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.
Một máy nhắn tin
Nền tảng ẩn danh De-Id dữ liệu
Nhận dữ liệu quan trọng được xác định bởi các chuyên gia tên miền có chứng chỉ
Một máy nhắn tin
Tổng quan về nền tảng dữ liệu AI
Nhận dữ liệu chất lượng và mở rộng mô hình AI / ML
Một máy nhắn tin
Nền tảng chú thích dữ liệu
Mở khóa thông tin quan trọng trong dữ liệu phi cấu trúc từ tài chính, bảo hiểm, v.v.
Một máy nhắn tin
Nền tảng chú thích y tế
NER giúp các tổ chức trích xuất thông tin quan trọng trong dữ liệu y tế phi cấu trúc
Hướng dẫn người mua
Hướng dẫn của Người mua về Chú thích Dữ liệu
Vì vậy, bạn muốn bắt đầu một sáng kiến AI / ML mới và nhận ra rằng việc tìm kiếm dữ liệu tốt Tìm hiểu thêm Tải về
Webinar
Tương lai của công nghệ giọng nói
Công nghệ Giọng nói có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta giao tiếp. Tìm hiểu thêm Xem bản ghi
Dữ liệu đào tạo AI đa dạng cho tính toàn diện và loại bỏ sự thiên vị
Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn có tiềm năng tìm giải pháp cho các vấn đề toàn cầu đồng thời ưu tiên các vấn đề địa phương và biến đổi thế giới theo nhiều cách sâu sắc.
Tác động của quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu đối với dữ liệu đào tạo có sẵn
Xây dựng bộ dữ liệu tùy chỉnh mới từ đầu là một thách thức và tẻ nhạt. Nhờ dữ liệu có sẵn, nó cung cấp một giải pháp nhanh chóng và hiệu quả cho các nhà phát triển
Làm cách nào để chọn đúng nhà cung cấp dữ liệu đào tạo AI có sẵn?
Xây dựng một bộ dữ liệu chất lượng tốt cho các thuật toán học máy mang lại kết quả chính xác là một thách thức. Phải mất thời gian và nỗ lực đáng kể để phát triển các mã máy học chính xác
Tại sao chọn dữ liệu đào tạo AI phù hợp lại quan trọng đối với mô hình AI của bạn?
Mọi người đều biết và hiểu phạm vi to lớn của thị trường AI đang phát triển. Đó là lý do tại sao các doanh nghiệp ngày nay rất mong muốn phát triển ứng dụng của họ trong AI
Chú thích dữ liệu chất lượng hỗ trợ các giải pháp AI tiên tiến
Trí tuệ nhân tạo thúc đẩy các tương tác giống như con người với các hệ thống máy tính, trong khi Học máy cho phép những máy này học cách bắt chước trí thông minh của con người thông qua mọi tương tác. Nhưng cái gì
Từ số lượng đến chất lượng – Sự phát triển của dữ liệu đào tạo AI
Trí tuệ nhân tạo, Dữ liệu lớn và Máy học tiếp tục ảnh hưởng đến các nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp, khoa học, nhà truyền thông và nhiều ngành công nghiệp khác nhau trên khắp thế giới. Các báo cáo cho rằng
Sức mạnh của AI đang thay đổi tương lai của ngành chăm sóc sức khỏe
Trí tuệ nhân tạo đang cung cấp năng lượng cho mọi lĩnh vực và ngành chăm sóc sức khỏe cũng không ngoại lệ. Ngành chăm sóc sức khỏe đang gặt hái những lợi ích của dữ liệu biến đổi và kích hoạt
Cách Shaip có thể hỗ trợ các dự án trí tuệ nhân tạo của bạn
Dữ liệu là sức mạnh. Nó là vô giá, nhưng rất khó để lấy được giá trị từ lượng dữ liệu khổng lồ. Nhóm của bạn dành 41% thời gian
Làm cách nào để Bộ dữ liệu đào tạo có sẵn giúp các dự án ML của bạn bắt đầu chạy?
