Blog Shaip
Biết những thông tin chi tiết và giải pháp mới nhất thúc đẩy Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo & Máy học.
27 Bộ dữ liệu hình ảnh nguồn mở để nâng cao dự án thị giác máy tính của bạn [Cập nhật năm 2024]
Thuật toán AI chỉ tốt khi dữ liệu bạn cung cấp cho nó. Nó không phải là một tuyên bố táo bạo hay độc đáo. AI có thể có
Chọn sự đa dạng khi tìm nguồn dữ liệu đào tạo cho các mô hình thị giác máy tính
Computer Vision (CV) là một phân nhánh của Trí tuệ nhân tạo đang thu hẹp khoảng cách giữa khoa học viễn tưởng và thực tế. Tiểu thuyết, phim ảnh và kịch nói
Thu thập dữ liệu là gì? Mọi thứ mà người mới bắt đầu cần biết
Các mô hình # AI / #ML thông minh có ở khắp mọi nơi, có thể là, Các mô hình chăm sóc sức khỏe tiên đoán, chẩn đoán chủ động,
Hướng dẫn đầy đủ về việc xóa nhận dạng dữ liệu chăm sóc sức khỏe phi cấu trúc
Phân tích dữ liệu có cấu trúc có thể hỗ trợ chẩn đoán và chăm sóc bệnh nhân tốt hơn. Tuy nhiên, phân tích dữ liệu không có cấu trúc có thể thúc đẩy những đột phá và khám phá y khoa mang tính cách mạng. Đây là
Xóa nhận dạng trong chăm sóc sức khỏe: Đáp ứng các tiêu chuẩn HIPAA vào năm 2024
Việc củng cố cơ sở hạ tầng kỹ thuật số của các tổ chức chăm sóc sức khỏe đòi hỏi sự phức tạp và đầu tư lớn. Từ việc triển khai các ngăn xếp công nghệ phức tạp đến các thách thức nâng cao kỹ năng, việc giải quyết các nút thắt cổ chai là một nhiệm vụ.
NLP, NLU và NLG là gì và tại sao bạn nên biết về chúng và sự khác biệt của chúng?
Trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng của nó đang phát triển vượt bậc với sự phát triển của các ứng dụng mạnh mẽ như ChatGPT, Siri và Alexa mang đến cho người dùng một thế giới
Khối lượng dữ liệu đào tạo tối ưu bạn cần cho một dự án AI là bao nhiêu?
Một mô hình AI đang hoạt động được xây dựng trên các bộ dữ liệu vững chắc, đáng tin cậy và động. Nếu không có dữ liệu đào tạo AI phong phú và chi tiết, nó chắc chắn không
4 thách thức và giải pháp hàng đầu về nhận dạng giọng nói trong năm 2024
Vài thập kỷ trước, nếu chúng ta nói với ai đó rằng chúng ta có thể đặt hàng một sản phẩm hoặc dịch vụ chỉ bằng cách nói chuyện với họ
LLM về Ngân hàng và Tài chính: Các trường hợp sử dụng chính, Ví dụ và Hướng dẫn thực tế
Trong thế giới tài chính phát triển nhanh chóng ngày nay, công nghệ đang định hình lại cách thức hoạt động của các ngân hàng. Khi họ hướng đến mục tiêu cải thiện dịch vụ khách hàng, hợp lý hóa quy trình và đảm bảo tuân thủ, một
Hướng dẫn đầy đủ về AI hội thoại
Hướng dẫn đầy đủ về AI đàm thoại Hướng dẫn người mua cơ bản 2024 Mục lục Tải xuống sách điện tử Nhận bản sao của tôi Giới thiệu Không ai dừng lại trong những ngày này
Mô hình ngôn ngữ lớn trong chăm sóc sức khỏe: Đột phá và thách thức
Tại sao chúng ta – với tư cách là một nền văn minh nhân loại – cần nuôi dưỡng năng lực khoa học và thúc đẩy đổi mới do R&D thúc đẩy? Các kỹ thuật và phương pháp thông thường không thể được tuân theo
Tận dụng giọng nói - Tổng quan và các ứng dụng của công nghệ nhận dạng giọng nói
Quy mô thị trường: Trong vòng chưa đầy 20 năm, công nghệ nhận dạng giọng nói đã phát triển một cách phi thường. Nhưng tương lai sẽ ra sao? Năm 2020, công nghệ nhận dạng giọng nói toàn cầu
NLP là gì? Cách thức hoạt động, lợi ích, thách thức, ví dụ
Download Infographics Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là gì? Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo (AI) - cụ thể là Học máy (ML)
Thế giới kỳ lạ của AI và những ảo giác của nó
Tâm trí con người vẫn chưa thể giải thích được và bí ẩn trong một thời gian dài. Và có vẻ như các nhà khoa học đã thừa nhận một ứng cử viên mới cho danh sách này
Từ A đến Z của Chú thích Dữ liệu
Chú thích dữ liệu là gì [Đã cập nhật năm 2024] – Các phương pháp hay nhất, công cụ, lợi ích, thách thức, loại, v.v. Bạn cần biết thông tin cơ bản về Chú thích dữ liệu? Đọc xong cái này
Làm sáng tỏ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc trong chăm sóc sức khỏe
Hình ảnh tiềm thức của các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe tại nơi làm việc bao gồm các bảng tính, thuật toán, ngôn ngữ lập trình xử lý dữ liệu và các công cụ trực quan hóa được sắp xếp gọn gàng.
