Filter by:
Bilježenje podataka ključno je za poboljšanje izvedbe e-trgovine. Dobro označeni podaci mogu poboljšati organsku vidljivost, privući više kupaca i povećati stopu konverzije. Međutim, učinkovitost označavanja podataka ovisi o njihovoj točnosti i relevantnosti.
Podatkovna rješenja za pretvaranje teksta u govor (TTS) nude višestruke prednosti. No, njihova implementacija zahtijeva pružanje točnih i ekspanzivnih skupova podataka. U Shaipu koristimo skupove podataka za pretvaranje teksta u govor koje su kurirali stručnjaci, što vam može pomoći da izgradite napredna TTS rješenja koja pokrivaju globalne jezike.
Veliki jezični modeli (LLM) pružaju temelje za izradu visokokvalitetnih skupova podataka i osiguravaju njihovu upotrebu za stvaranje generativnih AI modela omogućenih za NLP. U svijetu koji se temelji na podacima, pravi podaci o obuci ključni su za postizanje uspjeha u svim oblicima.
Izrada visokokvalitetnih skupova podataka s LLM-ima transformativan je pristup koji kombinira snagu jezičnih modela s tradicionalnim tehnikama stvaranja skupova podataka. Korištenjem LLM-a za izvor podataka, pretprocesiranje, povećanje, označavanje i evaluaciju, istraživači mogu učinkovitije konstruirati robusne i raznolike skupove podataka.
Naše usluge označavanja osiguravaju da su vaši algoritmi obučeni s najpreciznijim skupovima podataka za besprijekorno iskustvo pretraživanja. Uz hermetičku kvalitetu i protokole provjere, postavljamo ljude u ekosustav koji je osmišljen kako bi AI bio bolji.
AI modeli mogu učinkovitije razumjeti kontekst zahvaljujući prilagođenim skupovima podataka govornih naredbi, poboljšavajući intuitivnost interakcija i sličnost ljudima. AI postaje bolji u prepoznavanju i ispravnom reagiranju dodavanjem naredbi specifičnih za domenu, regionalnih naglasaka i izraza specifičnih za industriju.
Jedan od najboljih načina da ostanete u koraku s problemima jest biti u tijeku s najnovijim dostignućima i razvojem u LLM prostoru. Ovo je posebno kritično u pogledu kibernetičke sigurnosti. Što je vaše razumijevanje teme šire, to više metrika i tehnika možete smisliti za praćenje svojih modela.
Ako tražite kvalitetne skupove podataka za obuku svojih modela, preporučujemo da stupite u kontakt s nama kako bismo razgovarali o vašem opsegu. Započet ćemo s pronalaženjem i isporukom visokokvalitetnih, prilagođenih skupova podataka govornih naredbi za vaše vizije, bez obzira na opseg zahtjeva.
Ova analogija vrijedi u odnosu na njezinu usporedbu s vatrom jer kad je vatra otkrivena, ljudi su je se bojali. Vatru su vidjeli kao apokaliptičnu, sposobnu izazvati uništenje. Tek kada smo kao ljudi radili na pripitomljavanju vatre, evolucija je sjela na svoje mjesto.
Shaip predstavlja talentirani tim stručnjaka s opsežnim znanjem o tome kako AI i njegove aplikacije mogu transformirati vašu organizaciju. Iskoristite naše razumijevanje umjetne inteligencije, posebno mogućnosti pretvaranja teksta u govor, za izradu programa umjetne inteligencije temeljenih na točnim i opsežnim podacima, što vam omogućuje da personalizirate korištenje umjetne inteligencije i postignete najbolje moguće rezultate.
Kvaliteta i točnost rezultata koje daje sustav za prepoznavanje lica i emocija ovisi o podacima. Što su podaci točniji i opsežniji, to su veće šanse da AI program prepozna i otkrije emocije.
Umjetna inteligencija ima neke velike prednosti za industrije osiguranja, pod uvjetom da tvrtke razumiju njezinu primjenu. Tamo gdje su zadaci poput obrade zahtjeva, postavljanja premije i otkrivanja štete pojednostavljeni, to također može pomoći u korisničkoj službi, povećavajući ukupnu razinu zadovoljstva.
Deidentifikacija podataka ključna je za zaštitu osobnih podataka u zdravstvu, usklađivanje s regulatornim zahtjevima kao što su HIPAA i GDPR. Istaknuti alati, uključujući IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip i Private-AI, nude različita rješenja za učinkovito maskiranje podataka.
Generative AI ima neke snažne značajke i funkcionalnosti postavljene za reviziju sustava podrške korisničkih usluga. Tamo gdje se može odmah pozabaviti klijentovim problemima, generativna umjetna inteligencija također može zamijeniti agente kao prve osobe i komunicirati s klijentima poput čovjeka.
Deidentifikacija podataka kritičan je postupak za osiguranje zaštite od neovlaštenog pristupa i nezakonitog korištenja osobnih podataka. Osobito važan za zdravstvene podatke, ovaj proces osigurava da podaci koji mogu identificirati osobu ne dospiju u ruke drugih pojedinaca osim onih koji su usko povezani s podacima.
Razgovorna i generativna umjetna inteligencija transformiraju naš svijet na jedinstven način. AI za razgovor čini razgovor sa strojevima lakim i korisnim, poboljšavajući korisničku podršku i zdravstvene usluge. Generativni AI, s druge strane, je kreativna snaga. Izmišlja nove, originalne sadržaje u umjetnosti, glazbi itd. Razumijevanje ovih vrsta umjetne inteligencije ključno je za pametno poslovanje, etiku i odluke o inovacijama.
Glasovne tehnologije su još uvijek relativno nove tehnologije i još uvijek radimo na tome da dobro shvatimo ponuđena rješenja. U zdravstvenom okruženju koje je osjetljivo na vrijeme, učinkovitost i točnost su od najveće važnosti.
