Suodata:

  • Termejä chatbot ja virtuaaliset avustajat käytetään keskustelujen luomiseen käyttämällä automaatiokykyä inhimillisellä kosketuksella. Autonomisella resoluutiolla chatbotit ja virtuaaliassistentit nopeuttavat myös työntekijöiden ja asiakkaiden kokemusta.

    Lisätietoja 

    Usein yhdeksi tekstiluokittelun alialueista pidetty liian yksinkertaistettu versio dokumenttien luokittelusta tarkoittaa asiakirjojen merkitsemistä ja asettamista ennalta määritettyihin luokkiin – helpon ylläpidon ja tehokkaan löytämisen vuoksi.

    Lisätietoja 

    Hei Siri, voitko etsiä minulta hyvää blogitekstiä, joka sisältää tärkeimmät keskustelun tekoälytrendit. Tai Alexa, voitko soittaa minulle kappaleen, joka vie ajatukseni pois arkipäiväisistä tehtävistä. No, nämä eivät ole vain retoriikkaa, vaan tavallisia salikeskusteluja, jotka vahvistavat Conversational AI -konseptin kokonaisvaikutuksen.

    Lisätietoja 

    OCR tai optinen merkintunnistus on hauska tapa lukea ja ymmärtää asiakirjoja. Mutta miksi siinä on edes järkeä? Otetaan selvää. Mutta ennen kuin jatkamme, meidän on käärittävä päämme vähemmän yleiseen koneoppimistermiin: RPA (Robotic Process Automation).

    Lisätietoja 

    Kova totuus on, että keräämiesi harjoitustietojen laatu määrää puheentunnistusmallisi tai jopa laitteen laadun. Siksi on tarpeen ottaa yhteyttä kokeneisiin datantoimittajiin, jotta voit purjehtia prosessin läpi ilman paljon vaivaa, varsinkin kun mallin tai asianomaisten algoritmien koulutus vaatii keräämistä, huomautuksia ja muita taitavia strategioita.

    Lisätietoja 

    Koneisiin syötetyllä kyvyllä, joka tekee niistä vuorovaikutuksen mahdollisimman inhimillisimmällä tavalla, on erilainen korkea. Silti kysymys jää, kuinka keskustelullinen tekoäly toimii reaaliajassa ja millainen teknologia tukee sen olemassaoloa.

    Lisätietoja 

    Kuten nimestä voi päätellä, synteettinen data on keinotekoisesti tuotettua dataa todellisten tapahtumien luomisen sijaan. Markkinoinnin, sosiaalisen median, terveydenhuollon, rahoituksen ja turvallisuuden alalla synteettinen data auttaa rakentamaan innovatiivisempia ratkaisuja.

    Lisätietoja 

    Kun puhumme optisesta merkintunnistuksesta (OCR), se on tekoälyn (AI) ala, joka liittyy erityisesti tietokonenäön ja hahmontunnistukseen. OCR viittaa tiedon poimimiseen useista tietomuodoista, kuten kuvista, pdf-tiedostoista, käsinkirjoitetuista muistiinpanoista ja skannatuista asiakirjoista, ja muuntaa ne digitaaliseen muotoon jatkokäsittelyä varten.

    Lisätietoja 

    Kuljettajan valvontajärjestelmä on edistyksellinen turvaominaisuus, joka käyttää kojelautaan kiinnitettyä kameraa kuljettajan valppauden ja uneliaisuuden seuraamiseen. Jos kuljettaja on unelias ja hajamielinen, kuljettajan valvontajärjestelmä antaa hälytyksen ja suosittelee tauon ottamista.

    Lisätietoja 

    Natural Language Processing on tekoälyn alakenttä, joka pystyy murtamaan ihmiskielen ja syöttämään sen periaatteet älykkäille malleille. Oletko aikeissa käyttää NLP:tä malliharjoitteluteknologiana? Lue eteenpäin saadaksesi tietoa haasteista ja ratkaisuista niiden korjaamiseen.

    Lisätietoja 

    Tämän lisäksi Conversational AI oppii jatkuvasti aikaisemmista kokemuksista käyttämällä koneoppimistietosarjoja tarjotakseen reaaliaikaista tietoa ja erinomaista asiakaspalvelua. Lisäksi Conversational AI ei vain ymmärrä manuaalisesti ja vastaa kyselyihimme, vaan se voidaan myös yhdistää muihin tekoälyteknologioihin, kuten hakuun ja visioon prosessin nopeuttamiseksi.

