Ресурсний центр ШІ
Створено та підібрано для команд світового класу зі штучним інтелектом
Вивчення проблеми
Навчальні дані для створення багатомовного розмовного AI
Високоякісні аудіодані отримані, створені, керовані та транскрибовані для навчання розмовного ШІ 40 мовами.
Вивчення проблеми
Збір даних про висловлювання для створення багатомовного цифрового помічника
Надіслано понад 7 мільйонів висловлювань із понад 22 тисячами годин аудіоданих для створення багатомовних цифрових помічників 13 мовами.
Вивчення проблеми
Понад 30 тисяч веб-документів вилучено та анотовано для модерування вмісту
Щоб побудувати автоматизовану модерацію вмісту, модель ML розділена на категорії «Токсичний», «Для дорослих» або «Відвертий сексуальний характер».
Скільки навчальних даних вам дійсно потрібно для машинного навчання у 2026 році?
Успішна модель машинного навчання починається з високоякісних навчальних даних. Але одне з найпоширеніших питань, яке команди ставлять на початку роботи зі штучним інтелектом...
Підхід «людина в циклі» для якості даних штучного інтелекту: практичний посібник
Якщо ви коли-небудь спостерігали, як падає продуктивність моделі після «простого» оновлення набору даних, ви вже знаєте неприємну правду: якість даних не падає різко — вона падає поступово.
Перевірені експертами набори даних для міркувань з підкріпленням навчання: чому вони підвищують продуктивність моделі
Навчання з підкріпленням (НП) чудово допомагає навчитися, що робити, коли сигнал винагороди чистий, а середовище прощає. Але багато реальних ситуацій
Внутрішнє маркування даних, краудсорсингове та аутсорсингове: переваги, недоліки та фреймворк «правильної відповідності»
Вибір моделі маркування даних на папері виглядає просто: найняти команду, скористатися краудфандингом або передати роботу на аутсорсинг постачальнику. На практиці це один із...
Генерація змагальних підказок: безпечніші LLM з HITL
Що означає генерація змагальних підказок Генерація змагальних підказок – це практика проектування вхідних даних, які навмисно намагаються змусити систему штучного інтелекту працювати неправильно, наприклад, обійти
Посібник покупця зі збору даних AI
Збір даних ШІ: що це таке та як це працює. Дізнайтеся про процес, методи, найкращі практики, переваги, проблеми, витрати, реальний приклад та як це зробити.
Анотація зображень – ключові варіанти використання, методи та типи [Оновлено 2026 р.]
Що таке анотація зображень: типи, робочі процеси, контроль якості та контрольний список постачальників [оновлено 2026 р.] Цей посібник допоможе вам вибрати правильний підхід до анотації для вашого комп'ютерного зору.
Чому нейтральність даних є більш важливою, ніж будь-коли, у даних для навчання ШІ
Якщо ШІ — це двигун вашого бізнесу, то навчальні дані — це паливо. Але ось неприємна правда: хто контролює це паливо — і як
Від А до Я анотації даних
Що таке анотація даних [2026 оновлено] – найкращі методи, інструменти, переваги, труднощі, типи та інше. Вам потрібно знати основи анотації даних? Прочитайте це повністю
Навчальні дані для створення багатомовного розмовного AI
Високоякісні аудіодані отримані, створені, керовані та транскрибовані для навчання розмовного ШІ 40 мовами.
Збір даних про висловлювання для створення багатомовного цифрового помічника
Надіслано понад 7 мільйонів висловлювань із понад 22 тисячами годин аудіоданих для створення багатомовних цифрових помічників 13 мовами.
Понад 30 тисяч веб-документів вилучено та анотовано для модерування вмісту
Щоб побудувати автоматизовану модерацію вмісту, модель ML розділена на категорії «Токсичний», «Для дорослих» або «Відвертий сексуальний характер».
