Filtrează după:
Calitatea și acuratețea rezultatelor oferite de un sistem de recunoaștere facială și emoțională depinde de date. Cu cât datele sunt mai precise și mai extinse, cu atât sunt mai mari șansele ca un program AI să identifice și să detecteze emoțiile.
Inteligența artificială are câteva avantaje majore pentru industria asigurărilor, cu condiția ca companiile să înțeleagă implementarea acesteia. Acolo unde sarcini precum procesarea reclamațiilor, setarea premium și detectarea daunelor sunt simplificate, poate ajuta, de asemenea, cu serviciile pentru clienți, crescând nivelul general de satisfacție.
Deidentificarea datelor este esențială pentru protejarea informațiilor de identificare personală în domeniul sănătății, aliniindu-se la cerințele de reglementare precum HIPAA și GDPR. Instrumentele prezentate, inclusiv IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip și Private-AI, oferă soluții diverse pentru mascarea eficientă a datelor.
Generative AI are câteva caracteristici și funcționalități puternice setate pentru a revizui sistemele de asistență pentru serviciile clienților. Acolo unde poate aborda cu promptitudine problemele clientului, AI generativă poate înlocui agenții ca primii răspunsuri și poate comunica cu clienții ca un om.
Deidentificarea datelor este o procedură critică pentru asigurarea protecției accesului neautorizat și a utilizării ilegale a datelor cu caracter personal. Important în mod special pentru datele de asistență medicală, acest proces asigură că nicio informație de identificare personală nu ajunge în mâinile altor persoane decât cele strâns legate de date.
AI conversațional și generativ ne transformă lumea în moduri unice. Inteligența artificială conversațională face ca vorbirea cu aparatele să fie ușoară și utilă, îmbunătățind asistența pentru clienți și serviciile de asistență medicală. AI generativ, pe de altă parte, este o putere creativă. Inventează conținut nou, original în artă, muzică și multe altele. Înțelegerea acestor tipuri de inteligență artificială este cheia pentru deciziile inteligente de afaceri, etică și inovare.
Tehnologiile de voce sunt încă tehnologii relativ noi și încă lucrăm pentru a înțelege bine soluțiile oferite cu acestea. Într-un cadru medical care necesită timp, eficiența și acuratețea sunt de o importanță capitală.
Inteligența artificială generativă remodelează peisajul serviciilor bancare și financiare, introducând eficiențe, sporind securitatea și oferind experiențe personalizate atât pentru clienți, cât și pentru instituții. Pe măsură ce tehnologia continuă să avanseze, impactul ei asupra industriei financiare este probabil să crească, inaugurând o nouă eră a inovației și optimizării.
Utilizarea procesării limbajului natural (NLP) în industria medicală și farmaceutică se bazează în mare măsură pe analiza datelor nestructurate. Cu informații relevante, organizațiile din domeniul sănătății pot extrage mai multe avantaje și pot oferi pacienților servicii de asistență medicală mai bune.
Cuantumul și frecvența conținutului generat de utilizatori vor crește în următorii ani. Clienții de astăzi au acces la instrumente inovatoare, permițându-le să știe totul despre o marcă. Acolo unde interacțiunea cu clienții existenți, noi și potențiali este esențială pentru o marcă, monitorizarea și moderarea conținutului este esențială pentru crearea unei imagini pozitive.
Etichetarea eficientă a datelor este o parte esențială a îmbunătățirii relevanței căutării. Platformele de comerț electronic și companiile beneficiază cel mai mult de etichetarea datelor, deoarece trebuie să-și afișeze produsele în rezultatele căutării, ceea ce duce la o creștere a vânzărilor și a veniturilor.
Procesarea limbajului natural (NLP) a început o revoluție în extracția și analiza informațiilor în toate industriile. Versatilitatea acestei tehnologii evoluează, de asemenea, pentru a oferi soluții mai bune și aplicații noi. Utilizarea NLP în finanțe nu se limitează la aplicațiile pe care le-am menționat mai sus. Cu timpul, putem folosi această tehnologie și tehnicile sale pentru sarcini și operațiuni și mai complexe.