Có một cuộc tranh luận đang diễn ra ủng hộ và phản đối việc sử dụng bộ dữ liệu có sẵn để phát triển các giải pháp trí tuệ nhân tạo cao cấp cho doanh nghiệp. Nhưng bộ dữ liệu đào tạo có sẵn có thể
Thiết lập đường ống dữ liệu cho mô hình ML đáng tin cậy và có thể mở rộng
Hàng hóa quý giá nhất đối với các doanh nghiệp ngày nay là dữ liệu. Khi các tổ chức và cá nhân tiếp tục tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ mỗi giây, đó là
Dự án AI/ML có cần phải có sự can thiệp của con người hoặc con người không
Trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng trở nên phổ biến, với việc các công ty thuộc nhiều ngành khác nhau sử dụng AI để cung cấp dịch vụ khách hàng đặc biệt, tăng năng suất, hợp lý hóa hoạt động và mang lại lợi ích cho gia đình.
3 trở ngại đối với sự phát triển của AI hội thoại
Nhờ những tiến bộ không ngừng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học, máy tính có thể thực hiện ngày càng nhiều nhiệm vụ nhận thức. Kết quả là,
Nhận dạng giọng nói khác với nhận dạng giọng nói như thế nào?
Bạn có biết rằng nhận dạng giọng nói và nhận dạng giọng nói là hai công nghệ riêng biệt không? Mọi người thường mắc sai lầm phổ biến là hiểu sai công nghệ này với công nghệ khác.
Công nhân đám đông để thu thập dữ liệu – một phần không thể thiếu của đạo đức AI
Trong nỗ lực xây dựng các giải pháp AI mạnh mẽ và không thiên vị, điều thích hợp là chúng ta tập trung vào việc đào tạo các mô hình theo cách không thiên vị, năng động và
AI đang làm cho việc xử lý yêu cầu bảo hiểm trở nên đơn giản và đáng tin cậy như thế nào
Yêu cầu bồi thường là một nghịch lý trong ngành bảo hiểm (Yêu cầu bảo hiểm) – cả công ty bảo hiểm và khách hàng đều không muốn gửi yêu cầu bồi thường. Tuy nhiên, cả hai
Khám phá thời điểm, lý do và cách thức thu thập dữ liệu cho thị giác máy tính
Bước đầu tiên trong việc triển khai các ứng dụng dựa trên thị giác máy tính là phát triển chiến lược thu thập dữ liệu. Dữ liệu chính xác, động và với số lượng lớn cần
Phân loại tài liệu dựa trên AI – Lợi ích, Quy trình và Trường hợp sử dụng
Trong thế giới kỹ thuật số của chúng ta, các doanh nghiệp xử lý hàng tấn dữ liệu hàng ngày. Dữ liệu duy trì hoạt động của tổ chức và giúp tổ chức đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Các doanh nghiệp tràn ngập
Danh sách đầy đủ 15 Bộ dữ liệu hình ảnh khuôn mặt miễn phí hàng đầu để đào tạo Mô hình nhận dạng khuôn mặt
Computer Vision, một nhánh của AI, cung cấp cho máy tính khả năng rút ra thông tin hữu ích từ hình ảnh và video. Sau đó, mô hình học máy sẽ hoạt động
Phân loại văn bản - Tầm quan trọng, các trường hợp sử dụng và quy trình
Dữ liệu là siêu cường đang làm thay đổi cảnh quan kỹ thuật số trong thế giới ngày nay. Từ email đến các bài đăng trên mạng xã hội, có dữ liệu ở khắp mọi nơi. Nó là
Phân tích cảm xúc đa ngôn ngữ - Tầm quan trọng, phương pháp luận và thách thức
Internet đã mở ra cánh cửa cho mọi người tự do bày tỏ ý kiến, quan điểm và đề xuất của họ về bất cứ điều gì trên thế giới trên phương tiện truyền thông xã hội,
NLP là gì? Cách thức hoạt động, lợi ích, thách thức, ví dụ
Tải xuống Infographics NLP là gì? Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI). Nó cho phép robot phân tích và hiểu ngôn ngữ của con người,
Hướng dẫn hữu ích về Dữ liệu tổng hợp, cách sử dụng, rủi ro và ứng dụng của nó
Với sự tiến bộ của công nghệ, đã có sự thiếu hụt dữ liệu được sử dụng bởi các mô hình ML. Để lấp đầy khoảng trống này, rất nhiều dữ liệu tổng hợp / nhân tạo
Tận dụng giọng nói - Tổng quan và các ứng dụng của công nghệ nhận dạng giọng nói
Khoảng hai thập kỷ trước, không ai có thể tin rằng thế giới tin tưởng về công nghệ tiên tiến của 'Star Trek' đã thúc đẩy giới hạn của trí tưởng tượng có thể
Sự trỗi dậy của Trợ lý giọng nói dựa trên AI trong việc nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe
Có một sự tiện lợi không thể nhầm lẫn trong việc đưa ra các hướng dẫn bằng lời nói thay vì phải gõ ra hoặc chọn đúng mục từ menu thả xuống.