    Lisätietoja 

    Kuvantunnistus on ohjelmiston kyky tunnistaa kuvista esineitä, paikkoja, ihmisiä ja toimia. Koneoppimistietojoukkojen avulla yritykset voivat tunnistaa ja luokitella kohteita useisiin luokkiin kuvantunnistuksen avulla.

    Lisätietoja 

    Tekoäly tekee koneista älykkäämpiä, piste! Kuitenkin tapa, jolla he tekevät sen, on yhtä erilainen ja kiehtova kuin kyseinen vertikaali. Esimerkiksi Natural Language Processingin kaltaiset tavat ovat hyödyllisiä, jos suunnittelet ja kehität älykkäitä chatbotteja ja digitaalisia avustajia. Vastaavasti, jos haluat tehdä vakuutusalasta läpinäkyvämpää ja mukautuvampaa käyttäjiä kohtaan, Computer Vision on tekoälyn aliverkkotunnus, johon sinun on keskityttävä.

    Lisätietoja 

    Voivatko koneet havaita tunteita yksinkertaisesti skannaamalla kasvoja? Hyvä uutinen on, että he voivat. Ja huono uutinen on, että markkinoilla on vielä pitkä matka ennen kuin ne muuttuvat valtavirtaan. Tiesulut ja adoptiohaasteet eivät kuitenkaan estä tekoälyevankelisteja ottamasta "Emotion Detectionia" tekoälykartalle – varsin aggressiivisesti.

    Lisätietoja 

    Computer Vision ei ole yhtä laajalle levinnyt kuin muut tekoälysovellukset, kuten Natural Language Processing. Silti se on hitaasti nousemassa riveihin, mikä tekee vuodesta 2022 jännittävän vuoden laajemmalle adoptiolle. Tässä on joitain trendikkäitä tietokonenäköpotentiaalia (enimmäkseen toimialueita), joita yritysten odotetaan tutkivan paremmin vuonna 2022.

    Lisätietoja 

    Yritykset ympäri maailmaa ovat siirtymässä paperipohjaisista asiakirjoista digitaaliseen tietojenkäsittelyyn. Mutta mikä on OCR? Kuinka se toimii? Ja missä liiketoimintaprosessissa sitä voidaan hyödyntää sen hyötyjen hyödyntämiseksi? Katsotaanpa tässä artikkelissa, mitä etuja OCR tuo pöytään.

    Lisätietoja 

    Vastaus on automaattinen puheentunnistus (ASR). Se on valtava askel muuttaa puhuttu sana kirjoitettuun muotoon. Automaattinen puheentunnistus (ASR) on trendi, jonka on määrä tehdä melua vuonna 2022. Ja puheavustajien kasvu johtuu sisäänrakennetuista puheavustajaälypuhelimista ja älypuhelimista, kuten Alexa.

    Lisätietoja 

    Etsitkö aivoja parhaiden tekoälymallien takaa? No, kumarra Data Annotaattorit. Vaikka datamerkinnät ovat keskeisessä asemassa valmisteltaessa resursseja, jotka liittyvät jokaiseen tekoälyyn perustuvaan toimialaan, tutkimme konseptia ja opimme lisää merkintöjen päähenkilöistä Healthcare AI:n näkökulmasta.

    Lisätietoja 

    Ja eikö olekin kiehtovaa, jos ostajat maksavat laskun uloskirjautumisen yhteydessä pelkällä kasvolla, eivät millään kortilla tai lompakolla? Kasvojentunnistuksen avulla jälleenmyyjät voivat analysoida ostajien mielialoja ja mieltymyksiä aiempien ostosten perusteella.

    Lisätietoja 

    Digitaalisten maksujen lisääntyessä ympäri maailmaa kuinka rahoitusorganisaatiot voivat varmistaa myynnin maksimaalisen konversion ja maksujen hyväksymisen sekä minimoida riskialtistuksen? Kuulostaako hälyttävältä? Rahoitusalalla, joka on erittäin riippuvainen tietojenkäsittelystä ja tiedosta marginaalisen edun säilyttäminen ja asiakkaiden luonnollisen vivahteen ymmärtäminen oikea-aikaisen ratkaisun tarjoamiseksi, vaatii tekoälyyn liittyvää teknologiaa.