Збирайте, сегментуйте та транскрибуйте аудіодані 8 індійськими мовами
Понад 3 тисячі годин аудіоданих зібрано, сегментовано та транскрибовано для створення багатомовної технології мовлення 8 індійськими мовами.
Колекція ключових фраз для автомобільних систем голосового керування
Понад 200 тисяч ключових фраз/підказок щодо брендів, зібраних 12 мовами світу від 2800 носіїв за встановлений час.
Понад 8 тисяч годин аудіо автоматично
Розпізнавання мови
Допомогти клієнту з планом мовлення для індійських мов.
Колекція зображень та анотації для покращення розпізнавання зображень
Високоякісні дані зображень, отримані та анотовані для навчання моделей розпізнавання зображень для нової серії смартфонів.
Увімкнення інтелектуальних кол-центрів із статистикою на основі штучного інтелекту
Трансформуйте роботу кол-центру за допомогою аналізу мовних емоцій і настроїв на основі ШІ.
Удосконалення прогнозних моделей охорони здоров’я за допомогою Generative AI
Дізнайтеся, як прогностичні моделі охорони здоров’я досягають підвищеної точності за допомогою генеративного ШІ та LLM.
Проект анотації LiDAR для автономних транспортних засобів SmartCity
Дізнайтеся, як Шайп успішно анотував 15,000 XNUMX кадрів даних LiDAR і камери для SmartCity.
Голосові сповіщення про оплату UPI: захоплення різноманітності для ШІ
Shaip розробляє комплексну голосову платіжну систему UPI з різноманітними культурними аудіозаписами.
Підвищення точності чат-бота електронної комерції за допомогою міркування CoT
Детальний погляд на впровадження оперативного проектування на основі CoT в електронній комерції.
Покращення робочих процесів попередньої авторизації за допомогою анотацій щодо дотримання інструкцій
Трансформуйте попередній медичний дозвіл за допомогою експертних анотацій клінічних даних і дотримання інструкцій.
Покращення клінічного інтелекту навколишнього середовища за допомогою синтетичних розмов з лікарем пацієнта
Створюйте високоякісні синтетичні медичні бесіди з різними учасниками та симулюйте реальне клінічне середовище.
Точність онкологічних даних: деідентифікація та анотація для інноваційної моделі NLP
Онкологія NLP Case Study: Рішення для обробки даних про рак на базі ШІ для досліджень охорони здоров’я.
Аудіоколекція голосового співу для еквалайзера
Колекція різноманітних співочих аудіо для навчання еквалайзеру та алгоритму стиснення.
Збір відеоданих проти спуфінгу
Дізнайтеся, як Shaip надав 25 тисяч відео для вдосконалення моделей виявлення шахрайства штучним інтелектом.
Курація медичних даних, анотація De-ID & ICD-10 CM
Увімкнення точного ШІ з ліцензуванням даних, деідентифікацією та анотацією.
Готові набори даних для розпізнавання облич
Прискорення навчання ШІ та зменшення упередженості за допомогою етично отриманих, різноманітних наборів даних для світового технологічного лідера.
Покращення пошукового запиту
Підвищення релевантності пошуку шляхом використання людського судження та структурованої таксономії для вирішення неоднозначних випадків для лідера електронної комерції, що базується в Польщі.
Дослідження деідентифікації за допомогою МРТ
Багатоінституційна дослідницька програма обрала Shaip для розробки та валідації робочого процесу деідентифікації МРТ, який забезпечує ~100 тисяч сканувань для обміну даними відповідно до вимог.
Амілоїдоз серця з анотацією експертної КТ
Клінічна група зі штучного інтелекту співпрацювала з Shaip, щоб перетворити критерії кардіологічної комп'ютерної томографії для раннього амілоїдозу на готові до виробництва мітки машинного навчання.
Набір даних зображень обличчя з різноманітністю вікової прогресії
Стільки учасників, розділений у часі корпус зображень обличчя для посилення справедливості та надійності моделей комп'ютерного зору.