La baza aplicațiilor AI în domeniul sănătății se află datele și analiza corectă a acestora. Folosind aceste date și informații furnizate de profesioniștii din domeniul sănătății, instrumentele și tehnologiile AI sunt capabile să ofere soluții de asistență medicală mai bune în ceea ce privește diagnosticul, tratamentul, predicția, prescrierea și imagistica.
Recunoașterea entităților numite este o tehnică vitală care deschide calea pentru înțelegerea avansată a textului. În timp ce seturile de date open-source au avantaje și dezavantaje, ele sunt esențiale în formarea și reglarea fină a modelelor NER. O selecție și aplicare rezonabilă a acestor resurse pot crește semnificativ rezultatele proiectelor NLP.
AI generativ oferă beneficii remarcabile, cum ar fi eficiența, scalabilitatea și personalizarea prin capacitatea sa de a crea conținut divers. Cu toate acestea, provocări precum controlul calității, limitările creativității și preocupările etice necesită o atenție deosebită.
Inteligența artificială generativă este o frontieră interesantă care redefinește granițele tehnologiei și creativității. De la generarea de text asemănător omului până la crearea de imagini realiste, îmbunătățirea dezvoltării codului și chiar simularea ieșirilor audio unice, aplicațiile sale din lumea reală sunt pe cât de diverse, pe atât de transformatoare.
Aplicațiile învățării automate și AI în analiza datelor clinice sunt extinse și inovatoare. Ele oferă un potențial imens pentru remodelarea îngrijirii pacienților, îmbunătățirea cercetării medicale și furnizarea de diagnostice mai devreme și mai precise.
Shaip se află în fruntea furnizării de date medicale și de asistență medicală de top, esențiale pentru modelele de inteligență artificială și de învățare automată (ML). Dacă vă angajați într-un proiect de IA în domeniul sănătății sau aveți nevoie de date medicale specifice, Shaip este partenerul perfect.
Asistenții vocali nu mai sunt o noutate; ele devin rapid vitale pentru interacțiunile noastre digitale zilnice. Creșterea asistentului vocal multilingv promite să fie un salt înainte semnificativ, distrugând barierele lingvistice și promovând o mai mare conectivitate globală.
Adnotarea documentelor este un element esențial în AI, învățarea automată și procesarea limbajului natural. Îmbunătățește capacitățile de înțelegere și procesare ale sistemelor AI, stimulând extragerea eficientă a informațiilor și promovând automatizarea în diferite domenii.
După cum am explorat în exemplele de mai sus, analiza sentimentelor are un potențial remarcabil într-o varietate de aplicații, de la serviciul pentru clienți până la politică. Permite organizațiilor să deblocheze puterea datelor subiective și să transforme textul nestructurat în informații utile.
Viitorul IA din domeniul sănătății este plin de promisiuni și potențial, tendințele emergente pentru 2023 semnalând o schimbare transformatoare în furnizarea de îngrijire a pacienților.
Cazurile de utilizare ale procesării limbajului natural în asistența medicală sunt vaste și transformatoare. Prin valorificarea puterii AI, a învățării automate și a IA conversațională, NLP revoluționează modul în care profesioniștii din domeniul sănătății abordează îngrijirea pacienților. Face fluxurile de lucru medicale mai eficiente și îmbunătățește rezultatele generale ale pacienților.
Adoptarea extragerii de entități bazate pe inteligență artificială a condus la progrese semnificative în diverse industrii, de la asistența medicală la comerțul electronic, îmbunătățirea procesului decizional, eficientizarea proceselor și îmbunătățirea experienței clienților.
Tehnologia de recunoaștere a emoțiilor este un instrument puternic care ne poate îmbunătăți înțelegerea emoțiilor umane și ne poate ajuta să creăm experiențe personalizate în diverse domenii, cum ar fi sănătatea, educația și marketingul.
Una peste alta, domeniul sănătății este plin de pacienți și medici care sunt motivați să facă din nou o diferență în viața oamenilor din întreaga lume. Accesul la seturi mari de date este unidirecțional. Inteligența artificială va continua să se dovedească ca viitorul medicinei. Depinde deopotrivă de cercetători și dezvoltatori să profite de aceste seturi de date unice pentru a ne îmbunătăți înțelegerea studiilor clinice și a îngrijirii pacienților pe măsură ce ne îndreptăm către un viitor din ce în ce mai conectat pentru toată lumea.