    Lisätietoja 

    Droonit ovat käyttökelpoinen tiedonkeruuväline ja tarjoavat reaaliaikaista tietoa. Tietojen analysointi mahdollistaa siltojen, kaivostoiminnan ja sääennusteiden tarkastamisen helpommin.

    Lisätietoja 

    Call Centerin mielipideanalyysi on tietojen käsittelyä tunnistamalla asiakkaan kontekstin luonnolliset vivahteet ja analysoimalla dataa, jotta asiakaspalvelusta tulee empaattisempaa.

    Lisätietoja 

    No, ensimmäinen syy ei vaadi vahvistusta. Koneoppimisprojektit vaativat algoritmeja, tiedonhankintaa, laadukasta huomautusta ja muita monimutkaisia ​​asioita, joista on huolehdittava.

    Lisätietoja 

    Tekoälyn osana NLP:n tarkoituksena on saada koneet reagoimaan ihmiskielelle. Teknisestä näkökulmasta NLP, aivan sopivasti, käyttää tietojenkäsittelytiedettä, lingvistiikkaa, algoritmeja ja yleistä kielirakennetta tehdäkseen koneista älykkäitä. Ennakoivat ja intuitiiviset koneet, kun ne on rakennettu, voivat poimia, analysoida ja ymmärtää puheen ja jopa tekstin todellisen merkityksen ja kontekstin.

    Lisätietoja 

    Tässä Medical Image Annotationilla on roolinsa, sillä se välittää tehokkaasti tarvittavaa tietämystä tekoälypohjaisille lääketieteellisille diagnostisille asetuksille, jotka edistävät tarkan tietokonenäön läsnäoloa mallinkehityksen taustalla.

    Lisätietoja 

    Tekoälyn ei tarvitse olla synkkä aihe keskustellakseen. Tekoäly on täynnä mahdollisuuksia tulla tulevien vuosien mullistavimmaksi työkaluksi, ja se on nopeasti muotoutumassa avustavaksi resurssiksi sen sijaan, että pysyisi kurssilla ylivoimaisena teknologiana.

    Lisätietoja 

    Oletko tietoinen teknisistä seikoista, jotka liittyvät koneoppimismallien tekemiseen kokonaisvaltaisiksi, intuitiivisiksi ja vaikuttaviksi? Jos ei, sinun on ensin ymmärrettävä, kuinka kukin prosessi on laajalti erotettu kolmeen vaiheeseen, eli hauskaan, toiminnallisuuteen ja hienostuneisuuteen. Kun "Finesse" koskee ML-algoritmien koulutusta täydellisyyteen kehittämällä ensin monimutkaisia ​​ohjelmia asianmukaisilla ohjelmointikielillä, "Fun" -osassa on kyse asiakkaiden tyytyväisyydestä tarjoamalla heille havainnollinen ja älykäs hauska tuote.

    Lisätietoja 

    Kuvittele, että heräät eräänä kauniina päivänä ja näet kaikki keittiöastiasi markkinoilla mustina, mikä sokaisee sinua näkemään, mitä sisällä on. Ja sitten sokeripalojen löytäminen teetä varten on haaste. Edellyttäen, että voit löytää teen ensin.

    Lisätietoja 

    Tietojen merkintä on yksinkertaisesti tietojen merkitsemisprosessi, jotta koneet voivat käyttää niitä. Se on erityisen hyödyllinen valvotussa koneoppimisessa (ML), jossa järjestelmä käyttää merkittyjä tietojoukkoja käsitelläkseen, ymmärtääkseen ja oppiakseen syöttömalleja haluttujen tulosten saavuttamiseksi.

    Lisätietoja 

    Tietojen merkitseminen ei ole niin vaikeaa, ei kukaan organisaatio koskaan sanonut! Mutta huolimatta haasteista matkan varrella, monet eivät ymmärrä käsillä olevien tehtävien vaativuutta. Tietojoukkojen merkitseminen erityisesti tekoäly- ja koneoppimismalleihin soveltuviksi vaatii vuosien kokemusta ja käytännön uskottavuutta. Ja kaiken lisäksi tietojen merkitseminen ei ole yksiulotteinen lähestymistapa, vaan se vaihtelee työstettävän mallin tyypin mukaan.

