Filter:
Không tìm thấy trường hợp sử dụng nào.
Xây dựng và bản địa hóa các mô hình giọng nói hỗ trợ AI với bộ dữ liệu có cấu trúc phong phú bằng nhiều ngôn ngữ từ khắp nơi trên thế giới. Mục đích, lời nói và phân bổ nhân khẩu học được tùy chỉnh hoàn toàn.
Phân tích cảm xúc và tình cảm của con người bằng cách giải thích các sắc thái trong đánh giá của khách hàng, tin tức tài chính, phương tiện truyền thông xã hội, v.v.
Cung cấp sức mạnh cho Trí tuệ nhân tạo với việc kiểm duyệt nội dung theo hướng dữ liệu và tận hưởng sự tin cậy và uy tín thương hiệu được cải thiện.
Tự động phát hiện một hoặc nhiều khuôn mặt người dựa trên các điểm mốc trên khuôn mặt trong hình ảnh hoặc video. Tìm kiếm cơ sở dữ liệu hiện có về khuôn mặt người để so sánh và đối sánh nhằm xây dựng một nền tảng nhận dạng khuôn mặt thông minh.
Đào tạo các thuật toán học máy cho ô tô tự lái bằng cách sử dụng phân đoạn hình ảnh và video. Phân loại người, phương tiện, biển báo giao thông, làn đường, v.v.
Thị giác máy tính là một lĩnh vực công nghệ Trí tuệ nhân tạo đào tạo máy móc để nhìn, hiểu và diễn giải thế giới thị giác, theo cách con người làm. Nó giúp phát triển các mô hình học máy để hiểu, xác định và phân loại chính xác các đối tượng trong hình ảnh hoặc video - ở quy mô và tốc độ lớn hơn nhiều.
LLM là các chương trình máy tính phân tích văn bản và cung cấp các giải pháp nhanh chóng và hiệu quả cho các nhiệm vụ khác nhau.
Khai thác sức mạnh của AI tổng hợp để chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành trí thông minh có thể hành động.
Trí thông minh của con người để biến Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) thành dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho máy học với văn bản và chú thích âm thanh.
Bộ dữ liệu ngôn ngữ Ấn Độ hỗ trợ các tác vụ NLP như dịch thuật, nhận dạng giọng nói và phân tích tình cảm, giải quyết sự đa dạng ngôn ngữ giữa nhiều ngôn ngữ của Ấn Độ.
Sự năng động của người tiêu dùng đã thay đổi mạnh mẽ trong vài năm qua. Mọi người muốn trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa. Cách duy nhất bạn có thể cung cấp điều này cho khách hàng của mình là thông qua các công cụ đề xuất mạnh mẽ.
Cung cấp sức mạnh cho Trí tuệ nhân tạo với việc kiểm duyệt nội dung theo hướng dữ liệu và tận hưởng sự tin cậy và uy tín thương hiệu được cải thiện.
Phân tích, kê đơn và dự đoán kết quả tốt hơn với các dịch vụ chú thích dữ liệu tài chính vững chắc của chúng tôi
Sự năng động của người tiêu dùng đã thay đổi mạnh mẽ trong vài năm qua. Mọi người muốn trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa. Cách duy nhất bạn có thể cung cấp điều này cho khách hàng của mình là thông qua các công cụ đề xuất mạnh mẽ.
Trải nghiệm sự rõ ràng và trôi chảy vô song trong mọi tương tác với bộ dữ liệu TTS được quản lý chuyên nghiệp của chúng tôi, được thiết kế riêng cho các ngôn ngữ toàn cầu.
Tiết lộ tương lai ngay hôm nay với dữ liệu đào tạo chính xác cho công nghệ AR và VR.
Chú thích ảnh vệ tinh & chụp ảnh UAV, chuẩn bị bộ dữ liệu để xử lý địa lý và chú thích đám mây điểm 3D cho Geo.AI.
Luôn đi trước một bước với kết quả chính xác thông qua dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các mô-đun công nghệ
Đào tạo các thuật toán học máy để phát triển các mô hình AI trong chăm sóc sức khỏe bằng cách chú thích văn bản thành các loại thực thể, công cụ sửa đổi và mối quan hệ.
Với công nghệ, thuật toán và khuôn khổ thế hệ tiếp theo, AI có thể hiểu quá trình xác định và nhận dạng các bộ phận bị hư hỏng, đánh giá mức độ hư hỏng, dự đoán loại sửa chữa cần thiết và ước tính tổng chi phí.
