Trung tâm tài nguyên AI
Xây dựng đường dẫn dữ liệu tốt hơn
Bài viết
Dữ liệu đào tạo để xây dựng AI hội thoại đa ngôn ngữ
Dữ liệu âm thanh chất lượng cao được lấy từ nguồn, tạo, sắp xếp và phiên âm để đào tạo AI đàm thoại bằng 27 ngôn ngữ.
Bài viết
Chú thích Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER) cho NLP lâm sàng
Dữ liệu văn bản lâm sàng được chú thích tốt và Tiêu chuẩn vàng để đào tạo / phát triển NLP lâm sàng nhằm xây dựng phiên bản tiếp theo của API chăm sóc sức khỏe.
Bài viết
Bộ sưu tập & chú thích hình ảnh để nâng cao khả năng nhận dạng hình ảnh
Dữ liệu hình ảnh chất lượng cao được lấy nguồn và chú thích để đào tạo các mô hình nhận dạng hình ảnh cho loạt điện thoại thông minh mới.AI đa phương thức: Hướng dẫn đầy đủ về dữ liệu đào tạo và ứng dụng kinh doanh
Multimodal AI: The Complete Guide to Training Data and Business Applications Table of Contents Download eBook Get My Copy The future of artificial intelligence isn’t
Thách thức và giải pháp của AI đàm thoại: Từ thiên vị dữ liệu đến bộ dữ liệu đa ngôn ngữ
Trong thế giới công nghệ phát triển nhanh như hiện nay, các ứng dụng AI đàm thoại như Alexa, Siri và Google Home đã trở nên không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Chúng đơn giản hóa các tác vụ, cung cấp
Mô hình AI và dữ liệu đạo đức: Xây dựng niềm tin vào máy học
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, một sự thật cơ bản vẫn không đổi: chất lượng và đạo đức của dữ liệu đào tạo của bạn quyết định trực tiếp đến độ tin cậy
Cách chọn công ty thu thập dữ liệu AI hoàn hảo cho nhu cầu kinh doanh của bạn
Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) đã trở thành xương sống của các doanh nghiệp hiện đại. Từ việc hợp lý hóa các hoạt động phụ trợ và tự động hóa quy trình làm việc đến việc tạo ra người dùng được cá nhân hóa
Những mối nguy hiểm tiềm ẩn của dữ liệu nguồn mở: Đã đến lúc phải xem xét lại chiến lược đào tạo AI của bạn
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, sức hấp dẫn của dữ liệu nguồn mở là không thể phủ nhận. Tính dễ tiếp cận và hiệu quả về chi phí khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn
22 Bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe và y tế hàng đầu bạn cần cho nghiên cứu và phát triển AI
Trong thế giới ngày nay, chăm sóc sức khỏe ngày càng được hỗ trợ bởi máy học (ML). Từ việc dự đoán bệnh tật đến nâng cao chẩn đoán, ML đang chuyển đổi kết quả chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, mọi ML
Nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu đào tạo đầu cuối chuyển đổi các dự án AI của bạn như thế nào
Trong thế giới Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, dữ liệu đào tạo là nền tảng mà mọi sáng kiến đều được xây dựng. Nếu không có các tập dữ liệu có cấu trúc tốt, chất lượng cao, ngay cả
Con người trong vòng lặp: Chuyên môn của con người nâng cao AI tạo ra như thế nào
Trí tuệ nhân tạo tạo ra đã cách mạng hóa việc tạo nội dung, phân tích dữ liệu và quy trình ra quyết định. Tuy nhiên, nếu không có sự giám sát của con người, các hệ thống này có thể tạo ra lỗi, thành kiến hoặc kết quả phi đạo đức. Nhập
Cách cải thiện chất lượng dữ liệu AI và tối đa hóa độ chính xác của mô hình
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một khái niệm tương lai thành một phần không thể thiếu của cuộc sống hiện đại, thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp. Tuy nhiên, nền tảng của mọi
Đối tác thu thập dữ liệu đào tạo AI làm gì cho AI: Độ chính xác, công bằng và tuân thủ
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI), thông tin là khối xây dựng được sử dụng để đào tạo và vận hành các mô hình. Sự đa dạng, chất lượng và tính liên quan của dữ liệu
Nền tảng AI: Hướng tới các mô hình ngôn ngữ thông minh, ổn định
Giới thiệu về Nền tảng Trí tuệ nhân tạo Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang thay đổi nhanh chóng, Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã trở thành công cụ mạnh mẽ tạo ra văn bản giống con người.