Generativna umjetna inteligencija preoblikuje krajolik bankarskih i financijskih usluga, uvodeći učinkovitost, poboljšavajući sigurnost i pružajući personalizirana iskustva za klijente i institucije. Kako tehnologija napreduje, njezin će utjecaj na financijsku industriju vjerojatno rasti, otvarajući novu eru inovacija i optimizacije.
Korištenje obrade prirodnog jezika (NLP) u zdravstvenoj i farmaceutskoj industriji uvelike se temelji na analizi nestrukturiranih podataka. Uz relevantne informacije, zdravstvene organizacije mogu izvući nekoliko prednosti i pružiti bolje zdravstvene usluge pacijentima.
Količina i učestalost sadržaja koji generiraju korisnici povećat će se u nadolazećim godinama. Kupci danas imaju pristup inovativnim alatima koji im omogućuju da znaju sve o marki. Tamo gdje je interakcija s postojećim, novim i potencijalnim kupcima ključna za marku, praćenje i moderiranje sadržaja ključno je za stvaranje pozitivne slike.
Učinkovito označavanje podataka ključan je dio poboljšanja relevantnosti pretraživanja. Platforme i tvrtke za e-trgovinu imaju najviše koristi od označavanja podataka jer moraju prikazati svoje proizvode u rezultatima pretraživanja, što dovodi do povećanja prodaje i prihoda.
Obrada prirodnog jezika (NLP) započela je revoluciju izdvajanja i analize informacija u svim industrijama. Svestranost ove tehnologije također se razvija kako bi se pružila bolja rješenja i nove aplikacije. Korištenje NLP-a u financijama nije ograničeno na aplikacije koje smo gore spomenuli. S vremenom ovu tehnologiju i njezine tehnike možemo koristiti za još složenije zadatke i operacije.
U središtu primjene umjetne inteligencije u zdravstvu su podaci i njihova ispravna analiza. Koristeći te podatke i informacije koje pružaju zdravstveni djelatnici, alati i tehnologije umjetne inteligencije mogu pružiti bolja zdravstvena rješenja u smislu dijagnoze, liječenja, predviđanja, propisivanja i snimanja.
Prepoznavanje imenovanih entiteta vitalna je tehnika koja utire put naprednom strojnom razumijevanju teksta. Dok skupovi podataka otvorenog koda imaju prednosti i nedostatke, oni su ključni u obuci i finom podešavanju NER modela. Razuman odabir i primjena ovih resursa može značajno poboljšati rezultate NLP projekata.
Generative AI nudi izvanredne prednosti poput učinkovitosti, skalabilnosti i personalizacije sa svojom sposobnošću stvaranja raznolikog sadržaja. Međutim, izazovi poput kontrole kvalitete, ograničenja kreativnosti i etičkih pitanja zahtijevaju posebnu pozornost.
Generativna umjetna inteligencija je uzbudljiva granica koja redefinira granice tehnologije i kreativnosti. Od generiranja ljudskog teksta do stvaranja realističnih slika, poboljšanja razvoja koda, pa čak i simuliranja jedinstvenih audio izlaza, njegove primjene u stvarnom svijetu jednako su raznolike koliko i transformativne.
Primjene strojnog učenja i umjetne inteligencije u analizi kliničkih podataka su opsežne i revolucionarne. Oni nude golem potencijal za preoblikovanje skrbi za pacijente, poboljšanje medicinskih istraživanja i pružanje ranijih i točnijih dijagnoza.
Shaip stoji na čelu pružanja vrhunske zdravstvene zaštite i medicinskih podataka koji su ključni za AI i modele strojnog učenja (ML). Ako se upuštate u projekt umjetne inteligencije u zdravstvu ili su vam potrebni specifični medicinski podaci, Shaip je savršen partner.
Glasovni asistenti više nisu novost; oni brzo postaju vitalni za naše svakodnevne digitalne interakcije. Uspon višejezičnog glasovnog asistenta obećava značajan korak naprijed, rušenje jezičnih barijera i poticanje veće globalne povezanosti.
Bilješke dokumenta bitan su građevni blok u umjetnoj inteligenciji, strojnom učenju i obradi prirodnog jezika. Poboljšava razumijevanje i mogućnosti obrade AI sustava, pospješujući učinkovito izdvajanje informacija i potičući automatizaciju u različitim domenama.
Kao što smo istražili u gornjim primjerima, analiza sentimenta ima izvanredan potencijal u raznim primjenama, od korisničke službe do politike. Omogućuje organizacijama da otključaju snagu subjektivnih podataka i transformiraju nestrukturirani tekst u uvide koji se mogu poduzeti.
Budućnost umjetne inteligencije u zdravstvu puna je obećanja i potencijala, a novi trendovi za 2023. signaliziraju transformativni pomak u pružanju skrbi za pacijente.
Slučajevi upotrebe obrade prirodnog jezika u zdravstvu su ogromni i transformativni. Korištenjem snage umjetne inteligencije, strojnog učenja i konverzacijske umjetne inteligencije, NLP mijenja način na koji zdravstveni djelatnici pristupaju brizi za pacijente. Čini medicinske tijekove rada učinkovitijima i poboljšava ukupne rezultate pacijenata.
Prihvaćanje ekstrakcije entiteta temeljene na umjetnoj inteligenciji dovelo je do značajnog napretka u raznim industrijama, od zdravstva do e-trgovine, poboljšanja donošenja odluka, pojednostavljenja procesa i poboljšanja korisničkog iskustva.
Tehnologija prepoznavanja emocija moćan je alat koji može poboljšati naše razumijevanje ljudskih emocija i pomoći nam u stvaranju personaliziranih iskustava u raznim domenama kao što su zdravstvo, obrazovanje i marketing.
