Tekoälyn resurssikeskus
Tapaustutkimus
Harjoitustiedot monikielisen keskustelutaidon rakentamiseksi
Laadukkaat äänitiedot hankitaan, luodaan, kuratoidaan ja transkriptoidaan keskustelutaidon kouluttamiseksi 27 kielellä.
Tapaustutkimus
Nimetyn kokonaisuuden tunnistamisen (NER) merkintä kliiniselle NLP: lle
Hyvin merkitty ja kultastandardin mukainen kliininen tekstitieto kliinisen NLP: n kouluttamiseksi / kehittämiseksi terveydenhuollon sovellusliittymän seuraavan version rakentamiseksi.
Tapaustutkimus
Kuvankokoelma ja merkinnät kuvien tunnistamisen parantamiseksi
Laadukkaat kuvatiedot, jotka on hankittu ja joihin on lisätty merkintöjä kuvien tunnistusmallien kouluttamiseksi uusille älypuhelinsarjoille.
Yksisivuinen
Data De-Id -nimeysalusta
Hanki kriittinen data tunnistetunnuksen saaneiden verkkotunnuksen asiantuntijoiden tunnistamana
Yksisivuinen
Tekoälytietojärjestelmän yleiskatsaus
Hanki laatutiedot ja skaalaa AI / ML-mallit
Yksisivuinen
Tietojen merkintäalusta
Avaa kriittiset tiedot strukturoimattomista tiedoista finanssi-, vakuutus- jne.
Yksisivuinen
Lääketieteellinen huomautusalusta
NER auttaa organisaatioita keräämään kriittistä tietoa strukturoimattomista lääketieteellisistä tiedoista
Webinar
Puhetekniikan tulevaisuus
Äänitekniikalla on valta mullistaa kommunikaatiomme. Lue lisää Näytä tallennus
6 vankkaa ohjetta tekoälyn harjoittelun tiedonkeruuprosessin yksinkertaistamiseksi
The process of collecting AI training data is both inevitable and challenging. There is no way we could skip this part and directly get to
Tekoälyn tiedonkeruun ostajan opas
A Beginner’s Guide to AI Data Collection Choosing the AI Data Collection Company for Your AI / ML Project Share on linkedin Share on twitter
Mitä ovat terveydenhuollon koulutustiedot ja miksi ne ovat tärkeitä?
How Healthcare Training Data is Driving Healthcare AI to the Moon? Data procurement has always been an organizational priority. More so when the concerned data
Kuvan huomautustyypit: plussat, miinukset ja käyttötapaukset
Maailma ei ole ollut entinen siitä lähtien, kun tietokoneet alkoivat katsoa esineitä ja tulkita niitä. Viihdyttävistä elementeistä, jotka voisivat olla yhtä yksinkertaisia
4 syytä, miksi sinun täytyy ulkoistaa tietomerkintäprojektisi
AI-mallin kehittäminen on kallista, eikö? Monien yritysten pelkkä ajatus yksinkertaisen tekoälymallin kehittämisestä voi saada heidät siihen
Tärkeä käsikirja oikean tietomerkintätoimittajan valitsemiseen
Harjoitteludatan valmistelu voi olla joko jännittävä tai haastava vaihe koneoppimisen kehitysprosessissa. Haastavaa, jos keräät harjoitustietoja
5 tapaa, joilla tietojen laatu voi vaikuttaa tekoälyratkaisuun
Futuristinen konsepti, jonka juuret juontavat juurensa 60-luvun alkuun, on odottanut, että tuo yksi pelin muuttava hetki ei tule vain
Tietojen manuaalisen ja automaattisen merkinnän erojen ymmärtäminen
