Filtrer etter:

  • Hvis du ser etter kvalitetsdatasett for å trene modellene dine, anbefaler vi at du tar kontakt med oss ​​for å diskutere omfanget ditt. Vi vil komme i gang med innkjøp og levering av høykvalitets, tilpassede talekommandodatasett for dine visjoner, uavhengig av omfanget av krav.

    lær MER 

    Denne analogien er gyldig med hensyn til sammenligningen med brann fordi når brann ble oppdaget, fryktet folk den. De så på ild som apokalyptisk, i stand til å forårsake ødeleggelse. Det var først da vi som mennesker jobbet med å temme ild at evolusjonen falt på plass.

    lær MER 

    Shaip representerer et dyktig team av spesialister med omfattende kunnskap om hvordan AI og dens applikasjoner kan transformere organisasjonen din. Utnytt vår forståelse av AI, spesielt tekst-til-tale-funksjoner, for å bygge AI-programmer basert på nøyaktige og omfattende data, slik at du kan tilpasse bruken av AI og oppnå best mulig resultater.

    lær MER 

    Kvaliteten og nøyaktigheten til resultatene levert av et ansikts- og følelsesgjenkjenningssystem avhenger av dataene. Jo mer nøyaktige og ekspansive dataene er, desto bedre er sjansene for et AI-program for å identifisere og oppdage følelser.

    lær MER 

    Kunstig intelligens har noen omfattende fordeler for forsikringsbransjene, forutsatt at selskapene forstår implementeringen. Der oppgaver som skadebehandling, premiuminnstilling og skadedeteksjon er strømlinjeformet, kan det også hjelpe med kundeservice, og øke det generelle tilfredshetsnivået.

    lær MER 

    Avidentifikasjon av data er avgjørende for å sikre personlig identifiserbar informasjon i helsevesenet, i samsvar med regulatoriske krav som HIPAA og GDPR. De omtalte verktøyene, inkludert IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip og Private-AI, tilbyr ulike løsninger for effektiv datamaskering.

    lær MER 

    Generativ AI har noen kraftige funksjoner satt til å overhale kundeservicestøttesystemer. Der den kan løse kundens problemer raskt, kan generativ AI også erstatte agenter som førstehjelper og kommunisere med kunder som et menneske.

    lær MER 

    Avidentifikasjon av data er en kritisk prosedyre for å sikre beskyttelse av uautorisert tilgang og ulovlig bruk av personopplysninger. Spesielt viktig for helsedata, sikrer denne prosessen at ingen personlig identifiserbar informasjon havner i hendene på andre personer enn de som er nært knyttet til dataene.

    lær MER 

    Konverserende og generativ AI forvandler verden vår på unike måter. Conversational AI gjør det enkelt og nyttig å snakke med maskiner, noe som forbedrer kundestøtte og helsetjenester. Generativ AI, på den annen side, er et kreativt kraftsenter. Den finner opp nytt, originalt innhold innen kunst, musikk og mer. Å forstå disse AI-typene er nøkkelen til smarte forretnings-, etikk- og innovasjonsbeslutninger.

    lær MER 

    Stemmeteknologier er fortsatt relativt nye teknologier, og vi jobber fortsatt med å få et godt grep om løsningene som tilbys med dem. I et tidssensitivt helsevesen er effektivitet og nøyaktighet av største betydning.

    lær MER 

    Generativ AI omformer landskapet for bank- og finanstjenester, introduserer effektivitet, forbedrer sikkerheten og leverer personlige opplevelser for både kunder og institusjoner. Ettersom teknologien fortsetter å utvikle seg, vil dens innvirkning på finansnæringen sannsynligvis vokse, og innlede en ny æra med innovasjon og optimalisering.

    lær MER 

    Bruken av Natural Language Processing (NLP) i helsevesenet og farmasøytisk industri er sterkt basert på analyse av ustrukturerte data. Med relevant informasjon kan helseorganisasjoner trekke ut flere fordeler og levere bedre helsetjenester til pasienter.

    lær MER 

    Kvantumet og frekvensen av brukergenerert innhold kommer til å øke i de kommende årene. Kunder i dag har tilgang til innovative verktøy, som lar dem vite alt om en merkevare. Der det å engasjere seg med eksisterende, nye og potensielle kunder er avgjørende for en merkevare, er overvåking og moderering av innhold avgjørende for å skape et positivt image.

    lær MER 

    Effektiv datamerking er en avgjørende del av å forbedre søkerelevansen. E-handelsplattformer og bedrifter drar mest nytte av datamerking ettersom de trenger å få opp produktene sine i søkeresultater, noe som fører til økt salg og inntekt.

    lær MER 

    Naturlig språkbehandling (NLP) har startet en informasjonsutvinning og -analyserevolusjon i alle bransjer. Allsidigheten til denne teknologien utvikler seg også for å levere bedre løsninger og nye applikasjoner. Bruken av NLP i finans er ikke begrenset til applikasjonene vi har nevnt ovenfor. Med tiden kan vi bruke denne teknologien og dens teknikker til enda mer komplekse oppgaver og operasjoner.

    lær MER 

    Kjernen i bruken av AI i helsevesenet er data og dens korrekte analyse. Ved å bruke disse dataene og informasjonen levert av helsepersonell, er AI-verktøy og -teknologier i stand til å levere bedre helsetjenester når det gjelder diagnose, behandling, prediksjon, resept og bildebehandling.