Sve u svemu, područje zdravstva puno je pacijenata i liječnika koji su motivirani ponovno napraviti razliku u životima ljudi diljem svijeta. Pristup velikim skupovima podataka jednosmjeran je, umjetna inteligencija nastavit će se dokazivati kao budućnost medicine. Na istraživačima i razvojnim programerima je hoće li iskoristiti ove jedinstvene skupove podataka kako bi poboljšali naše razumijevanje kliničkih ispitivanja i skrbi za pacijente dok se krećemo prema sve povezanijoj budućnosti za sve.
Sljedećih pet godina donijet će poboljšana AI iskustva, sigurnosne značajke koje poboljšavaju te interakcije i još mnogo toga. Trendovi konverzacijske umjetne inteligencije u sljedećih nekoliko godina bit će svjetliji i dostupniji nego ikad prije.
Promjene su u tijeku, što vodi do isplativije, profitabilnije budućnosti koja pruža bolje korisničko iskustvo. S ovim promjenama zajedno sa sposobnošću učenja na pogreškama drugih tvrtki, BFSI sektor nastavit će se ubrzano kretati prema korištenju prepoznavanja lica—učinkovitijem i sigurnijem krajnjem cilju za sva uključena tijela.
Glasovno pretraživanje je polje tehnologije u razvoju. Polako, ali sigurno ide golemim koracima jer postaje sve sposobniji s umjetnom inteligencijom, obradom prirodnog jezika i strojnim učenjem. Tip umjetne inteligencije koji sada postoji nije osjećajan; ovi glasovni pomoćnici alati su koji naše živote čine boljim, jednostavnijim i učinkovitijim.
Usluge označavanja podataka pomažu tvrtkama pretvoriti podatke koji nemaju oznake ili oznake u podatke koji ih imaju. Često koriste ljudsku radnu skupinu ili strojno učenje za označavanje skupova podataka koje im tvrtke daju.
Tehnologija prepoznavanja glasa može potencijalno revolucionirati zdravstvenu industriju na nekoliko načina. Omogućujući bržu i precizniju dokumentaciju, smanjujući rizik od pogrešaka i poboljšavajući angažman pacijenata, tehnologija prepoznavanja glasa može pomoći pružateljima zdravstvenih usluga u pružanju bolje kvalitete skrbi.
Industrija osiguranja ima mnogo podataka, ali su toliko zbrkani da ih je gotovo nemoguće pretraživati. Industriju osiguranja treba digitalizirati – a sada to i može. S OCR-om, prikupljanje i razvrstavanje podataka postaje jednostavno poput snimanja slike ili upisivanja nekoliko riječi.
Banke će imati pozitivno iskustvo pri implementaciji AI tehnologija. To se temelji na intervjuima s tvrtkama koje već koriste AI u svojim poslovnim procesima. Sve dok postoje zaštitni mehanizmi koji osiguravaju sigurnost podataka o klijentima i etički standardi koji se mogu automatski regulirati, banke bi trebale implementirati AI u svoje sustave.
Utjecaj strojnog učenja na tržištu pozivnih centara je stvaran i mjerljiv. Hvatanje podataka u stvarnom vremenu i strojno učenje spojeni su kako bi omogućili još učinkovitije pozivne centre. Osim toga, glasovna rješenja su se povećala diljem Sjeverne Amerike i nastavljaju se širiti diljem svijeta.
Tehnologija prepoznavanja glasa postaje sve važnija u zdravstvu, a liječnici i medicinske sestre sve se više oslanjaju na nju u obavljanju mnogih svojih profesionalnih dužnosti. Iako još uvijek treba riješiti mnoga pitanja prije nego što vidimo široku upotrebu ove tehnologije u bolnicama, kliničkim okruženjima i liječničkim ordinacijama, rani znakovi sugeriraju značajna obećanja.
Tehnologija videonapomena namijenjena je zaštiti maloprodajnih AI sustava i kupaca. Softver za video zabilješke izvrstan je način za to jer omogućuje ljudima da brzo i jednostavno obavijeste vlasti kada svjedoče nečemu sumnjivom u maloprodajnom okruženju i; pomažući sustavima umjetne inteligencije da uče iz prošlih iskustava kako bi mogli prilagoditi svoje odgovore kako bi se bolje osjećali u vezi s onim što se smatra normalnim ponašanjem.
Slučajevi korištenja prepoznavanja lica mogu učiniti čuda pri pohranjivanju i dohvaćanju podataka, ali također dolaze s intrigantnom etičkom dilemom. Ima li smisla koristiti takvu tehnologiju? Neki ljudi vjeruju da je odgovor "ne", osobito u vezi s invazijom privatnosti prepoznavanja lica. Drugi navode korištenje ovih novih alata, zbog čega ovu tehnologiju možda ne želite izbjeći pod svaku cijenu.
AI će promijeniti način na koji komuniciramo s tehnologijom. Jednom kada se naviknete na AI za razgovor i on postane neprekidan dio vašeg života, pitat ćete se kako ste uopće mogli bez njega.
Prilagođene riječi za buđenje mogu pomoći u personalizaciji vašeg brenda i izdvojiti ga od konkurencije. Mnogo je faktora koje treba uzeti u obzir pri odabiru prilagođene riječi za buđenje. No, ako se želite istaknuti u današnjem konkurentnom poslovnom svijetu, isplati se uložiti dodatni napor kako bi vaš glasovni asistent zvučao jedinstveno.
Nova dostignuća glasovne tehnologije su tu da ostanu. Njihova će popularnost samo rasti, što je sada savršeno vrijeme da se preduhitri i počne stvarati inovativna glasovna iskustva za vozače. Budući da proizvođači automobila integriraju prepoznavanje govora u svoje automobile, to otvara novi svijet mogućnosti za tehnologiju i njezine korisnike.
