Tapis Oleh:
Kualiti dan ketepatan keputusan yang disediakan oleh sistem pengecaman muka dan emosi bergantung pada data. Lebih tepat dan luas data, lebih baik peluang program AI untuk mengenal pasti dan mengesan emosi.
Kecerdasan buatan mempunyai beberapa kelebihan yang meluas untuk industri insurans, dengan syarat syarikat memahami pelaksanaannya. Apabila tugas seperti pemprosesan tuntutan, tetapan premium dan pengesanan kerosakan diperkemas, ia juga boleh membantu dengan perkhidmatan pelanggan, meningkatkan tahap kepuasan keseluruhan.
Penyahkenalan data adalah penting untuk melindungi maklumat yang boleh dikenal pasti secara peribadi dalam penjagaan kesihatan, selaras dengan keperluan kawal selia seperti HIPAA dan GDPR. Alat yang ditampilkan, termasuk IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip dan Private-AI, menawarkan pelbagai penyelesaian untuk penyamaran data yang berkesan.
AI Generatif mempunyai beberapa ciri dan fungsi berkuasa yang ditetapkan untuk membaik pulih sistem sokongan perkhidmatan pelanggan. Di mana ia boleh menangani isu pelanggan dengan segera, AI generatif juga boleh menggantikan ejen sebagai responden pertama dan berkomunikasi dengan pelanggan seperti manusia.
Penyahkenalan data ialah prosedur kritikal untuk memastikan perlindungan akses tanpa kebenaran, dan penggunaan data peribadi yang menyalahi undang-undang. Secara khusus penting untuk data penjagaan kesihatan, proses ini memastikan tiada maklumat yang boleh dikenal pasti secara peribadi berada di tangan individu selain daripada yang berkait rapat dengan data tersebut.
AI perbualan dan generatif mengubah dunia kita dengan cara yang unik. AI Perbualan menjadikan bercakap dengan mesin mudah dan membantu, meningkatkan sokongan pelanggan dan perkhidmatan penjagaan kesihatan. AI Generatif, sebaliknya, adalah kuasa kreatif. Ia mencipta kandungan asli baharu dalam seni, muzik dan banyak lagi. Memahami jenis AI ini adalah kunci kepada perniagaan pintar, etika dan keputusan inovasi.
Teknologi suara masih merupakan teknologi yang agak baharu dan kami masih berusaha untuk memahami dengan baik penyelesaian yang ditawarkan dengannya. Dalam persekitaran penjagaan kesihatan yang sensitif terhadap masa, kecekapan dan ketepatan adalah amat penting.
Generative AI sedang membentuk semula landskap perkhidmatan perbankan dan kewangan, memperkenalkan kecekapan, meningkatkan keselamatan, dan menyampaikan pengalaman yang diperibadikan untuk pelanggan dan institusi. Memandangkan teknologi terus maju, kesannya terhadap industri kewangan berkemungkinan besar akan berkembang, membawa kepada era baharu inovasi dan pengoptimuman.
Penggunaan Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) dalam industri penjagaan kesihatan dan farmaseutikal banyak berdasarkan analisis data tidak berstruktur. Dengan maklumat yang relevan, organisasi penjagaan kesihatan boleh mengeluarkan beberapa kelebihan dan menyampaikan perkhidmatan penjagaan kesihatan yang lebih baik kepada pesakit.
Kuantum dan kekerapan kandungan yang dijana pengguna akan meningkat pada tahun-tahun akan datang. Pelanggan hari ini mempunyai akses kepada alatan inovatif, membolehkan mereka mengetahui segala-galanya tentang sesuatu jenama. Apabila melibatkan diri dengan pelanggan sedia ada, baharu dan bakal pelanggan adalah penting untuk jenama, pemantauan dan penyederhanaan kandungan adalah penting untuk mencipta imej yang positif.
Pelabelan data yang berkesan adalah bahagian penting dalam meningkatkan perkaitan carian. Platform dan perniagaan E-Dagang mendapat manfaat paling banyak daripada pelabelan data kerana mereka perlu memaparkan produk mereka dalam hasil carian, yang membawa kepada peningkatan dalam jualan dan hasil.
Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) telah memulakan revolusi pengekstrakan dan analisis maklumat dalam semua industri. Kepelbagaian teknologi ini juga berkembang untuk memberikan penyelesaian yang lebih baik dan aplikasi baharu. Penggunaan NLP dalam kewangan tidak terhad kepada aplikasi yang telah kami nyatakan di atas. Dengan masa, kita boleh menggunakan teknologi ini dan tekniknya untuk tugas dan operasi yang lebih kompleks.
Pada teras aplikasi AI dalam penjagaan kesihatan adalah data dan analisisnya yang betul. Menggunakan data dan maklumat yang disediakan oleh profesional penjagaan kesihatan ini, alatan dan teknologi AI mampu memberikan penyelesaian penjagaan kesihatan yang lebih baik dari segi diagnosis, rawatan, ramalan, preskripsi dan pengimejan.
Pengecaman entiti yang dinamakan ialah teknik penting yang membuka jalan kepada pemahaman mesin lanjutan tentang teks. Walaupun set data sumber terbuka mempunyai kelebihan dan kekurangan, ia memainkan peranan penting dalam latihan dan memperhalusi model NER. Pemilihan dan penggunaan sumber yang munasabah ini boleh meningkatkan hasil projek NLP dengan ketara.
AI Generatif menawarkan faedah yang luar biasa seperti kecekapan, kebolehskalaan dan pemperibadian dengan keupayaannya untuk mencipta kandungan yang pelbagai. Walau bagaimanapun, cabaran seperti kawalan kualiti, had kreativiti dan kebimbangan etika memerlukan perhatian yang teliti.
AI Generatif ialah sempadan menarik yang mentakrifkan semula sempadan teknologi dan kreativiti. Daripada menjana teks seperti manusia kepada mencipta imej yang realistik, meningkatkan pembangunan kod, dan juga mensimulasikan output audio yang unik, aplikasi dunia sebenarnya adalah pelbagai kerana ia adalah transformatif.