Următorii cinci ani vor aduce experiențe AI mai simplificate, funcții de securitate care îmbunătățesc aceste interacțiuni și multe altele. Tendințele AI conversaționale din următorii câțiva ani vor fi mai strălucitoare și mai accesibile decât oricând.
Schimbările sunt în desfășurare, ceea ce duce la un viitor mai rentabil, mai profitabil, care oferă o experiență mai bună pentru utilizator. Cu aceste schimbări, împreună cu capacitatea de a învăța din greșelile altor companii, sectorul BFSI va continua să avanseze rapid către utilizarea recunoașterii faciale - un obiectiv final mai eficient și mai sigur pentru toate organismele implicate.
Căutarea vocală este un domeniu al tehnologiei în plină dezvoltare. Încet, dar sigur, face pași uriași pe măsură ce devine mai capabil cu AI, procesarea limbajului natural și învățarea automată. Tipul de IA care există acum nu este sensibil; acești asistenți vocali sunt instrumente pentru a ne face viața mai bună, mai simplă și mai eficientă.
Serviciile de etichetare a datelor ajută companiile să transforme datele care nu au etichete sau etichete în date care le au. Ei folosesc adesea un grup de lucru uman sau învățarea automată pentru a eticheta seturile de date pe care companiile le oferă.
Tehnologia de recunoaștere a vocii poate revoluționa industria sănătății în mai multe moduri. Permițând o documentare mai rapidă și mai precisă, reducând riscul de erori și îmbunătățind implicarea pacientului, tehnologia de recunoaștere a vocii poate ajuta furnizorii de servicii medicale să ofere îngrijiri de mai bună calitate.
Industria asigurărilor are o mulțime de date, dar este atât de aglomerată încât este aproape imposibil de căutat. Industria asigurărilor trebuie să fie digitalizată – iar acum poate. Cu OCR activat, strângerea și sortarea datelor devine la fel de simplă ca a face o fotografie sau a tasta câteva cuvinte.
Băncile vor avea o experiență pozitivă în implementarea tehnologiilor AI. Aceasta se bazează pe interviuri cu companii care utilizează deja AI în procesele lor de afaceri. Atâta timp cât măsurile de protecție sunt create pentru a asigura siguranța datelor clienților și standardele etice care pot fi reglementate automat, băncile ar trebui să implementeze AI în sistemele lor.
Impactul învățării automate pe piața centrelor de apeluri este real și măsurabil. Captarea datelor în timp real și învățarea automată au fost căsătorite pentru a permite centre de apeluri și mai eficiente. În plus, soluțiile bazate pe voce au crescut în toată America de Nord și continuă să se răspândească pe tot globul.
Tehnologia de recunoaștere a vocii devine din ce în ce mai importantă în îngrijirea sănătății, medicii și asistentele se bazează din ce în ce mai mult pe ea pentru a se ocupa de multe dintre sarcinile lor profesionale. Deși multe întrebări trebuie să fie abordate înainte de a vedea utilizarea pe scară largă a acestei tehnologii în spitale, medii clinice și cabinete medicale, semnele timpurii sugerează o promisiune semnificativă.
Tehnologia de adnotare video este menită să mențină în siguranță sistemele AI de retail și clienții. Software-ul de adnotare video este o modalitate excelentă de a face acest lucru, permițând oamenilor să alerteze rapid și ușor autoritățile atunci când sunt martori la ceva suspect într-un cadru de vânzare cu amănuntul și; ajutând sistemele AI să învețe din experiențele anterioare, astfel încât să își poată adapta răspunsurile pentru a se simți mai bine în ceea ce este considerat un comportament normal.
Cazurile de utilizare ale recunoașterii faciale pot face minuni atunci când stocați și preluați date, dar vin și cu o dilemă etică intrigantă. Are sens să folosești o astfel de tehnologie? Unii oameni cred că răspunsul este „nu”, în special în ceea ce privește invadarea vieții private de către recunoașterea facială. Alții citează utilizarea acestor noi instrumente, motiv pentru care această tehnologie ar putea să nu fie una pe care doriți să o evitați cu orice preț.
