Lọc bởi:

  • Những tiến bộ công nghệ giọng nói mới đang ở đây để ở lại. Chúng sẽ chỉ tiếp tục phát triển phổ biến, khiến bây giờ là thời điểm hoàn hảo để vượt lên dẫn đầu và bắt đầu tạo ra trải nghiệm giọng nói sáng tạo cho người lái xe. Khi các nhà sản xuất ô tô tích hợp nhận dạng giọng nói vào ô tô của họ, điều này mở ra một thế giới khả năng mới cho công nghệ và người dùng.

    Tìm hiểu thêm 

    Rõ ràng là AI trong thực phẩm sẽ có ảnh hưởng rất lớn đến cách chúng ta ăn uống. Từ việc các chuỗi thức ăn nhanh hướng tới thực đơn có thể tùy chỉnh nhiều hơn cho đến hàng loạt nhà hàng mới, sáng tạo, có vô số cơ hội để công nghệ đơn giản hóa trải nghiệm ăn uống và cải thiện chất lượng thực phẩm của chúng ta. Với sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo và các thuật toán học máy, chúng ta có thể mong đợi AI thực phẩm thông minh sẽ tác động tích cực đến sức khỏe của chúng ta và tác động sinh thái tổng thể của hệ thống thực phẩm của chúng ta.

    Tìm hiểu thêm 

    Tóm lại, phân đoạn ngữ nghĩa là một lĩnh vực quan trọng của thuật toán học sâu được tận dụng để thúc đẩy những tiến bộ vượt bậc trong thị giác máy tính. Phân đoạn ngữ nghĩa sẽ tiếp tục phát triển trong nhiều danh mục phụ liên quan này, phát hiện, phân loại và bản địa hóa đối tượng.

    Tìm hiểu thêm 

    Nhìn chung, một hệ thống nhận dạng giọng nói hiệu quả phải dễ dàng thiết lập và sử dụng trong các tình huống khác nhau trong khi vẫn đạt được kết quả chính xác mà không gây khó chịu cho người dùng.

    Tìm hiểu thêm 

    Việc xây dựng dữ liệu nhà thông minh yêu cầu một tập hợp các quy trình đảm bảo rằng cuối cùng thì thuật toán học máy đang hoạt động và xử lý dữ liệu mà không có bất kỳ sự gián đoạn nào.

    Tìm hiểu thêm 

    Ngành bảo hiểm có truyền thống bảo thủ với những tiến bộ công nghệ và do dự trong việc áp dụng các công nghệ mới. Tuy nhiên, thời thế đang thay đổi và trí tuệ nhân tạo (AI) đang được các công ty bảo hiểm quan tâm nhiều, những người bắt đầu nhận ra vai trò quan trọng của AI trong hoạt động của họ.

    Tìm hiểu thêm 

    Thu thập dữ liệu là quá trình thu thập, phân tích và đo lường dữ liệu chính xác từ các hệ thống khác nhau để sử dụng cho quá trình ra quyết định quy trình kinh doanh, các dự án phát biểu và nghiên cứu.

    Tìm hiểu thêm 

    Ngân hàng không phải như trước đây. Hầu hết chúng ta cần các dịch vụ ngân hàng nhanh chóng, hiệu quả, hoàn hảo, không rắc rối và quan trọng nhất là đáng tin cậy. Chỉ có ý nghĩa khi chuyển sang các kênh ngân hàng kỹ thuật số có thể cung cấp những thứ này. Hóa ra, các trợ lý ảo hỗ trợ trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) có thể thực hiện chính xác điều đó.

    Tìm hiểu thêm 

    Bạn đã bao giờ phải dịch các email quan trọng sang một ngôn ngữ khác chưa? Nếu vậy, bạn sẽ thấy bực bội khi biết rằng dịch vụ trả lời email của ai đó không thể dịch email của bạn cho bạn một cách nhanh chóng. Điều này có thể đặc biệt khó chịu nếu giao tiếp là chìa khóa cho bất kỳ tổ chức nào.

    Tìm hiểu thêm 

    Các thuật ngữ chatbot và trợ lý ảo được sử dụng để tạo các cuộc trò chuyện bằng cách sử dụng khả năng tự động hóa chỉ với một cú chạm của con người. Với độ phân giải tự trị, chatbots và trợ lý ảo cũng tăng tốc trải nghiệm của nhân viên và khách hàng.

    Tìm hiểu thêm 

    Thường được coi là một trong những miền phụ của phân loại văn bản, phiên bản đơn giản hóa của phân loại tài liệu có nghĩa là gắn thẻ các tài liệu và đặt chúng vào các danh mục được xác định trước - nhằm mục đích bảo trì dễ dàng và khám phá hiệu quả.

    Tìm hiểu thêm 

    Này Siri, bạn có thể tìm cho tôi một bài đăng trên blog hay về các xu hướng AI hội thoại hàng đầu không. Hoặc, Alexa, bạn có thể chơi cho tôi nghe một bài hát giúp tôi thoát khỏi những công việc thường ngày hàng ngày được không. Chà, đây không chỉ là những bài hùng biện mà còn là những cuộc thảo luận trong phòng vẽ tiêu chuẩn xác nhận tác động tổng thể của một khái niệm được gọi là AI hội thoại.

