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  • 当我们谈论光学字符识别 (OCR) 时,它是人工智能 (AI) 的一个领域,专门与计算机视觉和模式识别相关。 OCR 是指从图像、pdf、手写笔记和扫描文档等多种数据格式中提取信息并将其转换为数字格式以进行进一步处理的过程。

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    驾驶员监控系统是一项先进的安全功能,它利用安装在仪表板上的摄像头来监控驾驶员的警觉性和困倦程度。 如果驾驶员昏昏欲睡和分心,驾驶员监控系统会发出警报并建议休息一下。

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    自然语言处理是人工智能的一个子领域,能够分解人类语言并将其原理提供给智能模型。 您是否计划使用 NLP 作为您的模型训练技术? 继续阅读以了解解决这些问题的挑战和解决方案。

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    最重要的是,对话式 AI 使用机器学习数据集不断从以前的经验中学习,以提供实时洞察力和出色的客户服务。 此外,对话式人工智能不仅可以手动理解和响应我们的查询,还可以连接到其他人工智能技术,如搜索和视觉,以快速跟踪流程。

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    图像识别是软件识别图像中的物体、地点、人物和动作的能力。 使用机器学习数据集,企业可以使用图像识别来识别对象并将其分类为多个类别。

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    人工智能使机器更智能,时期! 然而,他们这样做的方式与相关的垂直领域一样不同且有趣。 例如,如果您要设计和开发诙谐的聊天机器人和数字助理,自然语言处理之类的东西就会派上用场。 同样,如果您想让保险行业对用户更加透明和包容,计算机视觉是您必须关注的 AI 子领域。

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    机器可以通过简单地扫描面部来检测情绪吗? 好消息是他们可以。 而坏消息是,市场在成为主流之前还有很长的路要走。 然而,障碍和采用挑战并没有阻止人工智能布道者将“情绪检测”放在人工智能地图上——相当积极。

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    计算机视觉不像自然语言处理等其他人工智能应用程序那样广泛。 然而,它正在慢慢上升,使 2022 年成为大规模采用令人兴奋的一年。 以下是一些流行的计算机视觉潜力(主要是领域),预计企业将在 2022 年更好地探索这些潜力。

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    世界各地的企业正在从纸质文档过渡到数字数据处理。 但是,什么是 OCR? 它是如何工作的? 在哪些业务流程中可以利用它来发挥其优势? 让我们深入研究这篇文章,了解 OCR 带来的好处。

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    答案是自动语音识别 (ASR)。 将口语转化为书面形式是一个巨大的进步。 自动语音识别 (ASR) 是一种趋势,将在 2022 年引起轰动。语音助手的增长得益于内置语音助手智能手机和 Alexa 等智能语音设备。

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    您是否正在寻找最佳人工智能模型背后的大脑? 好吧,向数据注释者鞠躬。 尽管数据注释在准备与每个 AI 驱动的垂直领域相关的资源方面处于中心位置,但我们仍将探索这个概念并从医疗保健 AI 的角度了解更多关于标签主角的信息。

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    如果购物者在结账时只通过代表一张脸而不是任何卡或钱包来支付账单,您是否觉得这很有趣? 面部识别允许零售商根据他们过去的购买来分析购物者的情绪和偏好。

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    随着全球数字支付的兴起,金融机构如何确保最大的销售转化率和支付接受度,以及最小化风险敞口? 听起来很吓人? 在高度依赖数据处理和信息保持边缘优势并了解客户的自然细微差别以提供及时解决方案的金融行业中,需要人工智能相关技术。

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    无人机是数据收集和提供实时信息的可行工具。 使用数据分析可以更轻松地检查桥梁、采矿和天气预报。

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    呼叫中心情绪分析是通过识别客户上下文的自然细微差别和分析数据来处理数据,以使客户服务更加善解人意。

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    嗯,第一个原因不需要任何验证。 机器学习项目需要算法、数据采购、高质量注释和其他复杂的方面得到很好的照顾。

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    作为人工智能的一个分支,NLP 就是让机器对人类语言做出响应。 谈到它的技术方面,NLP 非常恰当地使用计算机科学、语言学、算法和整体语言结构来使机器变得智能。 主动和直观的机器,无论何时建成,都可以从语音甚至文本中提取、分析和理解真正的含义和上下文。

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    这就是医学图像注释可以发挥作用的地方,因为它有效地将必要的知识传授给人工智能驱动的医学诊断设置,以促进准确的计算机视觉的存在,作为基础模型开发技术。