Jasno je da će umjetna inteligencija hrane imati veliki utjecaj na to kako jedemo. Od težnje lanaca brze hrane prema prilagodljivijim jelovnicima do mnoštva novih, inovativnih restorana, postoje bezbrojne mogućnosti za tehnologiju da pojednostavi naše iskustvo prehrane i poboljša kvalitetu naše hrane. S napretkom algoritama umjetne inteligencije i strojnog učenja, možemo očekivati da će inteligentna umjetna inteligencija u hrani pozitivno utjecati na naše zdravlje i ukupni ekološki utjecaj našeg prehrambenog sustava.
Ukratko, semantička segmentacija je važan sektor algoritama dubokog učenja koji se koristi za povećanje napretka u računalnom vidu. Semantička segmentacija nastavit će napredovati u mnogim od ovih povezanih potkategorija, otkrivanju objekata, klasifikaciji i lokalizaciji.
Općenito, učinkovit sustav za prepoznavanje govora trebao bi biti jednostavan za postavljanje i korištenje u različitim situacijama uz postizanje točnih rezultata s malo frustracije na strani korisnika.
Izgradnja podataka o pametnoj kući zahtijeva skup procesa koji na kraju osiguravaju da algoritam strojnog učenja radi i obrađuje podatke bez ikakvih smetnji.
Industrija osiguranja tradicionalno je konzervativna s tehnološkim napretkom i oklijeva u prihvaćanju novih tehnologija. Međutim, vremena se mijenjaju, a umjetna inteligencija (AI) zaokuplja veliku pažnju osiguravajućih društava, koja počinju shvaćati važnu ulogu koju AI može imati u njihovom poslovanju.
Prikupljanje podataka je proces prikupljanja, analiziranja i mjerenja točnih podataka iz različitih sustava koji se koriste za donošenje odluka u poslovnim procesima, govorne projekte i istraživanja.
Bankarstvo nije ono što je bilo. Većina nas treba brze, učinkovite, besprijekorne bankarske usluge koje su bez problema i, što je najvažnije, pouzdane. Ima smisla samo prijeći na kanale digitalnog bankarstva koji mogu pružiti te stvari. Kako se pokazalo, virtualni pomoćnici pokretani umjetnom inteligencijom (AI) i strojnim učenjem (ML) mogu učiniti upravo to.
Jeste li ikada morali prevoditi važne e-poruke na drugi jezik? Ako je tako, bit će vam frustrirajuće saznanje da nečija sekretarica za e-poštu ne može brzo prevesti vašu e-poštu umjesto vas. To može biti posebno frustrirajuće ako je komunikacija ključna za bilo koju organizaciju.
Pojmovi chatbot i virtualni pomoćnici koriste se za kreiranje razgovora pomoću mogućnosti automatizacije s ljudskim dodirom. Uz autonomnu rezoluciju, chatbotovi i virtualni pomoćnici također ubrzavaju iskustvo zaposlenika i korisnika.
Često se smatra jednom od poddomena klasifikacije teksta, previše pojednostavljena verzija klasifikacije dokumenata znači označavanje dokumenata i njihovo točno postavljanje u unaprijed definirane kategorije – u svrhu jednostavnog održavanja i učinkovitog otkrivanja.
Hej, Siri, možeš li mi potražiti dobar post na blogu koji uključuje glavne trendove AI-ja u razgovoru. Ili, Alexa, možeš li mi jednostavno pustiti pjesmu koja će mi skrenuti misli s običnih svakodnevnih zadataka. Pa, ovo nisu samo retorike, već standardne rasprave u salonu koje potvrđuju sveukupni utjecaj koncepta koji se zove konverzacijski AI.
OCR ili optičko prepoznavanje znakova zabavan je način čitanja i razumijevanja dokumenata. Ali zašto to uopće ima smisla? Hajde da vidimo. Ali prije nego što nastavimo, moramo se zamotati oko manje uobičajenog pojma strojnog učenja: RPA (Robotic Process Automation).
Teška istina je da kvaliteta vaših prikupljenih podataka o obuci određuje kvalitetu vašeg modela prepoznavanja govora ili čak uređaja. Stoga je potrebno povezati se s iskusnim dobavljačima podataka koji će vam pomoći da plovite kroz proces bez puno napora, posebno kada obuka modela ili dotičnih algoritama zahtijeva prikupljanje, označavanje i druge vješte strategije.
Sposobnost ugrađena u strojeve - čineći ih sposobnima za interakciju na najhumanije moguće načine - ima drugačiju vrstu vrhunca. Ipak, ostaje pitanje kako AI za razgovore radi u stvarnom vremenu i koja vrsta tehnologije pokreće samo njegovo postojanje.
Kao što naziv sugerira, sintetički podaci su podaci koji su umjetno generirani, a ne stvarni događaji. U marketingu, društvenim medijima, zdravstvu, financijama i sigurnosti, sintetički podaci pomažu u izgradnji inovativnijih rješenja.
Kada govorimo o optičkom prepoznavanju znakova (OCR), to je polje umjetne inteligencije (AI) koje se posebno odnosi na računalni vid i prepoznavanje uzoraka. OCR se odnosi na proces izdvajanja informacija iz više formata podataka kao što su slike, pdf, rukom pisane bilješke i skenirani dokumenti i njihovo pretvaranje u digitalni format za daljnju obradu.
Sustav nadzora vozača je napredna sigurnosna značajka koja koristi kameru postavljenu na kontrolnu ploču za praćenje vozačeve budnosti i pospanosti. U slučaju da vozač postane pospan i rastresen, sustav za nadzor vozača generira upozorenje i preporučuje odmor.
Obrada prirodnog jezika je potpodručje umjetne inteligencije sposobno rastaviti ljudski jezik i unijeti načela istoga u inteligentne modele. Jeste li planirali koristiti NLP kao svoju modelnu tehnologiju obuke? Čitajte dalje kako biste saznali izazove i rješenja za njihovo rješavanje.