15 bộ dữ liệu viết tay 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.
Tại sao AI hội thoại của bạn cần dữ liệu tốt?
Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào chatbot và trợ lý ảo thức dậy khi bạn nói, 'Hey Siri' hoặc 'Alexa'? Đó là vì cách phát âm văn bản
Nhìn lại tương lai của ô tô khi nhìn lại AI hội thoại
AI đàm thoại trên ô tô là cải tiến mới nhất của các kỹ sư đang được rất nhiều người chú ý gần đây. Nó cho phép người dùng tương tác với chatbot hoặc
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.
Hiểu quy trình thu thập dữ liệu âm thanh để nhận dạng giọng nói tự động
Hệ thống Nhận dạng giọng nói tự động và các trợ lý ảo như Siri, Alexa và Cortana đã trở thành những phần phổ biến trong cuộc sống của chúng ta. Sự phụ thuộc của chúng ta vào chúng là
Làm cho tính năng Nhận dạng giọng nói được tổ chức hợp lý với Thu thập dữ liệu giọng nói từ xa
Vai trò của dữ liệu trong thế giới kỹ thuật số tối cao ngày nay đang trở nên vô cùng quan trọng. Dữ liệu là cần thiết, cho dù là dự báo kinh doanh, dự báo thời tiết hay thậm chí
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Dữ liệu đào tạo AI đa dạng cho tính toàn diện và loại bỏ sự thiên vị
Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn có tiềm năng tìm giải pháp cho các vấn đề toàn cầu đồng thời ưu tiên các vấn đề địa phương và biến đổi thế giới theo nhiều cách sâu sắc.
Tác động của quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu đối với dữ liệu đào tạo có sẵn
Xây dựng bộ dữ liệu tùy chỉnh mới từ đầu là một thách thức và tẻ nhạt. Nhờ dữ liệu có sẵn, nó cung cấp một giải pháp nhanh chóng và hiệu quả cho các nhà phát triển
Làm cách nào để chọn đúng nhà cung cấp dữ liệu đào tạo AI có sẵn?
Xây dựng một bộ dữ liệu chất lượng tốt cho các thuật toán học máy mang lại kết quả chính xác là một thách thức. Phải mất thời gian và nỗ lực đáng kể để phát triển các mã máy học chính xác
Tại sao chọn dữ liệu đào tạo AI phù hợp lại quan trọng đối với mô hình AI của bạn?