Kỹ thuật chú thích dữ liệu cho các trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất trong chăm sóc sức khỏe
Vai trò của chú thích dữ liệu trong AI chăm sóc sức khỏe là rất quan trọng. Việc gắn nhãn và chú thích dữ liệu chất lượng cao ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của dữ liệu đào tạo AI và
Chú thích dữ liệu đúng cách: Hướng dẫn về độ chính xác và lựa chọn nhà cung cấp
Một giải pháp mạnh mẽ dựa trên AI được xây dựng dựa trên dữ liệu – không chỉ bất kỳ dữ liệu nào mà còn là dữ liệu được chú thích chính xác, chất lượng cao. Chỉ những dữ liệu tốt nhất và tinh tế nhất
Ambient Scribes trong chăm sóc sức khỏe: Phát triển cùng AI
Chuyển đổi tài liệu lâm sàng thông qua công nghệ ghi chép thông minh, hỗ trợ bởi AI! Ngành y tế và chăm sóc sức khỏe đang nhanh chóng áp dụng chuyển đổi số, với trí tuệ nhân tạo đi đầu. Một
Thu thập dữ liệu AI đàm thoại và các phương pháp hay nhất để tăng trưởng kinh doanh
AI đàm thoại, được hỗ trợ bởi các công nghệ tiên tiến như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (ML), đã cách mạng hóa cách các doanh nghiệp tương tác với khách hàng. Từ chatbot và
Xóa nhận dạng trong chăm sóc sức khỏe: Đáp ứng các tiêu chuẩn HIPAA vào năm 2025
Trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe số hóa ngày nay, việc bảo vệ thông tin nhạy cảm của bệnh nhân không còn chỉ là yêu cầu theo quy định nữa mà là nghĩa vụ đạo đức. Với dữ liệu chăm sóc sức khỏe đang trở thành xương sống
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
Chuyển đổi chăm sóc sức khỏe với AI sáng tạo: Lợi ích và ứng dụng chính
Ngành chăm sóc sức khỏe luôn đi đầu trong đổi mới công nghệ, từ việc phát minh ra máy tạo nhịp tim và tia X cho đến việc áp dụng công nghệ chăm sóc sức khỏe điện tử.
Chuyển giọng nói thành văn bản biến đổi phiên âm y khoa như thế nào
Chuyển giọng nói thành văn bản được hỗ trợ bởi AI đang định nghĩa lại tài liệu chăm sóc sức khỏe với độ chính xác và tự động hóa theo thời gian thực. Phiên âm y khoa đã phát triển đáng kể—từ ghi chú viết tay đến tài liệu tự động, hỗ trợ giọng nói. Việc triển khai
Hệ thống Con người trong Vòng lặp Nâng cao Độ chính xác, Tính công bằng và Sự tin cậy của AI
Trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục chuyển đổi các ngành công nghiệp với tốc độ, sự liên quan và độ chính xác của nó. Tuy nhiên, mặc dù có khả năng ấn tượng, các hệ thống AI thường phải đối mặt với một thách thức quan trọng được gọi là
Dự án Vaani: Vai trò của Shaip trong việc định hình AI đa ngôn ngữ cho Ấn Độ
Ở một quốc gia đa dạng về văn hóa và giàu ngôn ngữ như Ấn Độ, việc xây dựng AI toàn diện bắt đầu bằng việc thu thập các tập dữ liệu đại diện, chất lượng cao. Đó là tầm nhìn đằng sau Dự án
Y học từ xa hỗ trợ AI: Các trường hợp sử dụng, lợi ích và thách thức trong thế giới thực
Chúng ta không còn sống trong thời đại mà chúng ta phải đến gặp bác sĩ để kiểm tra cơ bản và theo dõi liên tục, tất cả đều nhờ vào AI. Trong khi
Bộ dữ liệu vàng: Nền tảng của hệ thống AI đáng tin cậy