Đào tạo các thuật toán học máy để xác định và phân loại các thực thể được đặt tên được trình bày trong tài liệu văn bản bằng cách gắn nhãn chúng thành các danh mục được xác định trước (ví dụ: người, tổ chức, địa điểm, v.v.)
Tự động phát hiện một hoặc nhiều khuôn mặt người dựa trên các điểm mốc trên khuôn mặt trong hình ảnh hoặc video. Tìm kiếm cơ sở dữ liệu hiện có về khuôn mặt người để so sánh và đối sánh nhằm xây dựng một nền tảng nhận dạng khuôn mặt thông minh.
Cung cấp sức mạnh cho Trí tuệ nhân tạo với việc kiểm duyệt nội dung theo hướng dữ liệu và tận hưởng sự tin cậy và uy tín thương hiệu được cải thiện.
Xây dựng ứng dụng giọng nói luôn lắng nghe với dữ liệu đào tạo từ đánh thức tùy chỉnh.
Đào tạo các thuật toán học máy để phát triển các mô hình AI trong chăm sóc sức khỏe bằng cách chú thích văn bản thành các loại thực thể, công cụ sửa đổi và mối quan hệ.
Đào tạo các thuật toán học máy để phân loại hình ảnh hoặc đối tượng có trong hình ảnh và video.
Tìm hiểu thêm
Dữ liệu để đào tạo Trợ lý ảo / kỹ thuật số và chatbot để phản hồi giọng nói của con người bằng nhiều ngôn ngữ, môi trường và ngữ cảnh khác nhau.
Tìm hiểu thêm
Nhận dạng và phiên âm văn bản trong âm thanh hoặc video kỹ thuật số một cách nhanh chóng bởi chuyên gia phiên âm của chúng tôi.
Tìm hiểu thêm
Phân đoạn các đối tượng trong hình ảnh thành các danh mục có liên quan. Phân đoạn theo cách nói đơn giản là gán nhãn cho pixel.
Tìm hiểu thêm
Sắp xếp tập dữ liệu hình ảnh với các biến thể về giới tính, bên trong và bên ngoài, điều kiện ánh sáng, góc chụp, nhóm tuổi, v.v. để xây dựng mô hình nhận dạng khuôn mặt cho mục đích bán lẻ.
Tìm hiểu thêm
Hình ảnh và mô tả của chúng nên đi đôi với nhau. Mặc dù hình ảnh phải tạo ra sự quan tâm của khách hàng, nhưng mô tả phải duy trì nó và thu hút họ mua nó. Hãy để hệ thống máy học của bạn tự động xác minh và tối ưu hóa độ chính xác của hình ảnh và sản phẩm.
Tìm hiểu thêm
Phân loại tài liệu dựa trên nội dung của chúng (tức là công nghệ, thể thao, phim, v.v.)
Tìm hiểu thêm
Từ việc thử quần áo hoặc đồ trang sức mới cho đến việc có một trợ lý ảo toàn thời gian để đảm nhận các công việc của chúng ta, VR có thể đơn giản hóa sự phức tạp liên quan đến một số nhiệm vụ do con người thực hiện.
Tìm hiểu thêm
Phát triển xử lý ngôn ngữ tự nhiên với việc thu thập dữ liệu văn bản đa ngôn ngữ theo miền cụ thể (Bộ dữ liệu danh thiếp, Bộ dữ liệu tài liệu, Bộ dữ liệu menu, Bộ dữ liệu biên nhận, Bộ dữ liệu vé) để mở khóa thông tin quan trọng được tìm thấy sâu trong dữ liệu phi cấu trúc để giải quyết nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
Tìm hiểu thêm
Chúng tôi dẫn đầu trong lĩnh vực thu thập dữ liệu giọng nói để đào tạo và cải thiện AI & chatbots đàm thoại. Chúng tôi giúp bạn với dữ liệu được thu thập dưới dạng lời nói, được đánh dấu thời gian và được phân loại trên hơn 60 ngôn ngữ và phương ngữ.
Tìm hiểu thêm
Thêm tầm nhìn máy tính vào khả năng học máy của bạn bằng cách thu thập khối lượng lớn bộ dữ liệu hình ảnh (bộ dữ liệu hình ảnh y tế, bộ dữ liệu hình ảnh hóa đơn, bộ dữ liệu khuôn mặt hoặc bất kỳ bộ dữ liệu tùy chỉnh nào) cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, tức là phân loại hình ảnh, nhận dạng khuôn mặt, v.v.
Tìm hiểu thêm
Thu thập bộ dữ liệu video đào tạo có thể thực hiện như cảnh CCTV, video giao thông, video giám sát, v.v. để đào tạo mô hình học máy. Mỗi tập dữ liệu được tùy chỉnh theo yêu cầu của khách hàng.