    lær MER 

    Navngitt enhetsgjenkjenning er en viktig teknikk som baner vei for avansert maskinforståelse av teksten. Mens åpen kildekode-datasett har fordeler og ulemper, er de medvirkende til trening og finjustering av NER-modeller. Et rimelig utvalg og bruk av disse ressursene kan heve resultatene av NLP-prosjekter betydelig.

    lær MER 

    Generativ AI tilbyr bemerkelsesverdige fordeler som effektivitet, skalerbarhet og personalisering med sin evne til å lage mangfoldig innhold. Utfordringer som kvalitetskontroll, kreativitetsbegrensninger og etiske bekymringer krever imidlertid nøye oppmerksomhet.

    lær MER 

    Generativ AI er en spennende grense som redefinerer grensene for teknologi og kreativitet. Fra å generere menneskelignende tekst til å lage realistiske bilder, forbedre kodeutvikling og til og med simulere unike lydutganger, dens virkelige applikasjoner er like forskjellige som de er transformative.

    lær MER 

    Anvendelsene av maskinlæring og AI i klinisk dataanalyse er omfattende og banebrytende. De tilbyr et enormt potensial for å omforme pasientbehandling, forbedre medisinsk forskning og gi tidligere og mer nøyaktige diagnoser.

    lær MER 

    Shaip står i forkant med å tilby førsteklasses helsetjenester og medisinske data som er avgjørende for AI og maskinlæringsmodeller (ML). Hvis du går i gang med et AI-prosjekt i helsesektoren eller trenger spesifikke medisinske data, er Shaip den perfekte partneren.

    lær MER 

    Stemmeassistenter er ikke lenger en nyhet; de blir raskt viktige for våre daglige digitale interaksjoner. Fremveksten av den flerspråklige stemmeassistenten lover å være et betydelig sprang fremover, som bryter ned språkbarrierer og fremmer større global tilkobling.

    lær MER 

    Dokumentkommentarer er en viktig byggestein i AI, maskinlæring og naturlig språkbehandling. Det forbedrer AI-systemers forståelse og prosesseringsevne, driver effektiv informasjonsutvinning og fremmer automatisering på tvers av ulike domener.

    lær MER 

    Som vi har utforsket i eksemplene ovenfor, har sentimentanalyse et bemerkelsesverdig potensial i en rekke bruksområder, fra kundeservice til politikk. Det gjør det mulig for organisasjoner å låse opp kraften til subjektive data og transformere ustrukturert tekst til handlingskraftig innsikt.

    lær MER 

    Fremtiden for AI i helsevesenet er full av løfter og potensial, med de nye trendene for 2023 som signaliserer et transformativt skifte i levering av pasientbehandling.

    lær MER 

    Bruken av naturlig språkbehandling i helsevesenet er omfattende og transformerende. Ved å utnytte kraften til AI, maskinlæring og samtale-AI revolusjonerer NLP hvordan helsepersonell nærmer seg pasientbehandling. Det gjør medisinske arbeidsflyter mer effektive og forbedrer de generelle pasientresultatene.

    lær MER 

    Å ta i bruk AI-basert enhetsutvinning har ført til betydelige fremskritt i ulike bransjer, fra helsetjenester til e-handel, forbedret beslutningstaking, effektivisering av prosesser og forbedret kundeopplevelse.

    lær MER 

    Følelsesgjenkjenningsteknologi er et kraftig verktøy som kan forbedre vår forståelse av menneskelige følelser og hjelpe oss med å skape personlige opplevelser innen ulike domener som helsevesen, utdanning og markedsføring.

    lær MER 

    Alt i alt er helsevesenet fullt av pasienter og leger som er motiverte for å gjøre en forskjell i livene til mennesker over hele verden. Tilgang til store datasett er enveis kunstig intelligens vil fortsette å bevise seg som medisinens fremtid. Det er opp til både forskere og utviklere å dra nytte av disse unike datasettene for å forbedre vår forståelse av kliniske studier og pasientbehandling når vi beveger oss mot en stadig mer tilkoblet fremtid for alle.

    lær MER 

    De neste fem årene vil bringe mer strømlinjeformede AI-opplevelser, sikkerhetsfunksjoner som forbedrer disse interaksjonene og mer. Konversasjons-AI-trender de neste årene vil være lysere og mer tilgjengelig enn noen gang før.

    lær MER 

    Endringene pågår, og fører til en mer bankbar, lønnsom fremtid som gir en bedre brukeropplevelse. Med disse endringene kombinert med evnen til å lære av andre selskapers feil, vil BFSI-sektoren fortsette å bevege seg raskt fremover mot å bruke ansiktsgjenkjenning – et mer effektivt og tryggere sluttmål for alle involverte organer.

    lær MER 

    Stemmesøk er et spirende teknologifelt. Den tar sakte, men sikkert store skritt ettersom den blir mer kapabel med AI, naturlig språkbehandling og maskinlæring. Den typen AI som eksisterer nå er ikke sansende; disse stemmeassistentene er verktøy for å gjøre livene våre bedre, enklere og mer effektive.

    lær MER 

    Datamerkingstjenester hjelper bedrifter med å gjøre data som ikke har etiketter eller tagger til data som har det. De bruker ofte en menneskelig arbeidsgruppe eller maskinlæring for å merke datasettene som bedrifter gir dem.