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    人工智能不需要成为一个严峻的话题来讨论。 人工智能充满了成为未来几年最具变革性工具的可能性,它正在迅速转变为一种辅助资源,而不是作为一种压倒性的技术继续前进。

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    您是否了解使机器学习模型具有整体性、直观性和影响力所涉及的技术细节? 如果不是,您首先需要了解每个过程是如何大致分为三个阶段,即乐趣、功能和技巧。 “Finesse”涉及通过首先使用相关编程语言开发复杂程序来将 ML 算法训练至完美,而“Fun”部分则是通过为客户提供具有洞察力和智能的有趣产品来让客户满意。

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    想象一下,在晴朗的一天醒来,看到你所有的厨房容器市场都是黑色的,让你对里面的东西视而不见。 然后,为您的茶寻找方糖将是一项挑战。 前提是你可以先找到茶。

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    数据标注只是对信息进行标记以便机器可以使用的过程。 它对于监督机器学习 (ML) 尤其有用,其中系统依赖标记数据集来处理、理解和学习输入模式以达到所需的输出。

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    数据标记并不是那么困难,从来没有组织说过! 但是,尽管一路上充满挑战,但很少有人了解手头任务的严格性质。 标记数据集,特别是使它们适用于 AI 和机器学习模型,需要多年的经验和实践的可信度。 最重要的是,数据标记不是一维方法,并且会根据工作中的模型类型而有所不同。

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    当您采用系统方法时,可以简化为语音项目获取数据的过程。 阅读我们关于语音项目数据采集的独家文章并获得清晰的信息。

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    简单来说,文本注释就是对特定文档、数字文件甚至相关内容进行标记。 一旦这些资源被标记或标记,它们就变得可以理解并且可以被机器学习算法部署以将模型训练到完美。

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    今天我们选择了 Vatsal Ghiya 来接受他的采访。 Vatsal Ghiya 是一位连续创业者,在医疗保健 AI 软件和服务方面拥有 20 多年的经验。 他是 Shaip 的首席执行官兼联合创始人,该公司能够为拥有最苛刻机器学习和人工智能计划的公司按需扩展我们的平台、流程和人员。

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    随着时间的推移,金融服务已经发生了变化。 移动支付、个人银行解决方案、更好的信用监控和其他金融模式的激增进一步确保了有关货币包容性的领域与几年前不同。 2021 年,不仅仅是“金融”或金融,而是所有具有颠覆性金融技术的“金融科技”,它们的存在将改变客户体验、相关组织的运作方式,或者确切地说是整个财政领域。

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    尽管汽车行业及时崛起,但垂直行业仍有很大的渐进式改进空间。 从减少交通事故到改善车辆制造和资源配置,人工智能似乎是让事情变得更上一层楼的最有可能的解决方案。

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    如今,人工智能似乎更像是营销术语。 您现在所知道的每家公司、初创公司或企业都以“人工智能驱动”一词作为其 USP 来推广其产品和服务。 诚然,人工智能在当今似乎是不可避免的。 如果您注意到,您身边几乎所有的东西都是由 AI 驱动的。 从 Netflix 上的推荐引擎和约会应用程序中的算法,到医疗保健领域中帮助肿瘤学的一些最复杂的实体,人工智能是当今一切事物的支点。

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    机器学习可能有世界上最复杂的定义和解释。 由于它被描绘和呈现的方式,几年前作为流行语出现的东西继续让很多人感到困惑。

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    人工智能 (AI) 雄心勃勃,对人类的进步非常有益。 尤其是在医疗保健等领域,人工智能正在为我们处理疾病诊断、治疗、患者护理和患者监测的方式带来显着变化。 不要忘记开发新药所涉及的研究和开发、发现问题和潜在疾病的新方法等等。

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    医疗保健作为一个垂直行业,从来都不是一成不变的。 但是,随着不同的医学见解的汇合,它从来没有像现在这样动态,让我们无生命地盯着成堆的非结构化数据。 老实说,庞大的数据量甚至不再是问题。 这是一个现实,到 2,000 年底甚至超过了 2020 艾字节。

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    人工智能是使机器能够模仿人类行为的技术。 这完全是关于教机器如何自主学习和思考,并使用结果做出相应的反应和响应。

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    每次您的 GPS 导航系统要求您绕行以避开交通时,请意识到经过数百小时的训练后才能获得如此精确的分析和结果。 每当您的 Google Lens 应用准确识别对象或产品时,请了解其 AI(人工智能)模块处理了数以千计的图像以进行准确识别。

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    关于数据去识别化需要了解的 4 件事,随着数据生成速度每天达到 2.5 千亿字节,我们作为互联网用户,在 1.7 年每秒生成近 2020MB。