Aplikasi pembelajaran mesin dan AI dalam analisis data klinikal adalah meluas dan inovatif. Mereka menawarkan potensi yang besar untuk membentuk semula penjagaan pesakit, menambah baik penyelidikan perubatan, dan menyediakan diagnosis yang lebih awal dan lebih tepat.
Shaip berdiri di barisan hadapan dalam menyediakan penjagaan kesihatan dan data perubatan terkemuka yang penting untuk model AI dan pembelajaran mesin (ML). Jika anda memulakan projek AI penjagaan kesihatan atau memerlukan data perubatan khusus, Shaip ialah rakan kongsi yang sempurna.
Pembantu suara bukan lagi sesuatu yang baru; mereka dengan cepat menjadi penting untuk interaksi digital harian kita. Kebangkitan pembantu suara berbilang bahasa menjanjikan lonjakan yang ketara ke hadapan, memecahkan halangan bahasa dan memupuk ketersambungan global yang lebih besar.
Anotasi dokumen ialah blok binaan penting dalam AI, pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi. Ia meningkatkan pemahaman dan keupayaan pemprosesan sistem AI, menjana pengekstrakan maklumat yang cekap dan memupuk automasi merentas pelbagai domain.
Seperti yang telah kita terokai dalam contoh di atas, analisis sentimen mempunyai potensi yang luar biasa dalam pelbagai aplikasi, merangkumi daripada perkhidmatan pelanggan kepada politik. Ia membolehkan organisasi membuka kunci kuasa data subjektif dan mengubah teks tidak berstruktur kepada cerapan yang boleh diambil tindakan.
Masa depan AI penjagaan kesihatan penuh dengan janji dan potensi, dengan trend baru muncul untuk 2023 menandakan anjakan transformatif dalam penyampaian penjagaan pesakit.
Kes penggunaan Pemprosesan Bahasa Semulajadi dalam penjagaan kesihatan adalah luas dan transformatif. Dengan memanfaatkan kuasa AI, pembelajaran mesin dan AI perbualan, NLP merevolusikan cara profesional penjagaan kesihatan mendekati penjagaan pesakit. Ia menjadikan aliran kerja perubatan lebih cekap dan meningkatkan hasil keseluruhan pesakit.
Mengguna pakai pengekstrakan entiti berasaskan AI telah membawa kepada kemajuan yang ketara dalam pelbagai industri, daripada penjagaan kesihatan kepada e-dagang, menambah baik pembuatan keputusan, memperkemas proses dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Teknologi pengecaman emosi ialah alat berkuasa yang boleh meningkatkan pemahaman kita tentang emosi manusia dan membantu kami mencipta pengalaman yang diperibadikan dalam pelbagai domain seperti penjagaan kesihatan, pendidikan dan pemasaran.
Secara keseluruhannya, bidang penjagaan kesihatan penuh dengan pesakit dan doktor yang bermotivasi untuk membuat perubahan sekali lagi dalam kehidupan orang di seluruh dunia. Akses kepada set data yang besar adalah kecerdasan buatan sehala akan terus membuktikan dirinya sebagai masa depan perubatan. Terpulang kepada penyelidik dan pembangun untuk mengambil kesempatan daripada set data unik ini untuk meningkatkan pemahaman kami tentang ujian klinikal dan penjagaan pesakit sambil kami bergerak ke arah masa depan yang semakin terhubung untuk semua orang.
Lima tahun akan datang akan membawa lebih banyak pengalaman AI yang diperkemas, ciri keselamatan yang meningkatkan interaksi tersebut dan banyak lagi. Aliran AI perbualan dalam beberapa tahun akan datang akan menjadi lebih cerah dan lebih mudah diakses berbanding sebelum ini.
Perubahan berterusan, membawa kepada masa depan yang lebih bankable, menguntungkan yang memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. Dengan perubahan ini ditambah dengan keupayaan untuk belajar daripada kesilapan syarikat lain, sektor BFSI akan terus bergerak ke hadapan dengan pantas ke arah menggunakan pengecaman muka—matlamat akhir yang lebih berkesan dan selamat untuk semua badan yang terlibat.
Carian suara ialah bidang teknologi yang sedang berkembang. Ia perlahan tetapi pasti mengambil langkah besar kerana ia menjadi lebih berkebolehan dengan AI, pemprosesan bahasa semula jadi dan pembelajaran mesin . Jenis AI yang wujud sekarang bukan makhluk; pembantu suara ini ialah alat untuk menjadikan kehidupan kita lebih baik, lebih mudah dan lebih cekap.
Perkhidmatan pelabelan data membantu perniagaan menukar data yang tidak mempunyai label atau teg kepada data yang mempunyai. Mereka sering menggunakan pasukan petugas manusia atau pembelajaran mesin untuk melabel set data yang diberikan oleh perniagaan kepada mereka.
Teknologi pengecaman suara berpotensi merevolusikan industri penjagaan kesihatan dalam beberapa cara. Dengan mendayakan dokumentasi yang lebih pantas dan tepat, mengurangkan risiko ralat, dan meningkatkan penglibatan pesakit, teknologi pengecaman suara boleh membantu penyedia penjagaan kesihatan menyediakan penjagaan yang lebih berkualiti.
Industri insurans mempunyai banyak data, tetapi ia sangat berantakan sehingga hampir mustahil untuk mencari. Industri insurans perlu didigitalkan—dan kini boleh. Dengan adanya OCR, pengumpulan dan pengisihan data menjadi semudah mengambil gambar atau menaip beberapa perkataan.
Bank akan mendapat pengalaman positif apabila melaksanakan teknologi AI. Ini berdasarkan temu bual dengan syarikat yang sudah menggunakan AI dalam proses perniagaan mereka. Selagi perlindungan dibina untuk memastikan keselamatan data pelanggan dan standard etika yang boleh dikawal secara automatik, bank harus melaksanakan AI ke dalam sistem mereka.