    Tìm hiểu thêm 

    OCR hoặc Nhận dạng ký tự quang học là một cách thú vị để đọc và hiểu tài liệu. Nhưng tại sao nó thậm chí còn có ý nghĩa? Hãy cùng tìm hiểu. Nhưng trước khi tiếp tục, chúng ta cần tìm hiểu một thuật ngữ máy học ít phổ biến hơn: RPA (Robotic Process Automation).

    Tìm hiểu thêm 

    Sự thật khó là chất lượng dữ liệu đào tạo được thu thập của bạn quyết định chất lượng của mô hình nhận dạng giọng nói hoặc thậm chí là thiết bị của bạn. Do đó, cần phải kết nối với các nhà cung cấp dữ liệu có kinh nghiệm để giúp bạn vượt qua quá trình mà không tốn nhiều công sức, đặc biệt khi đào tạo một mô hình hoặc các thuật toán liên quan yêu cầu thu thập, chú thích và các chiến lược khéo léo khác.

    Tìm hiểu thêm 

    Khả năng được truyền vào các cỗ máy - khiến chúng có khả năng tương tác theo những cách nhân đạo nhất có thể - có một mức độ khác biệt với nó. Tuy nhiên, câu hỏi vẫn còn là, làm thế nào để AI đàm thoại hoạt động trong thời gian thực và loại công nghệ nào đang thúc đẩy sự tồn tại của nó.

    Tìm hiểu thêm 

    Như tên cho thấy, dữ liệu tổng hợp là dữ liệu được tạo ra một cách nhân tạo chứ không phải được tạo ra bởi các sự kiện thực tế. Trong tiếp thị, truyền thông xã hội, chăm sóc sức khỏe, tài chính và bảo mật, dữ liệu tổng hợp giúp xây dựng các giải pháp sáng tạo hơn.

    Tìm hiểu thêm 

    Khi chúng ta nói về Nhận dạng ký tự quang học (OCR), đó là một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (AI) có liên quan cụ thể đến thị giác máy tính và nhận dạng mẫu. OCR đề cập đến quá trình trích xuất thông tin từ nhiều định dạng dữ liệu như hình ảnh, pdf, ghi chú viết tay và tài liệu được quét và chuyển đổi chúng sang định dạng kỹ thuật số để xử lý thêm.

    Tìm hiểu thêm 

    Hệ thống giám sát lái xe là một tính năng an toàn tiên tiến sử dụng camera gắn trên bảng điều khiển để theo dõi tình trạng tỉnh táo và buồn ngủ của người lái. Trong trường hợp người lái xe buồn ngủ và mất tập trung, hệ thống giám sát người lái xe sẽ tạo ra cảnh báo và khuyến nghị nên nghỉ ngơi.

    Tìm hiểu thêm 

    Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một trường con của Trí tuệ nhân tạo có khả năng phá vỡ ngôn ngữ của con người và cung cấp các nguyên lý giống nhau cho các mô hình thông minh. Bạn đã có kế hoạch sử dụng NLP làm công nghệ đào tạo mô hình của mình chưa? Đọc để biết những thách thức và giải pháp để khắc phục chúng.

    Tìm hiểu thêm 

    Trên hết, Conversational AI không ngừng học hỏi từ những kinh nghiệm trước đây bằng cách sử dụng bộ dữ liệu học máy để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực và dịch vụ khách hàng tuyệt vời. Ngoài ra, AI hội thoại không chỉ hiểu và trả lời các truy vấn của chúng tôi theo cách thủ công mà còn có thể được kết nối với các công nghệ AI khác như tìm kiếm và tầm nhìn để theo dõi nhanh quá trình.

    Tìm hiểu thêm 

    Nhận dạng hình ảnh là khả năng của phần mềm xác định các đối tượng, địa điểm, con người và hành động trong hình ảnh. Sử dụng bộ dữ liệu học máy, doanh nghiệp có thể sử dụng nhận dạng hình ảnh để xác định và phân loại các đối tượng thành nhiều loại.

    Tìm hiểu thêm 

    Trí tuệ nhân tạo làm cho máy móc thông minh hơn! Tuy nhiên, cách họ làm cũng khác và hấp dẫn như ngành dọc có liên quan. Ví dụ, những thứ như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên rất hữu ích nếu bạn thiết kế và phát triển các chatbot hóm hỉnh và trợ lý kỹ thuật số. Tương tự như vậy, nếu bạn muốn làm cho lĩnh vực bảo hiểm trở nên minh bạch và dễ chịu hơn đối với người dùng, Computer Vision là miền phụ AI mà bạn phải tập trung vào.

