Trung tâm tài nguyên AI
Xây dựng đường dẫn dữ liệu tốt hơn
trường hợp nghiên cứu
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.
trường hợp nghiên cứu
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.
trường hợp nghiên cứu
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.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
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
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
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.
Nhóm Đỏ trong LLM: Tăng cường tính bảo mật và khả năng phục hồi của AI
Internet là một phương tiện sống động và phát triển như trái đất. Từ chỗ là một kho tàng thông tin và kiến thức, nó
Cuộc chiến dữ liệu 2024: Những cuộc đấu tranh về đạo đức và thực tế trong đào tạo AI
Nếu bạn yêu cầu một mô hình Gen AI viết lời cho một bài hát giống như The Beatles và nếu nó thực hiện một công việc ấn tượng,
Cái giá của việc không tuân thủ: Các hình phạt theo Đạo luật AI của EU và cách Shaip giúp bạn tránh chúng
Giới thiệu Đạo luật Trí tuệ nhân tạo của Liên minh Châu Âu (Đạo luật AI AI) không chỉ đặt ra các yêu cầu nghiêm ngặt đối với các hệ thống AI mà còn áp dụng các hình phạt nghiêm khắc đối với những hành vi không tuân thủ.
Điều hướng Đạo luật AI của EU: Shaip có thể giúp bạn vượt qua những thách thức như thế nào
Giới thiệu Đạo luật trí tuệ nhân tạo của Liên minh châu Âu (Đạo luật AI của EU) là một quy định mang tính đột phá nhằm thúc đẩy sự phát triển và triển khai AI đáng tin cậy
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,
Chú thích Hình ảnh – Các trường hợp sử dụng chính, Kỹ thuật và Loại [2024]
Hướng dẫn cơ bản về chú thích hình ảnh cho thị giác máy tính: Ứng dụng, phương pháp và danh mục Mục lục Tải xuống sách điện tử Nhận bản sao của tôi Hướng dẫn này chọn lọc các khái niệm
Điều hướng tuân thủ AI: Chiến lược điều chỉnh đạo đức và quy định
Giới thiệu Quy định về trí tuệ nhân tạo (AI) khác nhau đáng kể trên khắp thế giới, với các quốc gia và khu vực khác nhau áp dụng các phương pháp riêng của họ để đảm bảo rằng
5 câu hỏi cần thiết cần hỏi trước khi thuê ngoài ghi nhãn dữ liệu chăm sóc sức khỏe
Thị trường toàn cầu cho trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe ước tính sẽ tăng từ 1.426 tỷ USD vào năm 2017 lên 28.04 USD vào năm 2025.
AI đàm thoại trong chăm sóc sức khỏe: Điều quan trọng tiếp theo cho ngành chăm sóc sức khỏe
AI trong chăm sóc sức khỏe là một công nghệ tương đối mới nhưng đã đạt được đà phát triển trong vài năm qua. Nó đã được sử dụng cho các nhiệm vụ khác nhau, từ
7 phương pháp đã được chứng minh để tùy chỉnh thu thập dữ liệu giọng nói
Thị trường nhận dạng giọng nói trên thế giới dự kiến sẽ tăng lên 84.97 tỷ USD vào năm 2032 từ mức 10.7 tỷ USD vào năm 2023 với tốc độ CAGR là
Nhận dạng giọng nói tự động (ASR): Mọi thứ mà người mới bắt đầu cần biết (năm 2024)
Công nghệ Nhận dạng giọng nói tự động đã có từ lâu nhưng gần đây đã trở nên nổi bật sau khi việc sử dụng nó trở nên phổ biến trong các ứng dụng điện thoại thông minh khác nhau như
22 bộ dữ liệu chữ viết tay và OCR mã nguồn mở tốt nhất để đào tạo các mô hình ML của bạn
Thế giới kinh doanh đang chuyển đổi với một tốc độ phi thường, nhưng sự chuyển đổi kỹ thuật số này gần như không rộng khắp như chúng ta mong muốn.
Sự tiếp xúc của con người: Đánh giá hiệu quả trong thế giới thực của LLM
Giới thiệu Khi sự phát triển của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tăng tốc, điều quan trọng là phải đánh giá ứng dụng thực tế của chúng trên nhiều lĩnh vực khác nhau một cách toàn diện. Bài viết này đi sâu vào
33 bộ dữ liệu NLP tốt nhất để đào tạo các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên của bạn
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một phần quan trọng trong bộ giáp học máy. Tuy nhiên, nó cần một lượng lớn dữ liệu và đào tạo để mô hình
Chấp nhận sự đa dạng: Con đường dẫn đến các hệ thống AI giàu văn hóa
Với những hạn chế và trên tinh thần tạo ra nội dung nguyên bản, tôi sẽ soạn thảo một bài viết mới lấy cảm hứng từ chủ đề về sự hòa nhập văn hóa lớn.
Những thách thức của việc đánh giá AI trong vòng lặp quy mô lớn của con người
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, các đánh giá về con người trong vòng lặp (HITL) đóng vai trò là cầu nối quan trọng giữa độ nhạy của con người và hiệu suất của máy. Tuy nhiên, như
Thiết kế hệ thống con người trong vòng lặp hiệu quả để đánh giá AI
Giới thiệu Việc tích hợp trực giác và khả năng giám sát của con người vào việc đánh giá mô hình AI, được gọi là hệ thống con người trong vòng lặp (HITL), đại diện cho một bước tiến trong việc theo đuổi nhiều hơn nữa
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.
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
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
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
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.