AI va schimba modul în care interacționăm cu tehnologia. Odată ce te obișnuiești cu inteligența artificială conversațională și devine o parte integrantă a vieții tale, te vei întreba cum ai fi putut vreodată să faci fără ea.
Cuvintele de trezire personalizate pot ajuta la personalizarea mărcii dvs. și o pot diferenția de concurenți. Există o mulțime de factori de luat în considerare atunci când selectați un cuvânt de trezire personalizat. Dar, dacă doriți să vă remarcați în lumea competitivă a afacerilor de astăzi, merită să depuneți efort suplimentar pentru a vă asigura că asistentul dvs. vocal sună unic.
Noile progrese ale tehnologiei vocale sunt aici pentru a rămâne. Ei vor continua să crească în popularitate, făcând acum momentul perfect pentru a trece înaintea curbei și a începe să creeze experiențe vocale inovatoare pentru șoferi. Pe măsură ce producătorii de automobile integrează recunoașterea vorbirii în mașinile lor, aceasta deschide o nouă lume de posibilități pentru tehnologie și utilizatori.
Este clar că IA alimentară va avea o influență imensă asupra modului în care mâncăm. De la efortul lanțurilor de fast-food către meniuri mai personalizabile până la o mulțime de restaurante noi și inovatoare, există nenumărate oportunități ca tehnologia să simplifice experiențele noastre culinare și să îmbunătățească calitatea mâncărurilor noastre. Odată cu progresul inteligenței artificiale și a algoritmilor de învățare automată, ne putem aștepta ca inteligența artificială alimentară inteligentă să aibă un impact pozitiv asupra sănătății noastre și asupra impactului ecologic general al sistemului nostru alimentar.
În rezumat, segmentarea semantică este un sector important al algoritmilor de învățare profundă folosiți pentru a supraalimenta progresele în viziunea computerizată. Segmentarea semantică va continua să avanseze în multe dintre aceste subcategorii asociate, detectarea obiectelor, clasificarea și localizarea.
În general, un sistem eficient de recunoaștere a vorbirii ar trebui să fie ușor de configurat și utilizat în diferite situații, obținând în același timp rezultate precise, cu puțină frustrare din partea utilizatorului.
Construirea datelor pentru locuințe inteligente necesită un set de procese care să se asigure în cele din urmă că algoritmul de învățare automată funcționează și procesează datele fără nicio întrerupere.
Industria asigurărilor a fost în mod tradițional conservatoare cu progresele tehnologice și ezită să adopte noi tehnologii. Cu toate acestea, vremurile se schimbă, iar inteligența artificială (AI) câștigă multă atenție din partea companiilor de asigurări, care încep să realizeze rolul important pe care AI îl poate juca în operațiunile lor.
Colectarea datelor este procesul de colectare, analiză și măsurare a datelor exacte din diverse sisteme pentru a le utiliza pentru luarea deciziilor în procesul de afaceri, proiecte de vorbire și cercetare.
Banca nu mai este ceea ce era. Cei mai mulți dintre noi au nevoie de servicii bancare rapide, eficiente, fără cusur, fără probleme și, cel mai important, de încredere. Are sens doar să trecem la canalele bancare digitale care pot oferi aceste lucruri. După cum se dovedește, asistenții virtuali alimentați cu inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) pot face exact asta.
Ați fost nevoit vreodată să traduceți e-mailuri importante într-o altă limbă? Dacă da, veți găsi frustrant să știți că serviciul de răspuns la e-mail al cuiva nu vă poate traduce rapid e-mailurile pentru dvs. Acest lucru poate fi deosebit de frustrant dacă comunicarea este esențială pentru orice organizație.
Termenii chatbot și asistenți virtuali sunt folosiți pentru a crea conversații folosind capacitatea de automatizare cu o atingere umană. Cu rezoluția autonomă, chatboții și asistenții virtuali accelerează și experiența angajaților și a clienților.
Adesea considerată ca unul dintre subdomeniile clasificării textului, o versiune suprasimplificată a clasificării documentelor înseamnă etichetarea documentelor și setarea lor în categorii predefinite – în scopul întreținerii ușoare și a descoperirii eficiente.