Jos kehität tekoälyratkaisua, tuotteesi markkinoilletuloaika riippuu suuresti laadukkaiden tietojoukkojen oikea-aikaisesta saatavuudesta koulutustarkoituksiin. Vasta kun
5 suurta haastetta, jotka heikentävät tietojen merkintöjen tehokkuutta
Tietojen merkinnät tai tietojen merkinnät, kuten tiedätte, ovat ikuinen prosessi. Ei ole ketään määrittävää hetkeä, jonka voit kertoa lopettavasi harjoittelun
Koneoppimisen todelliset sovellukset terveydenhuollossa
Terveydenhuoltoala on aina hyötynyt tekniikan kehityksestä ja sen tarjonnasta. Terveydenhuolto on onnistunut sydämentahdistimista ja röntgensäteistä sähköisiin elvytyksiin ja muihin
Tekoälyn rooli terveydenhuollossa: hyödyt, haasteet ja kaikki siltä väliltä
Tekoälyn markkina -arvo terveydenhuollossa nousi uuteen huippuun vuonna 2020, 6.7 miljardiin dollariin. Myös alan asiantuntijat ja tekniikan veteraanit paljastavat
Elektroniset terveystietueet ja tekoäly: Taivas tehty ottelu
Sähköisten terveystietojen (EHR) oletetaan olevan tehokkaita ja auttavat terveydenhuoltopalvelujen nopeassa toimittamisessa potilaille. Näyttää kuitenkin olevan
Mikä on tietojen merkintä? Kaikki aloittelijan on tiedettävä
Lataa Infographics Älykkäät tekoälymallit on koulutettava laajasti, jotta ne pystyvät tunnistamaan kuvioita, esineitä ja lopulta tekemään luotettavia päätöksiä. Koulutetut kuitenkin
Tietojen huomautustekniikat yleisimmille tekoälyn käyttötapauksille terveydenhuollossa
Olemme jo pitkään lukeneet tietojen merkintöjen roolista koneoppimisessa ja tekoälymoduuleissa. Tiedämme sen laadun
Tiedonkeruun ja merkintöjen rooli terveydenhuollossa
Mitä jos kertoisimme sinulle, että seuraavan kerran kun otit selfien, älypuhelimesi ennustaa, että sinulla on todennäköisesti akne
4 ainutlaatuista datahaastetta tekoälyn käytölle terveydenhuollossa
Se on sanottu tarpeeksi monta kertaa, mutta tekoäly on osoittautunut pelinmuuttajaksi terveydenhuollon alalla. Olemalla vain passiivisia osallistujia
AI: n mahdollisuudet terveydenhuollossa
Rehellisesti sanottuna elämme tulevaisuutta, josta kaikki haaveilimme pari vuotta sitten. Jos tapahtuman tai tapahtuman ennustaminen tarkasti oli yksi
AI -harjoitustietojen hienovaraisuudet ja miksi he tekevät tai rikkoo projektisi
Me kaikki ymmärrämme, että tekoälymoduulin suorituskyky riippuu täysin koulutusvaiheessa annettujen aineistojen laadusta. Kuitenkin,
Edut koulutuksesta loppuun Palvelun tarjoaja voi tarjota tekoälyprojektisi
Tekoäly (tekoäly) ja koulutustiedot ovat erottamattomia. Ne ovat kuin yö ja päivä, päät ja hännät sekä yin ja yang. Ilman sitä ei voi olla olemassa
Pitäisikö tekoälykoulutuksen tietojen ostopäätöksen perustua yksinomaan hintaan?
Eri yritykset laajalla toimialalla ottavat nopeasti käyttöön tekoälyn toiminnan parantamiseksi ja ratkaisujen löytämiseksi liiketoiminnan tarpeisiin.