Các tập dữ liệu vàng trong AI đề cập đến các tập dữ liệu tinh khiết nhất và chất lượng cao nhất mà bạn có thể có được để đào tạo hệ thống AI của mình. Là cao nhất
Nhận dạng giọng nói là gì: Tại sao bạn cần nó, các trường hợp sử dụng, ví dụ và lợi thế
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
Tầm quan trọng của các cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân trong chăm sóc sức khỏe
Chúng tôi biết rằng việc giao tiếp đúng mực giữa bác sĩ và bệnh nhân có thể giảm 30% sự chậm trễ trong chẩn đoán và cải thiện tỷ lệ tuân thủ điều trị lên tới
6 Chiến lược chính để đơn giản hóa việc thu thập dữ liệu AI và tối ưu hóa hiệu suất mô hình
Thị trường AI đang phát triển mang đến những cơ hội to lớn cho các doanh nghiệp mong muốn phát triển các ứng dụng hỗ trợ AI. Tuy nhiên, việc xây dựng các mô hình AI thành công đòi hỏi các thuật toán phức tạp được đào tạo trên nền tảng chất lượng cao
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 trong AI là gì? Lợi ích, trường hợp sử dụng, thách thức và ứng dụng
Trong thế giới đang phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML), dữ liệu đóng vai trò là nhiên liệu thúc đẩy sự đổi mới. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu thực tế chất lượng cao có thể
Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là gì - Ví dụ, trường hợp sử dụng, lợi ích & thách thức
Mỗi khi chúng ta nghe một từ hoặc đọc một văn bản, chúng ta có khả năng tự nhiên để xác định và phân loại từ đó thành người, địa điểm, vị trí,
NLP là gì? Cách thức hoạt động, lợi ích, thách thức, ví dụ
Khám phá đồ họa thông tin NLP của chúng tôi: Tìm hiểu cách thức hoạt động, khám phá lợi ích, thách thức, tăng trưởng thị trường, trường hợp sử dụng và xu hướng tương lai trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Dữ liệu đào tạo để xây dựng AI hội thoại đa ngôn ngữ
Dữ liệu âm thanh chất lượng cao được lấy từ nguồn, tạo, sắp xếp và phiên âm để đào tạo AI đàm thoại bằng 40 ngôn ngữ.
Thu thập dữ liệu đa ngôn ngữ để xây dựng trợ lý kỹ thuật số đa ngôn ngữ
Đã cung cấp 7M+ Utterance với hơn 22 nghìn giờ dữ liệu âm thanh để xây dựng trợ lý kỹ thuật số đa ngôn ngữ bằng 13 ngôn ngữ.
Hơn 30 nghìn tài liệu trên web đã được loại bỏ và chú thích cho Kiểm duyệt nội dung
Để xây dựng Mô hình ML kiểm duyệt nội dung tự động được chia thành các danh mục Độc hại, Người trưởng thành hoặc Khiêu dâm
Thu thập, phân đoạn và sao chép dữ liệu âm thanh bằng 8 ngôn ngữ Ấn Độ
Hơn 3 nghìn giờ Dữ liệu âm thanh được Thu thập, Phân đoạn & Phiên âm để xây dựng Công nghệ Lời nói Đa ngôn ngữ bằng 8 ngôn ngữ Ấn Độ.
Bộ sưu tập cụm từ khóa cho hệ thống kích hoạt bằng giọng nói trong xe hơi
Hơn 200 nghìn cụm từ khóa/lời nhắc thương hiệu được thu thập bằng 12 ngôn ngữ toàn cầu từ 2800 người nói trong thời gian quy định.
Hơn 8k giờ âm thanh Tự động
Speech Recognition
Để hỗ trợ khách hàng về lộ trình phát biểu Công nghệ giọng nói cho các ngôn ngữ Ấn Độ.
Bộ sưu tập & chú thích hình ảnh để nâng cao khả năng nhận dạng hình ảnh
Dữ liệu hình ảnh chất lượng cao được lấy nguồn và chú thích để đào tạo các mô hình nhận dạng hình ảnh cho loạt điện thoại thông minh mới.
