a vállalati AI-csapatok az olcsó adatokat és a gyors szolgáltatókat?
Az elmúlt két évben sok mesterséges intelligencia-vásárló mindenekelőtt egyetlen dologra optimalizált: a sebességre. Gyorsabb kísérleti projektekre. Gyorsabb finomhangolásra. Gyorsabb kiértékelési ciklusokra. Gyorsabbra.
7 kérdés, amit fel kell tenned bármely MI-adatszállítónak egy ellátási lánc biztonsági incidens után
A Mercor legutóbbi jelentése hasznos figyelmeztetésként szolgált a vállalati mesterséges intelligencia vásárlói számára. A Mercor megerősített egy biztonsági incidenst, amely egy LiteLLM-mel kapcsolatos ellátási lánc támadással volt összefüggésben.
Mit tanít a Meta-Mercor szünet a vállalatoknak az AI adatszállítói kockázatairól?
A közelmúltbeli jelentések szerint a Meta felfüggesztette a Mercorral folytatott együttműködést, miután a Mercor nyilvánosságra hozott egy, a LiteLLM nyílt forráskódú projekthez kapcsolódó biztonsági incidenst, ami ráirányította a figyelmet a következőre:
LLM értékelés szakterületi szakértőkkel: Teljes körű útmutató vállalati csapatok számára
LLM értékelés szakterületi szakértőkkel: Teljes körű útmutató vállalati csapatok számára Tartalomjegyzék E-könyv letöltése Szerezze be a saját példányát Ha vállalata elkezdte használni
Vision AI: Hogyan gyakoroljunk a való világban is kiváló minőségű eredményeket
A mesterséges intelligencia a demókból a gyártásba kerül. Termékek vizsgálatára, környezetek monitorozására, biztonsági munkafolyamatok támogatására és rendszerek segítésére használják.
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.
Minden a társalgási AI-ról: Hogyan működik, példa, előnyei és kihívásai [Infographic 2025]
Fedezze fel, hogy a Conversational AI hogyan alakítja át az iparágakat személyre szabott interakciókkal. Tekintse meg Infografikánkat.
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