    Lisätietoja 

    Tietojen hankinta puheprojekteja varten on yksinkertaisempaa, kun omaksut systemaattisen lähestymistavan. Lue eksklusiivinen viestimme tiedonkeruusta puheprojekteja varten ja saat selvyyttä.

    Lisätietoja 

    Yksinkertaisesti sanottuna tekstimerkinnöissä on kyse tiettyjen asiakirjojen, digitaalisten tiedostojen ja jopa niihin liittyvän sisällön merkitsemisestä. Kun nämä resurssit on merkitty tai merkitty, niistä tulee ymmärrettäviä, ja koneoppimisalgoritmit voivat käyttää niitä mallien kouluttamiseksi täydellisyyteen.

    Lisätietoja 

    Tänään olemme valinneet Vatsal Ghiyan haastatteluun. Vatsal Ghiya on sarjayrittäjä, jolla on yli 20 vuoden kokemus terveydenhuollon tekoälyohjelmistoista ja -palveluista. Hän on Shaipin toimitusjohtaja ja perustaja, joka mahdollistaa alustamme, prosessiemme ja henkilöiden tarpeen mukaan skaalauksen yrityksille, joilla on vaativimmat koneoppimis- ja tekoälyhankkeet.

    Lisätietoja 

    Rahoituspalvelut ovat muuttuneet ajan myötä. Mobiilimaksamisen, henkilökohtaisten pankkiratkaisujen, paremman luottovalvonnan ja muiden taloudellisten mallien kasvu varmistaa entisestään, että rahan sisällyttäminen ei ole sama kuin muutama vuosi sitten. Vuonna 2021 kyse ei ole vain 'Fin'istä tai rahoituksesta, vaan koko 'FinTech'istä, jossa on häiritseviä rahoitustekniikoita, jotka saavat vaikutuksensa muuttamaan asiakaskokemusta, asiaankuuluvien organisaatioiden toimintatapoja tai tarkalleen ottaen koko finanssialan.

    Lisätietoja 

    Autoteollisuuden oikea -aikaisesta noususta huolimatta pystysuora jättää paljon mahdollisuuksia lisäparannuksiin. Alkaen liikenneonnettomuuksien vähentämisestä ajoneuvojen valmistuksen ja resurssien käyttöönoton parantamiseen, tekoäly vaikuttaa todennäköisimmältä ratkaisulta saada asiat eteenpäin.

    Lisätietoja 

    Tekoäly vaikuttaa nykyään enemmän markkinointikieltä. Jokainen tuntemasi yritys, startup-yritys tai yritys mainostaa nyt tuotteitaan ja palvelujaan termillä "AI-powered". Totta tästä huolimatta tekoäly tuntuu varmasti väistämättömältä nykyään. Jos huomaat, lähes kaikki ympärilläsi olevat ovat AI: n voimin. Netflixin suositusmoottoreista ja treffisovellusten algoritmeista joihinkin terveydenhuollon monimutkaisimpiin kokonaisuuksiin, jotka auttavat onkologiassa, tekoäly on kaiken tukipiste.

    Lisätietoja 

    Koneoppimisella on luultavasti maailman sekaisin määritelmät ja tulkinnat. Muutama vuosi sitten saapunut muotisana sai edelleen monia ihmisiä hämmentymään sen esitystavan ja esitystavan ansiosta.

    Lisätietoja 

    Tekoäly (AI) on kunnianhimoinen ja erittäin hyödyllinen ihmiskunnan kehityksen kannalta. Erityisesti terveydenhuollon kaltaisessa tilassa tekoäly saa aikaan merkittäviä muutoksia tavoissa, joilla lähestymme sairauksia, niiden hoitoja, potilaiden hoitoa ja potilaiden seurantaa. Unohtamatta tutkimusta ja kehitystä, joka liittyy uusien lääkkeiden kehittämiseen, uudempiin tapoihin löytää huolenaiheita ja taustalla olevia ehtoja ja paljon muuta.