Mọi người đều biết và hiểu phạm vi to lớn của thị trường AI đang phát triển. Đó là lý do tại sao các doanh nghiệp ngày nay rất mong muốn phát triển ứng dụng của họ trong AI
Chú thích dữ liệu chất lượng hỗ trợ các giải pháp AI tiên tiến
Trí tuệ nhân tạo thúc đẩy các tương tác giống như con người với các hệ thống máy tính, trong khi Học máy cho phép những máy này học cách bắt chước trí thông minh của con người thông qua mọi tương tác. Nhưng cái gì
Từ số lượng đến chất lượng – Sự phát triển của dữ liệu đào tạo AI
Trí tuệ nhân tạo, Dữ liệu lớn và Máy học tiếp tục ảnh hưởng đến các nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp, khoa học, nhà truyền thông và nhiều ngành công nghiệp khác nhau trên khắp thế giới. Các báo cáo cho rằng
Sức mạnh của AI đang thay đổi tương lai của ngành chăm sóc sức khỏe
Trí tuệ nhân tạo đang cung cấp năng lượng cho mọi lĩnh vực và ngành chăm sóc sức khỏe cũng không ngoại lệ. Ngành chăm sóc sức khỏe đang gặt hái những lợi ích của dữ liệu biến đổi và kích hoạt
Cách Shaip có thể hỗ trợ các dự án trí tuệ nhân tạo của bạn
Dữ liệu là sức mạnh. Nó là vô giá, nhưng rất khó để lấy được giá trị từ lượng dữ liệu khổng lồ. Nhóm của bạn dành 41% thời gian
Làm cách nào để Bộ dữ liệu đào tạo có sẵn giúp các dự án ML của bạn bắt đầu chạy?
Có một cuộc tranh luận đang diễn ra ủng hộ và phản đối việc sử dụng bộ dữ liệu có sẵn để phát triển các giải pháp trí tuệ nhân tạo cao cấp cho doanh nghiệp. Nhưng bộ dữ liệu đào tạo có sẵn có thể
Thiết lập đường ống dữ liệu cho mô hình ML đáng tin cậy và có thể mở rộng
Hàng hóa quý giá nhất đối với các doanh nghiệp ngày nay là dữ liệu. Khi các tổ chức và cá nhân tiếp tục tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ mỗi giây, đó là
Dự án AI/ML có cần phải có sự can thiệp của con người hoặc con người không
Trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng trở nên phổ biến, với việc các công ty thuộc nhiều ngành khác nhau sử dụng AI để cung cấp dịch vụ khách hàng đặc biệt, tăng năng suất, hợp lý hóa hoạt động và mang lại lợi ích cho gia đình.
3 trở ngại đối với sự phát triển của AI hội thoại
Nhờ những tiến bộ không ngừng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học, máy tính có thể thực hiện ngày càng nhiều nhiệm vụ nhận thức. Kết quả là,
Nhận dạng giọng nói khác với nhận dạng giọng nói như thế nào?
Bạn có biết rằng nhận dạng giọng nói và nhận dạng giọng nói là hai công nghệ riêng biệt không? Mọi người thường mắc sai lầm phổ biến là hiểu sai công nghệ này với công nghệ khác.
Công nhân đám đông để thu thập dữ liệu – một phần không thể thiếu của đạo đức AI
Trong nỗ lực xây dựng các giải pháp AI mạnh mẽ và không thiên vị, điều thích hợp là chúng ta tập trung vào việc đào tạo các mô hình theo cách không thiên vị, năng động và
AI đang làm cho việc xử lý yêu cầu bảo hiểm trở nên đơn giản và đáng tin cậy như thế nào
Yêu cầu bồi thường là một nghịch lý trong ngành bảo hiểm (Yêu cầu bảo hiểm) – cả công ty bảo hiểm và khách hàng đều không muốn gửi yêu cầu bồi thường. Tuy nhiên, cả hai
Khám phá thời điểm, lý do và cách thức thu thập dữ liệu cho thị giác máy tính
Bước đầu tiên trong việc triển khai các ứng dụng dựa trên thị giác máy tính là phát triển chiến lược thu thập dữ liệu. Dữ liệu chính xác, động và với số lượng lớn cần
Phân loại tài liệu dựa trên AI – Lợi ích, Quy trình và Trường hợp sử dụng
Trong thế giới kỹ thuật số của chúng ta, các doanh nghiệp xử lý hàng tấn dữ liệu hàng ngày. Dữ liệu duy trì hoạt động của tổ chức và giúp tổ chức đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Các doanh nghiệp tràn ngập