    Tìm hiểu thêm 

    Máy có thể phát hiện cảm xúc chỉ bằng cách quét khuôn mặt? Tin tốt là họ có thể. Và tin xấu là thị trường vẫn còn một chặng đường dài phía trước trước khi chuyển sang xu hướng chủ đạo. Tuy nhiên, những rào cản và thách thức áp dụng không ngăn được các nhà truyền bá AI đưa 'Phát hiện cảm xúc' lên bản đồ AI — khá mạnh mẽ.

    Tìm hiểu thêm 

    Computer Vision không phổ biến như các ứng dụng AI khác như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, nó đang dần tăng hạng, khiến năm 2022 trở thành một năm thú vị cho việc áp dụng quy mô lớn hơn. Dưới đây là một số tiềm năng về thị giác máy tính thời thượng (chủ yếu là các miền) dự kiến ​​sẽ được các doanh nghiệp khám phá tốt hơn vào năm 2022.

    Tìm hiểu thêm 

    Các doanh nghiệp trên toàn thế giới đang chuyển đổi từ tài liệu trên giấy sang xử lý dữ liệu kỹ thuật số. Nhưng, OCR là gì? Làm thế nào nó hoạt động? Và nó có thể được sử dụng trong quy trình kinh doanh nào để tận dụng lợi ích của nó? Hãy cùng tìm hiểu bài viết này để biết được những lợi ích mà OCR mang lại.

    Tìm hiểu thêm 

    Câu trả lời là Nhận dạng giọng nói tự động (ASR). Đó là một bước tiến lớn để chuyển từ nói sang dạng viết. Nhận dạng giọng nói tự động (ASR) là một xu hướng được thiết lập để gây tiếng ồn vào năm 2022. Và sự gia tăng phát triển của trợ lý giọng nói là do điện thoại thông minh tích hợp trợ lý giọng nói và các thiết bị thoại thông minh như Alexa.

    Tìm hiểu thêm 

    Bạn đang tìm kiếm bộ não đằng sau các mô hình Trí tuệ nhân tạo tốt nhất? Chà, cúi đầu trước các Trình chú giải dữ liệu. Mặc dù chú thích dữ liệu là trung tâm trong việc chuẩn bị các nguồn lực liên quan đến mọi ngành dọc do AI điều khiển, chúng ta sẽ khám phá khái niệm và tìm hiểu thêm về các nhân vật chính gắn nhãn từ quan điểm của Healthcare AI.

    Tìm hiểu thêm 

    Và bạn có thấy hấp dẫn không nếu người mua hàng thanh toán hóa đơn khi thanh toán chỉ bằng một khuôn mặt đại diện, không phải bất kỳ thẻ hoặc ví nào? Nhận dạng khuôn mặt cho phép các nhà bán lẻ phân tích tâm trạng và sở thích của người mua hàng dựa trên những lần mua hàng trước đây của họ.

    Tìm hiểu thêm 

    Với việc thanh toán kỹ thuật số ngày càng tăng đang được thực hiện trên toàn cầu, làm thế nào các tổ chức tài chính có thể đảm bảo chuyển đổi bán hàng tối đa và chấp nhận thanh toán, cũng như giảm thiểu rủi ro? Nghe có vẻ đáng báo động? Trong ngành tài chính phụ thuộc nhiều vào việc xử lý dữ liệu và thông tin, việc duy trì lợi thế biên cũng như hiểu được sắc thái tự nhiên của khách hàng để đưa ra giải pháp kịp thời đòi hỏi phải có công nghệ liên quan đến AI.

    Tìm hiểu thêm 

    Drone là một công cụ khả thi để thu thập dữ liệu và cung cấp thông tin thời gian thực. Sử dụng phân tích dữ liệu cho phép kiểm tra cầu, khai thác và dự báo thời tiết dễ dàng hơn.

    Tìm hiểu thêm 

    Phân tích tình cảm của Call Center là xử lý dữ liệu bằng cách xác định sắc thái tự nhiên của ngữ cảnh khách hàng và phân tích dữ liệu để làm cho dịch vụ khách hàng đồng cảm hơn.

    Tìm hiểu thêm 

    Chà, lý do đầu tiên không cần bất kỳ xác nhận nào. Các dự án máy học yêu cầu thuật toán, mua sắm dữ liệu, chú thích chất lượng cao và các khía cạnh phức tạp khác được chăm sóc cẩn thận.

    Tìm hiểu thêm 

    Là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo, NLP là tất cả về việc làm cho máy móc phản ứng với ngôn ngữ của con người. Nói đến khía cạnh công nghệ của nó, NLP, khá thích hợp, sử dụng khoa học máy tính, ngôn ngữ học, thuật toán và cấu trúc ngôn ngữ tổng thể để làm cho máy móc trở nên thông minh. Các máy chủ động và trực quan, bất cứ khi nào được chế tạo, đều có thể trích xuất, phân tích và hiểu ý nghĩa và ngữ cảnh thực sự từ lời nói và thậm chí cả văn bản.