    Lisätietoja 

    Terveydenhuolto vertikaalina ei koskaan ollut staattinen. Mutta sitten se ei ole koskaan ollut näin dynaamista, koska erilaisten lääketieteellisten näkemysten yhtymäkohta on saanut meidät tuijottamaan elottomasti rakenteellisten tietojen kasoja. Ollakseni rehellinen, jättimäinen tietomäärä ei ole enää edes ongelma. Se on todellisuutta, joka ylitti jopa 2,000 Exabyte -rajan vuoden 2020 loppuun mennessä.

    Lisätietoja 

    Tekoäly on tekniikka, joka antaa koneille mahdollisuuden jäljitellä ihmisten käyttäytymistä. Kyse on koneiden opettamisesta itsenäiseen oppimiseen ja ajatteluun sekä tulosten käyttämiseen reagoimiseen ja vastaamiseen.

    Lisätietoja 

    Joka kerta kun GPS -navigointijärjestelmäsi pyytää sinua kiertämään liikennettä, huomaa, että tällainen tarkka analyysi ja tulokset tulevat useiden satojen tuntien harjoittelun jälkeen. Aina kun Google Lens -sovelluksesi tunnistaa esineen tai tuotteen tarkasti, ymmärrä, että sen AI (Artificial Intelligence) -moduuli on käsitellyt tuhansia kuvia tuhansien kuvien jälkeen.

    Lisätietoja 

    4 Perustietoa tietojen poistamisesta Tunnistaminen: Tietojen luominen tapahtuu 2.5 quintillion tavua päivittäin, ja me internetin käyttäjinä tuotimme lähes 1.7 Mt joka sekunti vuonna 2020.

    Lisätietoja 

    Nyt kun koko planeetta on verkossa ja yhteydessä, tuotamme yhdessä mittaamattomia määriä dataa. Teollisuus, yritys, markkinasegmentti tai mikä tahansa muu yhteisö näkisi tietoja yhtenä yksikkönä. Silti yksilöiden osalta dataa kutsutaan paremmin digitaaliseksi jalanjäljeksi.

    Lisätietoja 

    Laadutiedot merkitsevät menestystarinoita, kun taas heikko tietojen laatu tekee hyvän tapaustutkimuksen. Jotkut vaikuttavimmista tapaustutkimuksista tekoälyn toiminnallisuudesta ovat johtuneet laadukkaiden tietojoukkojen puutteesta. Vaikka kaikki yritykset ovat innoissaan ja kunnianhimoisista tekoälyhankkeistaan ​​ja tuotteistaan, innostus ei heijastu tietojen keräämiseen ja koulutukseen. Useampi yritys keskittyy enemmän tuotokseen kuin koulutukseen, mikä viivästyttää markkinointiaikaa, menettää rahoituksen tai jopa vetää ikkunaluukut ikuisuuteen.

    Lisätietoja 

    Prosessi tuotettujen tietojen merkitsemiseen tai merkitsemiseen, mikä antaa koneoppimisen ja tekoälyn algoritmien mahdollisuuden tunnistaa tehokkaasti kukin tietotyyppi ja päättää, mitä siitä oppia ja mitä sen kanssa tehdä. Mitä tarkemmin määritelty tai merkitty kukin tietojoukko on, sitä paremmin algoritmit pystyvät käsittelemään sen optimoidun tuloksen saavuttamiseksi.

    Lisätietoja 

    Alexa, onko lähelläni sushi-paikka? Usein kysytään avoimia kysymyksiä virtuaalisille avustajillemme. Tällaisten kysymysten esittäminen muille ihmisille on ymmärrettävää, kun otetaan huomioon, kuinka olemme tottuneet puhumaan ja vuorovaikutuksessa. Ei kuitenkaan ole mitään järkeä, jos kysytään hyvin rento kysymys koneelle, jolla tuskin on käsitys kielestä ja keskustelun monimutkaisuudesta?

    Lisätietoja 

    Jokaisen yllättävän tapahtuman takana on toiminnassa käsitteitä, kuten tekoäly, koneoppiminen ja mikä tärkeintä, NLP (Natural Language Processing). Yksi viime aikojen suurimmista läpimurroista on NLP, jossa koneet kehittyvät vähitellen ymmärtääkseen, miten ihmiset puhuvat, emoottavat, ymmärtävät, reagoivat, analysoivat ja jopa jäljittelevät ihmisten keskusteluja ja tunteisiin perustuvaa käyttäytymistä. Tämä käsite on ollut erittäin vaikuttava chatbottien, teksti puheeksi -työkalujen, äänentunnistuksen, virtuaalisten avustajien ja muun kehityksessä.

