Filter By:
Анотація даних є важливою для покращення ефективності електронної комерції. Добре анотовані дані можуть покращити звичайну видимість, залучити більше клієнтів і збільшити коефіцієнт конверсії. Однак ефективність анотації даних залежить від її точності та доречності.
Рішення для передачі даних із перетворення тексту в мову (TTS) пропонують численні переваги. Але їх реалізація потребує надання точних і розширених наборів даних. У Shaip ми використовуємо підібрані експертами набори даних синтезу мовлення, які можуть допомогти вам створювати розширені рішення TTS, що охоплюють глобальні мови.
Великі мовні моделі (LLM) забезпечують основу для створення високоякісних наборів даних і гарантують, що вони потім будуть використовуватися для створення генеративних моделей ШІ з підтримкою NLP. У світі, що керується даними, правильні навчальні дані мають вирішальне значення для досягнення успіху в усіх формах.
Створення високоякісних наборів даних за допомогою LLM — це трансформаційний підхід, який поєднує потужність мовних моделей із традиційними методами створення наборів даних. Використовуючи LLM для джерела даних, попередньої обробки, доповнення, маркування та оцінки, дослідники можуть створювати надійні та різноманітні набори даних більш ефективно.
Наші послуги маркування гарантують, що ваші алгоритми навчені найточнішими наборами даних для безперебійного пошуку. Завдяки герметичній якості та протоколам перевірки ми використовуємо людей в екосистемі, яка створена для покращення ШІ.
Моделі штучного інтелекту можуть ефективніше сприймати контекст завдяки налаштованим наборам даних мовних команд, покращуючи інтуїтивність взаємодії та схожість на людину. AI стає кращим у ідентифікації та правильному реагуванні, додаючи команди для домену, регіональні акценти та галузеві терміни.
Один із найкращих способів випередити хвилювання – бути в курсі останніх досягнень і розробок у сфері LLM. Це особливо важливо з точки зору кібербезпеки. Чим ширше ваше розуміння предмету, тим більше показників і методів ви можете придумати для моніторингу своїх моделей.
Якщо ви шукаєте якісні набори даних для навчання своїх моделей, ми рекомендуємо зв’язатися з нами, щоб обговорити ваш обсяг. Ми почнемо з пошуку та доставки високоякісних налаштованих наборів даних мовних команд для ваших бачень, незалежно від масштабу вимог.
Ця аналогія справедлива щодо його порівняння з вогнем, тому що, коли вогонь було виявлено, люди боялися його. Вони вважали вогонь апокаліптичним, здатним спричинити руйнування. Лише коли ми, як люди, працювали над прирученням вогню, еволюція стала на місце.
Shaip представляє талановиту команду спеціалістів, які володіють великими знаннями про те, як ШІ та його програми можуть змінити вашу організацію. Використовуйте наше розуміння штучного інтелекту, зокрема можливостей синтезу мовлення, для створення програм штучного інтелекту на основі точних і обширних даних, що дозволить вам персоналізувати використання ШІ та досягти найкращих результатів.
Від даних залежить якість і точність результатів, які надає система розпізнавання обличчя та емоцій. Чим точніші та детальніші дані, тим більше шансів програми ШІ ідентифікувати та виявляти емоції.
Штучний інтелект має деякі колосальні переваги для страхових індустрій, якщо компанії розуміють його впровадження. Там, де спрощено такі завдання, як обробка претензій, встановлення преміум-класу та виявлення пошкоджень, це також може допомогти в обслуговуванні клієнтів, підвищуючи загальний рівень задоволеності.
Деідентифікація даних має вирішальне значення для захисту інформації, що дозволяє ідентифікувати особу, у сфері охорони здоров’я, відповідно до нормативних вимог, таких як HIPAA та GDPR. Представлені інструменти, зокрема IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip і Private-AI, пропонують різноманітні рішення для ефективного маскування даних.
Generative AI має деякі потужні функції та функції, налаштовані на капітальний ремонт систем підтримки обслуговування клієнтів. Там, де він може оперативно вирішувати проблеми клієнта, генеративний штучний інтелект також може замінити агентів як перших служб реагування та спілкуватися з клієнтами як людина.
Деідентифікація даних є важливою процедурою для забезпечення захисту від несанкціонованого доступу та неправомірного використання персональних даних. Особливо важливий для медичних даних, цей процес гарантує, що жодна особиста інформація не потрапляє в руки інших осіб, окрім тих, хто тісно пов’язаний з даними.
Розмовний і генеративний ШІ змінюють наш світ унікальним чином. Розмовний штучний інтелект робить спілкування з машинами легким і корисним, покращуючи підтримку клієнтів і медичні послуги. Generative AI, з іншого боку, є креативною силою. Він винаходить новий оригінальний вміст у мистецтві, музиці тощо. Розуміння цих типів штучного інтелекту є ключовим для розумного бізнесу, етики та інноваційних рішень.
Голосові технології все ще є відносно новими технологіями, і ми все ще працюємо над тим, щоб добре зрозуміти рішення, які пропонуються з ними. У медичному закладі, де турбуються про час, ефективність і точність мають першочергове значення.