    lær MER 

    Stemmegjenkjenningsteknologi kan potensielt revolusjonere helsesektoren på flere måter. Ved å muliggjøre raskere og mer nøyaktig dokumentasjon, redusere risikoen for feil og forbedre pasientengasjementet, kan stemmegjenkjenningsteknologi hjelpe helsepersonell med å gi bedre kvalitetspleie.

    lær MER 

    Forsikringsbransjen har mye data, men det er så rotete at det er nesten umulig å søke. Forsikringsbransjen må digitaliseres – og nå kan den det. Med OCR på plass blir innsamling og sortering av data like enkelt som å ta et bilde eller skrive noen få ord.

    lær MER 

    Bankene vil ha en positiv erfaring når de implementerer AI-teknologier. Dette er basert på intervjuer med selskaper som allerede bruker AI i sine forretningsprosesser. Så lenge sikkerhetstiltak er bygget for å sikre kundedatasikkerhet og etiske standarder som kan reguleres automatisk, bør bankene implementere AI i systemene sine.

    lær MER 

    Effekten av maskinlæring i kundesentermarkedet er reell og målbar. Sanntidsdatafangst og maskinlæring har blitt gift for å tillate enda mer effektive kundesentre. I tillegg har stemmebaserte løsninger økt i hele Nord-Amerika og fortsetter å spre seg over hele verden.

    lær MER 

    Stemmegjenkjenningsteknologi blir stadig viktigere i helsevesenet, med leger og sykepleiere som i økende grad stoler på den for å håndtere mange av sine profesjonelle oppgaver. Mens mange spørsmål fortsatt må løses før vi ser utbredt bruk av denne teknologien på sykehus, kliniske miljøer og legekontorer, tyder de tidlige tegnene på betydelig løfte.

    lær MER 

    Videoannoteringsteknologi er ment å holde AI-systemer og kunder trygge. Programvare for videokommentarer er en fin måte å gjøre dette på ved å la folk raskt og enkelt varsle myndighetene når de ser noe mistenkelig i en detaljhandel og; hjelpe AI-systemer med å lære av tidligere erfaringer, slik at de kan skreddersy svarene sine for å føle seg bedre om hva som anses som normal oppførsel.

    lær MER 

    Brukstilfeller av ansiktsgjenkjenning kan gjøre underverker når du lagrer og henter data, men de kommer også med et spennende etisk dilemma. Er det fornuftig å bruke en slik teknologi? Noen mennesker tror svaret er «nei», spesielt når det gjelder ansiktsgjenkjenningens invasjon av personvernet. Andre nevner bruken av disse nye verktøyene, og det er derfor denne teknologien kanskje ikke er en du vil unngå for enhver pris.

    lær MER 

    AI vil endre hvordan vi samhandler med teknologi. Når du først har blitt vant til samtale-AI og det blir en sømløs del av livet ditt, vil du lure på hvordan du noen gang kunne klart deg uten den.

    lær MER 

    Egendefinerte våkneord kan hjelpe med å tilpasse merkevaren din og skille den fra konkurrentene. Det er mange faktorer å vurdere når du velger et tilpasset våkneord. Men hvis du ønsker å skille deg ut i dagens konkurranseutsatte forretningsverden, er det verdt det å legge den ekstra innsatsen i å sørge for at stemmeassistenten din høres unik ut.

    lær MER 

    Nye fremskritt innen stemmeteknologi er kommet for å bli. De vil bare fortsette å vokse i popularitet, noe som gjør det til det perfekte tidspunktet for å komme i forkant og begynne å skape innovative stemmeopplevelser for sjåfører. Ettersom bilprodusenter integrerer talegjenkjenning i bilene sine, åpner dette for en ny verden av muligheter for teknologien og dens brukere.

    lær MER 

    Det er klart at mat AI vil ha stor innflytelse på hvordan vi spiser. Fra hurtigmatkjedenes streben mot mer tilpassbare menyer til en rekke nye, innovative restauranter, er det utallige muligheter for teknologi for å forenkle matopplevelsene våre og forbedre kvaliteten på maten vår. Med utviklingen av kunstig intelligens og maskinlæringsalgoritmer kan vi forvente at intelligent mat-AI positivt vil påvirke helsen vår og den generelle økologiske effekten av matsystemet vårt.

    lær MER 

    Oppsummert er semantisk segmentering en viktig del av dyplæringsalgoritmer som er utnyttet for å øke fremskritt innen datasyn. Semantisk segmentering vil fortsette å utvikle seg i mange av disse relaterte underkategoriene, objektdeteksjon, klassifisering og lokalisering.

    lær MER 

    Samlet sett bør et effektivt talegjenkjenningssystem være enkelt å sette opp og bruke i ulike situasjoner samtidig som det oppnås nøyaktige resultater med liten frustrasjon fra brukerens side.

    lær MER 

    Å bygge smarthusdata krever et sett med prosesser som til slutt sikrer at maskinlæringsalgoritmen fungerer og behandler data uten forstyrrelser.

    lær MER 

    Forsikringsbransjen har tradisjonelt vært konservativ med teknologiske fremskritt og nølende med å ta i bruk ny teknologi. Men tidene endrer seg, og kunstig intelligens (AI) får mye oppmerksomhet fra forsikringsselskaper, som begynner å innse den viktige rollen AI kan spille i deres virksomhet.

    lær MER 

    Datainnsamling er prosessen med å samle inn, analysere og måle nøyaktige data fra ulike systemer til bruk for beslutningstaking i forretningsprosesser, taleprosjekter og forskning.