Hội nghị AI4: Giải quyết các vấn đề về thu thập dữ liệu thị giác máy tính
Tất cả các giải pháp AI chính hiện có đều là sản phẩm của một quá trình quan trọng mà chúng tôi gọi là thu thập dữ liệu hoặc tìm nguồn cung cấp dữ liệu hoặc dữ liệu đào tạo AI. CRO của chúng tôi, ông Hardik Parikh đã có bài phát biểu quan trọng về “Giải quyết các vấn đề về thu thập dữ liệu thị giác máy tính” tại Sự kiện Ai4 2022 vừa kết thúc ở Las Vegas vào ngày 17 tháng XNUMX.
Tương lai của công nghệ giọng nói - Thách thức và cơ hội
Công nghệ Giọng nói có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta giao tiếp. Hội thảo trên web này nhằm mục đích giáo dục người tham gia về 'Cách công nghệ giọng nói có thể được sử dụng trong bất kỳ miền nào' và cách các trường hợp sử dụng AI hội thoại khác nhau được sử dụng để làm phong phú trải nghiệm người dùng cuối.
Chuyển đổi dữ liệu Chăm sóc sức khỏe
Trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng thay đổi cách thức cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Hội thảo trên web này nhằm mục đích giáo dục người tham gia về 'Cách dữ liệu có thể được sử dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe' bằng cách sử dụng các nghiên cứu điển hình & về tập dữ liệu đào tạo và xử lý dữ liệu.
Hướng dẫn người mua
Hướng dẫn của Người mua: Chú thích / Ghi nhãn Dữ liệu
Vì vậy, bạn muốn bắt đầu một sáng kiến AI / ML mới và nhận ra rằng việc tìm kiếm dữ liệu tốt sẽ là một trong những khía cạnh thách thức hơn trong hoạt động của bạn. Đầu ra của mô hình AI / ML của bạn chỉ tốt như dữ liệu bạn sử dụng để đào tạo nó - vì vậy kiến thức chuyên môn bạn áp dụng để tổng hợp dữ liệu, chú thích và gắn nhãn là rất quan trọng.
Hướng dẫn của người mua: Dữ liệu đào tạo AI chất lượng cao
Trong thế giới của trí tuệ nhân tạo và máy học, việc đào tạo dữ liệu là không thể tránh khỏi. Đây là quá trình làm cho các mô-đun học máy chính xác, hiệu quả và đầy đủ chức năng. Hướng dẫn khám phá chi tiết dữ liệu đào tạo AI là gì, các loại dữ liệu đào tạo, chất lượng dữ liệu đào tạo, thu thập và cấp phép dữ liệu, v.v.
Hướng dẫn của người mua: Hướng dẫn đầy đủ về AI hội thoại
Chatbot mà bạn trò chuyện chạy trên hệ thống AI đàm thoại tiên tiến được đào tạo, thử nghiệm và xây dựng bằng cách sử dụng rất nhiều bộ dữ liệu nhận dạng giọng nói. Đó là quá trình cơ bản đằng sau công nghệ làm cho máy móc trở nên thông minh và đây chính là điều chúng ta sắp thảo luận và khám phá.
Hướng dẫn của Người mua: Thu thập dữ liệu AI
Máy móc không có tâm trí của riêng chúng. Họ không có ý kiến, sự kiện và các khả năng như lý luận, nhận thức, v.v. Để biến chúng thành phương tiện mạnh mẽ, bạn cần các thuật toán được phát triển dựa trên dữ liệu. Dữ liệu có liên quan, theo ngữ cảnh và gần đây. Quá trình thu thập dữ liệu như vậy cho máy được gọi là thu thập dữ liệu AI.
Hướng dẫn của Người mua: Chú thích và Ghi nhãn Video
Đó là một câu nói khá phổ biến mà tất cả chúng ta đều đã nghe. rằng một bức ảnh có thể nói cả nghìn từ, hãy tưởng tượng một đoạn video có thể nói gì? Có lẽ là cả triệu thứ. Không có ứng dụng đột phá nào mà chúng tôi đã được hứa hẹn, chẳng hạn như ô tô không người lái hoặc tính năng đăng ký bán lẻ thông minh, có thể thực hiện được mà không có chú thích video.