Generative AI змінює ландшафт банківських і фінансових послуг, запроваджуючи ефективність, покращуючи безпеку та забезпечуючи персоналізований досвід як для клієнтів, так і для установ. Оскільки технологія продовжує розвиватися, її вплив на фінансову галузь, швидше за все, зростатиме, відкриваючи нову еру інновацій та оптимізації.
Використання обробки природної мови (NLP) у сфері охорони здоров’я та фармацевтичній промисловості значною мірою базується на аналізі неструктурованих даних. Маючи відповідну інформацію, організації охорони здоров’я можуть отримати кілька переваг і надавати пацієнтам кращі медичні послуги.
У найближчі роки кількість і частота контенту, створеного користувачами, зросте. Сьогодні клієнти мають доступ до інноваційних інструментів, які дозволяють їм знати все про бренд. Якщо взаємодія з існуючими, новими та потенційними клієнтами є важливою для бренду, моніторинг і модерація вмісту є ключовими для створення позитивного іміджу.
Ефективне маркування даних є важливою частиною покращення релевантності пошуку. Платформи та компанії електронної комерції найбільше виграють від маркування даних, оскільки їм потрібно показувати свої продукти в результатах пошуку, що призводить до збільшення продажів і доходу.
Обробка природної мови (NLP) розпочала революцію у вилученні та аналізі інформації в усіх галузях. Універсальність цієї технології також розвивається, щоб створювати кращі рішення та нові програми. Використання НЛП у фінансах не обмежується додатками, які ми згадували вище. З часом ми зможемо використовувати цю технологію та її прийоми для ще складніших завдань і операцій.
В основі застосування ШІ в охороні здоров’я – дані та їх правильний аналіз. Використовуючи ці дані та інформацію, надану медичними працівниками, інструменти та технології штучного інтелекту можуть надавати кращі рішення в галузі охорони здоров’я з точки зору діагностики, лікування, прогнозування, призначення рецептів і візуалізації.
Розпізнавання іменованих об’єктів є життєво важливою технікою, яка прокладає шлях до вдосконаленого машинного розуміння тексту. Хоча набори даних з відкритим вихідним кодом мають переваги та недоліки, вони важливі для навчання та точного налаштування моделей NER. Розумний вибір і застосування цих ресурсів може значно підвищити результати НЛП-проектів.
Generative AI пропонує такі чудові переваги, як ефективність, масштабованість і персоналізація, завдяки своїй здатності створювати різноманітний контент. Однак такі проблеми, як контроль якості, обмеження творчості та етичні проблеми, вимагають пильної уваги.
Generative AI — це захоплюючий рубіж, який переосмислює межі технологій і творчості. Від створення тексту, схожого на людину, до створення реалістичних зображень, покращення розробки коду та навіть імітації унікальних аудіовиходів, його реальні додатки настільки ж різноманітні, як і трансформаційні.
Застосування машинного навчання та штучного інтелекту в аналізі клінічних даних є широкими та новаторськими. Вони пропонують величезний потенціал для зміни форми догляду за пацієнтами, покращення медичних досліджень і встановлення раннього та точнішого діагнозу.
Шайп стоїть на передньому краї надання першокласних медичних даних і даних, життєво важливих для моделей ШІ та машинного навчання (ML). Якщо ви розпочинаєте проект штучного інтелекту в галузі охорони здоров’я або вам потрібні певні медичні дані, Shaip стане ідеальним партнером.
Голосові помічники вже не новинка; вони швидко стають життєво важливими для нашої щоденної цифрової взаємодії. Поява багатомовного голосового помічника обіцяє стати значним кроком вперед, долаючи мовні бар’єри та сприяючи глобальному зв’язку.
Анотація документа є важливою складовою частиною штучного інтелекту, машинного навчання та обробки природної мови. Він покращує можливості розуміння та обробки систем штучного інтелекту, забезпечуючи ефективне вилучення інформації та сприяючи автоматизації в різних областях.
Як ми досліджували в наведених вище прикладах, аналіз настроїв має чудовий потенціал у різноманітних додатках, починаючи від обслуговування клієнтів і закінчуючи політикою. Це дає змогу організаціям розблокувати силу суб’єктивних даних і перетворити неструктурований текст на корисні ідеї.
Майбутнє штучного інтелекту в охороні здоров’я багатообіцяюче та перспективне, а тенденції, що з’являються на 2023 рік, свідчать про кардинальні зміни в наданні допомоги пацієнтам.
Варіанти використання обробки природної мови в охороні здоров’я величезні та трансформаційні. Використовуючи можливості штучного інтелекту, машинного навчання та розмовного штучного інтелекту, НЛП революціонізує підхід медичних працівників до догляду за пацієнтами. Це робить медичні робочі процеси ефективнішими та покращує загальні результати для пацієнтів.
Запровадження вилучення об’єктів на основі штучного інтелекту призвело до значного прогресу в різних галузях, від охорони здоров’я до електронної комерції, покращивши процес прийняття рішень, оптимізуючи процеси та покращивши взаємодію з клієнтами.
Технологія розпізнавання емоцій є потужним інструментом, який може покращити наше розуміння людських емоцій і допомогти нам створити персоналізований досвід у різних сферах, таких як охорона здоров’я, освіта та маркетинг.