Bună, Siri, poți să mă cauți pentru o postare bună pe blog care să includă cele mai importante tendințe de IA conversaționale. Sau, Alexa, poți să-mi redai pur și simplu o melodie care să-mi ia mintea de la sarcinile cotidiene. Ei bine, acestea nu sunt doar retorici, ci discuții standard de salon care validează impactul general al unui concept numit IA conversațională.
OCR sau Recunoașterea optică a caracterelor este o modalitate distractivă de a citi și înțelege documentele. Dar de ce are sens? Să aflăm. Dar înainte de a continua, trebuie să ne gândim la un termen mai puțin obișnuit de învățare automată: RPA (Robotic Process Automation).
Adevărul dur este că calitatea datelor de antrenament colectate determină calitatea modelului de recunoaștere a vorbirii sau chiar a dispozitivului. Prin urmare, este necesar să vă conectați cu furnizori de date cu experiență pentru a vă ajuta să navigați prin proces fără prea mult efort, mai ales atunci când antrenarea unui model sau a algoritmilor în cauză necesită colectarea, adnotarea și alte strategii pricepute.
Abilitatea infuzată în mașini – făcându-le capabile să interacționeze în cele mai umane moduri posibile – are un alt tip de înaltă. Cu toate acestea, rămâne întrebarea cum funcționează IA conversațională în timp real și ce fel de tehnologie îi alimentează însăși existența.
După cum sugerează și numele, datele sintetice sunt datele care sunt generate artificial și nu sunt create de evenimente reale. În marketing, rețele sociale, asistență medicală, finanțe și securitate, datele sintetice ajută la construirea de soluții mai inovatoare.
Când vorbim despre recunoașterea optică a caracterelor (OCR), este un domeniu al inteligenței artificiale (AI) care este legat în mod specific de viziunea computerizată și recunoașterea modelelor. OCR se referă la procesul de extragere a informațiilor din mai multe formate de date, cum ar fi imagini, pdf, note scrise de mână și documente scanate și de conversie a acestora în format digital pentru procesare ulterioară.
Sistemul de monitorizare a șoferului este o funcție avansată de siguranță care utilizează o cameră montată pe tabloul de bord pentru a monitoriza starea de alertă și somnolența șoferului. În cazul în care șoferul devine somnoros și distras, sistemul de monitorizare a șoferului generează o alertă și recomandă să ia o pauză.
Procesarea limbajului natural este un subdomeniu al inteligenței artificiale capabil să descompună limbajul uman și să alimenteze principiile acestuia modelelor inteligente. Ai plănuit să folosești NLP ca model de tehnologie de antrenament? Citiți mai departe pentru a afla provocările și soluțiile pentru a le rezolva.
În plus, IA conversațională învață în mod constant din experiențele anterioare folosind seturi de date de învățare automată pentru a oferi informații în timp real și servicii excelente pentru clienți. De asemenea, IA conversațională nu numai că înțelege manual și răspunde la întrebările noastre, ci poate fi conectată și la alte tehnologii AI, cum ar fi căutarea și viziunea, pentru a accelera procesul.
Recunoașterea imaginilor este capacitatea software-ului de a identifica obiecte, locuri, oameni și acțiuni în imagini. Folosind seturi de date de învățare automată, întreprinderile pot folosi recunoașterea imaginilor pentru a identifica și clasifica obiectele în mai multe categorii.
Inteligența artificială face mașinile mai inteligente, punct! Cu toate acestea, modul în care o fac este la fel de diferit și intrigant ca și verticala în cauză. De exemplu, procesarea limbajului natural este util dacă ar fi să proiectați și să dezvoltați chatbot și asistenți digitali. În mod similar, dacă doriți să faceți sectorul asigurărilor mai transparent și mai acomodat față de utilizatori, Computer Vision este subdomeniul AI pe care trebuie să vă concentrați.
Pot aparatele să detecteze emoțiile prin simpla scanare a feței? Vestea bună este că pot. Iar vestea proastă este că piața are încă un drum lung de parcurs înainte de a deveni mainstream. Cu toate acestea, obstacolele și provocările de adoptare nu îi împiedică pe evangheliștii AI să pună „Detecția emoțiilor” pe harta AI – destul de agresiv.