Nhóm Đỏ trong LLM: Tăng cường tính bảo mật và khả năng phục hồi của AI
Internet là một phương tiện sống động và phát triển như trái đất. Từ chỗ là một kho tàng thông tin và kiến thức, nó
Cuộc chiến dữ liệu 2024: Những cuộc đấu tranh về đạo đức và thực tế trong đào tạo AI
Nếu bạn yêu cầu một mô hình Gen AI viết lời cho một bài hát giống như The Beatles và nếu nó thực hiện một công việc ấn tượng,
Cái giá của việc không tuân thủ: Các hình phạt theo Đạo luật AI của EU và cách Shaip giúp bạn tránh chúng
Giới thiệu Đạo luật Trí tuệ nhân tạo của Liên minh Châu Âu (Đạo luật AI AI) không chỉ đặt ra các yêu cầu nghiêm ngặt đối với các hệ thống AI mà còn áp dụng các hình phạt nghiêm khắc đối với những hành vi không tuân thủ.
Điều hướng Đạo luật AI của EU: Shaip có thể giúp bạn vượt qua những thách thức như thế nào
Giới thiệu Đạo luật trí tuệ nhân tạo của Liên minh châu Âu (Đạo luật AI của EU) là một quy định mang tính đột phá nhằm thúc đẩy sự phát triển và triển khai AI đáng tin cậy
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,
Chú thích Hình ảnh – Các trường hợp sử dụng chính, Kỹ thuật và Loại [2024]
Hướng dẫn cơ bản về chú thích hình ảnh cho thị giác máy tính: Ứng dụng, phương pháp và danh mục Mục lục Tải xuống sách điện tử Nhận bản sao của tôi Hướng dẫn này chọn lọc các khái niệm
Điều hướng tuân thủ AI: Chiến lược điều chỉnh đạo đức và quy định
Giới thiệu Quy định về trí tuệ nhân tạo (AI) khác nhau đáng kể trên khắp thế giới, với các quốc gia và khu vực khác nhau áp dụng các phương pháp riêng của họ để đảm bảo rằng
5 câu hỏi cần thiết cần hỏi trước khi thuê ngoài ghi nhãn dữ liệu chăm sóc sức khỏe
Thị trường toàn cầu cho trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe ước tính sẽ tăng từ 1.426 tỷ USD vào năm 2017 lên 28.04 USD vào năm 2025.
AI đàm thoại trong chăm sóc sức khỏe: Điều quan trọng tiếp theo cho ngành chăm sóc sức khỏe
AI trong chăm sóc sức khỏe là một công nghệ tương đối mới nhưng đã đạt được đà phát triển trong vài năm qua. Nó đã được sử dụng cho các nhiệm vụ khác nhau, từ
7 phương pháp đã được chứng minh để tùy chỉnh thu thập dữ liệu giọng nói
Thị trường nhận dạng giọng nói trên thế giới dự kiến sẽ tăng lên 84.97 tỷ USD vào năm 2032 từ mức 10.7 tỷ USD vào năm 2023 với tốc độ CAGR là
Nhận dạng giọng nói tự động (ASR): Mọi thứ mà người mới bắt đầu cần biết (năm 2024)
Công nghệ Nhận dạng giọng nói tự động đã có từ lâu nhưng gần đây đã trở nên nổi bật sau khi việc sử dụng nó trở nên phổ biến trong các ứng dụng điện thoại thông minh khác nhau như
22 bộ dữ liệu chữ viết tay và OCR mã nguồn mở tốt nhất để đào tạo các mô hình ML của bạn
Thế giới kinh doanh đang chuyển đổi với một tốc độ phi thường, nhưng sự chuyển đổi kỹ thuật số này gần như không rộng khắp như chúng ta mong muốn.
Sự tiếp xúc của con người: Đánh giá hiệu quả trong thế giới thực của LLM
Giới thiệu Khi sự phát triển của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tăng tốc, điều quan trọng là phải đánh giá ứng dụng thực tế của chúng trên nhiều lĩnh vực khác nhau một cách toàn diện. Bài viết này đi sâu vào
33 bộ dữ liệu NLP tốt nhất để đào tạo các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên của bạn
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một phần quan trọng trong bộ giáp học máy. Tuy nhiên, nó cần một lượng lớn dữ liệu và đào tạo để mô hình
Chấp nhận sự đa dạng: Con đường dẫn đến các hệ thống AI giàu văn hóa
Với những hạn chế và trên tinh thần tạo ra nội dung nguyên bản, tôi sẽ soạn thảo một bài viết mới lấy cảm hứng từ chủ đề về sự hòa nhập văn hóa lớn.
Những thách thức của việc đánh giá AI trong vòng lặp quy mô lớn của con người
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, các đánh giá về con người trong vòng lặp (HITL) đóng vai trò là cầu nối quan trọng giữa độ nhạy của con người và hiệu suất của máy. Tuy nhiên, như
Thiết kế hệ thống con người trong vòng lặp hiệu quả để đánh giá AI
Giới thiệu Việc tích hợp trực giác và khả năng giám sát của con người vào việc đánh giá mô hình AI, được gọi là hệ thống con người trong vòng lặp (HITL), đại diện cho một bước tiến trong việc theo đuổi nhiều hơn nữa
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) –
OCR - 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.
Trạng thái của AI hội thoại 2022
Tình trạng AI đàm thoại 2022 AI đàm thoại là gì? Một cách thông minh và có lập trình để mang lại trải nghiệm trò chuyện giống như các cuộc trò chuyện với
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.