Povrh toga, Conversational AI neprestano uči iz prethodnih iskustava koristeći skupove podataka strojnog učenja kako bi ponudio uvid u stvarnom vremenu i izvrsnu korisničku uslugu. Također, Conversational AI ne samo da ručno razumije i odgovara na naše upite, već se također može povezati s drugim AI tehnologijama kao što su pretraživanje i vid kako bi se ubrzao proces.
Prepoznavanje slika je sposobnost softvera da identificira objekte, mjesta, ljude i radnje na slikama. Koristeći skupove podataka strojnog učenja, poduzeća mogu koristiti prepoznavanje slika za prepoznavanje i klasificiranje objekata u nekoliko kategorija.
Umjetna inteligencija čini strojeve pametnijima, točka! Ipak, način na koji to rade različit je i intrigantan kao i dotična vertikala. Na primjer, obrada prirodnog jezika korisna je ako želite dizajnirati i razvijati duhovite chatbotove i digitalne pomoćnike. Slično tome, ako sektor osiguranja želite učiniti transparentnijim i prilagodljivijim prema korisnicima, Computer Vision je poddomena umjetne inteligencije na koju se morate usredotočiti.
Mogu li strojevi otkriti emocije jednostavnim skeniranjem lica? Dobra vijest je da mogu. A loša je vijest da tržište još mora prijeći dug put prije nego što postane mainstream. Ipak, prepreke na putu i izazovi usvajanja ne sprječavaju evangeliste umjetne inteligencije da stave 'Otkrivanje emocija' na mapu umjetne inteligencije—prilično agresivno.
Računalni vid nije tako raširen kao druge AI aplikacije poput obrade prirodnog jezika. Ipak, polako se penje, što 2022. čini uzbudljivom godinom za šire usvajanje. Evo nekih od trendovskih potencijala računalnog vida (uglavnom domena) za koje se očekuje da će tvrtke bolje istražiti 2022. godine.
Poduzeća diljem svijeta prelaze s papirnatih dokumenata na digitalnu obradu podataka. Ali, što je OCR? Kako radi? I u kojem se poslovnom procesu može iskoristiti kako bi se iskoristile njegove prednosti? Pogledajmo u ovom članku koje prednosti OCR donosi na stol.
Odgovor je automatsko prepoznavanje govora (ASR). Veliki je korak pretvoriti izgovorenu riječ u pisani oblik. Automatsko prepoznavanje govora (ASR) trend je koji će stvarati buku 2022. A porast broja glasovnih asistenata posljedica je ugrađenih pametnih telefona s glasovnim asistentima i pametnih glasovnih uređaja poput Alexe.
Tražite li mozak koji stoji iza najboljih modela umjetne inteligencije? Pa, poklonite se podacima Annotatorima. Iako označavanje podataka zauzima središnje mjesto u pripremi resursa relevantnih za svaku vertikalu vođenu umjetnom inteligencijom, istražit ćemo koncept i naučiti više o protagonistima označavanja iz perspektive AI zdravstvene skrbi.
I zar vam nije fascinantno ako kupci plaćaju račun na odlasku tako što predstavljaju samo lice, a ne bilo kakvu karticu ili novčanik? Prepoznavanje lica omogućuje trgovcima da analiziraju raspoloženja i preferencije kupaca na temelju njihovih prošlih kupnji.
Kako financijske organizacije mogu osigurati maksimalnu konverziju prodaje i prihvaćanje plaćanja, uz sve veći broj digitalnih plaćanja diljem svijeta, kao i minimizirati izloženost riziku? Zvuči alarmantno? U financijskoj industriji koja se uvelike oslanja na obradu podataka i informacija, održavajući marginalnu prednost i razumijevanje prirodnih nijansi kupaca za pružanje pravovremenog rješavanja zahtjeva, potrebna je tehnologija povezana s umjetnom inteligencijom.
Dronovi su izvediv alat za prikupljanje podataka i pružaju informacije u stvarnom vremenu. Korištenje analitike podataka olakšava pregled mostova, rudarenje i vremensku prognozu.
Analiza osjećaja Call centra obrada je podataka identificiranjem prirodnih nijansi konteksta korisnika i analizom podataka kako bi korisnička usluga bila empatičnija.
Pa, prvi razlog ne treba nikakvu potvrdu. Projekti strojnog učenja zahtijevaju algoritme, nabavu podataka, visokokvalitetne bilješke i druge složene aspekte o kojima se treba dobro voditi računa.
Kao grana umjetne inteligencije, NLP se bavi stvaranjem strojeva koji odgovaraju na ljudski jezik. Dolazeći do tehničkog aspekta toga, NLP, sasvim prikladno, koristi informatiku, lingvistiku, algoritme i cjelokupnu jezičnu strukturu kako bi strojeve učinili inteligentnim. Proaktivni i intuitivni strojevi, kad god su napravljeni, mogu izdvojiti, analizirati i razumjeti pravo značenje i kontekst iz govora, pa čak i teksta.
Ovo je mjesto gdje Medical Image Annotation ima ulogu jer učinkovito prenosi potrebno znanje medicinskim dijagnostičkim postavkama s AI-om za unapređenje prisutnosti točnog računalnog vida, kao temeljne tehnologije razvoja modela.
Umjetna inteligencija ne mora biti mračna tema za raspravu. Prepuna mogućnosti da postane najtransformativniji alat u godinama koje dolaze, AI se brzo oblikuje u pomoćni resurs umjesto da ostane na kursu kao nadmoćna tehnologija.
Jeste li svjesni tehničkih detalja koji su uključeni u stvaranje holističkih, intuitivnih i upečatljivih modela strojnog učenja? Ako ne, prvo morate razumjeti kako je svaki proces općenito podijeljen u tri faze, tj. zabava, funkcionalnost i finoća. Dok se 'Finesse' bavi obučavanjem ML algoritama do savršenstva tako što se prvo razvijaju složeni programi koristeći relevantne programske jezike, dio 'Zabava' se odnosi na usrećivanje kupaca nudeći im perceptivan i inteligentan zabavni proizvod.