    Tìm hiểu thêm 

    Đây là nơi Chú thích hình ảnh y tế có vai trò nhất định vì nó truyền đạt hiệu quả kiến ​​thức cần thiết cho các thiết lập chẩn đoán Y tế do AI hỗ trợ để tăng cường sự hiện diện của thị giác máy tính chính xác, như là công nghệ phát triển mô hình cơ bản.

    Tìm hiểu thêm 

    Trí tuệ nhân tạo không cần phải là một chủ đề nghiệt ngã để thảo luận. Với khả năng trở thành công cụ biến đổi mạnh mẽ nhất trong những năm tới, AI đang nhanh chóng định hình thành một nguồn lực hỗ trợ thay vì duy trì như một công nghệ áp đảo.

    Tìm hiểu thêm 

    Bạn có biết về các kỹ thuật liên quan đến việc tạo ra các mô hình Học máy toàn diện, trực quan và có tác động không? Nếu không, trước tiên bạn cần hiểu cách mỗi quy trình được chia thành ba giai đoạn, tức là Vui vẻ, Chức năng và Khéo léo. Trong khi phần 'Finesse' liên quan đến việc đào tạo các thuật toán ML để hoàn thiện bằng cách đầu tiên phát triển các chương trình phức tạp sử dụng các ngôn ngữ lập trình có liên quan, phần 'Fun' là tất cả về việc làm cho khách hàng hài lòng bằng cách cung cấp cho họ sản phẩm thú vị thông minh và dễ hiểu.

    Tìm hiểu thêm 

    Hãy tưởng tượng một ngày đẹp trời thức dậy và nhìn thấy tất cả các đồ đựng trong bếp của bạn được bán trên thị trường toàn màu đen, khiến bạn không thể nhìn thấy những gì bên trong. Và khi đó, việc tìm kiếm những viên đường cho món trà của bạn sẽ là một thách thức. Với điều kiện, bạn có thể tìm thấy trà trước.

    Tìm hiểu thêm 

    Chú thích dữ liệu chỉ đơn giản là quá trình ghi nhãn thông tin để máy móc có thể sử dụng. Nó đặc biệt hữu ích cho học máy có giám sát (ML), trong đó hệ thống dựa vào các tập dữ liệu được gắn nhãn để xử lý, hiểu và học hỏi từ các mẫu đầu vào để đi đến kết quả đầu ra mong muốn.

    Tìm hiểu thêm 

    Việc ghi nhãn dữ liệu không phải là điều khó khăn như vậy, chưa từng có tổ chức nào cho biết! Nhưng bất chấp những thách thức trên đường đi, không nhiều người hiểu được bản chất chính xác của các nhiệm vụ trong tầm tay. Việc gắn nhãn các tập dữ liệu, đặc biệt là để làm cho chúng phù hợp với các mô hình AI và Máy học, là điều đòi hỏi nhiều năm kinh nghiệm và uy tín thực hành. Và trên hết, ghi nhãn dữ liệu không phải là cách tiếp cận một chiều và thay đổi tùy thuộc vào loại mô hình trong công trình.

    Tìm hiểu thêm 

    Việc thu thập dữ liệu cho các dự án bài phát biểu được đơn giản hóa khi bạn thực hiện một cách tiếp cận có hệ thống. Đọc bài đăng độc quyền của chúng tôi về thu thập dữ liệu cho các dự án bài phát biểu và hiểu rõ hơn.

    Tìm hiểu thêm 

    Nói một cách dễ hiểu, chú thích văn bản là tất cả về việc gắn nhãn các tài liệu cụ thể, các tệp kỹ thuật số và thậm chí cả nội dung liên quan. Sau khi các tài nguyên này được gắn thẻ hoặc gắn nhãn, chúng trở nên dễ hiểu và có thể được triển khai bởi các thuật toán học máy để đào tạo các mô hình trở nên hoàn thiện.

    Tìm hiểu thêm 

    Hôm nay chúng tôi đã chọn Vatsal Ghiya để tham gia cuộc phỏng vấn của anh ấy. Vatsal Ghiya là một doanh nhân nối tiếp với hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực dịch vụ và phần mềm AI chăm sóc sức khỏe. Ông là Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Shaip, cho phép mở rộng quy mô nền tảng, quy trình và con người theo yêu cầu của chúng tôi cho các công ty có sáng kiến ​​máy học và trí tuệ nhân tạo đòi hỏi khắt khe nhất.

    Tìm hiểu thêm 

    Các dịch vụ tài chính đã biến chất theo thời gian. Sự gia tăng trong thanh toán di động, giải pháp ngân hàng cá nhân, giám sát tín dụng tốt hơn và các mô hình tài chính khác tiếp tục đảm bảo rằng lĩnh vực liên quan đến bao gồm tiền tệ không còn như trước đây vài năm. Vào năm 2021, không chỉ là về 'Fin' hay Finance mà là tất cả 'FinTech' với các Công nghệ tài chính đột phá khiến sự hiện diện của họ có thể thay đổi trải nghiệm khách hàng, phương thức hoạt động cho các tổ chức có liên quan hoặc chính xác là toàn bộ lĩnh vực tài chính.