Загалом сфера охорони здоров’я сповнена пацієнтів і лікарів, які мають мотивацію знову змінити життя людей у всьому світі. Доступ до великих наборів даних є одностороннім. Штучний інтелект продовжить доводити себе як майбутнє медицини. І дослідники, і розробники мають скористатися перевагами цих унікальних наборів даних, щоб покращити наше розуміння клінічних випробувань і догляду за пацієнтами, оскільки ми рухаємося до все більш зв’язаного майбутнього для всіх.
Наступні п’ять років принесуть більш спрощений досвід ШІ, функції безпеки, які покращать цю взаємодію, тощо. Тенденції розмовного штучного інтелекту в найближчі кілька років стануть яскравішими та доступнішими, ніж будь-коли раніше.
Зміни тривають, що веде до більш вигідного, прибуткового майбутнього, яке забезпечує кращий досвід користувачів. Завдяки цим змінам у поєднанні зі здатністю вчитися на помилках інших компаній сектор BFSI продовжуватиме стрімко просуватися вперед до використання розпізнавання облич — ефективнішої та безпечнішої кінцевої мети для всіх залучених органів.
Голосовий пошук – це сфера технологій, що розвивається. Він повільно, але впевнено робить гігантські кроки, оскільки стає все більш потужним завдяки ШІ, обробці природної мови та машинному навчанню. Тип ШІ, який існує зараз, не є розумним; ці голосові помічники є інструментами, які роблять наше життя кращим, простішим і ефективнішим.
Служби маркування даних допомагають компаніям перетворювати дані, які не мають міток або тегів, на дані, які їх мають. Вони часто використовують людську робочу групу або машинне навчання, щоб позначити набори даних, які їм надають компанії.
Технологія розпізнавання голосу потенційно може революціонізувати галузь охорони здоров’я кількома способами. Забезпечуючи швидшу та точнішу документацію, знижуючи ризик помилок і покращуючи взаємодію з пацієнтами, технологія розпізнавання голосу може допомогти постачальникам медичних послуг надавати більш якісну допомогу.
Страхова галузь має багато даних, але вони настільки захаращені, що їх майже неможливо знайти. Страхову галузь потрібно оцифрувати — і тепер це можливо. З оптичним розпізнаванням символів збір і сортування даних стає таким же простим, як зробити знімок або ввести кілька слів.
Банки матимуть позитивний досвід впровадження технологій ШІ. Це базується на інтерв’ю з компаніями, які вже використовують ШІ у своїх бізнес-процесах. Поки створено механізми безпеки для забезпечення безпеки даних клієнтів і етичні стандарти, які можуть автоматично регулюватися, банки повинні впроваджувати ШІ у свої системи.
Вплив машинного навчання на ринок кол-центрів реальний і вимірний. Збирання даних у режимі реального часу та машинне навчання були поєднані, щоб забезпечити ще ефективніші кол-центри. Крім того, голосові рішення зросли в Північній Америці та продовжують поширюватися по всьому світу.
Технологія розпізнавання голосу стає все більш важливою в охороні здоров’я, і лікарі та медсестри все частіше покладаються на неї для виконання багатьох своїх професійних обов’язків. Хоча ще потрібно вирішити багато питань, перш ніж ми побачимо широке використання цієї технології в лікарнях, клінічних середовищах і кабінетах лікарів, перші ознаки вказують на значні перспективи.
Технологія відеоанотації призначена для захисту роздрібних систем ШІ та клієнтів. Програмне забезпечення для відеоанотацій є чудовим способом зробити це, дозволяючи людям швидко та легко попередити органи влади, коли вони стають свідками чогось підозрілого в роздрібній торгівлі та; допомагаючи системам штучного інтелекту вчитися на минулому досвіді, щоб вони могли адаптувати свої відповіді, щоб краще відчувати те, що вважається нормальною поведінкою.
Варіанти використання розпізнавання облич можуть творити чудеса під час зберігання та отримання даних, але вони також пов’язані з інтригуючою етичною проблемою. Чи є сенс використовувати таку технологію? Деякі люди вважають відповідь «ні», особливо щодо втручання розпізнавання облич у приватне життя. Інші посилаються на використання цих нових інструментів, тому цю технологію, можливо, не варто уникати будь-якою ціною.
ШІ змінить те, як ми взаємодіємо з технологіями. Коли ви звикнете до розмовного штучного інтелекту, і він стане невід’ємною частиною вашого життя, ви будете дивуватися, як ви могли обійтися без нього.
Спеціальні слова пробудження можуть допомогти персоналізувати ваш бренд і виділити його серед конкурентів. Вибираючи спеціальне слово пробудження, слід враховувати багато факторів. Але якщо ви хочете виділитися в сучасному конкурентному діловому світі, варто докласти додаткових зусиль, щоб ваш голосовий помічник звучав унікально.
Нові досягнення голосових технологій залишаються тут. Їхня популярність продовжуватиме зростати, тому зараз ідеальний час, щоб випередити ринок і почати створювати інноваційні голосові можливості для водіїв. Оскільки виробники автомобілів інтегрують розпізнавання мовлення у свої автомобілі, це відкриває новий світ можливостей для технології та її користувачів.
Зрозуміло, що харчовий ШІ матиме величезний вплив на те, як ми їмо. Від прагнення мереж швидкого харчування до меню, яке можна налаштувати, до безлічі нових, інноваційних ресторанів, є незліченна кількість можливостей для технологій, щоб спростити наше харчування та покращити якість нашої їжі. З удосконаленням штучного інтелекту та алгоритмів машинного навчання ми можемо очікувати, що інтелектуальний харчовий ШІ позитивно вплине на наше здоров’я та загальний екологічний вплив нашої харчової системи.