Kesan pembelajaran mesin dalam pasaran pusat panggilan adalah nyata dan boleh diukur. Tangkapan data masa nyata dan pembelajaran mesin telah dikahwinkan untuk membolehkan pusat panggilan yang lebih cekap. Selain itu, penyelesaian berasaskan suara telah meningkat di seluruh Amerika Utara dan terus merebak ke seluruh dunia.
Teknologi pengecaman suara menjadi semakin penting dalam penjagaan kesihatan, dengan doktor dan jururawat semakin bergantung padanya untuk mengendalikan banyak tugas profesional mereka. Walaupun banyak persoalan masih perlu ditangani sebelum kita melihat penggunaan teknologi ini secara meluas di hospital, persekitaran klinikal dan pejabat doktor, tanda-tanda awal menunjukkan janji yang penting.
Teknologi anotasi video bertujuan untuk memastikan sistem AI runcit dan pelanggan selamat. Perisian anotasi video ialah cara terbaik untuk melakukan ini dengan membenarkan orang ramai dengan cepat dan mudah memaklumkan pihak berkuasa apabila mereka menyaksikan sesuatu yang mencurigakan dalam tetapan runcit dan; membantu sistem AI belajar daripada pengalaman lalu supaya mereka boleh menyesuaikan respons mereka untuk berasa lebih baik tentang perkara yang dianggap sebagai tingkah laku biasa.
Kes penggunaan pengecaman muka boleh memberikan hasil yang menakjubkan apabila menyimpan dan mendapatkan semula data, tetapi ia juga datang dengan masalah etika yang menarik. Adakah masuk akal untuk menggunakan teknologi sedemikian? Sesetengah orang percaya jawapannya adalah "tidak," terutamanya mengenai pencerobohan privasi pengecaman muka. Orang lain menyebut penggunaan alat baharu ini, itulah sebabnya teknologi ini mungkin bukan yang anda mahu elakkan pada semua kos.
AI akan mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi. Sebaik sahaja anda membiasakan diri dengan AI perbualan dan ia menjadi bahagian yang lancar dalam hidup anda, anda akan tertanya-tanya bagaimana anda boleh melakukannya tanpanya.
Perkataan bangun tersuai boleh membantu dengan pemperibadian jenama anda dan membezakannya daripada pesaing. Terdapat banyak faktor yang perlu dipertimbangkan semasa memilih perkataan bangun tersuai. Tetapi, jika anda ingin menonjolkan diri dalam dunia perniagaan yang kompetitif hari ini, adalah berbaloi untuk meletakkan usaha tambahan untuk memastikan pembantu suara anda berbunyi unik.
Kemajuan teknologi suara baharu akan kekal. Mereka hanya akan terus berkembang dalam populariti, menjadikan kini masa yang sesuai untuk mendahului keluk dan mula mencipta pengalaman suara yang inovatif untuk pemandu. Apabila pengeluar kereta menyepadukan pengecaman pertuturan ke dalam kereta mereka, ini membuka peluang dunia baharu untuk teknologi dan penggunanya.
Jelas sekali bahawa AI makanan akan mempunyai pengaruh yang besar terhadap cara kita makan. Daripada pemacu rantai makanan segera ke arah menu yang lebih boleh disesuaikan kepada pelbagai restoran baharu yang inovatif, terdapat banyak peluang untuk teknologi untuk memudahkan pengalaman makan kami dan meningkatkan kualiti makanan kami. Dengan kemajuan kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin, kita boleh mengharapkan AI makanan pintar memberi kesan positif kepada kesihatan kita dan kesan ekologi keseluruhan sistem makanan kita.
Ringkasnya, segmentasi semantik ialah sektor penting algoritma pembelajaran mendalam yang dimanfaatkan untuk meningkatkan kemajuan dalam penglihatan komputer. Segmentasi semantik akan terus maju dalam kebanyakan subkategori yang berkaitan, pengesanan objek, klasifikasi dan penyetempatan.
Secara keseluruhannya, sistem pengecaman pertuturan yang berkesan hendaklah mudah disediakan dan digunakan dalam pelbagai situasi sambil mencapai keputusan yang tepat dengan sedikit kekecewaan di pihak pengguna.
Membina data rumah pintar memerlukan satu set proses yang memastikan pada akhirnya bahawa algoritma pembelajaran mesin berfungsi dan memproses data tanpa sebarang gangguan.
Industri insurans secara tradisinya konservatif dengan kemajuan teknologi dan teragak-agak untuk menerima pakai teknologi baharu. Walau bagaimanapun, masa berubah, dan kecerdasan buatan (AI) mendapat banyak perhatian daripada syarikat insurans, yang mula menyedari peranan penting yang boleh dimainkan oleh AI dalam operasi mereka.
Pengumpulan data ialah proses mengumpul, menganalisis dan, mengukur data yang tepat daripada pelbagai sistem untuk digunakan untuk proses perniagaan membuat keputusan, projek ucapan dan penyelidikan.
Perbankan tidak seperti dulu. Kebanyakan daripada kita memerlukan perkhidmatan perbankan yang pantas, cekap, sempurna yang bebas kerumitan dan, yang paling penting, boleh dipercayai. Ia hanya masuk akal untuk beralih kepada saluran perbankan digital yang boleh menyediakan perkara ini. Ternyata, pembantu maya yang dikuasakan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) boleh melakukannya dengan tepat.
Pernahkah anda terpaksa menterjemah e-mel penting ke dalam bahasa lain? Jika ya, anda akan berasa kecewa apabila mengetahui bahawa perkhidmatan menjawab e-mel seseorang tidak dapat menterjemahkan e-mel anda untuk anda dengan cepat. Ini boleh mengecewakan terutamanya jika komunikasi adalah kunci untuk mana-mana organisasi.