    lær MER 

    Bank er ikke hva det pleide å være. De fleste av oss trenger raske, effektive, feilfrie banktjenester som er problemfrie og, viktigst av alt, pålitelige. Det er bare fornuftig å gå over til digitale bankkanaler som kan tilby disse tingene. Som det viser seg, kan kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) drevne virtuelle assistenter gjøre nettopp det.

    lær MER 

    Har du noen gang måttet oversette viktige e-poster til et annet språk? I så fall vil du synes det er frustrerende å vite at noens e-postsvartjeneste ikke kan oversette e-postene dine raskt for deg. Dette kan være spesielt frustrerende hvis kommunikasjon er nøkkelen for enhver organisasjon.

    lær MER 

    Begrepene chatbot og virtuelle assistenter brukes for å lage samtaler ved hjelp av automatiseringsevne med et menneskelig preg. Med autonom oppløsning akselererer chatbots og virtuelle assistenter også ansattes og kundeopplevelsen.

    lær MER 

    Ofte betraktet som et av underdomenene for tekstklassifisering, betyr en forenklet versjon av dokumentklassifiseringen å merke dokumentene og sette dem rett inn i forhåndsdefinerte kategorier – for enkelt vedlikehold og effektiv oppdagelse.

    lær MER 

    Hei Siri, kan du søke meg etter et bra blogginnlegg som viser de beste trendene for konversasjons-AI. Eller, Alexa, kan du ganske enkelt spille meg en sang som fjerner tankene mine fra de dagligdagse oppgavene. Vel, dette er ikke bare retorikk, men standard diskusjoner i stuerommet som validerer den generelle virkningen av et konsept kalt Conversational AI.

    lær MER 

    OCR eller Optical Character Recognition er en morsom måte å lese og forstå dokumenter på. Men hvorfor gir det i det hele tatt mening? La oss finne det ut. Men før vi fortsetter, må vi vikle hodet rundt et mindre vanlig maskinlæringsbegrep: RPA (Robotic Process Automation).

    lær MER 

    Den harde sannheten er at kvaliteten på de innsamlede treningsdataene dine bestemmer kvaliteten på talegjenkjenningsmodellen din eller til og med enheten. Derfor er det nødvendig å få kontakt med erfarne dataleverandører for å hjelpe deg med å seile gjennom prosessen uten mye innsats, spesielt når trening av en modell eller de berørte algoritmene krever innsamling, merknader og andre dyktige strategier.

    lær MER 

    Evnen som er tilført maskinene – noe som gjør dem i stand til å samhandle på de mest mulig humane måter – har en annen type høyde. Likevel gjenstår spørsmålet, hvordan fungerer samtale-AI i sanntid og hva slags teknologi driver selve eksistensen.

    lær MER 

    Som navnet antyder, er syntetiske data data som er kunstig generert i stedet for å bli skapt av faktiske hendelser. Innen markedsføring, sosiale medier, helsevesen, finans og sikkerhet hjelper syntetiske data med å bygge mer innovative løsninger.

    lær MER 

    Når vi snakker om Optical Character Recognition (OCR), er det et felt innen kunstig intelligens (AI) som er spesifikt relatert til datasyn og mønstergjenkjenning. OCR refererer til prosessen med å trekke ut informasjon fra flere dataformater som bilder, pdf, håndskrevne notater og skannede dokumenter og konvertere dem til digitalt format for videre behandling.

    lær MER 

    Førerovervåkingssystemet er en avansert sikkerhetsfunksjon som bruker et kameramontering på dashbordet for å overvåke førerens årvåkenhet og døsighet. I tilfelle sjåføren blir søvnig og distrahert, genererer førerovervåkingssystemet et varsel og anbefaler å ta en pause.

    lær MER 

    Natural Language Processing er et underfelt av kunstig intelligens som er i stand til å bryte ned menneskelig språk og gi de intelligente modellene grunnlaget for det samme. Har du planlagt å bruke NLP som modell for treningsteknologi? Les videre for å kjenne utfordringene og løsningene for å fikse dem.

    lær MER 

    På toppen av det lærer Conversational AI stadig av tidligere erfaringer med bruk av datasett for maskinlæring for å tilby sanntidsinnsikt og utmerket kundeservice. Dessuten forstår og svarer Conversational AI ikke bare manuelt på spørsmålene våre, men kan også kobles til andre AI-teknologier som søk og visjon for å raskere prosessen.

    lær MER 

    Bildegjenkjenning er programvarens evne til å identifisere objekter, steder, personer og handlinger i bilder. Ved å bruke datasett for maskinlæring kan bedrifter bruke bildegjenkjenning til å identifisere og klassifisere objekter i flere kategorier.

    lær MER 

    Kunstig intelligens gjør maskiner smartere, punktum! Likevel er måten de gjør det på like annerledes og spennende som den aktuelle vertikalen. For eksempel kommer slike som Natural Language Processing godt med hvis du skulle designe og utvikle vittige chatbots og digitale assistenter. På samme måte, hvis du ønsker å gjøre forsikringssektoren mer transparent og imøtekommende overfor brukerne, er Computer Vision AI-underdomenet du må fokusere på.

    lær MER 

    Kan maskiner oppdage følelser ved å skanne ansiktet? Den gode nyheten er at de kan. Og den dårlige nyheten er at markedet fortsatt har en lang vei å gå før det blir mainstream. Likevel stopper ikke veisperringene og adopsjonsutfordringene AI-evangelistene fra å sette "Emotion Detection" på AI-kartet – ganske aggressivt.