    Lisätietoja 

    Huolimatta käsitteestä, joka otettiin käyttöön 1950-luvulla, tekoälystä (AI) tuli yleinen nimi vasta pari vuotta sitten. Tekoälyn kehitys on ollut asteittaista, ja se on kestänyt melkein 6 vuosikymmentä tarjota nykyään hulluja ominaisuuksia ja toimintoja. Kaikki tämä on ollut äärimmäisen mahdollista johtuen laitteisto-oheislaitteiden, teknisten infrastruktuurien, liittoutuneiden konseptien, kuten pilvipalvelujen, tietojen tallennus- ja käsittelyjärjestelmien (Big Data and analytics), samanaikaisesta kehityksestä, Internetin levinneisyydestä ja kaupallistamisesta ja muusta. Kaikki yhdessä on johtanut tähän hämmästyttävään teknisen aikajanan vaiheeseen, jossa tekoäly ja koneoppiminen (ML) eivät vain tarjoa innovaatioita, vaan niistä tulee väistämättömiä käsitteitä myös ilman elämää.

    Lisätietoja 

    Jokainen tekoälyjärjestelmä tarvitsee valtavan määrän laadukkaita tietoja kouluttaakseen ja tuottamaan tarkkoja tuloksia. Nyt tässä lauseessa on kaksi avainsanaa - valtavat määrät ja laatutiedot. Keskustellaan molemmista erikseen.

    Lisätietoja 

    Kaikki tähän mennessä tehdyt keskustelut tekoälyn käyttöönotosta liike- ja toimintatarkoituksiin ovat olleet vain pinnallisia. Jotkut puhuvat niiden toteuttamisen eduista, kun taas toiset keskustelevat siitä, kuinka tekoälymoduuli voi lisätä tuottavuutta 40%. Mutta tuskin vastaamme todellisiin haasteisiin, jotka liittyvät niiden sisällyttämiseen liiketoiminnallisiin tarkoituksiimme.

    Lisätietoja 

    On vaikea kuvitella maailmanlaajuisen pandemian torjumista ilman tekniikoita, kuten tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML). Covid-19-tapausten räjähdysmäinen nousu ympäri maailmaa jättää monet terveysinfrastruktuurit halvaantuneiksi. Laitokset, hallitukset ja järjestöt pystyivät kuitenkin taistelemaan edistyneiden tekniikoiden avulla. Tekoälystä ja koneoppimisesta, jota pidettiin kerran ylellisen elämäntavan ja tuottavuuden ylellisyytenä, on lukemattomien sovellustensa ansiosta tullut hengenpelastavia aineita Covidin torjunnassa.

    Lisätietoja 

    Kipu koetaan voimakkaammin tiettyjen ihmisryhmien keskuudessa. Tutkimukset ovat osoittaneet, että vähemmistöryhmistä ja heikommassa asemassa olevista ryhmistä kärsivät ihmiset kokevat enemmän fyysistä kipua kuin väestö stressin, yleisen terveyden ja muiden tekijöiden vuoksi.

    Lisätietoja 

    Ennen kuin aiot edes hankkia tietoja, yksi tärkeimmistä näkökohdista määritettäessä, kuinka paljon sinun pitäisi käyttää tekoälyn harjoitustietoihin. Tässä artikkelissa annamme sinulle oivalluksia kehittää tehokas budjetti tekoälyn harjoitustiedoille.

    Lisätietoja 

    Shaip on online-foorumi, joka keskittyy terveydenhuollon tekoälyn tietoratkaisuihin ja tarjoaa lisensoituja terveystietoja, jotka on suunniteltu auttamaan tekoälyn mallien rakentamisessa. Se tarjoaa tekstipohjaisia ​​potilastietoja ja väitetietoja, ääntä, kuten lääkärin nauhoituksia tai potilaan / lääkärin keskusteluja, sekä kuvia ja videoita röntgensäteiden, TT-kuvien ja MRI-tulosten muodossa.