Istilah chatbot dan pembantu maya digunakan untuk mencipta perbualan menggunakan keupayaan automasi dengan sentuhan manusia. Dengan resolusi autonomi, chatbots dan pembantu maya mempercepatkan pengalaman pekerja dan pelanggan juga.
Selalunya dianggap sebagai salah satu sub-domain klasifikasi teks, versi klasifikasi dokumen yang terlalu ringkas bermakna menandai dokumen dan menetapkannya terus ke dalam kategori yang telah ditetapkan – untuk tujuan penyelenggaraan yang mudah dan penemuan yang cekap.
Hai Siri, bolehkah anda mencari saya untuk catatan blog yang bagus yang menyenaraikan arah aliran AI Perbualan teratas. Atau, Alexa, boleh awak mainkan saya lagu yang mengalihkan fikiran saya dari tugas harian biasa. Nah, ini bukan hanya retorik tetapi perbincangan bilik lukisan standard yang mengesahkan kesan keseluruhan konsep yang dipanggil AI Perbualan.
OCR atau Pengecaman Aksara Optik ialah cara yang menyeronokkan untuk membaca dan memahami dokumen. Tetapi mengapa ia masuk akal? Mari kita ketahui. Tetapi sebelum kita meneruskan, kita perlu memikirkan istilah pembelajaran mesin yang kurang biasa: RPA (Automasi Proses Robot).
Hakikatnya ialah kualiti data latihan yang anda kumpulkan menentukan kualiti model pengecaman pertuturan anda atau malah peranti. Oleh itu, adalah perlu untuk berhubung dengan vendor data yang berpengalaman untuk membantu anda melalui proses tanpa banyak usaha, terutamanya apabila melatih model atau algoritma yang berkenaan memerlukan pengumpulan, anotasi dan strategi mahir yang lain.
Keupayaan yang dimasukkan ke dalam mesin— menjadikannya mampu berinteraksi dengan cara yang paling berperikemanusiaan yang mungkin— mempunyai jenis yang berbeza. Namun, persoalannya masih ada, bagaimana AI perbualan berfungsi dalam masa nyata dan jenis teknologi yang menggerakkan kewujudannya.
Seperti namanya, data sintetik ialah data yang dijana secara buatan dan bukannya dicipta oleh peristiwa sebenar. Dalam pemasaran, media sosial, penjagaan kesihatan, kewangan dan keselamatan, data sintetik membantu membina penyelesaian yang lebih inovatif.
Apabila kita bercakap tentang Pengecaman Watak Optik (OCR), ia adalah bidang Kepintaran Buatan (AI) yang khusus berkaitan dengan penglihatan komputer dan pengecaman corak. OCR merujuk kepada proses mengekstrak maklumat daripada berbilang format data seperti imej, pdf, nota tulisan tangan dan dokumen yang diimbas dan menukarnya kepada format digital untuk pemprosesan selanjutnya.
Sistem pemantauan pemandu ialah ciri keselamatan termaju yang menggunakan pelekap kamera pada papan pemuka untuk memantau kewaspadaan dan mengantuk pemandu. Sekiranya pemandu mengantuk dan sistem pemantauan pemandu terganggu menjana amaran dan mengesyorkan untuk berehat.
Pemprosesan Bahasa Semulajadi ialah subbidang Kecerdasan Buatan yang mampu memecahkan bahasa manusia dan menyalurkan prinsip yang sama kepada model pintar. Adakah anda merancang untuk menggunakan NLP sebagai teknologi latihan model anda? Teruskan membaca untuk mengetahui cabaran dan penyelesaian untuk menyelesaikannya.
Selain itu, AI Perbualan sentiasa belajar daripada pengalaman sebelumnya menggunakan set data pembelajaran mesin untuk menawarkan cerapan masa nyata dan perkhidmatan pelanggan yang cemerlang. Selain itu, AI Perbualan bukan sahaja memahami dan menjawab pertanyaan kami secara manual tetapi juga boleh disambungkan kepada teknologi AI lain seperti carian dan penglihatan untuk menjejaki proses dengan pantas.
Pengecaman imej ialah keupayaan perisian untuk mengenal pasti objek, tempat, orang dan tindakan dalam imej. Menggunakan set data pembelajaran mesin, perusahaan boleh menggunakan pengecaman imej untuk mengenal pasti dan mengelaskan objek kepada beberapa kategori.
Kepintaran Buatan menjadikan mesin lebih pintar, nok! Namun, cara mereka melakukannya adalah berbeza dan menarik seperti menegak yang berkenaan. Contohnya, seperti Pemprosesan Bahasa Semulajadi berguna jika anda mereka bentuk dan membangunkan chatbots dan pembantu digital yang cerdik. Begitu juga, jika anda ingin menjadikan sektor insurans lebih telus dan akomodatif terhadap pengguna, Computer Vision ialah subdomain AI yang mesti anda fokuskan.
Bolehkah mesin mengesan emosi dengan hanya mengimbas muka? Berita baiknya ialah mereka boleh. Dan berita buruknya ialah pasaran masih mempunyai perjalanan yang jauh sebelum beralih ke arus perdana. Namun, sekatan jalan dan cabaran penerimaan tidak menghalang penginjil AI daripada meletakkan 'Pengesanan Emosi' pada peta AI—secara agak agresif.
Penglihatan Komputer tidak begitu meluas seperti aplikasi AI lain seperti Pemprosesan Bahasa Semulajadi. Namun, ia perlahan-lahan naik ke peringkat, menjadikan 2022 tahun yang menarik untuk penggunaan berskala lebih besar. Berikut ialah beberapa potensi penglihatan komputer yang bergaya (kebanyakannya domain) yang dijangka dapat diterokai dengan lebih baik oleh perniagaan pada tahun 2022.
Perusahaan di seluruh dunia sedang beralih daripada dokumen berasaskan kertas kepada pemprosesan data digital. Tetapi, apakah itu OCR? Bagaimanakah ia berfungsi? Dan dalam proses perniagaan manakah ia boleh digunakan untuk memanfaatkan faedahnya? Mari kita gali artikel ini tentang manfaat yang OCR bawa ke meja.