Zamislite da se probudite jednog lijepog dana i vidite sve svoje kuhinjske posude u crnom, zasljepljujući vas prema onome što je unutra. A onda će vam biti izazov pronaći kockice šećera za čaj. Pod uvjetom, možete prvo pronaći čaj.
Bilješka podataka jednostavno je proces označavanja informacija kako bi ih strojevi mogli koristiti. Posebno je koristan za nadzirano strojno učenje (ML), gdje se sustav oslanja na označene skupove podataka za obradu, razumijevanje i učenje iz obrazaca unosa kako bi došao do željenih izlaza.
Označavanje podataka nije tako teško, rekla je nijedna organizacija! No, unatoč izazovima na tom putu, mnogi ne razumiju zahtjevnu prirodu zadataka. Označavanje skupova podataka, posebno kako bi bili prikladni za AI i modele strojnog učenja, nešto je što zahtijeva godine iskustva i praktičnu vjerodostojnost. Povrh svega, označavanje podataka nije jednodimenzionalni pristup i varira ovisno o vrsti modela na kojem se radi.
Jednostavnim riječima, tekstualne bilješke su sve o označavanju određenih dokumenata, digitalnih datoteka, pa čak i povezanog sadržaja. Nakon što su ti resursi označeni ili označeni, oni postaju razumljivi i mogu se primijeniti pomoću algoritama strojnog učenja kako bi se modeli uvježbali do savršenstva.
Financijske usluge su se s vremenom preobrazile. Porast mobilnih plaćanja, rješenja za osobno bankarstvo, bolje praćenje kredita i drugi financijski obrasci dodatno osiguravaju da područje u vezi s monetarnim uključivanjem nije ono što je bilo prije nekoliko godina. U 2021. ne radi se samo o 'Fin' ili financijama, već o cijeloj 'FinTech' s disruptivnim financijskim tehnologijama koje čine da se njihova prisutnost osjeti kako bi se promijenilo korisničko iskustvo, modus operandi za relevantne organizacije ili, točnije, cjelokupna fiskalna arena.
Unatoč pravovremenom usponu automobilske industrije, vertikala ostavlja puno prostora za postepena poboljšanja. Počevši od smanjenja prometnih nesreća do poboljšanja proizvodnje vozila i korištenja resursa, čini se da je umjetna inteligencija najvjerojatnije rješenje da se stvari pokreću prema nebu.
Umjetna inteligencija ovih dana više liči na marketinški žargon. Svaka tvrtka, startup ili tvrtka koju sada poznajete promiče svoje proizvode i usluge s izrazom 'pokreće AI' kao svojim USP-om. Istina, umjetna inteligencija danas se zasigurno čini neizbježnom. Ako primijetite, gotovo sve što imate oko sebe pokreće AI. Od mehanizama za preporuke na Netflixu i algoritama u aplikacijama za upoznavanje do nekih od najsloženijih entiteta u zdravstvenom sektoru koji pomažu u onkologiji, umjetna inteligencija danas je u središtu svega.
Strojno učenje ima vjerojatno najmješovitije definicije i interpretacije na svijetu. Ono što je postalo popularna riječ prije nekoliko godina i dalje zbunjuje mnoge ljude zahvaljujući načinu na koji je prikazano i predstavljeno.
Umjetna inteligencija (AI) je ambiciozna i izuzetno korisna za napredak čovječanstva. U prostoru kao što je zdravstvo, posebice, umjetna inteligencija donosi značajne promjene u načinu na koji pristupamo dijagnostici bolesti, njihovom liječenju, skrbi o pacijentima i praćenju pacijenata. Ne treba zaboraviti istraživanja i razvoj uključeni u razvoj novih lijekova, novije načine otkrivanja zabrinutosti i temeljnih stanja i još mnogo toga.
Zdravstvo, kao vertikala, nikada nije bilo statično. Ali onda, nikada nije bila ovakva dinamika, sa sjedištem različitih medicinskih uvida, zbog čega neživo buljimo u hrpe nestrukturiranih podataka. Da budem iskren, ogromna količina podataka više nije ni problem. To je stvarnost, koja je do kraja 2,000. čak premašila granicu od 2020 eksabajta.
Umjetna inteligencija je tehnologija koja omogućuje strojevima da oponašaju ljudsko ponašanje. Sve je u učenju strojeva kako učiti i razmišljati autonomno i koristiti rezultate da reagiraju i reagiraju u skladu s tim.
Svaki put kada vaš GPS navigacijski sustav zatraži od vas da zaobiđete kako biste izbjegli promet, shvatite da takva precizna analiza i rezultati dolaze nakon nekoliko stotina sati treninga. Kad god vaša aplikacija Google Lens točno identificira objekt ili proizvod, imajte na umu da su tisuće nakon tisuća slika obrađene od strane AI (umjetne inteligencije) modula radi točne identifikacije.
4 osnovne stvari koje treba znati o deidentifikaciji podataka, s generiranjem podataka brzinom od 2.5 kvintilijuna bajtova svaki dan, mi kao korisnici interneta generirali smo gotovo 1.7 MB svake sekunde u 2020.
Sada kada je cijeli planet online i povezan, zajedno generiramo nemjerljive količine podataka. Industrija, poduzeće, tržišni segment ili bilo koji drugi subjekt bi podatke promatrali kao jednu jedinicu. Ipak, što se pojedinaca tiče, podatke je bolje nazvati našim digitalnim otiskom.