    lær MER 

    Computer Vision er ikke så utbredt som andre AI-applikasjoner som Natural Language Processing. Likevel kommer det sakte opp i rekkene, noe som gjør 2022 til et spennende år for adopsjon i større skala. Her er noen av de trendy datasynspotensialene (for det meste domenene) som forventes å bli bedre utforsket av bedrifter i 2022.

    lær MER 

    Bedrifter over hele verden går over fra papirbaserte dokumenter til digital databehandling. Men hva er OCR? Hvordan virker det? Og i hvilken forretningsprosess kan den brukes til å utnytte fordelene? La oss grave i denne artikkelen om hvilke fordeler OCR gir til bordet.

    lær MER 

    Svaret er Automatic Speech Recognition (ASR). Det er et stort skritt å forvandle det talte ordet til skriftlig form. Automatic Speech Recognition (ASR) er en trend som er satt til å lage støy i 2022. Og økningen i veksten av taleassistenter skyldes innebygde stemmeassistentsmarttelefoner og smarte stemmeenheter som Alexa.

    lær MER 

    Leter du etter hjernen bak de beste kunstig intelligens-modellene? Vel, bøy deg for dataannotatorene. Selv om datakommentarer står sentralt i utarbeidelsen av ressurser som er relevante for hver AI-drevet vertikal, skal vi utforske konseptet og lære mer om merkepersonene fra Healthcare AI-perspektivet.

    lær MER 

    Og synes du ikke det er fascinerende hvis kjøpere betaler regningen ved utsjekking ved bare å representere et ansikt, ikke et hvilket som helst kort eller lommebok? Ansiktsgjenkjenning lar forhandlere analysere kunders humør og preferanser basert på deres tidligere kjøp.

    lær MER 

    Med de økende digitale betalingene som gjøres over hele verden, hvordan kan finansielle organisasjoner sikre maksimal salgskonvertering og betalingsaksept, samt minimere risikoeksponering? Høres det alarmerende ut? I finansbransjen som er svært avhengig av databehandling og informasjon, kreves det AI-relatert teknologi for å opprettholde en marginal kant og forstå den naturlige nyansen til kunder for å gi rett tid.

    lær MER 

    Droner er et levedyktig verktøy for datainnsamling og gir sanntidsinformasjon. Ved å bruke dataanalyse blir det enklere å inspisere broer, gruvedrift og værmelding.

    lær MER 

    Call Center sentimentanalyse er behandling av data ved å identifisere den naturlige nyansen av kundekontekst og analysere data for å gjøre kundeservice mer empatisk.

    lær MER 

    Vel, den første grunnen trenger ingen validering. Maskinlæringsprosjekter krever algoritmer, datainnkjøp, merknader av høy kvalitet og andre komplekse aspekter tatt godt vare på.

    lær MER 

    Som en gren av kunstig intelligens handler NLP om å gjøre maskiner responsive på menneskelig språk. Når det gjelder det tekniske aspektet av det, bruker NLP, ganske passende, informatikk, lingvistikk, algoritmer og generell språkstruktur for å gjøre maskinene intelligente. De proaktive og intuitive maskinene, når de er bygget, kan trekke ut, analysere og forstå den sanne betydningen og konteksten fra tale og til og med tekst.

    lær MER 

    Det er her Medical Image Annotation har en rolle å spille ettersom den effektivt gir nødvendig kunnskap til de AI-drevne medisinske diagnostiske oppsettene for å fremme tilstedeværelsen av nøyaktig datasyn, som den underliggende modellutviklingsteknologien.

    lær MER 

    Kunstig intelligens trenger ikke å være et dystert tema å diskutere. Full av muligheter for å bli det mest transformative verktøyet i årene som kommer, er AI raskt i ferd med å forme seg til en hjelperessurs i stedet for å holde seg på kurs som en overveldende teknologi.

    lær MER 

    Er du klar over de tekniske aspektene ved å gjøre Machine Learning-modeller helhetlige, intuitive og virkningsfulle? Hvis ikke, må du først forstå hvordan hver prosess grovt sett er delt inn i tre faser, dvs. moro, funksjonalitet og finesse. Mens "Finesse" dreier seg om å trene ML-algoritmer til perfeksjon ved først å utvikle komplekse programmer ved å bruke relevante programmeringsspråk, handler "Moro"-delen om å gjøre kundene fornøyde ved å tilby dem det sansende og intelligente morsomme produktet.

    lær MER 

    Tenk deg å våkne opp en vakker dag og se alle kjøkkenbeholderne dine markedsføres i svart, og blende deg mot det som er inni. Og da vil det være en utfordring å finne sukkerbiter til teen din. Forutsatt at du kan finne teen først.

    lær MER 

    Datamerking er ganske enkelt prosessen med å merke informasjon slik at maskiner kan bruke den. Det er spesielt nyttig for overvåket maskinlæring (ML), der systemet er avhengig av merkede datasett for å behandle, forstå og lære av inputmønstre for å komme frem til ønskede utdata.

    lær MER 

    Datamerking er ikke så vanskelig, sa ingen organisasjon noensinne! Men til tross for utfordringene underveis, er det ikke mange som forstår den krevende karakteren av oppgavene. Merking av datasett, spesielt for å gjøre dem egnet for AI- og maskinlæringsmodeller, er noe som krever mange års erfaring og praktisk troverdighet. Og for å toppe det hele, er datamerking ikke en endimensjonal tilnærming og varierer avhengig av hvilken type modell som er i arbeid.