Jawapannya ialah Automatic Speech Recognition (ASR). Ia adalah satu langkah besar untuk mengubah perkataan yang dituturkan ke dalam bentuk bertulis. Pengecaman Pertuturan Automatik (ASR) ialah trend yang ditetapkan untuk membuat bising pada tahun 2022. Dan peningkatan dalam pertumbuhan pembantu suara adalah disebabkan oleh telefon pintar pembantu suara terbina dalam dan peranti suara pintar seperti Alexa.
Adakah anda sedang mencari otak di sebalik model Kepintaran Buatan yang terbaik? Baiklah, tunduk kepada Penganotasi Data. Walaupun anotasi data menjadi tumpuan utama dalam menyediakan sumber yang berkaitan dengan setiap menegak dipacu AI, kami akan meneroka konsep dan mempelajari lebih lanjut tentang protagonis pelabelan dari perspektif AI Penjagaan Kesihatan.
Dan adakah anda mendapati ia menarik jika pembeli membayar bil semasa daftar keluar dengan hanya mewakili muka, bukan sebarang kad atau dompet? Pengecaman muka membolehkan peruncit menganalisis mood dan pilihan pembeli berdasarkan pembelian masa lalu mereka.
Dengan peningkatan pembayaran digital yang dibuat di seluruh dunia, bagaimanakah organisasi kewangan boleh memastikan penukaran jualan maksimum dan penerimaan pembayaran, serta meminimumkan pendedahan risiko? Bunyi membimbangkan? Dalam industri kewangan yang sangat bergantung pada pemprosesan data dan maklumat mengekalkan kelebihan marginal dan memahami nuansa semula jadi pelanggan untuk memberikan resolusi tepat masa memerlukan teknologi berkaitan AI.
Drone ialah alat yang berdaya maju untuk pengumpulan data dan menyediakan maklumat masa nyata. Menggunakan analitis data membolehkan pemeriksaan jambatan, perlombongan dan ramalan cuaca lebih mudah.
Analisis sentimen Pusat Panggilan ialah pemprosesan data dengan mengenal pasti nuansa semula jadi konteks pelanggan dan menganalisis data untuk menjadikan perkhidmatan pelanggan lebih empati.
Nah, sebab pertama tidak memerlukan sebarang pengesahan. Projek pembelajaran mesin memerlukan algoritma, perolehan data, anotasi berkualiti tinggi dan aspek kompleks lain yang dijaga dengan baik.
Sebagai cabang Kecerdasan Buatan, NLP adalah tentang menjadikan mesin responsif kepada bahasa manusia. Datang kepada aspek teknologinya, NLP, dengan tepat, menggunakan sains komputer, linguistik, algoritma dan struktur bahasa keseluruhan untuk menjadikan mesin pintar. Mesin yang proaktif dan intuitif, apabila dibina, boleh mengekstrak, menganalisis dan memahami makna dan konteks sebenar daripada pertuturan dan juga teks.
Di sinilah Anotasi Imej Perubatan memainkan peranan kerana ia secara cekap menyampaikan pengetahuan yang diperlukan kepada persediaan diagnostik Perubatan yang dikuasakan AI untuk melanjutkan kehadiran penglihatan komputer yang tepat, sebagai teknologi pembangunan model asas.
Kecerdasan Buatan tidak perlu menjadi topik yang suram untuk dibincangkan. Penuh dengan kemungkinan untuk menjadi alat yang paling transformatif pada tahun-tahun akan datang, AI dengan pantas membentuk sumber bantuan dan bukannya terus berada di landasan sebagai teknologi yang mengagumkan.
Adakah anda sedar tentang teknikal yang terlibat dalam menjadikan model Pembelajaran Mesin holistik, intuitif dan berkesan? Jika tidak, anda perlu memahami terlebih dahulu bagaimana setiap proses diasingkan secara meluas kepada tiga fasa, iaitu, Keseronokan, Kefungsian dan Kehalusan. Walaupun 'Finesse' membimbangkan melatih algoritma ML untuk kesempurnaan dengan mula-mula membangunkan atur cara yang kompleks menggunakan bahasa pengaturcaraan yang berkaitan, bahagian 'Keseronokan' adalah untuk menggembirakan pelanggan dengan menawarkan produk menyeronokkan yang perseptif dan pintar.
Bayangkan bangun pada suatu hari yang baik dan melihat semua bekas dapur anda dipasarkan dalam warna hitam, membutakan anda ke arah apa yang ada di dalamnya. Dan kemudian, mencari kiub gula untuk teh anda akan menjadi satu cabaran. Dengan syarat, anda boleh mencari teh dahulu.
Anotasi data hanyalah proses pelabelan maklumat supaya mesin boleh menggunakannya. Ia amat berguna untuk pembelajaran mesin (ML) yang diselia, di mana sistem bergantung pada set data berlabel untuk memproses, memahami dan belajar daripada corak input untuk mencapai output yang diingini.
Pelabelan data tidaklah begitu sukar, kata tiada organisasi! Tetapi di sebalik cabaran sepanjang perjalanan, tidak ramai yang memahami sifat tugas yang berat. Melabel set data, terutamanya untuk menjadikannya sesuai untuk model pembelajaran AI dan Mesin, adalah sesuatu yang memerlukan pengalaman bertahun-tahun dan kredibiliti langsung. Selain itu, pelabelan data bukanlah pendekatan satu dimensi dan berbeza-beza bergantung pada jenis model dalam kerja.
Memperoleh data untuk projek pertuturan dipermudahkan apabila anda mengambil pendekatan yang sistematik. Baca siaran eksklusif kami tentang pemerolehan data untuk projek pertuturan dan dapatkan kejelasan.
Dengan kata mudah, anotasi teks adalah mengenai pelabelan dokumen tertentu, fail digital dan juga kandungan yang berkaitan. Sebaik sahaja sumber ini ditag atau dilabelkan, ia menjadi mudah difahami dan boleh digunakan oleh algoritma pembelajaran mesin untuk melatih model dengan sempurna.