Kvalitetni podaci prevode se u priče o uspjehu, dok loša kvaliteta podataka čini dobru studiju slučaja. Neke od najutjecajnijih studija slučaja o funkcionalnosti umjetne inteligencije proizašle su iz nedostatka kvalitetnih skupova podataka. Iako su sve tvrtke uzbuđene i ambiciozne u vezi sa svojim AI pothvatima i proizvodima, uzbuđenje se ne odražava na prikupljanje podataka i praksu obuke. S više usredotočenosti na rezultate nego na obuku, nekoliko tvrtki na kraju odgađa svoje vrijeme izlaska na tržište, gubi financiranje ili čak zauvijek skida svoje kapke.
Proces za označavanje ili označavanje generiranih podataka, to omogućuje strojno učenje i algoritme umjetne inteligencije da učinkovito identificiraju svaku vrstu podataka i odluče što iz njih naučiti i što učiniti s njima. Što je svaki skup podataka bolje definiran ili označen, to ga algoritmi mogu bolje obraditi za optimizirane rezultate.
Alexa, ima li suši u blizini? Često svojim virtualnim asistentima često postavljamo otvorena pitanja. Postavljanje ovakvih pitanja drugim ljudima je razumljivo s obzirom na to kako smo navikli razgovarati i komunicirati. Međutim, kolokvijalno postavljanje vrlo ležernog pitanja stroju koji jedva da razumije jezik i konverzacijske zamršenosti nema smisla, zar ne?
Pa, iza svakog takvog iznenađujućeg incidenta kriju se koncepti na djelu poput umjetne inteligencije, strojnog učenja i što je najvažnije, NLP (obrada prirodnog jezika). Jedan od najvećih proboja našeg nedavnog vremena je NLP, gdje se strojevi postupno razvijaju kako bi razumjeli kako ljudi govore, osjećaju, shvaćaju, reagiraju, analiziraju, pa čak i oponašaju ljudske razgovore i ponašanja vođena osjećajima. Ovaj koncept je bio vrlo utjecajan u razvoju chatbotova, alata za pretvaranje teksta u govor, prepoznavanja glasa, virtualnih pomoćnika i još mnogo toga.
Unatoč tome što je koncept uveden 1950-ih, umjetna inteligencija (AI) nije postala poznata sve do prije nekoliko godina. Evolucija umjetne inteligencije bila je postupna i bilo je potrebno gotovo 6 desetljeća da ponudi lude značajke i funkcionalnosti koje ima danas. Sve je to bilo neizmjerno moguće zahvaljujući istodobnoj evoluciji hardverske periferije, tehnološke infrastrukture, srodnih koncepata poput računalstva u oblaku, sustava za pohranu i obradu podataka (Big Data i analitika), prodora i komercijalizacije interneta i još mnogo toga. Sve zajedno dovelo je do ove nevjerojatne faze tehnološke vremenske trake, u kojoj AI i strojno učenje (ML) ne samo da pokreću inovacije, već postaju i neizbježni koncepti bez kojih se može živjeti.
Svaki AI sustav treba ogromne količine kvalitetnih podataka za obuku i isporuku točnih rezultata. Sada, u ovoj rečenici postoje dvije ključne riječi - goleme količine i kvalitetni podaci. Razgovarajmo o oba pojedinačno.
Svi dosadašnji razgovori i rasprave o primjeni umjetne inteligencije u poslovne i operativne svrhe bili su samo površni. Neki govore o prednostima njihove implementacije, dok drugi raspravljaju o tome kako AI modul može povećati produktivnost za 40%. Ali teško da se bavimo stvarnim izazovima koji su povezani s njihovim uključivanjem u naše poslovne svrhe.
Teško je zamisliti borbu protiv globalne pandemije bez tehnologija kao što su umjetna inteligencija (AI) i strojno učenje (ML). Eksponencijalni porast slučajeva Covid-19 diljem svijeta ostavio je paralizirane mnoge zdravstvene infrastrukture. Međutim, institucije, vlade i organizacije uspjele su uzvratiti uz pomoć naprednih tehnologija. Umjetna inteligencija i strojno učenje, koji su se nekoć smatrali luksuzom za uzvišeni stil života i produktivnost, postali su sredstva koja spašavaju živote u borbi protiv Covida zahvaljujući svojim bezbrojnim primjenama.
Bol se intenzivnije doživljava među određenim skupinama ljudi. Studije su pokazale da pojedinci iz manjinskih i neprivilegiranih skupina imaju tendenciju doživjeti više fizičke boli od opće populacije zbog stresa, ukupnog zdravlja i drugih čimbenika.
Prije nego što uopće planirate nabaviti podatke, jedno od najvažnijih razmatranja pri određivanju koliko biste trebali potrošiti na svoje podatke o AI treningu. U ovom članku dat ćemo vam uvid u razvoj učinkovitog proračuna za podatke o AI treningu.
Shaip je internetska platforma koja se usredotočuje na rješenja AI podataka u zdravstvu i nudi licencirane zdravstvene podatke dizajnirane da pomognu u izgradnji AI modela. Pruža tekstualne medicinske zapise pacijenata i podatke o zahtjevima, audio zapise kao što su liječničke snimke ili razgovori pacijenta/liječnika, te slike i video u obliku X-zraka, CT skeniranja i MRI rezultata.
Podaci su jedan od najvažnijih elemenata u razvoju AI algoritma. Zapamtite da samo zato što se podaci generiraju brže nego ikad prije ne znači da je lako doći do pravih podataka. Niskokvalitetni, pristrani ili netočno označeni podaci mogu (u najboljem slučaju) dodati još jedan korak. Ovi dodatni koraci će vas usporiti jer timovi za znanost o podacima i razvojni timovi moraju proći kroz njih na putu do funkcionalne aplikacije.
Mnogo je napravljeno o potencijalu umjetne inteligencije da transformira zdravstvenu industriju, i to s dobrim razlogom. Sofisticirane AI platforme potaknute su podacima, a zdravstvene organizacije toga imaju u izobilju. Pa zašto je industrija zaostajala za ostalima u smislu usvajanja AI? To je višestruko pitanje s mnogo mogućih odgovora. Svi će oni, međutim, nedvojbeno posebno istaknuti jednu prepreku: velike količine nestrukturiranih podataka.