Nhận dạng hình ảnh AI là gì? Cách thức hoạt động và ví dụ
Con người có khả năng bẩm sinh để phân biệt và xác định chính xác các vật thể, con người, động vật và địa điểm từ các bức ảnh. Tuy nhiên, máy tính không đi kèm với khả năng
Dữ liệu tổng hợp có ý nghĩa gì trong thời đại lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu
Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu là câu thần chú cho sự thành công và xuất sắc của doanh nghiệp ngày nay. Từ công nghệ tài chính và sản xuất đến chuỗi bán lẻ và cung ứng, mọi ngành đều đang thúc đẩy
Hướng dẫn mở rộng để hiểu dữ liệu bệnh nhân theo chiều dọc
Chăm sóc sức khỏe chính xác bắt nguồn từ chẩn đoán chính xác. Vì phương pháp đối trị dựa trên bằng chứng nên độ chính xác này tập trung vào việc ghi lại các triệu chứng và bất kỳ triệu chứng nào một cách chính xác và cập nhật nhất.
Ngoài GDPR: Cách khử nhận dạng mở ra tương lai của dữ liệu chăm sóc sức khỏe
Bối cảnh chăm sóc sức khỏe đang trải qua một cuộc cách mạng kỹ thuật số, với dữ liệu nổi lên như huyết mạch của những tiến bộ y tế. Tuy nhiên, sự tiến bộ này phải được cân bằng với
Shaip ra mắt Nền tảng AI sáng tạo để thử nghiệm, đánh giá và giám sát các ứng dụng AI
LOUISVILLE, KENTUCKY, HOA KỲ, ngày 24 tháng 2024 năm XNUMX: Shaip vui mừng thông báo ra mắt Nền tảng AI sáng tạo mang tính đột phá, được thiết kế để giải quyết những thách thức cốt lõi
Hướng dẫn cho người mới bắt đầu đánh giá mô hình ngôn ngữ lớn
Từ lâu, con người đã được triển khai để thực hiện một số nhiệm vụ dư thừa nhất dưới danh nghĩa quy trình và quy trình công việc. Sự cống hiến này của con người
Shaip tiết lộ Nền tảng dữ liệu tiên tiến để đào tạo AI có đạo đức và chất lượng
LOUISVILLE, KENTUCKY, HOA KỲ, ngày 09 tháng 2024 năm XNUMX: Trong thời đại mà trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi các ngành công nghiệp, tính toàn vẹn và chất lượng của dữ liệu đào tạo là điều tối quan trọng đối với
Tại sao dữ liệu văn bản AI đa ngôn ngữ lại quan trọng để đào tạo các mô hình AI nâng cao
Thế giới rất đa dạng. Mặc dù chúng ta bị chia rẽ bởi vị trí địa lý, biên giới, ngôn ngữ, hệ tư tưởng, v.v., nhưng chúng ta thống nhất bởi cảm xúc và con đường.
Hãy cho chúng tôi biết cách chúng tôi có thể trợ giúp với sáng kiến AI tiếp theo của bạn.