Hari ini kami telah memilih Vatsal Ghiya untuk mengambil temuduga beliau. Vatsal Ghiya ialah usahawan bersiri dengan lebih 20 tahun pengalaman dalam perisian dan perkhidmatan AI penjagaan kesihatan. Beliau ialah Ketua Pegawai Eksekutif dan pengasas bersama Shaip, yang membolehkan penskalaan atas permintaan platform, proses dan orang kami untuk syarikat yang mempunyai inisiatif pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan yang paling mencabar.
Perkhidmatan kewangan telah berubah dari semasa ke semasa. Lonjakan dalam pembayaran mudah alih, penyelesaian perbankan peribadi, pemantauan kredit yang lebih baik dan corak kewangan lain seterusnya memastikan bahawa bidang yang berkaitan dengan rangkuman monetari tidak seperti beberapa tahun lalu. Pada tahun 2021, ia bukan hanya mengenai 'Fin' atau Kewangan tetapi semua 'FinTech' dengan Teknologi Kewangan yang mengganggu menjadikan kehadiran mereka dirasakan untuk mengubah pengalaman pelanggan, modus operandi untuk organisasi yang berkaitan atau keseluruhan arena fiskal dengan tepat.
Walaupun industri automotif meningkat tepat pada masanya, industri menegak memberikan banyak ruang untuk peningkatan tambahan. Bermula dari menurunkan kemalangan jalan raya hingga meningkatkan pembuatan kenderaan dan penggunaan sumber daya, Kecerdasan Buatan sepertinya merupakan penyelesaian yang paling mungkin untuk membuat sesuatu bergerak ke arah langit.
Kecerdasan Buatan nampaknya lebih seperti pemasaran jargon hari ini. Setiap syarikat, syarikat permulaan, atau perniagaan yang anda kenal sekarang mempromosikan produk dan perkhidmatannya dengan istilah 'AI-powered' sebagai USPnya. Sejujurnya, kecerdasan buatan sememangnya tidak dapat dielakkan pada masa kini. Sekiranya anda perhatikan, hampir semua yang anda miliki dikuasakan oleh AI. Dari enjin cadangan di Netflix dan algoritma dalam aplikasi temu janji hingga ke beberapa entiti paling kompleks dalam sektor penjagaan kesihatan yang membantu dalam onkologi, kecerdasan buatan berada di puncak segalanya hari ini.
Pembelajaran mesin mungkin mempunyai definisi dan tafsiran yang paling bercampur di dunia. Apa yang muncul sebagai kata kunci beberapa tahun yang lalu terus membingungkan banyak orang berkat cara ia digambarkan dan dipersembahkan.
Kecerdasan Buatan (AI) bercita-cita tinggi dan sangat bermanfaat untuk kemajuan manusia. Di ruang seperti penjagaan kesihatan, terutamanya, kecerdasan buatan membawa perubahan luar biasa dalam cara kita mendekati diagnosis penyakit, rawatannya, perawatan pesakit, dan pemantauan pasien. Tidak lupa juga penyelidikan dan pengembangan yang terlibat dalam pengembangan ubat baru, cara baru untuk mengetahui kebimbangan dan keadaan yang mendasarinya, dan banyak lagi.
Penjagaan kesihatan, sebagai menegak, tidak pernah statik. Tetapi kemudian, ini tidak pernah dinamis ini, dengan pertemuan pandangan perubatan yang berbeza, membuat kita menatap tepat pada tumpukan data yang tidak terstruktur. Sejujurnya, jumlah data yang besar tidak menjadi masalah lagi. Ini kenyataan, bahkan melebihi 2,000 Exabyte pada akhir tahun 2020.
Kecerdasan buatan adalah teknologi yang memperkasakan mesin untuk meniru tingkah laku manusia. Ini semua mengenai mesin mengajar bagaimana belajar dan berfikir secara autonomi dan menggunakan hasil untuk bertindak balas dan bertindak balas dengan sewajarnya.
Setiap kali sistem navigasi GPS anda meminta anda mengambil jalan memutar untuk mengelakkan lalu lintas, menyedari bahawa analisis dan hasil tepat seperti itu dilakukan setelah beberapa ratus jam latihan. Apabila aplikasi Google Lens anda mengenal pasti objek atau produk dengan tepat, fahami bahawa ribuan selepas ribuan gambar telah diproses oleh modul AI (Artificial Intelligence) untuk pengenalan yang tepat.
4 Perkara Asas Yang Perlu Diketahui Tentang Pengecualian Data, Dengan penjanaan data berlaku pada kadar 2.5 quintillion bait setiap hari, kami sebagai pengguna internet menghasilkan hampir 1.7MB setiap saat pada tahun 2020.
Sekarang seluruh planet dalam talian dan tersambung, kami secara kolektif menghasilkan sejumlah besar data. Industri, perniagaan, segmen pasar, atau entiti lain akan melihat data sebagai satu unit. Namun, untuk individu, data lebih baik disebut sebagai jejak digital kami.
Data berkualiti diterjemahkan menjadi kisah kejayaan sementara kualiti data yang buruk menjadikan kajian kes yang baik. Beberapa kajian kes paling berkesan mengenai fungsi AI berpunca dari kekurangan set data yang berkualiti. Walaupun syarikat semua bersemangat dan bercita-cita tinggi mengenai usaha dan produk AI mereka, kegembiraan itu tidak menggambarkan amalan pengumpulan data dan latihan. Dengan lebih banyak fokus pada output daripada latihan, beberapa perniagaan akhirnya melambatkan masa mereka untuk memasarkan, kehilangan dana, atau bahkan menutup pintu selamanya.