Конференція AI4: вирішення проблем збору даних комп’ютерного зору
Усі основні рішення штучного інтелекту, які існують, є продуктами важливого процесу, який ми називаємо збором даних або джерелом даних, або даними навчання штучного інтелекту. Наш CRO пан Хардік Паріх виступив із основною сесією на тему «Вирішення проблем зі збором даних комп’ютерного зору» на нещодавно завершеному заході Ai4 2022 у Лас-Вегасі 17 серпня.
Майбутнє голосових технологій – виклики та можливості
Голосові технології здатні змінити спосіб спілкування. Цей вебінар спрямований на те, щоб навчити учасника «Як голосові технології можна використовувати в будь-якій області» та як різні варіанти використання розмовного AI використовуються для збагачення досвіду кінцевого користувача.
Перетворення даних Healthcare
Штучний інтелект (ШІ) може змінити спосіб надання медичної допомоги. Цей вебінар спрямований на те, щоб навчити учасника «Як дані можуть бути використані в галузі охорони здоров’я», використовуючи тематичні дослідження та про набори навчальних даних та обробку даних.
Посібник покупця: Мультимодальний ШІ
Мультимодальний штучний інтелект являє собою більше, ніж просто технологічний прогрес, це фундаментальний зсув у тому, як машини розуміють світ та взаємодіють з ним. Оскільки бізнес продовжує генерувати та збирати різноманітні типи даних, здатність обробляти та розуміти ці численні модальності одночасно стає не просто перевагою, а необхідністю.
Посібник покупця: анотація даних / маркування
Отже, ви хочете розпочати нову ініціативу AI/ML і розумієте, що пошук хороших даних буде одним із найскладніших аспектів вашої діяльності. Результати вашої моделі AI/ML настільки гарні, як і дані, які ви використовуєте для її навчання, тому досвід, який ви використовуєте для агрегації даних, анотації та маркування, має вирішальне значення.
Посібник покупця: збір даних AI
Машини не мають власного розуму. Вони позбавлені думок, фактів і таких можливостей, як міркування, пізнання тощо. Щоб перетворити їх на потужні носії, потрібні алгоритми, розроблені на основі даних. Дані, які є релевантними, контекстуальними та нещодавніми. Процес збору таких даних для машин називається збором даних ШІ.
Посібник покупця: повний посібник із розмовного штучного інтелекту
Чат-бот, з яким ви спілкувалися, працює на передовій розмовній системі штучного інтелекту, яка навчена, протестована та створена з використанням безлічі наборів даних розпізнавання мовлення. Це фундаментальний процес, що лежить в основі технології, який робить машини інтелектуальними, і це саме те, що ми збираємося обговорити та дослідити.
Посібник покупця: анотація зображення для резюме
Комп’ютерний зір – це те, щоб зрозуміти візуальний світ для навчання програм комп’ютерного зору. Його успіх повністю зводиться до того, що ми називаємо анотацією зображень – фундаментального процесу, який лежить в основі технології, яка змушує машини приймати розумні рішення, і саме це ми збираємося обговорити та досліджувати.
Посібник покупця: відеоанотація та маркування
Це досить поширений вислів, який ми всі чули. що зображення може сказати тисячу слів, уявіть собі, про що може говорити відео? Мільйон речей, можливо. Жодне з новаторських додатків, які нам обіцяли, як-от безпілотні автомобілі або інтелектуальні роздрібні каси, неможливі без відео анотації.
Посібник покупця: великі мовні моделі LLM
Ви коли-небудь чухали голову, вражені тим, як Google або Alexa, здавалося, «дістали» вас? Або ви помітили, що читаєте комп’ютерне есе, яке звучить моторошно по-людськи? Ти не один. Настав час відсунути завісу та відкрити секрет: великі мовні моделі, або LLM.