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    现在整个星球都在线并相互连接,我们共同产生了不可估量的数据。 一个行业、一个企业、一个细分市场或任何其他实体会将数据视为一个单一的单元。 尽管如此,就个人而言,数据最好称为我们的数字足迹。

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    高质量的数据转化为成功案例,而糟糕的数据质量则是一个很好的案例研究。 一些关于 AI 功能的最有影响力的案例研究源于缺乏高质量的数据集。 虽然公司都对他们的人工智能企业和产品感到兴奋和雄心勃勃,但这种兴奋并没有反映在数据收集和培训实践上。 由于更多地关注产出而不是培训,一些企业最终推迟了上市时间,失去了资金,甚至永久关闭了百叶窗。

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    注释或标记生成的数据的过程,这允许机器学习和人工智能算法有效地识别每种数据类型并决定从中学习什么以及如何处理它。 每个数据集的定义或标记越明确,算法处理它以获得优化结果的效果就越好。

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    Alexa,我附近有寿司店吗? 通常,我们经常向我们的虚拟助手提出开放式问题。 考虑到这是我们习惯于说话和互动的方式,向人类同胞提出这样的问题是可以理解的。 然而,对一个几乎不了解语言和复杂对话的机器用口语问一个非常随意的问题没有任何意义,对吧?

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    好吧,在每一个如此令人惊讶的事件背后,都有一些实际的概念,例如人工智能、机器学习,最重要的是,NLP(自然语言处理)。 我们最近的最大突破之一是 NLP,机器正在逐渐进化以了解人类如何交谈、表达、理解、响应、分析甚至模仿人类对话和情感驱动的行为。 这个概念对聊天机器人、文本到语音工具、语音识别、虚拟助手等的开发产生了很大的影响。

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    尽管是 1950 年代引入的概念,但人工智能 (AI) 直到几年前才成为家喻户晓的名字。 AI 的演进是渐进式的,用了将近 6 年的时间才提供了它今天所做的疯狂的特性和功能。 由于硬件外围设备、技术基础设施、云计算、数据存储和处理系统(大数据和分析)等相关概念的同步发展、互联网的渗透和商业化等,所有这一切都成为可能。 所有的一切都导致了技术时间表的这个惊人阶段,在这个阶段,人工智能和机器学习 (ML) 不仅为创新提供动力,而且也成为不可避免的概念。

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    每个 AI 系统都需要大量的高质量数据来训练和提供准确的结果。 现在,这句话中有两个关键词——海量数据和优质数据。 让我们分别讨论两者。

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    迄今为止,关于为业务和运营目的部署人工智能的所有对话和讨论都只是肤浅的。 一些人谈论实施它​​们的好处,而另一些人则讨论 AI 模块如何将生产力提高 40%。 但我们很难解决将它们纳入我们的业务目的所涉及的真正挑战。

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    很难想象在没有人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等技术的情况下对抗全球流行病。 全球 Covid-19 病例呈指数级上升,导致许多卫生基础设施瘫痪。 然而,机构、政府和组织能够在先进技术的帮助下进行反击。 人工智能和机器学习曾经被视为提高生活方式和生产力的奢侈品,但由于其无数的应用,它们已成为抗击 Covid 的救命稻草。

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    在某些人群中,疼痛的感受更为强烈。 研究表明,由于压力、整体健康状况和其他因素,来自少数族裔和弱势群体的人往往比一般人群经历更多的身体疼痛。

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    在您甚至计划采购数据之前,这是确定应该在 AI 训练数据上花费多少的最重要考虑因素之一。 在本文中,我们将为您提供有关为 AI 训练数据制定有效预算的见解。

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    Shaip 是一个在线平台,专注于医疗保健 AI 数据解决方案,并提供旨在帮助构建 AI 模型的许可医疗保健数据。 它提供基于文本的患者病历和索赔数据、音频(例如医生录音或患者/医生对话)以及 X 射线、CT 扫描和 MRI 结果形式的图像和视频。

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    数据是开发人工智能算法的最重要元素之一。 请记住,仅仅因为数据的生成速度比以往任何时候都快,并不意味着正确的数据很容易获得。 低质量、有偏见或注释不正确的数据可以(充其量)增加另一个步骤。 这些额外的步骤会减慢您的速度,因为数据科学和开发团队必须在通往功能性应用程序的过程中完成这些步骤。