    Tìm hiểu thêm 

    Bất chấp sự phát triển kịp thời của ngành công nghiệp ô tô, ngành dọc vẫn để lại rất nhiều phạm vi cho những cải tiến gia tăng. Bắt đầu từ việc giảm thiểu tai nạn giao thông đến cải thiện việc sản xuất phương tiện và triển khai tài nguyên, Trí tuệ nhân tạo dường như là giải pháp khả thi nhất để đưa mọi thứ tiến lên.

    Tìm hiểu thêm 

    Ngày nay, Trí tuệ nhân tạo có vẻ giống biệt ngữ tiếp thị hơn. Mọi công ty, công ty khởi nghiệp hoặc doanh nghiệp mà bạn biết hiện đều quảng bá sản phẩm và dịch vụ của mình với thuật ngữ 'được hỗ trợ bởi AI' làm USP. Đúng như vậy, trí tuệ nhân tạo dường như là không thể tránh khỏi ngày nay. Nếu bạn để ý, hầu hết mọi thứ xung quanh bạn đều được hỗ trợ bởi AI. Từ các công cụ đề xuất trên Netflix và các thuật toán trong ứng dụng hẹn hò cho đến một số thực thể phức tạp nhất trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe giúp hỗ trợ trong lĩnh vực ung thư, trí tuệ nhân tạo đang là điểm tựa của mọi thứ ngày nay.

    Tìm hiểu thêm 

    Học máy có lẽ có nhiều định nghĩa và cách giải thích hỗn hợp nhất trên thế giới. Những gì đã trở thành một từ thông dụng cách đây vài năm vẫn tiếp tục khiến nhiều người bối rối nhờ cách nó được miêu tả và trình bày.

    Tìm hiểu thêm 

    Trí tuệ nhân tạo (AI) đầy tham vọng và vô cùng có lợi cho sự tiến bộ của nhân loại. Đặc biệt, trong một lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, trí tuệ nhân tạo đang mang lại những thay đổi đáng kể trong cách chúng ta tiếp cận chẩn đoán bệnh, phương pháp điều trị, chăm sóc bệnh nhân và theo dõi bệnh nhân. Đừng quên nghiên cứu và phát triển liên quan đến việc phát triển các loại thuốc mới, các cách thức mới hơn để khám phá các mối quan tâm và tình trạng cơ bản, v.v.

    Tìm hiểu thêm 

    Chăm sóc sức khỏe, như một ngành dọc, không bao giờ tĩnh. Nhưng sau đó, nó chưa bao giờ có động lực này, với sự kết hợp của những hiểu biết khác nhau về y học, khiến chúng ta nhìn chằm chằm vào đống dữ liệu phi cấu trúc một cách vô hồn. Thành thật mà nói, khối lượng dữ liệu khổng lồ thậm chí không còn là vấn đề nữa. Đó là một thực tế, thậm chí còn vượt mốc 2,000 Exabyte vào cuối năm 2020.

    Tìm hiểu thêm 

    Trí tuệ nhân tạo là công nghệ cho phép máy móc bắt chước các hành vi của con người. Đó là tất cả về việc dạy cho máy móc cách học và suy nghĩ một cách tự chủ và sử dụng kết quả để phản ứng và phản hồi theo đó.

    Tìm hiểu thêm 

    Mỗi khi hệ thống định vị GPS của bạn yêu cầu bạn đi đường vòng để tránh giao thông, hãy nhận ra rằng những phân tích và kết quả chính xác như vậy sẽ đến sau hàng trăm giờ đào tạo. Bất cứ khi nào ứng dụng Google Ống kính của bạn xác định chính xác một đối tượng hoặc một sản phẩm, hãy hiểu rằng hàng nghìn sau hàng nghìn hình ảnh đã được xử lý bởi mô-đun AI (Trí tuệ nhân tạo) của ứng dụng đó để nhận dạng chính xác.

    Tìm hiểu thêm 

    4 điều cơ bản cần biết về dữ liệu Khử nhận dạng, Với tốc độ tạo dữ liệu diễn ra với tốc độ 2.5 tạ triệu byte mỗi ngày, chúng ta với tư cách là người dùng internet đã tạo ra gần 1.7 MB mỗi giây vào năm 2020.

    Tìm hiểu thêm 

    Giờ đây, toàn bộ hành tinh đã trực tuyến và được kết nối, chúng ta đang tạo ra một lượng lớn dữ liệu không thể đo đếm được. Một ngành, một doanh nghiệp, phân khúc thị trường hoặc bất kỳ thực thể nào khác sẽ xem dữ liệu như một đơn vị duy nhất. Tuy nhiên, theo như các cá nhân có liên quan, dữ liệu tốt hơn nên được gọi là dấu chân kỹ thuật số của chúng tôi.