Hướng dẫn của Người mua: Chú thích Hình ảnh cho CV
Thị giác máy tính là tất cả về việc tạo ra ý nghĩa của thế giới thị giác để đào tạo các ứng dụng thị giác máy tính. Thành công của nó hoàn toàn bắt nguồn từ cái mà chúng ta gọi là chú thích hình ảnh - quy trình cơ bản đằng sau công nghệ giúp máy móc đưa ra các quyết định thông minh và đây chính xác là những gì chúng ta sắp thảo luận và khám phá.
Hướng dẫn của người mua: Mô hình ngôn ngữ lớn LLM
Bạn đã bao giờ vò đầu bứt tai, ngạc nhiên về cách Google hoặc Alexa dường như 'hiểu' bạn chưa? Hoặc bạn có thấy mình đang đọc một bài luận do máy tính tạo ra nghe có vẻ giống con người một cách kỳ lạ không? Bạn không cô đơn. Đã đến lúc vén bức màn và tiết lộ bí mật: Mô hình ngôn ngữ lớn, hay LLM.
Sách điện tử (eBook)
Chìa khóa để vượt qua những trở ngại phát triển AI
Thực sự có một lượng dữ liệu đáng kinh ngạc được tạo ra mỗi ngày: 2.5 nghìn tỷ byte, theo Social Media Today. Nhưng điều đó không có nghĩa là tất cả đều xứng đáng để đào tạo thuật toán của bạn. Một số dữ liệu không đầy đủ, một số có chất lượng thấp và một số khác hoàn toàn không chính xác, vì vậy, việc sử dụng bất kỳ thông tin bị lỗi nào này sẽ dẫn đến những đặc điểm giống như đổi mới dữ liệu AI (đắt tiền) của bạn.
AI đa phương thức: Hướng dẫn đầy đủ về dữ liệu đào tạo và ứng dụng kinh doanh
Multimodal AI: The Complete Guide to Training Data and Business Applications Table of Contents Download eBook Get My Copy The future of artificial intelligence isn’t
Thách thức và giải pháp của AI đàm thoại: Từ thiên vị dữ liệu đến bộ dữ liệu đa ngôn ngữ
Trong thế giới công nghệ phát triển nhanh như hiện nay, các ứng dụng AI đàm thoại như Alexa, Siri và Google Home đã trở nên không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Chúng đơn giản hóa các tác vụ, cung cấp
Mô hình AI và dữ liệu đạo đức: Xây dựng niềm tin vào máy học
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, một sự thật cơ bản vẫn không đổi: chất lượng và đạo đức của dữ liệu đào tạo của bạn quyết định trực tiếp đến độ tin cậy
Cách chọn công ty thu thập dữ liệu AI hoàn hảo cho nhu cầu kinh doanh của bạn
Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) đã trở thành xương sống của các doanh nghiệp hiện đại. Từ việc hợp lý hóa các hoạt động phụ trợ và tự động hóa quy trình làm việc đến việc tạo ra người dùng được cá nhân hóa
Những mối nguy hiểm tiềm ẩn của dữ liệu nguồn mở: Đã đến lúc phải xem xét lại chiến lược đào tạo AI của bạn
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, sức hấp dẫn của dữ liệu nguồn mở là không thể phủ nhận. Tính dễ tiếp cận và hiệu quả về chi phí khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn
22 Bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe và y tế hàng đầu bạn cần cho nghiên cứu và phát triển AI
Trong thế giới ngày nay, chăm sóc sức khỏe ngày càng được hỗ trợ bởi máy học (ML). Từ việc dự đoán bệnh tật đến nâng cao chẩn đoán, ML đang chuyển đổi kết quả chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, mọi ML
Nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu đào tạo đầu cuối chuyển đổi các dự án AI của bạn như thế nào
Trong thế giới Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, dữ liệu đào tạo là nền tảng mà mọi sáng kiến đều được xây dựng. Nếu không có các tập dữ liệu có cấu trúc tốt, chất lượng cao, ngay cả
Con người trong vòng lặp: Chuyên môn của con người nâng cao AI tạo ra như thế nào
Trí tuệ nhân tạo tạo ra đã cách mạng hóa việc tạo nội dung, phân tích dữ liệu và quy trình ra quyết định. Tuy nhiên, nếu không có sự giám sát của con người, các hệ thống này có thể tạo ra lỗi, thành kiến hoặc kết quả phi đạo đức. Nhập
Cách cải thiện chất lượng dữ liệu AI và tối đa hóa độ chính xác của mô hình
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một khái niệm tương lai thành một phần không thể thiếu của cuộc sống hiện đại, thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp. Tuy nhiên, nền tảng của mọi
Đối tác thu thập dữ liệu đào tạo AI làm gì cho AI: Độ chính xác, công bằng và tuân thủ
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI), thông tin là khối xây dựng được sử dụng để đào tạo và vận hành các mô hình. Sự đa dạng, chất lượng và tính liên quan của dữ liệu
Nền tảng AI: Hướng tới các mô hình ngôn ngữ thông minh, ổn định
Giới thiệu về Nền tảng Trí tuệ nhân tạo Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang thay đổi nhanh chóng, Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã trở thành công cụ mạnh mẽ tạo ra văn bản giống con người.