Підсумовуючи, семантична сегментація є важливою сферою алгоритмів глибокого навчання, які використовуються для надвищення прогресу в комп’ютерному зорі. Семантична сегментація продовжуватиме розвиватися в багатьох із цих пов’язаних підкатегорій, виявлення об’єктів, класифікації та локалізації.
Загалом, ефективна система розпізнавання мовлення має бути легкою в налаштуванні та використанні в різних ситуаціях, водночас одержуючи точні результати з невеликим розчаруванням з боку користувача.
Створення даних розумного дому потребує набору процесів, які гарантують, що алгоритм машинного навчання працює та обробляє дані без будь-яких збоїв.
Страхова галузь традиційно консервативна з технологічним прогресом і не рішуче впроваджує нові технології. Однак часи змінюються, і штучний інтелект (ШІ) привертає велику увагу страхових компаній, які починають усвідомлювати важливу роль, яку ШІ може відігравати в їх діяльності.
Збір даних – це процес збирання, аналізу та вимірювання точних даних із різноманітних систем, які використовуються для прийняття рішень у бізнес-процесах, виступів і досліджень.
Банківська справа вже не те, що була раніше. Більшості з нас потрібні швидкі, ефективні, бездоганні банківські послуги, які є безпроблемними та, головне, надійними. Має сенс лише переходити до цифрових банківських каналів, які можуть надати ці речі. Як виявилося, віртуальні помічники на основі штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) можуть робити саме це.
Чи доводилося вам коли-небудь перекладати важливі електронні листи іншою мовою? Якщо так, вам буде неприємно знати, що чиясь служба автовідповідача не може швидко перекласти ваші електронні листи. Це може особливо засмучувати, якщо спілкування є ключовим для будь-якої організації.
Терміни чат-бот і віртуальні помічники використовуються для створення розмов за допомогою можливостей автоматизації з людським дотиком. Завдяки автономній роздільній здатності чат-боти та віртуальні помічники також прискорюють роботу співробітників і клієнтів.
Надто спрощена версія класифікації документів, яка часто розглядається як одна з піддоменів класифікації тексту, означає позначення документів тегами та встановлення їх за попередньо визначеними категоріями з метою простого обслуговування та ефективного виявлення.
Привіт, Сірі, чи не міг би ти знайти в мене хорошу публікацію в блозі, яка б описувала найкращі тенденції розмовного штучного інтелекту. Або, Алекса, чи можеш ти просто пограти мені пісню, яка відволіче мене від буденних щоденних завдань. Що ж, це не просто риторика, а стандартні дискусії у вітальні, які підтверджують загальний вплив концепції під назвою Розмовний ШІ.
OCR або оптичне розпізнавання символів – це цікавий спосіб читати та розуміти документи. Але чому це взагалі має сенс? Давай дізнаємось. Але перш ніж ми продовжимо, нам потрібно обернути голову навколо менш поширеного терміну машинного навчання: RPA (Robotic Process Automation).
Сувора правда полягає в тому, що якість зібраних вами навчальних даних визначає якість вашої моделі розпізнавання мовлення або навіть пристрою. Тому необхідно зв’язатися з досвідченими постачальниками даних, щоб допомогти вам пройти через процес без особливих зусиль, особливо коли навчання моделі або відповідних алгоритмів вимагає збору, анотації та інших вмілих стратегій.
Здатність, впроваджена в машини, — що робить їх здатними взаємодіяти найгуманнішими способами — має інше значення. Проте залишається відкритим питання, як розмовний ШІ працює в режимі реального часу і яка технологія забезпечує його існування.
Як випливає з назви, синтетичні дані – це дані, які створюються штучно, а не реальними подіями. У маркетингу, соціальних мережах, охороні здоров’я, фінансах і безпеці синтетичні дані допомагають створювати інноваційніші рішення.
Коли ми говоримо про оптичне розпізнавання символів (OCR), це сфера штучного інтелекту (AI), яка конкретно пов’язана з комп’ютерним зором і розпізнаванням образів. Розпізнавання символів означає процес вилучення інформації з кількох форматів даних, таких як зображення, PDF, рукописні нотатки та відскановані документи, і перетворення їх у цифровий формат для подальшої обробки.
Система моніторингу водія — це розширена функція безпеки, яка використовує камеру, встановлену на приладовій панелі, щоб стежити за пильністю та сонливістю водія. Якщо водій стає сонним і розсіяним, система моніторингу водія генерує сповіщення та рекомендує зробити перерву.
Обробка природної мови — це підсфера штучного інтелекту, яка здатна ламати людську мову та передавати її принципи в інтелектуальні моделі. Чи планували ви використовувати НЛП як модель навчання? Читайте далі, щоб дізнатися про проблеми та способи їх вирішення.
Крім того, Conversational AI постійно вчиться на попередньому досвіді, використовуючи набори даних машинного навчання, щоб запропонувати розуміння в реальному часі та відмінне обслуговування клієнтів. Крім того, Conversational AI не тільки вручну розуміє наші запити та відповідає на них, але також може бути підключений до інших технологій AI, таких як пошук і бачення, щоб пришвидшити процес.