    Tìm hiểu thêm 

    Dữ liệu chất lượng chuyển thành câu chuyện thành công trong khi chất lượng dữ liệu kém tạo ra một nghiên cứu điển hình tốt. Một số nghiên cứu điển hình có tác động lớn nhất đến chức năng AI bắt nguồn từ việc thiếu bộ dữ liệu chất lượng. Mặc dù tất cả các công ty đều hào hứng và tham vọng về các dự án và sản phẩm AI của họ, nhưng sự phấn khích không phản ánh về các hoạt động thu thập và đào tạo dữ liệu. Với việc tập trung nhiều hơn vào đầu ra hơn là đào tạo, một số doanh nghiệp cuối cùng đã trì hoãn thời gian tiếp thị, mất vốn hoặc thậm chí đóng cửa vĩnh viễn.

    Tìm hiểu thêm 

    Một quy trình để chú thích hoặc gắn thẻ dữ liệu được tạo, điều này cho phép các thuật toán máy học và trí tuệ nhân tạo xác định hiệu quả từng loại dữ liệu và quyết định nên học gì từ đó và phải làm gì với nó. Mỗi tập dữ liệu càng được xác định rõ ràng hoặc được gắn nhãn, thì các thuật toán càng có thể xử lý nó tốt hơn để có kết quả được tối ưu hóa.

    Tìm hiểu thêm 

    Alexa, có quán sushi nào gần tôi không? Thông thường, chúng tôi thường đặt những câu hỏi mở cho trợ lý ảo của mình. Đặt những câu hỏi như thế này cho đồng loại là điều dễ hiểu vì đây là cách chúng ta quen nói và tương tác. Tuy nhiên, đặt một câu hỏi rất bình thường một cách thông tục đối với một cỗ máy hầu như không có chút hiểu biết nào về ngôn ngữ và sự phức tạp trong giao tiếp không có ý nghĩa gì phải không?

    Tìm hiểu thêm 

    Chà, đằng sau mỗi sự cố đáng ngạc nhiên như vậy, có những khái niệm đang hoạt động như trí tuệ nhân tạo, học máy và quan trọng nhất là NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên). Một trong những bước đột phá lớn nhất trong thời gian gần đây của chúng tôi là NLP, nơi máy móc đang dần phát triển để hiểu cách con người nói chuyện, biểu hiện cảm xúc, hiểu, phản hồi, phân tích và thậm chí bắt chước các cuộc trò chuyện và hành vi theo cảm xúc của con người. Khái niệm này đã có ảnh hưởng lớn đến sự phát triển của chatbot, công cụ chuyển văn bản thành giọng nói, nhận dạng giọng nói, trợ lý ảo, v.v.

    Tìm hiểu thêm 

    Mặc dù là một khái niệm được giới thiệu vào những năm 1950, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã không trở thành một cái tên phổ biến cho đến một vài năm trở lại đây. Sự phát triển của AI diễn ra dần dần và phải mất gần 6 thập kỷ để cung cấp các tính năng và chức năng điên rồ như ngày nay. Tất cả điều này là vô cùng khả thi do sự phát triển đồng thời của các thiết bị ngoại vi phần cứng, cơ sở hạ tầng công nghệ, các khái niệm liên minh như điện toán đám mây, hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu (Dữ liệu lớn và phân tích), sự thâm nhập và thương mại hóa của internet, v.v. Mọi thứ kết hợp với nhau đã dẫn đến giai đoạn tuyệt vời của dòng thời gian công nghệ, nơi AI và Học máy (ML) không chỉ là nguồn cung cấp năng lượng cho những đổi mới mà còn trở thành những khái niệm không thể tránh khỏi.

    Tìm hiểu thêm 

    Mọi hệ thống AI đều cần khối lượng lớn dữ liệu chất lượng để đào tạo và cung cấp kết quả chính xác. Bây giờ, có hai từ khóa trong câu này - khối lượng lớn và dữ liệu chất lượng. Hãy thảo luận cả hai riêng lẻ.

    Tìm hiểu thêm 

    Tất cả các cuộc trò chuyện và thảo luận cho đến nay về việc triển khai trí tuệ nhân tạo cho các mục đích kinh doanh và hoạt động chỉ là bề ngoài. Một số nói về lợi ích của việc triển khai chúng trong khi những người khác thảo luận về cách một mô-đun AI có thể tăng năng suất lên 40%. Nhưng chúng tôi hầu như không giải quyết những thách thức thực sự liên quan đến việc kết hợp chúng cho mục đích kinh doanh của mình.

    Tìm hiểu thêm 

    Thật khó để tưởng tượng việc chống lại đại dịch toàn cầu mà không có các công nghệ như Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML). Sự gia tăng theo cấp số nhân của các trường hợp mắc bệnh Covid-19 trên khắp thế giới khiến nhiều cơ sở hạ tầng y tế bị tê liệt. Tuy nhiên, các thể chế, chính phủ và tổ chức đã có thể chống lại với sự trợ giúp của các công nghệ tiên tiến. Trí tuệ nhân tạo và máy học, từng được coi là thứ xa xỉ để nâng cao lối sống và năng suất, đã trở thành những tác nhân cứu mạng trong việc chống lại Covid nhờ vô số ứng dụng của chúng.