Viziunea pe computer nu este la fel de răspândită ca alte aplicații AI, cum ar fi Procesarea limbajului natural. Cu toate acestea, urcă încet în rânduri, făcând din 2022 un an interesant pentru adoptarea la scară mai largă. Iată câteva dintre potențialele la modă de viziune computerizată (mai ales domeniile) care se așteaptă să fie mai bine explorate de companii în 2022.
Întreprinderile din întreaga lume trec de la documentele pe hârtie la procesarea digitală a datelor. Dar, ce este OCR? Cum functioneazã? Și în ce proces de afaceri poate fi utilizat pentru a-și valorifica beneficiile? Să cercetăm acest articol în ce beneficii aduce OCR la masă.
Răspunsul este Recunoașterea automată a vorbirii (ASR). Este un pas uriaș pentru a transforma cuvântul rostit în formă scrisă. Recunoașterea automată a vorbirii (ASR) este o tendință care va face zgomot în 2022. Iar creșterea creșterii asistenților vocali se datorează smartphone-urilor cu asistenți vocali încorporate și dispozitivelor inteligente de voce precum Alexa.
Căutați creierul din spatele celor mai bune modele de inteligență artificială? Ei bine, înclinați-vă în fața adnotatorilor de date. Chiar dacă adnotarea datelor ocupă locul central în pregătirea resurselor relevante pentru fiecare verticală bazată pe inteligență artificială, vom explora conceptul și vom afla mai multe despre protagoniștii etichetării din perspectiva inteligenței artificiale a sănătății.
Și nu vi se pare fascinant dacă cumpărătorii plătesc factura la check-out reprezentând doar o față, nu orice card sau portofel? Recunoașterea facială permite comercianților cu amănuntul să analizeze dispozițiile și preferințele cumpărătorilor pe baza achizițiilor lor anterioare.
Odată cu creșterea plăților digitale efectuate pe tot globul, cum pot organizațiile financiare să asigure o conversie maximă a vânzărilor și acceptarea plăților, precum și să minimizeze expunerea la risc? Sună alarmant? În industria financiară, care se bazează foarte mult pe procesarea datelor și a informațiilor, menținerea unui avantaj marginal și înțelegerea nuanței naturale a clienților pentru a oferi o rezoluție la timp necesită tehnologie legată de AI.
Dronele sunt un instrument viabil pentru colectarea datelor și oferă informații în timp real. Utilizarea analizei datelor permite inspectarea podurilor, minerit și prognoza meteo mai ușor.
Analiza sentimentului Call Center este prelucrarea datelor prin identificarea nuanței naturale a contextului clientului și analizarea datelor pentru a face serviciul pentru clienți mai empatic.
Ei bine, primul motiv nu are nevoie de nicio validare. Proiectele de învățare automată necesită algoritmi, achiziție de date, adnotări de înaltă calitate și alte aspecte complexe de care au grijă.
Fiind o ramură a inteligenței artificiale, NLP se referă la a face ca mașinile să răspundă la limbajul uman. Venind la aspectul tehnologic al acestuia, NLP, destul de adecvat, folosește informatica, lingvistica, algoritmi și structura generală a limbajului pentru a face mașinile inteligente. Mașinile proactive și intuitive, oricând sunt construite, pot extrage, analiza și înțelege adevăratul sens și contextul din vorbire și chiar din text.
Acesta este locul în care adnotarea imaginilor medicale are un rol de jucat, deoarece oferă în mod eficient cunoștințele necesare setărilor de diagnostic medical bazate pe inteligență artificială pentru a promova prezența unei vederi computerizate precise, ca tehnologie de dezvoltare a modelului de bază.
Inteligența artificială nu trebuie să fie un subiect sumbru de discutat. Plină cu posibilități de a deveni cel mai transformator instrument în anii următori, AI se transformă rapid într-o resursă de asistență în loc să rămână pe cursul ca o tehnologie copleșitoare.