    lær MER 

    Med enkle ord handler tekstkommentarer om å merke spesifikke dokumenter, digitale filer og til og med det tilhørende innholdet. Når disse ressursene er merket eller merket, blir de forståelige og kan distribueres av maskinlæringsalgoritmene for å trene modellene til perfeksjon.

    lær MER 

    I dag har vi valgt ut Vatsal Ghiya til å ta intervjuet hans. Vatsal Ghiya er en seriegründer med mer enn 20 års erfaring innen AI-programvare og -tjenester for helsetjenester. Han er administrerende direktør og medgründer av Shaip, som muliggjør on-demand-skalering av plattformen, prosessene og menneskene våre for selskaper med de mest krevende maskinlærings- og kunstig intelligens-initiativene.

    lær MER 

    Finansielle tjenester har forvandlet seg over tid. Økningen i mobilbetalinger, personlige bankløsninger, bedre kredittovervåking og andre økonomiske mønstre sikrer videre at riket når det gjelder monetære inkluderinger ikke er hva det var for noen år tilbake. I 2021 handler det ikke bare om «Fin» eller Finance, men all «FinTech» med forstyrrende finansteknologier som gjør deres tilstedeværelse følt for å endre kundeopplevelsen, modus operandi for relevante organisasjoner, eller hele den økonomiske arenaen for å være nøyaktig.

    lær MER 

    Til tross for den betimelige oppstigningen av bilindustrien, gir vertikalen mye rom for inkrementelle forbedringer. Fra å redusere trafikkulykker til å forbedre kjøretøyproduksjonen og ressursutplasseringen, virker kunstig intelligens som den mest sannsynlige løsningen for å få ting til å bevege seg mot himmelen.

    lær MER 

    Kunstig intelligens virker mer som markedsføringssjargong i disse dager. Hvert selskap, oppstart eller virksomhet du kjenner nå markedsfører produktene og tjenestene sine med begrepet "AI-drevet" som USP. Tro mot dette ser kunstig intelligens ut til å være uunngåelig i dag. Hvis du legger merke til det, er nesten alt du har rundt deg drevet av AI. Fra anbefalingsmotorene på Netflix og algoritmer i datingapper til noen av de mest komplekse enhetene i helsesektoren som hjelper til med onkologi, er kunstig intelligens i sentrum for alt i dag.

    lær MER 

    Maskinlæring har sannsynligvis de mest blandede definisjonene og tolkningene i verden. Det som kom som et buzzword for noen år siden fortsetter å forvirre mange mennesker takket være måten det har blitt fremstilt og presentert.

    lær MER 

    Kunstig intelligens (AI) er ambisiøs og uhyre gunstig for menneskehetens fremgang. Spesielt i et område som helsevesenet, fører kunstig intelligens til bemerkelsesverdige endringer i måten vi nærmer oss diagnostisering av sykdommer, deres behandlinger, pasientbehandling og pasientovervåking på. For ikke å glemme forskningen og utviklingen som er involvert i utviklingen av nye legemidler, nyere måter å oppdage bekymringer og underliggende forhold på, og mer.

    lær MER 

    Helsevesenet, som vertikal, var aldri statisk. Men så har det aldri vært så dynamisk noensinne, med sammenløpet av ulike medisinske innsikter, noe som får oss til å stirre livløst på hauger med ustrukturerte data. For å være ærlig er det enorme datavolumet ikke engang et problem lenger. Det er en realitet som til og med overskred 2,000 Exabyte-merket innen utgangen av 2020.

    lær MER 

    Kunstig intelligens er teknologien som gjør maskiner i stand til å etterligne menneskelig atferd. Det handler om å lære maskiner hvordan man lærer og tenker autonomt og bruker resultater til å reagere og reagere deretter.

    lær MER 

    Hver gang GPS-navigasjonssystemet ditt ber deg om å ta en omvei for å unngå trafikk, innse at slike presise analyser og resultater kommer etter flere hundre timers trening. Når Google Lens-appen din nøyaktig identifiserer et objekt eller et produkt, må du forstå at tusenvis etter tusenvis av bilder har blitt behandlet av AI-modulen (kunstig intelligens) for nøyaktig identifikasjon.

    lær MER 

    4 grunnleggende ting å vite om dataavidentifikasjon, med datagenerering med en hastighet på 2.5 kvintillioner byte hver dag, genererte vi som internettbrukere nesten 1.7 MB hvert eneste sekund i 2020.

    lær MER 

    Nå som hele planeten er online og tilkoblet, genererer vi i fellesskap umålelige mengder data. En bransje, en bedrift, et markedssegment eller en annen enhet vil se data som en enkelt enhet. Likevel, når det gjelder enkeltpersoner, er data bedre referert til som vårt digitale fotavtrykk.

    lær MER 

    Kvalitetsdata oversettes til suksesshistorier, mens dårlig datakvalitet gir en god case-studie. Noen av de mest virkningsfulle casestudiene om AI-funksjonalitet har stammet fra mangel på kvalitetsdatasett. Selv om bedrifter alle er begeistret og ambisiøse om AI-satsingene og produktene sine, reflekterer ikke spenningen datainnsamling og opplæringspraksis. Med mer fokus på produksjon enn trening, ender flere bedrifter med å forsinke tiden til markedet, miste finansiering eller til og med trekke ned skoddene for evigheten.