Kuvan merkintä tietokonenäköä varten
Image Annotation & Labeling for Computer Vision The Ultimate Buyers Guide 2022 Share on linkedin Share on twitter Share on facebook Intro What is Image
Datan myyjä maksaa sinulle aina vähemmän: Siksi
Kaikki tekoälyn (AI) ja koneoppimisen projektit edellyttävät tekoälyn koulutustietoja. Ainoa tapa, jolla tekoälyjärjestelmät voivat oppia tulemaan tarkemmiksi ja
Kuinka valita paras tiedonkeruuyhtiö AI- ja ML -projekteille
Nykyään yritys, jolla ei ole tekoälyä (Machine AI) ja koneoppimista (ML), on merkittävässä kilpailuhaitassa. Taustaprosessien ja työnkulkujen tukemisesta ja optimoinnista
Sisäisen tekoälyn tiedonkeruun todelliset piilotetut kustannukset
Tiedonkeruu on aina ollut huolestuttava kasvuyrityksille. Valitettavasti pienet ja keskisuuret yritykset kamppailevat tiedonkeruustrategioiden ja -tekniikoiden kanssa. Suuremmat yritykset
Tyypit yleisesti saatavilla olevista tekoälyharjoittelutiedoista ja miksi sinun pitäisi (ja sinun ei pitäisi) käyttää niitä
Keinotekoisen älykkyyden (AI) moduulien hankinta julkisista / avoimista ja ilmaisista resursseista ovat yleisimpiä kysymyksiä, joita meille kysytään kuulemisistuntojemme aikana.
AI-harjoitustietojen todelliset kustannukset
Tekoälyjärjestelmän kehittäminen on verotusta. Jopa yksinkertainen tekoälymoduuli vie kuukausia koulutusta ennustamaan, käsittelemään tai suosittelemaan
3 yksinkertaista tapaa hankkia harjoitustiedot AI / ML-malleillesi
Meidän ei tarvitse kertoa sinulle tekoälyn koulutustietojen arvoa kunnianhimoisissa projekteissasi. Tiedät sen, jos syötät roskatietoja
Kuinka huonot tiedot vaikuttavat tekoälyn toteutustavoitteisiin?
Kun käsittelemme tekoälyä (AI), tunnustamme joskus vain päätöksentekojärjestelmän tehokkuuden ja tarkkuuden. Emme pysty tunnistamaan lukemattomia kamppailuja
3 tekijää, jotka on otettava huomioon keksittäessäsi tehokas budjetti tekoälyharjoittelutiedoillesi
Tekoälyn merkitys tuotteissasi ja palveluissasi on yhä tärkeämpi vuonna 2021. Kuten jo tiedät, tekoälymoduulisi ovat vain
Mikä, miksi ja miten mielipiteen analyysi
Sisällysluettelo Mikä on tunneanalyysi ja miksi se on tärkeää? Tunneanalyysin tyypit? Miten tunneanalyysi toimii? Mitä tunnelma -analyysi tekee
Harjoitustiedot monikielisen keskustelutaidon rakentamiseksi
Laadukkaat äänitiedot, jotka on hankittu, luotu, kuratoitu ja transkriptoitu keskustelutaidon kouluttamiseksi 27 kielellä. Nimetyn kokonaisuuden tunnistamisen (NER) merkintä kliiniselle NLP: lle
Hyvin merkitty ja kultastandardin mukainen kliininen tekstitieto kliinisen NLP: n kouluttamiseksi / kehittämiseksi terveydenhuollon sovellusliittymän seuraavan version rakentamiseksi. Kuvankokoelma ja merkinnät kuvien tunnistamisen parantamiseksi
Laadukkaat kuvatiedot, jotka on hankittu ja joihin on lisätty merkintöjä kuvien tunnistusmallien kouluttamiseksi uusille älypuhelinsarjoille.
Puhetekniikan tulevaisuus - haasteet ja mahdollisuudet
Äänitekniikalla on valta mullistaa kommunikaatiomme. Tämän verkkoseminaarin tarkoituksena on kouluttaa osallistujaa siitä, kuinka äänitekniikkaa voidaan hyödyntää missä tahansa verkkotunnuksessa ja kuinka erilaisia keskustelutekniikan käyttötapauksia käytetään rikastuttamaan loppukäyttäjien kokemuksia.