Kỹ thuật chú thích dữ liệu cho các trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất trong chăm sóc sức khỏe
Vai trò của chú thích dữ liệu trong AI chăm sóc sức khỏe là rất quan trọng. Việc gắn nhãn và chú thích dữ liệu chất lượng cao ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của dữ liệu đào tạo AI và
Chú thích dữ liệu đúng cách: Hướng dẫn về độ chính xác và lựa chọn nhà cung cấp
Một giải pháp mạnh mẽ dựa trên AI được xây dựng dựa trên dữ liệu – không chỉ bất kỳ dữ liệu nào mà còn là dữ liệu được chú thích chính xác, chất lượng cao. Chỉ những dữ liệu tốt nhất và tinh tế nhất
Ambient Scribes trong chăm sóc sức khỏe: Phát triển cùng AI
Chuyển đổi tài liệu lâm sàng thông qua công nghệ ghi chép thông minh, hỗ trợ bởi AI! Ngành y tế và chăm sóc sức khỏe đang nhanh chóng áp dụng chuyển đổi số, với trí tuệ nhân tạo đi đầu. Một
Thu thập dữ liệu AI đàm thoại và các phương pháp hay nhất để tăng trưởng kinh doanh
AI đàm thoại, được hỗ trợ bởi các công nghệ tiên tiến như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (ML), đã cách mạng hóa cách các doanh nghiệp tương tác với khách hàng. Từ chatbot và
Xóa nhận dạng trong chăm sóc sức khỏe: Đáp ứng các tiêu chuẩn HIPAA vào năm 2025
Trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe số hóa ngày nay, việc bảo vệ thông tin nhạy cảm của bệnh nhân không còn chỉ là yêu cầu theo quy định nữa mà là nghĩa vụ đạo đức. Với dữ liệu chăm sóc sức khỏe đang trở thành xương sống
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
Chuyển đổi chăm sóc sức khỏe với AI sáng tạo: Lợi ích và ứng dụng chính
Ngành chăm sóc sức khỏe luôn đi đầu trong đổi mới công nghệ, từ việc phát minh ra máy tạo nhịp tim và tia X cho đến việc áp dụng công nghệ chăm sóc sức khỏe điện tử.