Sunteți conștient de aspectele tehnice implicate în realizarea modelelor de învățare automată holistice, intuitive și de impact? Dacă nu, mai întâi trebuie să înțelegeți modul în care fiecare proces este separat în trei faze, adică distracție, funcționalitate și finețe. În timp ce „Finesse” se referă la antrenarea la perfecțiune a algoritmilor ML, prin dezvoltarea mai întâi de programe complexe folosind limbaje de programare relevante, partea „Distracție” se referă la a face clienții fericiți oferindu-le produsul distractiv perceptiv și inteligent.
Imaginați-vă că vă treziți într-o zi bună și vă vedeți toate recipientele de bucătărie pe piață în negru, orbindu-vă față de ceea ce este înăuntru. Și apoi, să găsești cuburi de zahăr pentru ceaiul tău va fi o provocare. Cu condiția să găsești mai întâi ceaiul.
Adnotarea datelor este pur și simplu procesul de etichetare a informațiilor, astfel încât mașinile să le poată utiliza. Este util în special pentru învățarea automată supravegheată (ML), în care sistemul se bazează pe seturi de date etichetate pentru a procesa, înțelege și învăța din tiparele de intrare pentru a ajunge la rezultatele dorite.
Etichetarea datelor nu este chiar atât de dificilă, a spus nicio organizație! Dar, în ciuda provocărilor de pe parcurs, nu mulți înțeleg natura exigentă a sarcinilor la îndemână. Etichetarea seturilor de date, în special pentru a le face potrivite pentru modelele AI și de învățare automată, este ceva care necesită ani de experiență și credibilitate practică. Și, în plus, etichetarea datelor nu este o abordare unidimensională și variază în funcție de tipul de model în lucru.
Obținerea de date pentru proiecte de vorbire este simplificată atunci când adoptați o abordare sistematică. Citiți postarea noastră exclusivă despre achiziția de date pentru proiecte de vorbire și obțineți claritate.
Cu cuvinte simple, adnotarea textului se referă la etichetarea documentelor specifice, a fișierelor digitale și chiar a conținutului asociat. Odată ce aceste resurse sunt etichetate sau etichetate, ele devin ușor de înțeles și pot fi implementate de algoritmii de învățare automată pentru a antrena modelele la perfecțiune.
Astăzi l-am selectat pe Vatsal Ghiya pentru a-i lua interviul. Vatsal Ghiya este un antreprenor în serie cu mai mult de 20 de ani de experiență în software și servicii de IA pentru sănătate. El este CEO-ul și co-fondatorul Shaip, care permite scalarea la cerere a platformei noastre, a proceselor și a oamenilor pentru companiile cu cele mai solicitante inițiative de învățare automată și inteligență artificială.
Serviciile financiare s-au metamorfozat de-a lungul timpului. Creșterea plăților mobile, a soluțiilor bancare personale, a unei monitorizări mai bune a creditului și a altor modele financiare asigură în continuare că domeniul incluziunilor monetare nu este ceea ce era acum câțiva ani. În 2021, nu este vorba doar despre „Fin” sau Finanțe, ci despre toate „FinTech” cu tehnologii financiare disruptive care își fac simțită prezența pentru a schimba experiența clienților, modus operandi pentru organizațiile relevante sau, mai exact, întreaga arena fiscală.
În ciuda ascensiunii în timp util a industriei auto, verticala lasă mult spațiu pentru îmbunătățiri progresive. Pornind de la reducerea accidentelor de trafic până la îmbunătățirea producției de vehicule și implementarea resurselor, inteligența artificială pare a fi cea mai probabilă soluție pentru a face lucrurile să se miște spre cer.
În zilele noastre, inteligența artificială pare mai degrabă a jargonului de marketing. Fiecare companie, startup sau afacere pe care o cunoașteți își promovează acum produsele și serviciile cu termenul „alimentat de AI” drept USP. Adevărat acestui lucru, inteligența artificială pare cu siguranță a fi inevitabilă în zilele noastre. Dacă observi, aproape tot ce ai în jurul tău este alimentat de AI. De la motoarele de recomandare de pe Netflix și algoritmii din aplicațiile de întâlniri până la unele dintre cele mai complexe entități din sectorul sănătății care ajută în oncologie, inteligența artificială se află astăzi la punctul de sprijin al tuturor.
Învățarea automată are probabil cele mai amestecate definiții și interpretări din lume. Ceea ce a ajuns ca un cuvânt la modă în urmă cu câțiva ani continuă să deruteze o mulțime de oameni datorită modului în care a fost portretizat și prezentat.