Tiedot muuttavat terveydenhuoltoa
Tekoäly (AI) voi muuttaa terveydenhuollon tarjoamista. Tämän verkkoseminaarin tarkoituksena on kouluttaa osallistujaa siitä, "Kuinka tietoja voidaan käyttää terveydenhuollon alalla" tapaustutkimusten avulla sekä koulutustietojoukoista ja tietojenkäsittelystä.
Ostajan opas
Ostajan opas: tietojen merkintä / merkinnät
Joten haluat aloittaa uuden AI / ML-aloitteen ja ymmärtää, että hyvien tietojen löytäminen on yksi haastavimmista näkökohdista toiminnassasi. AI / ML-mallisi tulos on vain yhtä hyvä kuin tiedot, joita käytät sen kouluttamiseen - joten tietojen yhdistämiseen, merkintöihin ja merkintöihin käyttämäsi asiantuntemus on ratkaisevan tärkeää.
Ostajan opas: Laadukkaat tekoälyn koulutustiedot
Tekoälyn ja koneoppimisen maailmassa datakoulutus on väistämätöntä. Tämä on prosessi, joka tekee koneoppimismoduuleista tarkkoja, tehokkaita ja täysin toimivia. Oppaassa tutkitaan yksityiskohtaisesti, mitä tekoälyn harjoitustiedot ovat, harjoitustietojen tyypit, harjoitustietojen laatu, tiedonkeruu ja lisensointi.
Ostajan opas: CV: n kuvan huomautus
Tietokonenäkö on kyse visuaalisen maailman ymmärtämisestä kouluttaakseen tietokonenäön sovelluksia. Sen menestys johtuu täysin siitä, mitä kutsumme kuvan merkinnöiksi - perustekniikka tekniikan takana, joka saa koneet tekemään älykkäitä päätöksiä, ja juuri siitä aiomme keskustella ja tutkia.
Ostajan opas: AI -tiedonkeruu
Koneilla ei ole omaa mieltään. Heiltä puuttuu mielipiteitä, tosiasioita ja kykyjä, kuten päättely, kognitio ja paljon muuta. Jotta voit muuttaa ne tehokkaiksi välineiksi, tarvitset algoritmeja, jotka on kehitetty tietojen perusteella. Tiedot, jotka ovat olennaisia, asiayhteyteen liittyviä ja tuoreita. Tällaisten tietojen keräämistä koneita varten kutsutaan tekoälytiedon keräämiseksi.
eBook
Avain tekoälyn kehitysesteiden voittamiseen
Päivittäin syntyy uskomattoman paljon dataa: 2.5 kvintillionia tavua Social Media Today -lehden mukaan. Mutta se ei tarkoita, että se kaikki ansaitsee algoritmin kouluttamisen. Jotkut tiedot ovat epätäydellisiä, jotkut heikkolaatuisia ja jotkut ovat yksinkertaisesti epätarkkoja, joten minkä tahansa tämän virheellisen tiedon käyttäminen johtaa samoihin piirteisiin (kalliista) tekoälytietojen innovaatioistasi.
6 vankkaa ohjetta tekoälyn harjoittelun tiedonkeruuprosessin yksinkertaistamiseksi
The process of collecting AI training data is both inevitable and challenging. There is no way we could skip this part and directly get to
Tekoälyn tiedonkeruun ostajan opas
A Beginner’s Guide to AI Data Collection Choosing the AI Data Collection Company for Your AI / ML Project Share on linkedin Share on twitter
Mitä ovat terveydenhuollon koulutustiedot ja miksi ne ovat tärkeitä?