Chuyển giọng nói thành văn bản biến đổi phiên âm y khoa như thế nào
Chuyển giọng nói thành văn bản được hỗ trợ bởi AI đang định nghĩa lại tài liệu chăm sóc sức khỏe với độ chính xác và tự động hóa theo thời gian thực. Phiên âm y khoa đã phát triển đáng kể—từ ghi chú viết tay đến tài liệu tự động, hỗ trợ giọng nói. Việc triển khai
Hệ thống Con người trong Vòng lặp Nâng cao Độ chính xác, Tính công bằng và Sự tin cậy của AI
Trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục chuyển đổi các ngành công nghiệp với tốc độ, sự liên quan và độ chính xác của nó. Tuy nhiên, mặc dù có khả năng ấn tượng, các hệ thống AI thường phải đối mặt với một thách thức quan trọng được gọi là
Dự án Vaani: Vai trò của Shaip trong việc định hình AI đa ngôn ngữ cho Ấn Độ
Ở một quốc gia đa dạng về văn hóa và giàu ngôn ngữ như Ấn Độ, việc xây dựng AI toàn diện bắt đầu bằng việc thu thập các tập dữ liệu đại diện, chất lượng cao. Đó là tầm nhìn đằng sau Dự án
Y học từ xa hỗ trợ AI: Các trường hợp sử dụng, lợi ích và thách thức trong thế giới thực
Chúng ta không còn sống trong thời đại mà chúng ta phải đến gặp bác sĩ để kiểm tra cơ bản và theo dõi liên tục, tất cả đều nhờ vào AI. Trong khi
Bộ dữ liệu vàng: Nền tảng của hệ thống AI đáng tin cậy
Các tập dữ liệu vàng trong AI đề cập đến các tập dữ liệu tinh khiết nhất và chất lượng cao nhất mà bạn có thể có được để đào tạo hệ thống AI của mình. Là cao nhất
Nhận dạng giọng nói là gì: Tại sao bạn cần nó, các trường hợp sử dụng, ví dụ và lợi thế
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
Tầm quan trọng của các cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân trong chăm sóc sức khỏe
Chúng tôi biết rằng việc giao tiếp đúng mực giữa bác sĩ và bệnh nhân có thể giảm 30% sự chậm trễ trong chẩn đoán và cải thiện tỷ lệ tuân thủ điều trị lên tới
6 Chiến lược chính để đơn giản hóa việc thu thập dữ liệu AI và tối ưu hóa hiệu suất mô hình
Thị trường AI đang phát triển mang đến những cơ hội to lớn cho các doanh nghiệp mong muốn phát triển các ứng dụng hỗ trợ AI. Tuy nhiên, việc xây dựng các mô hình AI thành công đòi hỏi các thuật toán phức tạp được đào tạo trên nền tảng chất lượng cao
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 trong AI là gì? Lợi ích, trường hợp sử dụng, thách thức và ứng dụng
Trong thế giới đang phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML), dữ liệu đóng vai trò là nhiên liệu thúc đẩy sự đổi mới. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu thực tế chất lượng cao có thể
Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là gì - Ví dụ, trường hợp sử dụng, lợi ích & thách thức
Mỗi khi chúng ta nghe một từ hoặc đọc một văn bản, chúng ta có khả năng tự nhiên để xác định và phân loại từ đó thành người, địa điểm, vị trí,
NLP là gì? Cách thức hoạt động, lợi ích, thách thức, ví dụ
Khám phá đồ họa thông tin NLP của chúng tôi: Tìm hiểu cách thức hoạt động, khám phá lợi ích, thách thức, tăng trưởng thị trường, trường hợp sử dụng và xu hướng tương lai trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
NLP là gì? Cách thức hoạt động, lợi ích, thách thức, ví dụ
Khám phá đồ họa thông tin NLP của chúng tôi: Tìm hiểu cách thức hoạt động, khám phá lợi ích, thách thức, tăng trưởng thị trường, trường hợp sử dụng và xu hướng tương lai trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
OCR (Nhận dạng ký tự quang học) – Định nghĩa, lợi ích, thách thức và trường hợp sử dụng [Đồ họa thông tin]
OCR là công nghệ cho phép máy đọc văn bản và hình ảnh in. Nó thường được sử dụng trong các ứng dụng kinh doanh, chẳng hạn như số hóa tài liệu để lưu trữ hoặc xử lý và trong các ứng dụng tiêu dùng, chẳng hạn như quét biên lai để hoàn trả chi phí.
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,
Ghi nhãn dữ liệu là gì? Mọi thứ một người mới bắt đầu cần biết
Tải xuống Infographics Các mô hình AI thông minh cần được đào tạo chuyên sâu để có thể xác định các mẫu, đối tượng và cuối cùng là tạo ra
Hãy cho chúng tôi biết cách chúng tôi có thể trợ giúp với sáng kiến AI tiếp theo của bạn.