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    关于人工智能改变医疗保健行业的潜力已经取得了很多成果,这是有充分理由的。 复杂的人工智能平台由数据推动,医疗机构拥有大量数据。 那么,为什么该行业在人工智能采用方面落后于其他行业? 这是一个多方面的问题,有许多可能的答案。 然而,所有这些无疑都会突出一个障碍:大量非结构化数据。

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    但是,看起来很简单,就像其他复杂的AI系统一样,开发和部署很繁琐。 在设备识别出您捕获的图像并由机器学习(ML)模块进行处理之前,数据注释者或其中的一个团队将花费数千小时对数据进行注释,以使机器可以理解它们。

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    在这个特邀嘉宾中,Shaip 的首席执行官兼联合创始人 Vatsal Ghiya 探讨了他认为将使数据驱动的人工智能在未来充分发挥其潜力的三个因素:构建创新算法所需的人才和资源、大量数据来准确训练这些算法,并拥有足够的处理能力来有效地挖掘这些数据。 Vatsal 是一位连续创业者,在医疗 AI 软件和服务方面拥有 20 多年的经验。 Shaip 能够为拥有最苛刻机器学习和人工智能计划的公司按需扩展其平台、流程和人员。

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    人工智能 (AI) 系统中的过程是进化的。 与市场上的其他产品、服务或系统不同,人工智能模型不提供即时用例或立即 100% 准确的结果。 结果随着对相关和质量数据的更多处理而发展。 这就像婴儿如何学习说话或音乐家如何从学习前五个主要和弦开始,然后在它们的基础上进行构建。 成就不会在一夜之间解锁,但为了卓越而不断进行培训。

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    每当我们谈论人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 时,我们立即想到的是强大的科技公司、方便和未来派的解决方案、花哨的自动驾驶汽车,以及基本上所有在美学、创造性和智力上令人愉悦的事物。 几乎无法向人们投射的是 AI 提供的所有便利和生活方式体验背后的真实世界。

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    独家专访,业务主管 Utsav - Shaip 与执行编辑 Sunil,My Startup 进行互动,向他介绍 Shaip 如何通过其对话式 AI 和医疗保健 AI 产品解决未来问题来改善人类生活。 他进一步阐述了人工智能、机器学习将如何彻底改变我们开展业务的方式,以及 Shaip 将如何为下一代技术的发展做出贡献。

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    Covid-19 大流行可能造成了经济不确定性,但它证明了围绕人工智能创新令人难以置信的兴奋,该领域的投资在很大程度上经受住了风暴:只有 7% 的投资减少,16% 的投资在 2020 年暂停,而 47百分比保持不变,30% 将增加。

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    人工智能 (AI) 正在通过更好的电影推荐、餐厅推荐、通过聊天机器人解决冲突等来改善我们的生活方式。 人工智能的力量、潜力和能力正越来越多地在各行各业和没人想到的领域得到充分利用。 事实上,人工智能正在医疗保健、零售、银行、刑事司法、监控、招聘、修复工资差距等领域得到探索和实施。

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    我们都见过当 AI 开发出错时会发生什么。 以亚马逊尝试创建一个人工智能招聘系统为例,这是一种扫描简历并确定最合格候选人的好方法——前提是这些候选人是男性。

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    去年,由于大流行,医疗保健行业受到了考验,从新药和医疗设备到供应链突破和更好的协作流程,许多创新都焕发出了光彩。 来自行业各个领域的商业领袖找到了加速增长的新方法,以支持共同利益并产生关键收入。

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    我们在电影中看到过他们,我们在书中读到过他们,我们在现实生活中经历过他们。 尽管看起来像科幻小说,但我们必须面对事实——面部识别将继续存在。 该技术正在以动态的速度发展,随着各行各业涌现的各种用例,面部识别的广泛发展似乎是不可避免且无限的。

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    多语言聊天机器人正在改变商业世界。 从早期阶段开始,聊天机器人已经走了很长一段路,他们可以提供简单的一个词的答案。 聊天机器人现在可以用数十种语言流利地聊天,使企业能够扩展到更广泛的全球市场。

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    医疗保健通常被认为是处于技术创新前沿的行业。 在很多方面都是如此,但医疗保健领域也受到 GDPR 和 HIPAA 等全面立法以及更多当地准则和限制的高度监管。

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    2018 年的一份报告显示,我们每天生成接近 2.5 千亿字节的数据。 与流行的看法相反,并非我们生成的所有数据都可以处理以获得洞察力。

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    人工智能正变得越来越聪明。 如今,强大的机器学习算法已触手可及,而需要处理能力的算法,曾经是为大型主机保留的,现在可以部署在负担得起的云服务器上。

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