    Tìm hiểu thêm 

    Một số nhóm người nhất định phải trải qua cơn đau dữ dội hơn. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng các cá nhân thuộc nhóm thiểu số và kém may mắn có xu hướng phải chịu nhiều đau đớn về thể chất hơn so với dân số chung do căng thẳng, sức khỏe tổng thể và các yếu tố khác.

    Tìm hiểu thêm 

    Trước khi bạn có kế hoạch mua dữ liệu, một trong những cân nhắc quan trọng nhất trong việc xác định số tiền bạn nên chi cho dữ liệu đào tạo AI của mình. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn những hiểu biết sâu sắc để phát triển ngân sách hiệu quả cho dữ liệu đào tạo AI.

    Tìm hiểu thêm 

    Shaip là một nền tảng trực tuyến tập trung vào các giải pháp dữ liệu AI chăm sóc sức khỏe và cung cấp dữ liệu chăm sóc sức khỏe được cấp phép được thiết kế để giúp xây dựng các mô hình AI. Nó cung cấp hồ sơ y tế bệnh nhân dựa trên văn bản và dữ liệu xác nhận quyền sở hữu, âm thanh như bản ghi âm của bác sĩ hoặc cuộc trò chuyện của bệnh nhân / bác sĩ và hình ảnh và video dưới dạng kết quả chụp X-quang, chụp CT và MRI.

    Tìm hiểu thêm 

    Dữ liệu là một trong những yếu tố quan trọng nhất để phát triển một thuật toán AI. Hãy nhớ rằng chỉ vì dữ liệu đang được tạo nhanh hơn bao giờ hết không có nghĩa là dữ liệu phù hợp dễ dàng có được. Dữ liệu chất lượng thấp, thiên vị hoặc được chú thích không chính xác có thể (tốt nhất) có thể thêm một bước khác. Các bước bổ sung này sẽ làm bạn chậm lại vì nhóm phát triển và khoa học dữ liệu phải làm việc thông qua những bước này trên đường đến một ứng dụng chức năng.

    Tìm hiểu thêm 

    Nhiều người đã nói về tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong việc chuyển đổi ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe, và vì lý do chính đáng. Các nền tảng AI tinh vi được thúc đẩy bởi dữ liệu và các tổ chức chăm sóc sức khỏe có rất nhiều nguồn dữ liệu đó. Vậy tại sao ngành công nghiệp này lại tụt hậu so với các ngành khác về việc áp dụng AI? Đó là một câu hỏi đa nghĩa với nhiều câu trả lời có thể. Tuy nhiên, tất cả chúng chắc chắn sẽ làm nổi bật một trở ngại đặc biệt: lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc.

    Tìm hiểu thêm 

    Tuy nhiên, những gì có vẻ đơn giản lại tẻ nhạt để phát triển và triển khai giống như bất kỳ hệ thống AI phức tạp nào khác. Trước khi thiết bị của bạn có thể nhận ra hình ảnh mà bạn chụp và các mô-đun Học máy (ML) có thể xử lý nó, một công cụ chú thích dữ liệu hoặc một nhóm trong số họ sẽ dành hàng nghìn giờ để chú thích dữ liệu để máy móc có thể hiểu được chúng.

    Tìm hiểu thêm 

    Trong phần khách mời đặc biệt này, Vatsal Ghiya, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Shaip, khám phá ba yếu tố mà ông tin rằng sẽ cho phép AI theo hướng dữ liệu phát huy hết tiềm năng trong tương lai: tài năng và nguồn lực cần thiết để xây dựng các thuật toán sáng tạo, lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo chính xác các thuật toán đó và sức mạnh xử lý dồi dào để khai thác dữ liệu đó một cách hiệu quả. Vatsal là một doanh nhân nối tiếp với hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực dịch vụ và phần mềm AI chăm sóc sức khỏe. Shaip cho phép mở rộng quy mô nền tảng, quy trình và con người theo yêu cầu của mình cho các công ty có các sáng kiến ​​máy học và trí tuệ nhân tạo đòi hỏi khắt khe nhất.

    Tìm hiểu thêm 

    Các quy trình trong hệ thống Trí tuệ nhân tạo (AI) mang tính tiến hóa. Không giống như các sản phẩm, dịch vụ hoặc hệ thống khác trên thị trường, các mô hình AI không cung cấp các trường hợp sử dụng tức thì hoặc ngay lập tức cho kết quả chính xác 100%. Kết quả phát triển với việc xử lý nhiều dữ liệu có liên quan và chất lượng hơn. Nó giống như cách một em bé học nói hoặc cách một nhạc sĩ bắt đầu bằng cách học năm hợp âm chính đầu tiên và sau đó xây dựng chúng. Thành tích không thể mở khóa trong một sớm một chiều, nhưng quá trình đào tạo diễn ra liên tục để đạt được sự xuất sắc.

