Lọc bởi:

  • 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

    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

    Có phải chỉ chúng ta hay các trợ lý ảo đang thực sự trở nên kỳ quặc và ngớ ngẩn hơn theo ngày? Nếu bạn nhớ lần tương tác đầu tiên của mình với một trợ lý ảo như Siri, Cortana hoặc Alexa, bạn sẽ nhớ lại những phản hồi nhạt nhẽo và quá trình thực thi nhiệm vụ đơn giản.

    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

    Đại dịch Covid-19 có thể đã tạo ra sự không chắc chắn về kinh tế, nhưng đó là một minh chứng cho sự phấn khích đáng kinh ngạc xung quanh sự đổi mới AI mà các khoản đầu tư vào không gian phần lớn đã vượt qua cơn bão: Chỉ 7% đầu tư giảm và 16% tạm thời bị đình chỉ vào năm 2020, trong khi 47 phần trăm không thay đổi và 30 phần trăm được thiết lập để tăng.

    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