Розпізнавання зображень — це здатність програмного забезпечення ідентифікувати об’єкти, місця, людей і дії на зображеннях. Використовуючи набори даних машинного навчання, підприємства можуть використовувати розпізнавання зображень для ідентифікації та класифікації об’єктів за кількома категоріями.
Штучний інтелект робить машини розумнішими, і крапка! Проте те, як вони це роблять, настільки ж різне та інтригуюче, як і відповідна вертикаль. Наприклад, обробка природної мови стане в нагоді, якщо ви плануєте розробляти дотепні чат-боти та цифрові помічники. Подібним чином, якщо ви хочете зробити сектор страхування більш прозорим і зручним для користувачів, комп’ютерний зір — це піддомен штучного інтелекту, на якому ви повинні зосередитися.
Чи можуть машини виявляти емоції, просто скануючи обличчя? Хороша новина полягає в тому, що вони можуть. І погана новина полягає в тому, що ринку ще потрібно пройти довгий шлях, перш ніж перетворитися на мейнстрім. Тим не менш, блокпости та проблеми з впровадженням не зупиняють євангелістів штучного інтелекту від розміщення «Виявлення емоцій» на карті ШІ — досить агресивно.
Комп'ютерний зір не настільки поширений, як інші програми штучного інтелекту, як-от обробки природних мов. Тим не менш, він повільно йде вгору, що робить 2022 рік захоплюючим роком для більш масштабного впровадження. Ось деякі з модних потенціалів комп’ютерного зору (переважно в областях), які, як очікується, будуть краще вивчені бізнесом у 2022 році.
Підприємства по всьому світу переходять від паперових документів до цифрової обробки даних. Але що таке OCR? Як це працює? І в якому бізнес-процесі він може бути використаний для використання його переваг? Давайте розберемося в цій статті, які переваги приносить OCR.
Відповідь – автоматичне розпізнавання мовлення (ASR). Це величезний крок до перетворення усного слова в письмову форму. Автоматичне розпізнавання мовлення (ASR) — це тенденція, яка буде створювати шум у 2022 році. Зростання голосових помічників відбувається завдяки вбудованим смартфонам з голосовими помічниками та розумним голосовим пристроям, таким як Alexa.
Ви шукаєте мізки за найкращими моделями штучного інтелекту? Ну, вклоніться Анотаторам даних. Незважаючи на те, що анотація даних займає центральне місце в підготовці ресурсів, що стосуються кожної керованої AI вертикалі, ми вивчимо концепцію та дізнаємося більше про головних героїв маркування з точки зору AI Healthcare.
І хіба вам не цікаво, якщо покупці оплачують рахунок при виїзді, просто зображуючи обличчя, а не будь-яку картку чи гаманець? Розпізнавання обличчя дозволяє роздрібним продавцям аналізувати настрій та вподобання покупців на основі їхніх попередніх покупок.
Як фінансові організації можуть забезпечити максимальну конверсію продажів і прийняти платежі, а також мінімізувати ризики, оскільки зростають цифрові платежі по всьому світу? Звучить тривожно? У фінансовій індустрії, яка дуже залежить від обробки даних та інформації, підтримуючи граничні переваги та розуміючи природні нюанси клієнтів, щоб забезпечити своєчасне вирішення проблеми, потрібна технологія, пов’язана з AI.
Дрони є життєздатним інструментом для збору даних та надання інформації в режимі реального часу. Використання аналітики даних полегшує огляд мостів, видобуток корисних копалин і прогноз погоди.
Аналіз настроїв Call-центру – це обробка даних шляхом визначення природних нюансів контексту клієнта та аналізу даних, щоб зробити обслуговування клієнтів більш чуйним.
Ну, перша причина не потребує підтвердження. Проекти машинного навчання вимагають алгоритмів, збору даних, якісних анотацій та інших складних аспектів.
Як галузь штучного інтелекту, НЛП спрямоване на те, щоб машини реагували на людську мову. Якщо говорити про технологічний аспект, то НЛП цілком доречно використовує інформатику, лінгвістику, алгоритми та загальну мовну структуру, щоб зробити машини розумними. Проактивні та інтуїтивно зрозумілі машини, коли б вони не були створені, можуть витягувати, аналізувати й розуміти справжнє значення й контекст із мовлення й навіть тексту.
Саме тут відіграє роль анотація медичних зображень, оскільки вона ефективно передає необхідні знання медичним діагностичним установкам на основі штучного інтелекту для забезпечення точного комп’ютерного зору як базової технології розробки моделі.
Штучний інтелект не повинен бути похмурою темою для обговорення. Сповнений можливостей стати найбільш трансформативним інструментом у найближчі роки, ШІ швидко перетворюється на допоміжний ресурс замість того, щоб залишатися на курсі, як переважна технологія.
Чи знаєте ви про технічні особливості створення моделей машинного навчання цілісними, інтуїтивно зрозумілими та ефективними? Якщо ні, вам спочатку потрібно зрозуміти, як кожен процес поділяється на три фази, тобто розваги, функціональність і витонченість. У той час як «Витонченість» стосується навчання алгоритмів ML до досконалості шляхом спочатку розробки складних програм з використанням відповідних мов програмування, частина «Весело» полягає в тому, щоб зробити клієнтів щасливими, пропонуючи їм проникливий та розумний розважальний продукт.