    lær MER 

    En prosess for å kommentere eller merke genererte data, dette lar maskinlæring og kunstig intelligens-algoritmer effektivt identifisere hver datatype og bestemme hva du skal lære av den og hva du skal gjøre med den. Jo mer godt definert eller merket hvert datasett er, jo bedre kan algoritmene behandle det for optimaliserte resultater.

    lær MER 

    Alexa, er det et sushisted i nærheten av meg? Ofte stiller vi ofte åpne spørsmål til våre virtuelle assistenter. Å stille spørsmål som disse til medmennesker er forståelig med tanke på at det er slik vi er vant til å snakke og samhandle. Men det gir ingen mening å stille et veldig tilfeldig spørsmål i daglig tale til en maskin som knapt har noen forståelse av språk og forviklinger i samtalen?

    lær MER 

    Vel, bak hver slik overraskende hendelse er det konsepter i aksjon som kunstig intelligens, maskinlæring og viktigst av alt, NLP (Natural Language Processing). Et av de største gjennombruddene i vår nyere tid er NLP, hvor maskiner gradvis utvikler seg for å forstå hvordan mennesker snakker, uttrykker, forstår, reagerer, analyserer og til og med etterligner menneskelige samtaler og sentimentdrevet atferd. Dette konseptet har vært svært innflytelsesrik i utviklingen av chatbots, tekst-til-tale-verktøy, stemmegjenkjenning, virtuelle assistenter og mer.

    lær MER 

    Til tross for at det var et konsept introdusert på 1950-tallet, ble ikke kunstig intelligens (AI) et kjent navn før for et par år tilbake. Utviklingen av AI har vært gradvis, og det har tatt nesten 6 tiår å tilby de vanvittige funksjonene og funksjonaliteten den gjør i dag. Alt dette har vært umåtelig mulig på grunn av den samtidige utviklingen av periferiutstyr for maskinvare, teknologisk infrastruktur, allierte konsepter som cloud computing, datalagring og prosesseringssystemer (Big Data og analyse), penetrering og kommersialisering av internett, og mer. Alt sammen har ført til denne fantastiske fasen av teknologisk tidslinje, der AI og Machine Learning (ML) ikke bare driver innovasjoner, men også blir uunngåelige konsepter å leve uten.

    lær MER 

    Hvert AI-system trenger enorme mengder kvalitetsdata for å trene og levere nøyaktige resultater. Nå er det to nøkkelord i denne setningen - enorme volumer og kvalitetsdata. La oss diskutere begge hver for seg.

    lær MER 

    Alle samtaler og diskusjoner så langt om distribusjon av kunstig intelligens til forretnings- og driftsformål har kun vært overfladiske. Noen snakker om fordelene ved å implementere dem mens andre diskuterer hvordan en AI-modul kan øke produktiviteten med 40 %. Men vi takler knapt de reelle utfordringene som er forbundet med å innlemme dem for våre forretningsformål.

    lær MER 

    Det er vanskelig å forestille seg å bekjempe en global pandemi uten teknologier som kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML). Den eksponentielle økningen av Covid-19-tilfeller rundt om i verden gjorde at mange helseinfrastrukturer ble lammet. Imidlertid var institusjoner, myndigheter og organisasjoner i stand til å slå tilbake ved hjelp av avansert teknologi. Kunstig intelligens og maskinlæring, en gang sett på som en luksus for økt livsstil og produktivitet, har blitt livreddende agenter i kampen mot Covid takket være deres utallige bruksområder.

    lær MER 

    Smerte oppleves mer intenst blant visse grupper mennesker. Studier har vist at individer fra minoritets- og underprivilegerte grupper har en tendens til å oppleve mer fysisk smerte enn befolkningen generelt på grunn av stress, generell helse og andre faktorer.

    lær MER 

    Før du i det hele tatt planlegger å anskaffe dataene, er en av de viktigste vurderingene for å bestemme hvor mye du bør bruke på AI-treningsdataene dine. I denne artikkelen vil vi gi deg innsikt for å utvikle et effektivt budsjett for AI-treningsdata.

    lær MER 

    Shaip er en nettbasert plattform som fokuserer på AI-dataløsninger for helsetjenester og tilbyr lisensierte helsetjenester designet for å hjelpe med å konstruere AI-modeller. Den gir tekstbaserte pasientjournaler og kravdata, lyd som legeopptak eller pasient-/legesamtaler, og bilder og video i form av røntgenbilder, CT-skanninger og MR-resultater.

    lær MER 

    Data er et av de viktigste elementene i utviklingen av en AI-algoritme. Husk at bare fordi data genereres raskere enn noen gang før, betyr det ikke at de riktige dataene er enkle å få tak i. Data av lav kvalitet, partisk eller feilkommentarer kan (i beste fall) legge til et nytt trinn. Disse ekstra trinnene vil bremse deg fordi datavitenskaps- og utviklingsteamene må jobbe gjennom disse på veien til en funksjonell applikasjon.

    lær MER 

    Mye har blitt gjort om potensialet for kunstig intelligens for å transformere helsevesenet, og med god grunn. Sofistikerte AI-plattformer drives av data, og helseorganisasjoner har det i overflod. Så hvorfor har industrien ligget bak andre når det gjelder AI-adopsjon? Det er et mangefasettert spørsmål med mange mulige svar. Alle vil imidlertid uten tvil fremheve en hindring spesielt: store mengder ustrukturerte data.