Danh sách đầy đủ 15 Bộ dữ liệu hình ảnh khuôn mặt miễn phí hàng đầu để đào tạo Mô hình nhận dạng khuôn mặt
Computer Vision, một nhánh của AI, cung cấp cho máy tính khả năng rút ra thông tin hữu ích từ hình ảnh và video. Sau đó, mô hình học máy sẽ hoạt động
Phân loại văn bản - Tầm quan trọng, các trường hợp sử dụng và quy trình
Dữ liệu là siêu cường đang làm thay đổi cảnh quan kỹ thuật số trong thế giới ngày nay. Từ email đến các bài đăng trên mạng xã hội, có dữ liệu ở khắp mọi nơi. Nó là
Phân tích cảm xúc đa ngôn ngữ - Tầm quan trọng, phương pháp luận và thách thức
Internet đã mở ra cánh cửa cho mọi người tự do bày tỏ ý kiến, quan điểm và đề xuất của họ về bất cứ điều gì trên thế giới trên phương tiện truyền thông xã hội,
NLP là gì? Cách thức hoạt động, lợi ích, thách thức, ví dụ
Tải xuống Infographics NLP là gì? Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI). Nó cho phép robot phân tích và hiểu ngôn ngữ của con người,
Hướng dẫn hữu ích về Dữ liệu tổng hợp, cách sử dụng, rủi ro và ứng dụng của nó
Với sự tiến bộ của công nghệ, đã có sự thiếu hụt dữ liệu được sử dụng bởi các mô hình ML. Để lấp đầy khoảng trống này, rất nhiều dữ liệu tổng hợp / nhân tạo
Tận dụng giọng nói - Tổng quan và các ứng dụng của công nghệ nhận dạng giọng nói
Khoảng hai thập kỷ trước, không ai có thể tin rằng thế giới tin tưởng về công nghệ tiên tiến của 'Star Trek' đã thúc đẩy giới hạn của trí tưởng tượng có thể
Sự trỗi dậy của Trợ lý giọng nói dựa trên AI trong việc nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe
Có một sự tiện lợi không thể nhầm lẫn trong việc đưa ra các hướng dẫn bằng lời nói thay vì phải gõ ra hoặc chọn đúng mục từ menu thả xuống.
15 bộ dữ liệu viết tay 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.
Tại sao AI hội thoại của bạn cần dữ liệu tốt?
Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào chatbot và trợ lý ảo thức dậy khi bạn nói, 'Hey Siri' hoặc 'Alexa'? Đó là vì cách phát âm văn bản
Nhìn lại tương lai của ô tô khi nhìn lại AI hội thoại
AI đàm thoại trên ô tô là cải tiến mới nhất của các kỹ sư đang được rất nhiều người chú ý gần đây. Nó cho phép người dùng tương tác với chatbot hoặc
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.
Hiểu quy trình thu thập dữ liệu âm thanh để nhận dạng giọng nói tự động
Hệ thống Nhận dạng giọng nói tự động và các trợ lý ảo như Siri, Alexa và Cortana đã trở thành những phần phổ biến trong cuộc sống của chúng ta. Sự phụ thuộc của chúng ta vào chúng là
Làm cho tính năng Nhận dạng giọng nói được tổ chức hợp lý với Thu thập dữ liệu giọng nói từ xa
Vai trò của dữ liệu trong thế giới kỹ thuật số tối cao ngày nay đang trở nên vô cùng quan trọng. Dữ liệu là cần thiết, cho dù là dự báo kinh doanh, dự báo thời tiết hay thậm chí
NLP là gì? Cách thức hoạt động, lợi ích, thách thức, ví dụ
Tải xuống Infographics NLP là gì? Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI). Nó cho phép robot phân tích và hiểu ngôn ngữ của con người,
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
State ofConversational AI 2022 AI là gì? Một cách thức thông minh và có lập trình để mang lại trải nghiệm trò chuyện trò chuyện ngắn với người thực, thông qua kỹ thuật số và viễn thông
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 đồ họa thông tin Các mô hình AI thông minh cần được đào tạo chuyên sâu để có thể xác định các mẫu, đối tượng và cuối cùng đưa ra quyết định đáng tin cậy. Tuy nhiên, các
Hãy cho chúng tôi biết cách chúng tôi có thể trợ giúp với sáng kiến AI tiếp theo của bạn.