Уявіть, що ви прокидаєтеся в один прекрасний день і бачите всі ваші кухонні контейнери на ринку в чорному кольорі, засліплюючи вас від того, що всередині. І тоді знайти кубики цукру для вашого чаю буде складним завданням. За умови, ви можете спочатку знайти чай.
Анотація даних — це просто процес маркування інформації, щоб машини могли її використовувати. Це особливо корисно для контрольованого машинного навчання (ML), коли система покладається на позначені набори даних для обробки, розуміння та вивчення шаблонів введення для отримання бажаних результатів.
Позначити дані не так вже й складно, каже жодна організація ніколи! Але, незважаючи на труднощі на цьому шляху, не багато хто розуміє суворість поставлених завдань. Маркування наборів даних, особливо для того, щоб зробити їх придатними для моделей штучного інтелекту та машинного навчання, — це те, що вимагає багаторічного досвіду та практичної довіри. І до всього, маркування даних не є одновимірним підходом і залежить від типу моделі, що працює.
Простими словами, текстові анотації пов’язані з маркуванням конкретних документів, цифрових файлів і навіть пов’язаного вмісту. Після того, як ці ресурси позначені або позначені, вони стають зрозумілими і можуть бути розгорнуті алгоритмами машинного навчання, щоб тренувати моделі до досконалості.
Фінансові послуги з часом змінилися. Сплеск мобільних платежів, персональних банківських рішень, покращення кредитного моніторингу та інших фінансових моделей ще більше гарантує, що сфера грошових включень не буде такою, якою була кілька років тому. У 2021 році мова йде не тільки про «Фін» або «Фінанси», а про всі «Фінтех» із руйнівними фінансовими технологіями, які відчутно впливають на якість обслуговування клієнтів, спосіб роботи відповідних організацій або, точніше, усю фіскальну арену.
Незважаючи на своєчасне піднесення автомобільної промисловості, вертикаль залишає багато простору для поступового вдосконалення. Починаючи від зменшення дорожньо-транспортних пригод до покращення виробництва транспортних засобів і використання ресурсів, штучний інтелект здається найбільш вірогідним рішенням, щоб змусити все рухатися до неба.
Сьогодні штучний інтелект більше схожий на маркетинговий жаргон. Кожна компанія, стартап або бізнес, який ви знаєте, рекламує свої продукти та послуги, використовуючи термін «на основі штучного інтелекту» як USP. Враховуючи це, штучний інтелект, безсумнівно, сьогодні неминучий. Якщо ви помітите, майже все, що у вас є навколо, працює на основі AI. Від механізмів рекомендацій на Netflix і алгоритмів у програмах для знайомств до деяких із найскладніших організацій у секторі охорони здоров’я, які допомагають в онкології, штучний інтелект сьогодні є основою всього.
Машинне навчання має, мабуть, найбільш змішані визначення та тлумачення у світі. Те, що стало модним словом кілька років тому, продовжує спантеличувати багатьох людей завдяки тому, як це було зображено та представлено.
Штучний інтелект (ШІ) є амбітним і надзвичайно корисним для розвитку людства. Особливо в такій сфері, як охорона здоров’я, штучний інтелект спричиняє значні зміни в наших підходах до діагностики захворювань, їх лікування, догляду за пацієнтами та моніторингу пацієнтів. Не варто забувати про дослідження та розробки, пов’язані з розробкою нових ліків, нові способи виявлення проблем і основних станів тощо.
Охорона здоров’я, як вертикаль, ніколи не була статичною. Але ніколи не було такої динаміки, коли злиття різноманітних медичних уявлень змушувало нас неживо дивитися на купи неструктурованих даних. Чесно кажучи, величезний обсяг даних більше не є проблемою. Це реальність, яка навіть перевищила позначку в 2,000 екзабайт до кінця 2020 року.
Штучний інтелект – це технологія, яка дає можливість машинам імітувати поведінку людей. Вся справа в тому, щоб навчити машини самостійно вчитися і мислити, а також використовувати результати, щоб відповідно реагувати і реагувати.
Кожного разу, коли ваша система навігації GPS просить вас обійти, щоб уникнути дорожнього руху, зрозумійте, що такий точний аналіз і результати приходять після кількох сотень годин тренування. Щоразу, коли ваш додаток Google Lens точно ідентифікує об’єкт або продукт, пам’ятайте, що його модуль штучного інтелекту (штучний інтелект) обробляє тисячі за тисячами зображень для точної ідентифікації.
4 основні речі, які потрібно знати про деідентифікацію даних. Оскільки генерація даних відбувається зі швидкістю 2.5 квінтильйони байт щодня, ми, як користувачі Інтернету, генерували майже 1.7 МБ кожну секунду в 2020 році.
Тепер, коли вся планета підключена до мережі, ми разом генеруємо незмірну кількість даних. Галузь, бізнес, сегмент ринку чи будь-яка інша організація розглядатимуть дані як єдине ціле. Проте, що стосується окремих людей, дані краще називати нашим цифровим слідом.