    Lisätietoja 

    Data on yksi tärkeimmistä tekijöistä tekoälyn algoritmin kehittämisessä. Muista, että se, että tietoja tuotetaan nopeammin kuin koskaan ennen, ei tarkoita sitä, että oikeat tiedot on helppo saada. Huonolaatuinen, puolueellinen tai väärin merkitty tieto voi (parhaimmillaan) lisätä toisen vaiheen. Nämä ylimääräiset vaiheet hidastavat sinua, koska datatieteen ja kehitystiimien on työskenneltävä niiden läpi matkalla toimivaan sovellukseen.

    Lisätietoja 

    Paljon on tehty tekoälyn mahdollisuudesta muuttaa terveydenhuollon alaa, ja hyvästä syystä. Kehittyneitä tekoälyalustoja tukevat tiedot, ja terveydenhuollon organisaatioilla on sitä runsaasti. Joten miksi teollisuus on jäljessä muista tekoälyn käyttöönotossa? Se on monipuolinen kysymys, johon sisältyy monia mahdollisia vastauksia. Ne kaikki korostavat kuitenkin epäilemättä erityisesti yhden esteen: suuria määriä strukturoimattomia tietoja.

    Lisätietoja 

    Se, mikä vaikuttaa yksinkertaiselta, on kuitenkin tylsää kehittää ja ottaa käyttöön kuten mitä tahansa muuta monimutkaista tekoälyjärjestelmää. Ennen kuin laitteesi tunnisti kaapattavan kuvan ja Machine Learning (ML) -moduulit pystyivät käsittelemään sen, datan merkitsijä tai heidän tiiminsä olisi viettänyt tuhansia tunteja tietojen merkinnöillä, jotta koneet ymmärtäisivät ne.

    Lisätietoja 

    Shaipin toimitusjohtaja ja perustaja Vatsal Ghiya tutkii tässä erityisominaisuudessa kolmea tekijää, joiden hän uskoo antavan dataan perustuvan tekoälyn saavuttaa täyden potentiaalinsa tulevaisuudessa: innovatiivisten algoritmien rakentamiseen tarvittavat kyvyt ja resurssit. valtava tietomäärä näiden algoritmien tarkkaan kouluttamiseen ja runsaasti prosessointitehoa näiden tietojen tehokkaaseen louhintaan. Vatsal on sarjayrittäjä, jolla on yli 20 vuoden kokemus terveydenhuollon tekoälyohjelmistoista ja -palveluista. Shaip mahdollistaa alustan, prosessien ja ihmisten skaalautumisen tarpeen mukaan yrityksille, joilla on vaativimmat koneoppimis- ja tekoälyaloitteet.

    Lisätietoja 

    Tekoälyjärjestelmien (AI) prosessit ovat evoluution mukaisia. Toisin kuin muut markkinoilla olevat tuotteet, palvelut tai järjestelmät, tekoälymallit eivät tarjoa välittömän käytön tapauksia tai heti 100% tarkkoja tuloksia. Tulokset kehittyvät, kun asiaankuuluvia ja laatutietoja käsitellään enemmän. Se on kuin kuinka vauva oppii puhumaan tai kuinka muusikko aloittaa oppimalla viisi ensimmäistä suurta sointua ja rakentaa sitten niitä. Saavutuksia ei avata yön yli, mutta harjoittelu tapahtuu jatkuvasti huippuosaamista varten.

    Lisätietoja 

    Aina kun puhumme tekoälystä (AI) ja koneoppimisesta (ML), kuvittelemme heti voimakkaat teknologiayritykset, kätevät ja futuristiset ratkaisut, hienot itse ajavat autot ja pohjimmiltaan kaiken, mikä on esteettisesti, luovasti ja älyllisesti miellyttävää. Mikä tuskin heijastuu ihmisille, on todellinen maailma kaikkien tekoälyn tarjoamien mukavuuksien ja elämäntapakokemusten takana.

    Lisätietoja 

    Eksklusiivinen haastattelu, jossa yrityspäällikkö Utsav - Shaip on vuorovaikutuksessa My Startupin päätoimittaja Sunilin kanssa kertoakseen hänelle, kuinka Shaip parantaa ihmisten elämää ratkaisemalla tulevaisuuden ongelmat keskustelu- ja terveydenhuollon tekoälyn tarjouksilla. Hän kertoo edelleen, kuinka tekoäly, ML on asetettu mullistamaan liiketoimintatapamme ja kuinka Shaip osallistuu seuraavan sukupolven teknologioiden kehittämiseen.