How Healthcare Training Data is Driving Healthcare AI to the Moon? Data procurement has always been an organizational priority. More so when the concerned data
Kuvan huomautustyypit: plussat, miinukset ja käyttötapaukset
Maailma ei ole ollut entinen siitä lähtien, kun tietokoneet alkoivat katsoa esineitä ja tulkita niitä. Viihdyttävistä elementeistä, jotka voisivat olla yhtä yksinkertaisia
4 syytä, miksi sinun täytyy ulkoistaa tietomerkintäprojektisi
AI-mallin kehittäminen on kallista, eikö? Monien yritysten pelkkä ajatus yksinkertaisen tekoälymallin kehittämisestä voi saada heidät siihen
Tärkeä käsikirja oikean tietomerkintätoimittajan valitsemiseen
Harjoitteludatan valmistelu voi olla joko jännittävä tai haastava vaihe koneoppimisen kehitysprosessissa. Haastavaa, jos keräät harjoitustietoja
5 tapaa, joilla tietojen laatu voi vaikuttaa tekoälyratkaisuun
Futuristinen konsepti, jonka juuret juontavat juurensa 60-luvun alkuun, on odottanut, että tuo yksi pelin muuttava hetki ei tule vain
Tietojen manuaalisen ja automaattisen merkinnän erojen ymmärtäminen
Jos kehität tekoälyratkaisua, tuotteesi markkinoilletuloaika riippuu suuresti laadukkaiden tietojoukkojen oikea-aikaisesta saatavuudesta koulutustarkoituksiin. Vasta kun
5 suurta haastetta, jotka heikentävät tietojen merkintöjen tehokkuutta
Tietojen merkinnät tai tietojen merkinnät, kuten tiedätte, ovat ikuinen prosessi. Ei ole ketään määrittävää hetkeä, jonka voit kertoa lopettavasi harjoittelun
Koneoppimisen todelliset sovellukset terveydenhuollossa
Terveydenhuoltoala on aina hyötynyt tekniikan kehityksestä ja sen tarjonnasta. Terveydenhuolto on onnistunut sydämentahdistimista ja röntgensäteistä sähköisiin elvytyksiin ja muihin
Tekoälyn rooli terveydenhuollossa: hyödyt, haasteet ja kaikki siltä väliltä
Tekoälyn markkina -arvo terveydenhuollossa nousi uuteen huippuun vuonna 2020, 6.7 miljardiin dollariin. Myös alan asiantuntijat ja tekniikan veteraanit paljastavat
Elektroniset terveystietueet ja tekoäly: Taivas tehty ottelu
Sähköisten terveystietojen (EHR) oletetaan olevan tehokkaita ja auttavat terveydenhuoltopalvelujen nopeassa toimittamisessa potilaille. Näyttää kuitenkin olevan
Mikä on tietojen merkintä? Kaikki aloittelijan on tiedettävä
Lataa Infographics Älykkäät tekoälymallit on koulutettava laajasti, jotta ne pystyvät tunnistamaan kuvioita, esineitä ja lopulta tekemään luotettavia päätöksiä. Koulutetut kuitenkin
Tietojen huomautustekniikat yleisimmille tekoälyn käyttötapauksille terveydenhuollossa
Olemme jo pitkään lukeneet tietojen merkintöjen roolista koneoppimisessa ja tekoälymoduuleissa. Tiedämme sen laadun
Tiedonkeruun ja merkintöjen rooli terveydenhuollossa
Mitä jos kertoisimme sinulle, että seuraavan kerran kun otit selfien, älypuhelimesi ennustaa, että sinulla on todennäköisesti akne
4 ainutlaatuista datahaastetta tekoälyn käytölle terveydenhuollossa
Se on sanottu tarpeeksi monta kertaa, mutta tekoäly on osoittautunut pelinmuuttajaksi terveydenhuollon alalla. Olemalla vain passiivisia osallistujia
AI: n mahdollisuudet terveydenhuollossa
Rehellisesti sanottuna elämme tulevaisuutta, josta kaikki haaveilimme pari vuotta sitten. Jos tapahtuman tai tapahtuman ennustaminen tarkasti oli yksi
AI -harjoitustietojen hienovaraisuudet ja miksi he tekevät tai rikkoo projektisi
Me kaikki ymmärrämme, että tekoälymoduulin suorituskyky riippuu täysin koulutusvaiheessa annettujen aineistojen laadusta. Kuitenkin,
Edut koulutuksesta loppuun Palvelun tarjoaja voi tarjota tekoälyprojektisi
Tekoäly (tekoäly) ja koulutustiedot ovat erottamattomia. Ne ovat kuin yö ja päivä, päät ja hännät sekä yin ja yang. Ilman sitä ei voi olla olemassa
Pitäisikö tekoälykoulutuksen tietojen ostopäätöksen perustua yksinomaan hintaan?