Якісні дані перетворюються на історії успіху, а низька якість даних є хорошим прикладом. Деякі з найвпливовіших прикладів щодо функціональності ШІ виникли через брак якісних наборів даних. Незважаючи на те, що всі компанії схвильовані та амбітні щодо своїх підприємств і продуктів у сфері штучного інтелекту, хвилювання не відбивається на зборі даних та навчанні. Зосереджено більше на виробництві, ніж на навчанні, деякі компанії в кінцевому підсумку відкладають свій час виходу на ринок, втрачають фінансування або навіть розривають жалюзі на вічність.
Процес анотування або тегування згенерованих даних дає змогу алгоритмам машинного навчання та штучного інтелекту ефективно ідентифікувати кожен тип даних і вирішувати, що з них вчитися та що з ними робити. Чим чіткіше визначений або позначений кожен набір даних, тим краще алгоритми можуть обробити його для отримання оптимізованих результатів.
Алекса, чи є поруч зі мною суші? Часто ми часто ставимо відкриті запитання нашим віртуальним помічникам. Задавати подібні запитання іншим людям зрозуміло, враховуючи, що саме так ми звикли говорити та взаємодіяти. Однак задавати дуже невимушене запитання машині, яка майже не володіє мовними та розмовними тонкощами, не має жодного сенсу, чи не так?
Що ж, за кожним таким дивовижним інцидентом стоять такі діючі концепції, як штучний інтелект, машинне навчання і, що найголовніше, НЛП (обробка природної мови). Одним з найбільших проривів останнього часу є НЛП, коли машини поступово розвиваються, щоб зрозуміти, як люди говорять, відчувають емоції, розуміють, реагують, аналізують і навіть імітують людські розмови та поведінку, керовану настроями. Ця концепція мала великий вплив на розробку чат-ботів, інструментів синтезу мовлення, розпізнавання голосу, віртуальних помічників тощо.
Незважаючи на те, що штучний інтелект (ШІ) був концепцією, введеною в 1950-х роках, він став популярним лише кілька років тому. Еволюція ШІ відбувалася поступово, і знадобилося майже 6 десятиліть, щоб запропонувати божевільні функції та функції, які він має сьогодні. Усе це стало надзвичайно можливим завдяки одночасній еволюції апаратної периферії, технологічної інфраструктури, суміжних концепцій, таких як хмарні обчислення, системи зберігання та обробки даних (великі дані та аналітика), проникнення та комерціалізації Інтернету тощо. Усе разом призвело до цієї дивовижної фази технологічної шкали, коли штучний інтелект і машинне навчання (ML) не лише забезпечують інновації, але й стають неминучими концепціями, без яких можна жити.
Кожній системі штучного інтелекту потрібні величезні обсяги якісних даних для навчання та отримання точних результатів. Тепер у цьому реченні є два ключових слова – великі обсяги та якісні дані. Давайте обговоримо обидва окремо.
Усі розмови та обговорення досі щодо використання штучного інтелекту для ділових та операційних цілей були лише поверхневими. Деякі говорять про переваги їх впровадження, а інші обговорюють, як модуль ШІ може підвищити продуктивність на 40%. Але ми навряд чи вирішуємо реальні проблеми, пов’язані з їх використанням у цілях нашого бізнесу.
Важко уявити боротьбу з глобальною пандемією без таких технологій, як штучний інтелект (AI) і машинне навчання (ML). Експоненційний ріст випадків Covid-19 у всьому світі паралізував багато інфраструктури охорони здоров’я. Проте установи, уряди та організації змогли дати відсіч за допомогою передових технологій. Штучний інтелект і машинне навчання, які колись вважалися розкішшю для покращеного способу життя та продуктивності, стали рятівними засобами в боротьбі з Covid завдяки їх незліченній кількості застосувань.
Певні групи людей відчувають біль інтенсивніше. Дослідження показали, що особи з меншин і знедолених груп, як правило, відчувають більше фізичного болю, ніж населення в цілому через стрес, загальне здоров’я та інші фактори.
Перш ніж ви навіть плануєте придбати дані, одне з найважливіших міркувань при визначенні того, скільки ви повинні витратити на свої навчальні дані AI. У цій статті ми надамо вам уявлення про те, як розробити ефективний бюджет для даних навчання ШІ.
Shaip — це онлайн-платформа, яка зосереджена на рішеннях для медичних даних із штучним інтелектом і пропонує ліцензовані медичні дані, призначені для створення моделей штучного інтелекту. Він надає текстові медичні записи пацієнтів і дані претензій, аудіо, такі як записи лікаря або розмови пацієнта/лікаря, а також зображення та відео у вигляді рентгенівських променів, КТ та результатів МРТ.
Дані є одним з найважливіших елементів у розробці алгоритму ШІ. Пам’ятайте, що те, що дані генеруються швидше, ніж будь-коли раніше, не означає, що правильні дані легко отримати. Дані низької якості, упереджені або неправильно анотовані можуть (у кращому випадку) додати ще один крок. Ці додаткові кроки сповільнять роботу, тому що на шляху до функціонального додатка спеціалісти з даних і розробники повинні працювати над ними.
Багато було зроблено про потенціал штучного інтелекту для трансформації галузі охорони здоров’я, і недарма. Складні платформи штучного інтелекту підживлюються даними, і організації охорони здоров’я мають їх у надлишку. То чому ж галузь відстала від інших з точки зору впровадження AI? Це багатогранне питання з багатьма можливими відповідями. Однак усі вони, безсумнівно, виділяють одну перешкоду: великі обсяги неструктурованих даних.