    lær MER 

    Det som virker enkelt er imidlertid kjedelig å utvikle og distribuere som alle andre komplekse AI-systemer. Før enheten din kunne gjenkjenne bildet du fanger og maskinlæringsmodulene (ML) kunne behandle det, ville en dataannotator eller et team av dem ha brukt tusenvis av timer på å kommentere data for å gjøre dem forståelige for maskiner.

    lær MER 

    I denne spesielle gjestefunksjonen utforsker Vatsal Ghiya, administrerende direktør og medgründer av Shaip, de tre faktorene som han tror vil tillate datadrevet AI å nå sitt fulle potensial i fremtiden: talentet og ressursene som er nødvendige for å konstruere innovative algoritmer, en enorme mengder data for å trene disse algoritmene nøyaktig, og rikelig med prosessorkraft for å effektivt utvinne disse dataene. Vatsal er en seriegründer med mer enn 20 års erfaring innen AI-programvare og -tjenester for helsetjenester. Shaip muliggjør skalering på forespørsel av sin plattform, prosesser og folk for selskaper med de mest krevende maskinlærings- og kunstig intelligens-initiativene.

    lær MER 

    Prosesser i kunstig intelligens (AI)-systemer er evolusjonære. I motsetning til andre produkter, tjenester eller systemer på markedet, tilbyr ikke AI-modeller øyeblikkelig bruk eller umiddelbart 100 % nøyaktige resultater. Resultatene utvikler seg med mer behandling av relevante data av høy kvalitet. Det er som hvordan en baby lærer å snakke, eller hvordan en musiker begynner med å lære de fem første durakkordene og deretter bygger videre på dem. Prestasjoner låses ikke opp over natten, men trening skjer konsekvent for fortreffelighet.

    lær MER 

    Når vi snakker om kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML), ser vi umiddelbart for oss kraftige teknologiselskaper, praktiske og futuristiske løsninger, fancy selvkjørende biler og i utgangspunktet alt som er estetisk, kreativt og intellektuelt tiltalende. Det som knapt blir projisert til folk er den virkelige verden bak alle bekvemmelighetene og livsstilsopplevelsene som tilbys av AI.

    lær MER 

    Et eksklusivt intervju der Utsav, Business Head - Shaip samhandler med Sunil, Executive Editor, My Startup for å orientere ham om hvordan Shaip forbedrer menneskelivet ved å løse fremtidens problemer med sine Conversational AI og Healthcare AI-tilbud. Han sier videre hvordan AI, ML er satt til å revolusjonere måten vi driver forretning på og hvordan Shaip vil bidra til utviklingen av neste generasjons teknologier.

    lær MER 

    Kunstig intelligens (AI) gjør livsstilen vår bedre gjennom bedre filmanbefalinger, restaurantforslag, løsning av konflikter gjennom chatbots og mer. Kraften, potensialet og egenskapene til AI blir i økende grad tatt godt i bruk på tvers av bransjer og på områder som ingen sannsynligvis har tenkt på. Faktisk blir AI utforsket og implementert i områder som helsevesen, detaljhandel, bank, strafferett, overvåking, ansettelse, fikse lønnsgap og mer.

    lær MER 

    Vi har alle sett hva som skjer når AI-utvikling går galt. Vurder Amazons forsøk på å lage et AI-rekrutteringssystem, som var en fin måte å skanne CVer og identifisere de mest kvalifiserte kandidatene – forutsatt at disse kandidatene var menn.

    lær MER 

    Helseindustrien ble satt på prøve i fjor på grunn av pandemien, og mye innovasjon slo gjennom – fra nye medisiner og medisinsk utstyr til forsyningskjedegjennombrudd og bedre samarbeidsprosesser. Bedriftsledere fra alle områder av bransjen fant nye måter å akselerere veksten for å støtte felles beste og generere kritiske inntekter.

    lær MER 

    Vi har sett dem i filmer, vi har lest om dem i bøker og vi har opplevd dem i det virkelige liv. Så sci-fi som det kan virke, må vi se fakta – ansiktsgjenkjenning er kommet for å bli. Teknologien utvikler seg i en dynamisk hastighet, og med de forskjellige brukssakene som dukker opp på tvers av bransjer, ser det store spekteret av utviklingen av ansiktsgjenkjenning rett og slett ut til å være uunngåelig og uendelig.

    lær MER 

    Flerspråklige chatbots forvandler forretningsverdenen. Chatbots har kommet langt siden de tidlige stadiene, hvor de ville gi enkle svar på ett ord. En chatbot kan nå chatte flytende på dusinvis av språk, slik at bedrifter kan utvide seg til en bredere global markedsplass.

    lær MER 

    Helsevesenet blir ofte sett på som en industri i forkant av teknologisk innovasjon. Det er sant på mange måter, men helsevesenet er også sterkt regulert av omfattende lovgivning som GDPR og HIPAA, sammen med mange flere lokale retningslinjer og restriksjoner.

    lær MER 

    En rapport fra 2018 avslørte at vi genererte nær 2.5 kvintillioner byte med data hver eneste dag. I motsetning til hva mange tror, ​​kan ikke alle dataene vi genererer behandles for innsikt.

    lær MER 

    Kunstig intelligens blir smartere for hver dag som går. I dag er kraftige maskinlæringsalgoritmer innen rekkevidde for vanlige virksomheter, og algoritmer som krever prosessorkraft som en gang ville vært reservert for massive stormaskiner, kan nå distribueres på rimelige skyservere.

    lær MER