Tìm hiểu thêm
Dựa trên những gì khách hàng của bạn đã mua trước đó, hệ thống AI có thể đề xuất các sản phẩm và dịch vụ mà họ có nhiều khả năng mua nhất. AI cũng có thể sắp xếp các sản phẩm đã mua trong vòng kết nối bạn bè và gia đình của khách hàng và đề xuất các sản phẩm lý tưởng.
Tìm hiểu thêm
Phân loại âm thanh hoặc lời nói để phân loại giọng nói / âm thanh dựa trên ngôn ngữ, phương ngữ, ngữ nghĩa, từ vựng, v.v.
Tìm hiểu thêm
Tổng hợp và phân tích thông tin tài chính từ nhiều nguồn khác nhau. Chúng tôi có giải pháp để phù hợp với mọi nhu cầu - cơ bản hay nâng cao.
Tìm hiểu thêm
Chú thích các pháp nhân bảo hiểm từ các tài liệu có độ chính xác cao bằng cách sử dụng các chuyên gia tên miền được chứng nhận.
Tìm hiểu thêm
Từ chữ viết tay của bác sĩ đến đơn thuốc của bác sĩ, các chuyên gia phiên âm của chúng tôi chuyển đổi kỹ thuật số dữ liệu y tế như tài liệu lưu trữ, hợp đồng, hồ sơ y tế, với TAT được đảm bảo, độ chính xác và tiết kiệm.
Tìm hiểu thêm
Phân đoạn ngữ nghĩa của hình ảnh / video theo khung bao gồm các đối tượng như người đi bộ, phương tiện - (ô tô, xe đạp, xe buýt), đường, cột đèn để xây dựng dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các hệ thống xe tự hành dựa trên AI.
Tìm hiểu thêm
Kích hoạt hệ thống giám sát người lái xe có độ chính xác cao bằng cách chú thích các điểm mốc trên khuôn mặt như mắt, đầu, miệng, v.v. với độ chính xác cao và siêu dữ liệu có liên quan để phát hiện chớp mắt và ước tính ánh nhìn.
Tìm hiểu thêm
Chú thích người đi bộ trong các hình ảnh khác nhau với các hộp giới hạn 2D, để xây dựng dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho việc theo dõi người đi bộ.
Tìm hiểu thêm
Phân tích cảm xúc (hạnh phúc, thất vọng, tức giận, buồn bã) phản hồi của khách hàng để phát triển ứng dụng theo dõi đánh giá của khách hàng
Hiểu rõ hơn mục đích của người dùng để nâng cao trải nghiệm của khách hàng và thúc đẩy chính xác sự phát triển của chatbot thế hệ tiếp theo, trợ lý kỹ thuật số và AI đàm thoại.
Phát triển và cung cấp NLP có khả năng xác định các dạng gian lận nguy hiểm bằng cách tìm kiếm bằng chứng có trong việc xác định các liên kết giữa các thực thể được nêu tên trong một tài liệu, chẳng hạn như cá nhân, tổ chức, địa điểm, v.v.
Phân đoạn và phân loại các vùng chọn lọc trong hình ảnh X quang để cải thiện chẩn đoán hình ảnh và phát hiện bất thường.
Việc phát triển NLP lâm sàng bằng cách lập bản đồ các bệnh hiểm nghèo thành nhiều loại khác nhau sẽ là dữ liệu có cơ sở được chú thích rõ ràng.
Việc phát triển NLP lâm sàng bằng cách lập bản đồ các bệnh hiểm nghèo thành nhiều loại khác nhau sẽ là dữ liệu có cơ sở được chú thích rõ ràng.
Thúc đẩy các đánh giá xác nhận quyền sở hữu và ô tô với kho lưu trữ hình ảnh khối lượng lớn.
Các Chatbots ảo hoặc Trợ lý kỹ thuật số mạnh mẽ, được đào tạo bài bản đã tạo ra một cuộc cách mạng trong cách khách hàng giao tiếp với người bán, góp phần cải thiện đáng kể trải nghiệm của khách hàng.
Phân loại còn được gọi là phân loại hoặc gắn thẻ là quá trình phân loại văn bản thành các nhóm có tổ chức và gắn nhãn cho nó, dựa trên các tính năng quan tâm của nó.
Phân tích chủ đề hoặc gắn nhãn chủ đề là xác định và rút ra ý nghĩa từ một văn bản nhất định bằng cách xác định các chủ đề / chủ đề lặp lại đang được xem xét.