Посібник покупця: високоякісні навчальні дані AI
У світі штучного інтелекту та машинного навчання навчання даних неминуче. Це процес, який робить модулі машинного навчання точними, ефективними та повністю функціональними. Посібник детально досліджує, що таке навчальні дані AI, типи навчальних даних, якість навчальних даних, збір даних та ліцензування тощо.
Скільки навчальних даних вам дійсно потрібно для машинного навчання у 2026 році?
Успішна модель машинного навчання починається з високоякісних навчальних даних. Але одне з найпоширеніших питань, яке команди ставлять на початку роботи зі штучним інтелектом...
Підхід «людина в циклі» для якості даних штучного інтелекту: практичний посібник
Якщо ви коли-небудь спостерігали, як падає продуктивність моделі після «простого» оновлення набору даних, ви вже знаєте неприємну правду: якість даних не падає різко — вона падає поступово.
Перевірені експертами набори даних для міркувань з підкріпленням навчання: чому вони підвищують продуктивність моделі
Навчання з підкріпленням (НП) чудово допомагає навчитися, що робити, коли сигнал винагороди чистий, а середовище прощає. Але багато реальних ситуацій
Внутрішнє маркування даних, краудсорсингове та аутсорсингове: переваги, недоліки та фреймворк «правильної відповідності»
Вибір моделі маркування даних на папері виглядає просто: найняти команду, скористатися краудфандингом або передати роботу на аутсорсинг постачальнику. На практиці це один із...
Генерація змагальних підказок: безпечніші LLM з HITL
Що означає генерація змагальних підказок Генерація змагальних підказок – це практика проектування вхідних даних, які навмисно намагаються змусити систему штучного інтелекту працювати неправильно, наприклад, обійти
Посібник покупця зі збору даних AI
Збір даних ШІ: що це таке та як це працює. Дізнайтеся про процес, методи, найкращі практики, переваги, проблеми, витрати, реальний приклад та як це зробити.
Анотація зображень – ключові варіанти використання, методи та типи [Оновлено 2026 р.]
Що таке анотація зображень: типи, робочі процеси, контроль якості та контрольний список постачальників [оновлено 2026 р.] Цей посібник допоможе вам вибрати правильний підхід до анотації для вашого комп'ютерного зору.
Чому нейтральність даних є більш важливою, ніж будь-коли, у даних для навчання ШІ
Якщо ШІ — це двигун вашого бізнесу, то навчальні дані — це паливо. Але ось неприємна правда: хто контролює це паливо — і як
Від А до Я анотації даних
Що таке анотація даних [2026 оновлено] – найкращі методи, інструменти, переваги, труднощі, типи та інше. Вам потрібно знати основи анотації даних? Прочитайте це повністю
Що таке НЛП? Як це працює, переваги, проблеми, приклади
Відкрийте для себе нашу інфографіку NLP: дізнайтеся, як це працює, дослідіть переваги, проблеми, зростання ринку, випадки використання та майбутні тенденції в обробці природної мови.
Усе про розмовний ШІ: як це працює, приклади, переваги та проблеми [Інфографіка 2025]
Дізнайтеся, як розмовний штучний інтелект змінює індустрію завдяки персоналізованій взаємодії. Перегляньте нашу інфографіку.
OCR (оптичне розпізнавання символів) – визначення, переваги, проблеми та випадки використання [Інфографіка]
OCR – це технологія, яка дозволяє машинам читати друкований текст і зображення. Він часто використовується в бізнес-додатках, таких як оцифрування документів для зберігання або обробки, і в споживчих програмах, таких як сканування квитанції для відшкодування витрат.
Що таке збір даних? Все, що потрібно знати початківцю
Інтелектуальні моделі #AI/ #ML є всюди, будь то, прогнозні моделі охорони здоров'я, проактивна діагностика,
Що таке маркування даних? Все, що потрібно знати початківцю
Завантажте інфографіку Інтелектуальні моделі штучного інтелекту потребують інтенсивного навчання, щоб вони могли ідентифікувати шаблони, об’єкти та, зрештою, створювати