Međutim, ono što se čini jednostavnim je zamorno za razvoj i implementaciju kao i svaki drugi složeni AI sustav. Prije nego što je vaš uređaj mogao prepoznati sliku koju snimite i moduli za strojno učenje (ML) mogli je obraditi, bilješka podataka ili njihov tim proveli bi tisuće sati na označavanju podataka kako bi ih strojevi učinili razumljivim.
U ovom posebnom gostovanju, Vatsal Ghiya, izvršni direktor i suosnivač Shaipa, istražuje tri čimbenika za koje vjeruje da će omogućiti AI-u vođenoj podacima da dosegne svoj puni potencijal u budućnosti: talent i resurse potrebne za izgradnju inovativnih algoritama, ogromna količina podataka za precizno uvježbavanje tih algoritama i dovoljna procesorska snaga za učinkovito rudarenje tih podataka. Vatsal je serijski poduzetnik s više od 20 godina iskustva u zdravstvenom AI softveru i uslugama. Shaip omogućuje skaliranje svoje platforme, procesa i ljudi na zahtjev za tvrtke s najzahtjevnijim inicijativama za strojno učenje i umjetnu inteligenciju.
Procesi u sustavima umjetne inteligencije (AI) su evolucijski. Za razliku od drugih proizvoda, usluga ili sustava na tržištu, AI modeli ne nude trenutne slučajeve upotrebe ili odmah 100% točne rezultate. Rezultati se razvijaju s više obrade relevantnih i kvalitetnih podataka. To je kao kako beba uči govoriti ili kako glazbenik počinje učenjem prvih pet glavnih akorda, a zatim ih nadograđuje. Postignuća se ne otključavaju preko noći, ali se trening događa dosljedno za izvrsnost.
Kad god govorimo o umjetnoj inteligenciji (AI) i strojnom učenju (ML), ono što odmah zamislimo su moćne tehnološke tvrtke, zgodna i futuristička rješenja, otmjeni samovozeći automobili i u osnovi sve što je estetski, kreativno i intelektualno ugodno. Ono što se ljudima teško projicira je stvarni svijet iza svih pogodnosti i životnih iskustava koje nudi AI.
Ekskluzivni intervju u kojem Utsav, voditelj poslovanja - Shaip komunicira sa Sunilom, izvršnim urednikom, My Startup kako bi ga informirao o tome kako Shaip poboljšava ljudski život rješavajući probleme budućnosti sa svojim Conversational AI i Healthcare AI ponudama. Nadalje navodi kako će AI, ML revolucionirati način na koji poslujemo i kako će Shaip pridonijeti razvoju tehnologija sljedeće generacije.
Umjetna inteligencija (AI) poboljšava naš životni stil kroz bolje preporuke filmova, prijedloge restorana, rješavanje sukoba putem chatbota i još mnogo toga. Snaga, potencijal i sposobnosti umjetne inteligencije sve se više koriste u svim industrijama i područjima na koja vjerojatno nitko nije razmišljao. Zapravo, AI se istražuje i implementira u područjima kao što su zdravstvo, maloprodaja, bankarstvo, kazneno pravosuđe, nadzor, zapošljavanje, popravljanje razlika u plaćama i još mnogo toga.
Svi smo vidjeli što se događa kada razvoj umjetne inteligencije krene po zlu. Razmislite o pokušaju Amazona da stvori sustav za zapošljavanje s umjetnom inteligencijom, koji je bio izvrstan način za skeniranje životopisa i identificiranje najkvalificiranijih kandidata – pod uvjetom da su ti kandidati bili muškarci.
Zdravstvena industrija je prošle godine stavljena na kušnju zbog pandemije, a puno je inovacija zasjalo - od novih lijekova i medicinskih uređaja do proboja u lancu opskrbe i boljih procesa suradnje. Poslovni lideri iz svih područja industrije pronašli su nove načine za ubrzanje rasta kako bi podržali opće dobro i ostvarili kritične prihode.
Gledali smo ih u filmovima, čitali o njima u knjigama i doživjeli smo ih u stvarnom životu. Koliko god znanstveno-fantastično izgledalo, moramo se suočiti s činjenicama – prepoznavanje lica je tu da ostane. Tehnologija se razvija dinamičnom brzinom i s različitim slučajevima korištenja koji se pojavljuju u različitim industrijama, čini se da je širok raspon razvoja prepoznavanja lica neizbježan i beskonačan.
Višejezični chatbotovi transformiraju poslovni svijet. Chatboti su prošli dug put od svojih ranih faza, gdje bi davali jednostavne odgovore od jedne riječi. Chatbot sada može tečno razgovarati na desecima jezika, dopuštajući tvrtkama da se prošire na šire globalno tržište.
Zdravstvo se često smatra industrijom na vrhuncu tehnoloških inovacija. To je istina na mnogo načina, ali zdravstveni prostor također je visoko reguliran sveobuhvatnim zakonodavstvom kao što su GDPR i HIPAA, zajedno s mnogim drugim lokalnim smjernicama i ograničenjima.
Izvješće za 2018. otkrilo je da smo generirali blizu 2.5 kvintilijuna bajtova podataka svaki dan. Suprotno uvriježenom mišljenju, ne mogu se svi podaci koje generiramo obraditi radi uvida.
Umjetna inteligencija iz dana u dan postaje sve pametnija. Danas su moćni algoritmi za strojno učenje na dohvat ruke normalnim tvrtkama, a algoritmi koji zahtijevaju procesorsku snagu koja je nekada bila rezervirana za masivne mainframe sada se mogu primijeniti na pristupačnim poslužiteljima u oblaku.