Eri yritykset laajalla toimialalla ottavat nopeasti käyttöön tekoälyn toiminnan parantamiseksi ja ratkaisujen löytämiseksi liiketoiminnan tarpeisiin.
Kuvan merkintä tietokonenäköä varten
Image Annotation & Labeling for Computer Vision The Ultimate Buyers Guide 2022 Share on linkedin Share on twitter Share on facebook Intro What is Image
Datan myyjä maksaa sinulle aina vähemmän: Siksi
Kaikki tekoälyn (AI) ja koneoppimisen projektit edellyttävät tekoälyn koulutustietoja. Ainoa tapa, jolla tekoälyjärjestelmät voivat oppia tulemaan tarkemmiksi ja
Kuinka valita paras tiedonkeruuyhtiö AI- ja ML -projekteille
Nykyään yritys, jolla ei ole tekoälyä (Machine AI) ja koneoppimista (ML), on merkittävässä kilpailuhaitassa. Taustaprosessien ja työnkulkujen tukemisesta ja optimoinnista
Sisäisen tekoälyn tiedonkeruun todelliset piilotetut kustannukset
Tiedonkeruu on aina ollut huolestuttava kasvuyrityksille. Valitettavasti pienet ja keskisuuret yritykset kamppailevat tiedonkeruustrategioiden ja -tekniikoiden kanssa. Suuremmat yritykset
Tyypit yleisesti saatavilla olevista tekoälyharjoittelutiedoista ja miksi sinun pitäisi (ja sinun ei pitäisi) käyttää niitä
Keinotekoisen älykkyyden (AI) moduulien hankinta julkisista / avoimista ja ilmaisista resursseista ovat yleisimpiä kysymyksiä, joita meille kysytään kuulemisistuntojemme aikana.
AI-harjoitustietojen todelliset kustannukset
Tekoälyjärjestelmän kehittäminen on verotusta. Jopa yksinkertainen tekoälymoduuli vie kuukausia koulutusta ennustamaan, käsittelemään tai suosittelemaan
3 yksinkertaista tapaa hankkia harjoitustiedot AI / ML-malleillesi
Meidän ei tarvitse kertoa sinulle tekoälyn koulutustietojen arvoa kunnianhimoisissa projekteissasi. Tiedät sen, jos syötät roskatietoja
Kuinka huonot tiedot vaikuttavat tekoälyn toteutustavoitteisiin?
Kun käsittelemme tekoälyä (AI), tunnustamme joskus vain päätöksentekojärjestelmän tehokkuuden ja tarkkuuden. Emme pysty tunnistamaan lukemattomia kamppailuja
3 tekijää, jotka on otettava huomioon keksittäessäsi tehokas budjetti tekoälyharjoittelutiedoillesi
Tekoälyn merkitys tuotteissasi ja palveluissasi on yhä tärkeämpi vuonna 2021. Kuten jo tiedät, tekoälymoduulisi ovat vain
Mikä, miksi ja miten mielipiteen analyysi
Sisällysluettelo Mikä on tunneanalyysi ja miksi se on tärkeää? Tunneanalyysin tyypit? Miten tunneanalyysi toimii? Mitä tunnelma -analyysi tekee
Kerro meille, kuinka voimme auttaa seuraavassa tekoälyaloitteessasi.