    Tìm hiểu thêm 

    Bất cứ khi nào chúng ta nói về Trí tuệ nhân tạo (AI) và Máy học (ML), những gì chúng ta hình dung ngay đến là các công ty công nghệ hùng mạnh, các giải pháp tiện lợi và tương lai, những chiếc xe tự lái ưa thích và về cơ bản là mọi thứ đều mang tính thẩm mỹ, sáng tạo và trí tuệ. Điều mà mọi người khó dự đoán là thế giới thực đằng sau tất cả những tiện ích và trải nghiệm lối sống do AI cung cấp.

    Tìm hiểu thêm 

    Một cuộc phỏng vấn độc quyền trong đó Utsav, Giám đốc kinh doanh - Shaip tương tác với Sunil, Biên tập viên điều hành, Công ty khởi nghiệp của tôi để tóm tắt cho anh ấy về cách Shaip nâng cao cuộc sống con người bằng cách giải quyết các vấn đề trong tương lai với các dịch vụ AI hội thoại và AI chăm sóc sức khỏe của mình. Ông nói thêm rằng AI, ML được thiết lập để cách mạng hóa cách chúng ta kinh doanh và cách Shaip sẽ đóng góp vào sự phát triển của các công nghệ thế hệ tiếp theo.

    Tìm hiểu thêm 

    Trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm cho lối sống của chúng ta tốt hơn thông qua các đề xuất phim hay hơn, đề xuất nhà hàng, giải quyết xung đột thông qua chatbot, v.v. Sức mạnh, tiềm năng và khả năng của AI đang ngày càng được sử dụng hiệu quả trong các ngành công nghiệp và trong các lĩnh vực mà có lẽ không ai nghĩ tới. Trên thực tế, AI đang được khám phá và triển khai trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, ngân hàng, tư pháp hình sự, giám sát, tuyển dụng, khắc phục khoảng cách tiền lương, v.v.

    Tìm hiểu thêm 

    Tất cả chúng ta đều đã thấy điều gì sẽ xảy ra khi sự phát triển của AI gặp trục trặc. Hãy xem xét nỗ lực của Amazon trong việc tạo ra một hệ thống tuyển dụng AI, đây là một cách tuyệt vời để quét lý lịch và xác định những ứng viên đủ tiêu chuẩn nhất - miễn là những ứng viên đó là nam giới.

    Tìm hiểu thêm 

    Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe đã được đưa vào thử nghiệm vào năm ngoái do đại dịch và rất nhiều đổi mới đã xuất hiện — từ các loại thuốc và thiết bị y tế mới cho đến các đột phá trong chuỗi cung ứng và các quy trình hợp tác tốt hơn. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp từ tất cả các lĩnh vực của ngành đã tìm ra những cách thức mới để đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng nhằm hỗ trợ lợi ích chung và tạo ra doanh thu quan trọng.

    Tìm hiểu thêm 

    Chúng tôi đã thấy chúng trong các bộ phim, chúng tôi đã đọc về chúng trong sách và chúng tôi đã trải nghiệm chúng trong cuộc sống thực. Có vẻ như khoa học viễn tưởng, Chúng ta phải đối mặt với sự thật - nhận dạng khuôn mặt vẫn tồn tại. Công nghệ đang phát triển với tốc độ linh hoạt và với các trường hợp sử dụng đa dạng đang xuất hiện trong các ngành công nghiệp, phạm vi phát triển rộng rãi của nhận dạng khuôn mặt dường như là không thể tránh khỏi và vô hạn.

    Tìm hiểu thêm 

    Chatbots đa ngôn ngữ đang biến đổi thế giới kinh doanh. Chatbots đã đi một chặng đường dài kể từ giai đoạn đầu, nơi họ cung cấp các câu trả lời đơn giản chỉ gồm một từ. Một chatbot hiện có thể trò chuyện thành thạo bằng hàng chục ngôn ngữ, cho phép các doanh nghiệp mở rộng ra thị trường toàn cầu rộng lớn hơn.

    Tìm hiểu thêm 

    Chăm sóc sức khỏe thường được coi là một ngành công nghiệp tiên tiến của sự đổi mới công nghệ. Điều đó đúng theo nhiều cách, nhưng không gian chăm sóc sức khỏe cũng được quản lý chặt chẽ bởi luật pháp sâu rộng như GDPR và HIPAA, cùng với nhiều hướng dẫn và hạn chế của địa phương.

    Tìm hiểu thêm 

    Một báo cáo năm 2018 tiết lộ rằng chúng tôi đã tạo ra gần 2.5 nghìn tỷ byte dữ liệu mỗi ngày. Trái ngược với suy nghĩ thông thường, không phải tất cả dữ liệu chúng tôi tạo ra đều có thể được xử lý để có thông tin chi tiết.

    Tìm hiểu thêm 

    Trí tuệ nhân tạo ngày càng thông minh hơn. Ngày nay, các thuật toán học máy mạnh mẽ đã nằm trong tầm tay của các doanh nghiệp bình thường và các thuật toán yêu cầu sức mạnh xử lý mà trước đây chỉ dành cho các máy tính lớn, giờ đây có thể được triển khai trên các máy chủ đám mây giá cả phải chăng.

    Tìm hiểu thêm