Proses untuk memberi penjelasan atau menandakan data yang dihasilkan, ini memungkinkan pembelajaran mesin dan algoritma kecerdasan buatan untuk mengenal pasti setiap jenis data dengan berkesan dan memutuskan apa yang harus dipelajari daripadanya dan apa yang harus dilakukan dengannya. Semakin jelas atau berlabel setiap set data, semakin baik algoritma dapat memprosesnya untuk hasil yang dioptimumkan.
Alexa, adakah tempat sushi berdekatan dengan saya? Sering kali, kami sering mengemukakan soalan terbuka kepada pembantu maya kami. Menanyakan soalan seperti ini kepada sesama manusia dapat difahami memandangkan ini adalah bagaimana kita terbiasa bercakap dan berinteraksi. Walau bagaimanapun, mengemukakan soalan yang sangat santai kepada mesin yang hampir tidak memahami bahasa dan selok-belok perbualan tidak masuk akal bukan?
Nah, di sebalik setiap kejadian yang mengejutkan itu, terdapat konsep dalam tindakan seperti kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan yang paling penting, NLP (Pemprosesan Bahasa Asli) Salah satu kejayaan terbesar pada masa ini adalah NLP, di mana mesin secara beransur-ansur berkembang untuk memahami bagaimana manusia bercakap, memancarkan, memahami, bertindak balas, menganalisis dan bahkan meniru percakapan manusia dan tingkah laku berdasarkan sentimen. Konsep ini sangat berpengaruh dalam pengembangan chatbots, alat teks-ke-pertuturan, pengecaman suara, pembantu maya, dan banyak lagi.
Walaupun menjadi konsep yang diperkenalkan pada tahun 1950-an, Artificial Intelligence (AI) tidak menjadi nama rumah tangga sehingga beberapa tahun yang lalu. Evolusi AI telah beransur-ansur dan telah memakan masa hampir 6 dekad untuk menawarkan ciri dan fungsi gila yang dilakukannya hari ini. Semua ini telah dimungkinkan kerana evolusi serentak perkakasan, infrastruktur teknologi, konsep bersekutu seperti pengkomputeran awan, sistem penyimpanan dan pemprosesan data (Big Data and analytics), penembusan dan pengkomersialan internet, dan banyak lagi. Segala-galanya bersama-sama telah membawa kepada fasa garis masa teknologi yang menakjubkan ini, di mana AI dan Machine Learning (ML) tidak hanya menggerakkan inovasi tetapi menjadi konsep yang tidak dapat dielakkan untuk hidup tanpa juga.
Setiap sistem AI memerlukan sejumlah besar data berkualiti untuk melatih dan memberikan hasil yang tepat. Kini, terdapat dua kata kunci dalam kalimat ini - jumlah dan kualiti data yang besar. Mari kita bincangkan kedua-duanya secara berasingan.
Semua perbincangan dan perbincangan setakat ini mengenai penggunaan kecerdasan buatan untuk tujuan perniagaan dan operasi hanya dangkal. Ada yang membincangkan faedah melaksanakannya sementara yang lain membincangkan bagaimana modul AI dapat meningkatkan produktiviti sebanyak 40%. Tetapi kita hampir tidak menangani cabaran sebenar yang terlibat dalam memasukkannya untuk tujuan perniagaan kita.
Sukar untuk membayangkan memerangi wabak global tanpa teknologi seperti Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML). Peningkatan pesat kes Covid-19 di seluruh dunia menyebabkan banyak infrastruktur kesihatan lumpuh. Namun, institusi, pemerintah, dan organisasi dapat melawan dengan bantuan teknologi canggih. Kepintaran buatan dan pembelajaran mesin, yang pernah dilihat sebagai kemewahan gaya hidup dan produktiviti yang tinggi, telah menjadi agen penyelamat nyawa dalam memerangi Covid berkat aplikasi mereka yang tidak terhitung jumlahnya.
Kesakitan dialami dengan lebih kuat di kalangan kumpulan orang tertentu. Kajian menunjukkan bahawa individu dari kumpulan minoriti dan kurang berkemampuan cenderung mengalami lebih banyak kesakitan fizikal daripada populasi umum kerana tekanan, kesihatan keseluruhan, dan faktor lain.
Bahkan sebelum anda merancang untuk mendapatkan data, salah satu pertimbangan paling penting dalam menentukan berapa banyak yang harus anda belanjakan untuk data latihan AI anda. Dalam artikel ini, kami akan memberi anda pandangan untuk mengembangkan anggaran yang berkesan untuk data latihan AI.
Shaip adalah platform dalam talian yang memberi tumpuan kepada penyelesaian data AI penjagaan kesihatan dan menawarkan data penjagaan kesihatan berlesen yang direka untuk membantu membina model AI. Ia menyediakan data perubatan pesakit dan data tuntutan berdasarkan teks, audio seperti rakaman doktor atau perbualan pesakit / doktor, dan gambar dan video dalam bentuk sinar-X, imbasan CT, dan hasil MRI.
Data adalah salah satu elemen terpenting dalam mengembangkan algoritma AI. Ingat bahawa hanya kerana data dihasilkan lebih cepat daripada sebelumnya tidak bermaksud data yang tepat mudah didapat. Data berkualiti rendah, berat sebelah, atau anotasi yang salah dapat (paling baik) menambah langkah lain. Langkah tambahan ini akan memperlahankan anda kerana pasukan sains dan pengembangan data mesti berusaha melalui proses ke aplikasi yang berfungsi.
Banyak yang telah dibuat mengenai potensi kecerdasan buatan untuk mengubah industri penjagaan kesihatan, dan untuk alasan yang baik. Platform AI yang canggih didorong oleh data, dan organisasi kesihatan mempunyai banyak. Oleh itu, mengapa industri ini ketinggalan dari yang lain dalam hal penggunaan AI? Itu adalah soalan pelbagai aspek dengan banyak kemungkinan jawapan. Namun, semuanya pasti akan menyoroti satu halangan khususnya: sejumlah besar data tidak berstruktur.