    Lisätietoja 

    Covid-19-pandemia on saattanut aiheuttaa taloudellista epävarmuutta, mutta se on osoitus tekoälyn innovaatioihin liittyvästä uskomattomasta jännityksestä, että avaruuteen tehtävät investoinnit selvisivät myrskystä: Vain 7 prosenttia investoinneista väheni ja 16 prosenttia keskeytettiin väliaikaisesti vuonna 2020, kun taas 47 prosenttia pysyi ennallaan ja 30 prosentin odotettiin kasvavan.

    Lisätietoja 

    Tekoäly (AI) parantaa elintapojamme parempien elokuvasuositusten, ravintola-ehdotusten, konfliktien ratkaisemisen chat-robottien avulla ja paljon muuta. Tekoälyn voimaa, potentiaalia ja ominaisuuksia hyödynnetään yhä enemmän kaikilla teollisuudenaloilla ja alueilla, joita kukaan ei todennäköisesti ajatellut. Itse asiassa tekoälyä tutkitaan ja pannaan täytäntöön esimerkiksi terveydenhuollon, vähittäiskaupan, pankkitoiminnan, rikosoikeuden, valvonnan, palkkaamisen, palkkaerojen korjaamisen ja muilla aloilla.

    Lisätietoja 

    Olemme kaikki nähneet, mitä tapahtuu, kun tekoälyn kehitys menee pieleen. Harkitse Amazonin yritystä luoda tekoälyn rekrytointijärjestelmä, joka oli loistava tapa skannata ansioluettelot ja tunnistaa pätevimmät ehdokkaat - edellyttäen että nämä ehdokkaat olivat miehiä.

    Lisätietoja 

    Terveydenhuoltoala testattiin viime vuonna pandemian takia, ja paljon innovaatioita loi läpi - uusista lääkkeistä ja lääkinnällisistä laitteista toimitusketjun läpimurtoihin ja parempiin yhteistyöprosesseihin. Yritysjohtajat kaikilta toimialoilta löysivät uusia tapoja nopeuttaa kasvua yleisen edun tukemiseksi ja kriittisten tulojen tuottamiseksi.

    Lisätietoja 

    Olemme nähneet heitä elokuvissa, olemme lukeneet niistä kirjoista ja olemme kokeneet niitä tosielämässä. Niin scifi kuin se saattaa tuntua, Meidän on kohdattava tosiasiat - kasvojentunnistus on täällä pysyä. Tekniikka kehittyy dynaamisella nopeudella, ja eri toimialoilla esiintyvien monipuolisten käyttötapausten myötä kasvojen tunnistamisen laaja kehitys näyttää yksinkertaisesti väistämättömältä ja loputtomalta.

    Lisätietoja 

    Monikieliset chat-robotit muuttavat liike-elämää. Chatbotit ovat edenneet pitkälle niiden alkuvaiheista lähtien, missä he antaisivat yksinkertaisia ​​yhden sanan vastauksia. Chatbot voi nyt keskustella sujuvasti kymmenillä kielillä, jolloin yritykset voivat laajentua laajemmille globaaleille markkinoille.

    Lisätietoja 

    Terveydenhuoltoa pidetään usein teknologisen innovaation kärjessä olevana toimialana. Se on totta monin tavoin, mutta terveydenhuollon tilaa säätelee myös laaja lainsäädäntö, kuten GDPR ja HIPAA, sekä monet muut paikalliset ohjeet ja rajoitukset.

    Lisätietoja 

    Vuoden 2018 raportti paljasti, että tuotimme lähes 2.5 kvintillionia tavua tietoja joka päivä. Toisin kuin yleisesti uskotaan, kaikkia luomiamme tietoja ei voida käsitellä oivallusten saamiseksi.

    Lisätietoja 

    Tekoäly on älykkäämpi päivä päivältä. Nykyään tehokkaat koneoppimisalgoritmit ovat normaalien yritysten ulottuvilla, ja algoritmit, jotka vaativat prosessointitehoa, joka olisi kerran varattu massiivisille keskusyksiköille, voidaan nyt ottaa käyttöön kohtuuhintaisissa pilvipalvelimissa.

    Lisätietoja