Однак те, що здається простим, утомливо розробляти та впроваджувати, як і будь-яку іншу складну систему ШІ. Перш ніж ваш пристрій міг розпізнати зображення, яке ви фіксуєте, і модулі машинного навчання (ML) могли його обробити, анотатор даних або команда з них витратили б тисячі годин на коментування даних, щоб зробити їх зрозумілими для машин.
У цій спеціальній гостьовій статті Ватсал Гія, генеральний директор і співзасновник Shaip, досліджує три фактори, які, на його думку, дозволять керованому даними ШІ повністю розкрити свій потенціал у майбутньому: талант і ресурси, необхідні для створення інноваційних алгоритмів, величезна кількість даних для точного навчання цих алгоритмів і достатня потужність обробки для ефективного видобутку цих даних. Ватсал — серійний підприємець з більш ніж 20-річним досвідом роботи у сфері програмного забезпечення та послуг AI для охорони здоров’я. Shaip забезпечує масштабування своєї платформи, процесів і людей на вимогу для компаній з найвимогливішими ініціативами машинного навчання та штучного інтелекту.
Процеси в системах штучного інтелекту (ШІ) є еволюційними. На відміну від інших продуктів, послуг або систем на ринку, моделі AI не пропонують миттєвих випадків використання або миттєвих 100% точних результатів. Результати розвиваються з більшою обробкою релевантних та якісних даних. Це схоже на те, як дитина вчиться говорити або як музикант починає з вивчення перших п’яти мажорних акордів, а потім надбудовує їх. Досягнення не відкриваються за одну ніч, але тренування відбуваються постійно для досконалості.
Щоразу, коли ми говоримо про штучний інтелект (AI) та машинне навчання (ML), ми миттєво уявляємо потужні технологічні компанії, зручні та футуристичні рішення, вишукані самокеровані автомобілі та, по суті, все, що є естетично, креативно та інтелектуально приємним. Те, що навряд чи можна побачити людям, — це реальний світ, який стоїть за всіма зручностями та життєвим досвідом, які пропонує ШІ.
Ексклюзивне інтерв’ю, де Утсав, керівник бізнесу – Шайп, спілкується з Сунілом, виконавчим редактором My Startup, щоб поінформувати його про те, як Shaip покращує людське життя, вирішуючи проблеми майбутнього за допомогою своїх пропозицій ШІ для розмови та охорони здоров’я. Далі він говорить про те, як штучний інтелект та ML мають змінити спосіб ведення бізнесу та як Шайп сприятиме розвитку технологій наступного покоління.
Штучний інтелект (ШІ) покращує наш спосіб життя завдяки кращим рекомендаціям фільмів, пропозиціям щодо ресторанів, вирішенню конфліктів за допомогою чат-ботів тощо. Потужність, потенціал і можливості штучного інтелекту все частіше використовуються в галузях і сферах, про які, ймовірно, ніхто не думав. Насправді ШІ досліджують і впроваджують у таких сферах, як охорона здоров’я, роздрібна торгівля, банківська справа, кримінальне правосуддя, спостереження, найм, усунення розривів у заробітній платі тощо.
Ми всі бачили, що відбувається, коли розвиток штучного інтелекту йде не так. Розглянемо спробу Amazon створити систему набору кадрів з штучним інтелектом, яка була чудовим способом сканувати резюме та визначати найбільш кваліфікованих кандидатів — за умови, що ці кандидати були чоловіками.
Минулого року галузь охорони здоров’я пройшла випробування через пандемію, і в ній прозвучало багато інновацій — від нових ліків і медичних пристроїв до проривів у ланцюжках поставок і кращих процесів співпраці. Бізнес-лідери з усіх галузей галузі знайшли нові способи прискорити зростання, щоб підтримати загальне благо та отримати критичний дохід.
Ми бачили їх у фільмах, читали про них у книгах і відчували їх у реальному житті. Як би науково-фантастично це не здавалося, ми повинні дивитися в очі фактам – розпізнавання облич тут назавжди. Технологія розвивається динамічно, і з різноманітними варіантами використання, які з’являються в різних галузях, широкий спектр розробок розпізнавання обличчя здається неминучим і нескінченним.
Багатомовні чат-боти змінюють світ бізнесу. Чат-боти пройшли довгий шлях із своїх ранніх етапів, коли вони давали прості відповіді з одного слова. Тепер чат-бот може вільно спілкуватися десятками мов, що дозволяє компаніям виходити на більш широкий глобальний ринок.
Охорона здоров’я часто розглядається як галузь на передньому краї технологічних інновацій. Багато в чому це так, але сфера охорони здоров’я також суворо регулюється широким законодавством, таким як GDPR та HIPAA, а також багатьма іншими місцевими інструкціями та обмеженнями.
Звіт за 2018 рік показав, що ми генерували близько 2.5 квінтильйонів даних щодня. Всупереч поширеній думці, не всі дані, які ми створюємо, можна обробити для отримання інформації.
Штучний інтелект стає розумнішим з кожним днем. Сьогодні потужні алгоритми машинного навчання доступні для звичайного бізнесу, а алгоритми, які вимагають потужності обробки, яка раніше була зарезервована для масивних мейнфреймів, тепер можна розгорнути на доступних хмарних серверах.