Walau bagaimanapun, apa yang kelihatan mudah membosankan untuk dikembangkan dan digunakan seperti sistem AI yang kompleks. Sebelum peranti anda dapat mengenali gambar yang anda tangkap dan modul Machine Learning (ML) dapat memprosesnya, anotator data atau sekumpulan dari mereka akan menghabiskan ribuan jam untuk memberi penjelasan data untuk membuatnya dapat difahami oleh mesin.
Dalam ciri tetamu khas ini, Vatsal Ghiya, Ketua Pegawai Eksekutif dan pengasas bersama Shaip, meneroka tiga faktor yang dia percaya akan membolehkan AI yang didorong oleh data mencapai potensi penuhnya di masa depan: bakat dan sumber daya yang diperlukan untuk membina algoritma inovatif, sebuah sejumlah besar data untuk melatih algoritma tersebut dengan tepat, dan kekuatan pemprosesan yang mencukupi untuk menambang data tersebut dengan berkesan. Vatsal adalah usahawan bersiri dengan pengalaman lebih dari 20 tahun dalam perisian dan perkhidmatan AI penjagaan kesihatan. Shaip membolehkan penskalaan platform, proses, dan orang ramai berdasarkan permintaan berdasarkan inisiatif pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan yang paling menuntut.
Proses dalam sistem Kecerdasan Buatan (AI) bersifat evolusi. Tidak seperti produk, perkhidmatan, atau sistem lain di pasaran, model AI tidak menawarkan kes penggunaan segera atau hasil 100% tepat. Hasilnya berkembang dengan lebih banyak pemprosesan data yang relevan dan berkualiti. Ini seperti bagaimana bayi belajar bercakap atau bagaimana seorang pemuzik bermula dengan mempelajari lima akord utama dan kemudian memakainya. Pencapaian tidak dibuka sekelip mata, tetapi latihan dilakukan secara konsisten untuk kecemerlangan.
Setiap kali kita bercakap mengenai Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML), apa yang kita bayangkan dengan segera adalah syarikat teknologi yang hebat, penyelesaian yang mudah dan futuristik, kereta memandu sendiri yang mewah, dan pada dasarnya semua yang menyenangkan secara estetik, kreatif, dan intelektual. Apa yang sukar diproyeksikan kepada orang adalah dunia sebenar di sebalik semua kemudahan dan pengalaman gaya hidup yang ditawarkan oleh AI.
Wawancara eksklusif di mana Utsav, Business Head - Shaip berinteraksi dengan Sunil, Editor Eksekutif, My Startup untuk memberi penerangan kepadanya tentang bagaimana Shaip meningkatkan kehidupan manusia dengan menyelesaikan masalah masa depan dengan tawaran AI Conversational AI dan Healthcare. Dia lebih jauh menyatakan bagaimana AI, ML siap merevolusikan cara kita menjalankan perniagaan dan bagaimana Shaip akan menyumbang kepada pengembangan teknologi generasi akan datang.
Artificial Intelligence (AI) menjadikan gaya hidup kita lebih baik melalui cadangan filem yang lebih baik, cadangan restoran, menyelesaikan konflik melalui chatbots, dan banyak lagi. Kekuatan, potensi, dan kemampuan AI semakin banyak digunakan di seluruh industri dan di kawasan yang tidak mungkin difikirkan oleh siapa pun. Sebenarnya, AI sedang diterokai dan dilaksanakan dalam bidang seperti penjagaan kesihatan, peruncitan, perbankan, keadilan jenayah, pengawasan, pengambilan pekerja, memperbaiki jurang gaji, dan banyak lagi.
Kita semua telah melihat apa yang berlaku apabila perkembangan AI menjadi serba salah. Pertimbangkan percubaan Amazon untuk membuat sistem perekrutan AI, yang merupakan kaedah terbaik untuk mengimbas riwayat hidup dan mengenal pasti calon yang paling berkelayakan - dengan syarat calon tersebut adalah lelaki.
Industri penjagaan kesihatan diuji tahun lalu kerana pandemi, dan banyak inovasi muncul — mulai dari ubat dan alat perubatan baru hingga terobosan rantaian bekalan dan proses kolaborasi yang lebih baik. Pemimpin perniagaan dari semua bidang industri menemui cara baru untuk mempercepat pertumbuhan untuk menyokong kebaikan bersama dan menjana pendapatan kritikal.
Kami telah melihatnya dalam filem, kami membacanya dalam buku dan mengalaminya dalam kehidupan sebenar. Seperti fiksi ilmiah, Kita harus menghadapi fakta - pengecaman wajah ada di sini. Teknologi ini berkembang pada tahap yang dinamis dan dengan beragam kes penggunaan yang muncul di seluruh industri, berbagai perkembangan pengecaman wajah nampaknya tidak dapat dielakkan dan tidak terhingga.
Chatbots berbilang bahasa mengubah dunia perniagaan. Chatbots telah berjalan jauh sejak peringkat awal, di mana mereka akan memberikan jawapan satu perkataan yang mudah. Chatbot kini boleh berbual dengan lancar dalam puluhan bahasa, yang membolehkan perniagaan berkembang ke pasaran global yang lebih luas.
Penjagaan kesihatan sering dianggap sebagai industri yang maju dalam inovasi teknologi. Itu benar dalam banyak cara, tetapi ruang penjagaan kesihatan juga sangat diatur oleh undang-undang menyeluruh seperti GDPR dan HIPAA, bersama dengan banyak lagi garis panduan dan sekatan tempatan.
Laporan tahun 2018 mendedahkan bahawa kami menghasilkan hampir 2.5 quintillion bait data setiap hari. Bertentangan dengan kepercayaan popular, tidak semua data yang kami hasilkan dapat diproses untuk mendapatkan pandangan.
Kecerdasan buatan semakin pintar dari hari ke hari. Hari ini, algoritma pembelajaran mesin yang kuat berada dalam jangkauan perniagaan biasa, dan algoritma yang memerlukan kuasa pemprosesan yang dulunya disediakan untuk kerangka utama besar kini dapat digunakan pada pelayan awan yang berpatutan.