人工智能资源中心
构建更好的数据管道
人工智能中的糟糕数据：投资回报率的隐形杀手（以及如何在 2025 年解决这个问题）
“坏数据”问题——2025 年将更加严峻 你的 AI 路线图在幻灯片上看起来可能很棒——直到它与现实发生碰撞。大多数失败都源于数据：错误标记
使用 NLP 从电子健康记录 (EHR) 中提取关键临床信息
利益相关者可获得的医疗数据中超过 80% 是非结构化的，这并不是什么新鲜事或统计数据。电子病历 (EHR) 的兴起，让医疗数据呈指数级增长。
NLP 与 LLM：两个相关概念之间的差异
语言很复杂，我们为理解语言而构建的技术也同样复杂。在人工智能流行语的交汇处，你经常会看到自然语言处理 (NLP) 和法学硕士 (LLM) 的提及。
什么是 EHR 以及它为何重要：优势、挑战以及 AI 的未来？
当今的 EHR 和人工智能的前景 电子健康记录 (EHR) 的创建是为了简化医疗保健服务——集中患者信息、改善护理协调并支持临床
Shaip × Airtm：为我们的全球贡献者网络解决现实世界的支付挑战
在 Shaip，贡献者不仅仅是我们员工的一部分，更是我们一切工作的核心。每张标注好的图片、转录好的音频文件，以及分段好的
AI、ML、法学硕士和生成式AI：有何区别以及为何重要
在当今人工智能驱动的世界里，人工智能、机器学习 (ML)、大型语言模型 (LLM) 和生成式人工智能等热门词汇随处可见，但却常常被误解。不过，它们经常互换使用。
Shaip 与 Databricks 合作，为医疗保健领域的人工智能提供去识别化的 EHR 和医生口述数据
为 AI 创新解锁高质量医疗数据 Shaip 是 AI 训练数据解决方案的全球领导者，已宣布与 Databricks 建立战略合作伙伴关系，使其
AI4 会议：解决计算机视觉数据收集问题
现有的所有主要人工智能解决方案都是我们称之为数据收集或数据源或人工智能训练数据的关键过程的所有产品。 我们的首席风险官 Hardik Parikh 先生于 4 月 2022 日在拉斯维加斯最近结束的 Event Ai17 XNUMX 上发表了关于“解决计算机视觉数据收集问题”的主题演讲。
数据改变医疗保健
人工智能 (AI) 有可能改变医疗保健的提供方式。 该网络研讨会旨在通过案例研究以及有关培训数据集和数据处理的方式，向参与者介绍“如何在医疗保健领域中使用数据”。
买家指南
买家指南：数据注释/标签
因此，您想要启动一项新的 AI/ML 计划，并意识到寻找好的数据将是您运营中更具挑战性的方面之一。 您的 AI/ML 模型的输出与您用来训练它的数据一样好 - 因此您应用于数据聚合、注释和标记的专业知识至关重要。
买家指南：高质量的 AI 训练数据
在人工智能和机器学习的世界里，数据训练是不可避免的。 这是使机器学习模块准确、高效且功能齐全的过程。 该指南详细探讨了 AI 训练数据是什么、训练数据类型、训练数据质量、数据收集和许可等。
采购指南：对话式 AI 完整指南
您与之交谈的聊天机器人在使用大量语音识别数据集进行训练、测试和构建的高级会话 AI 系统上运行。 这是使机器变得智能的技术背后的基本过程，这正是我们将要讨论和探索的内容。
买家指南：人工智能数据收集
机器没有自己的头脑。 他们缺乏意见、事实和推理、认知等能力。 要将它们变成强大的媒介，您需要基于数据开发的算法。 相关的、上下文相关的和最近的数据。 为机器收集此类数据的过程称为人工智能数据收集。
采购指南：视频注释和标签
这是我们都听过的相当普遍的说法。 一张图片可以说一千个字，想象一下视频可以说什么？ 一百万件事，也许。 我们承诺的任何突破性应用，例如无人驾驶汽车或智能零售结账，都离不开视频注释。
买家指南：大型语言模型 LLM
您是否曾经挠过头，惊讶于 Google 或 Alexa 似乎能够“抓住”您？ 或者你是否发现自己正在阅读一篇听起来很像人类的计算机生成的文章？ 你不是一个人。 是时候拉开帷幕，揭开秘密了：大型语言模型（LLM）。
电子书
克服人工智能发展障碍的关键
据《今日社交媒体》报道，每天确实产生了惊人的数据量：2.5 千亿字节。 但这并不意味着这一切都值得训练你的算法。 有些数据是不完整的，有些是低质量的，有些是完全不准确的，所以使用这些错误信息中的任何一个都会导致你的（昂贵的）人工智能数据创新具有相同的特征。
人工智能中的糟糕数据：投资回报率的隐形杀手（以及如何在 2025 年解决这个问题）
“坏数据”问题——2025 年将更加严峻 你的 AI 路线图在幻灯片上看起来可能很棒——直到它与现实发生碰撞。大多数失败都源于数据：错误标记
使用 NLP 从电子健康记录 (EHR) 中提取关键临床信息
利益相关者可获得的医疗数据中超过 80% 是非结构化的，这并不是什么新鲜事或统计数据。电子病历 (EHR) 的兴起，让医疗数据呈指数级增长。
NLP 与 LLM：两个相关概念之间的差异
语言很复杂，我们为理解语言而构建的技术也同样复杂。在人工智能流行语的交汇处，你经常会看到自然语言处理 (NLP) 和法学硕士 (LLM) 的提及。
什么是 EHR 以及它为何重要：优势、挑战以及 AI 的未来？
当今的 EHR 和人工智能的前景 电子健康记录 (EHR) 的创建是为了简化医疗保健服务——集中患者信息、改善护理协调并支持临床
Shaip × Airtm：为我们的全球贡献者网络解决现实世界的支付挑战
在 Shaip，贡献者不仅仅是我们员工的一部分，更是我们一切工作的核心。每张标注好的图片、转录好的音频文件，以及分段好的
AI、ML、法学硕士和生成式AI：有何区别以及为何重要
在当今人工智能驱动的世界里，人工智能、机器学习 (ML)、大型语言模型 (LLM) 和生成式人工智能等热门词汇随处可见，但却常常被误解。不过，它们经常互换使用。
Shaip 与 Databricks 合作，为医疗保健领域的人工智能提供去识别化的 EHR 和医生口述数据
为 AI 创新解锁高质量医疗数据 Shaip 是 AI 训练数据解决方案的全球领导者，已宣布与 Databricks 建立战略合作伙伴关系，使其
OCR（光学字符识别）——定义、优势、挑战和用例 [信息图]
OCR 是一种允许机器读取打印文本和图像的技术。 它通常用于商业应用程序，例如用于存储或处理的数字化文档，以及用于消费者应用程序，例如扫描收据以报销费用。
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