Inteligența artificială (IA) este ambițioasă și extrem de benefică pentru dezvoltarea omenirii. Într-un spațiu precum asistența medicală, în special, inteligența artificială aduce schimbări remarcabile în modurile în care abordăm diagnosticul bolilor, tratamentele acestora, îngrijirea pacienților și monitorizarea pacientului. Să nu uităm de cercetarea și dezvoltarea implicate în dezvoltarea de noi medicamente, modalități mai noi de a descoperi preocupările și condițiile de bază și multe altele.
Asistența medicală, ca verticală, nu a fost niciodată statică. Dar apoi, nu a fost niciodată această dinamică, cu confluența unor perspective medicale disparate, făcându-ne să ne uităm neînsuflețit la grămezi de date nestructurate. Sincer să fiu, volumul imens de date nici măcar nu mai este o problemă. Este o realitate, care a depășit chiar și pragul de 2,000 de Exabyte până la sfârșitul anului 2020.
Inteligența artificială este tehnologia care dă putere mașinilor să imite comportamentele umane. Totul este să învețe mașinile cum să învețe și să gândească autonom și să folosească rezultatele pentru a reacționa și a răspunde în consecință.
De fiecare dată când sistemul dvs. de navigație GPS vă cere să faceți un ocol pentru a evita traficul, realizați că astfel de analize și rezultate precise vin după câteva sute de ore de antrenament. Ori de câte ori aplicația dvs. Google Lens identifică cu acuratețe un obiect sau un produs, înțelegeți că mii și mii de imagini au fost procesate de modulul său AI (Inteligentă Artificială) pentru o identificare exactă.
4 lucruri de bază pe care trebuie să le știți despre deidentificarea datelor, cu generarea de date cu o rată de 2.5 chintilioane de octeți în fiecare zi, noi, utilizatorii de internet, am generat aproape 1.7 MB în fiecare secundă în 2020.
Acum că întreaga planetă este online și conectată, generăm în mod colectiv cantități incomensurabile de date. O industrie, o afacere, un segment de piață sau orice altă entitate ar vedea datele ca o singură unitate. Totuși, în ceea ce privește indivizii, datele sunt mai bine denumite amprenta noastră digitală.
Datele de calitate se traduc în povești de succes, în timp ce calitatea slabă a datelor reprezintă un studiu de caz bun. Unele dintre cele mai de impact studii de caz privind funcționalitatea AI au rezultat din lipsa seturilor de date de calitate. În timp ce companiile sunt încântate și ambițioase de proiectele și produsele lor AI, entuziasmul nu se reflectă asupra practicilor de colectare a datelor și de formare. Cu un accent mai mare pe producție decât pe instruire, mai multe companii ajung să-și întârzie timpul de lansare pe piață, să piardă finanțare sau chiar să-și tragă obloanele pentru eternitate.
Un proces de adnotare sau etichetare a datelor generate, acesta permite algoritmilor de învățare automată și inteligență artificială să identifice eficient fiecare tip de date și să decidă ce să învețe din el și ce să facă cu el. Cu cât fiecare set de date este mai bine definit sau etichetat, cu atât algoritmii îl pot procesa mai bine pentru rezultate optimizate.
Alexa, există un loc de sushi lângă mine? Adesea, punem adesea întrebări deschise asistenților noștri virtuali. A pune întrebări ca acestea altor oameni este de înțeles, având în vedere că așa suntem obișnuiți să vorbim și să interacționăm. Cu toate acestea, a pune o întrebare foarte obișnuită în mod colocvial unei mașini care nu are nicio înțelegere a limbajului și a complexităților conversaționale nu are niciun sens, nu?
Ei bine, în spatele fiecărui astfel de incident surprinzător, există concepte în acțiune precum inteligența artificială, învățarea automată și, cel mai important, NLP (Procesarea limbajului natural). Una dintre cele mai mari descoperiri ale vremurilor noastre recente este NLP, unde mașinile evoluează treptat pentru a înțelege modul în care oamenii vorbesc, emoționează, înțeleg, răspund, analizează și chiar imită conversațiile umane și comportamentele bazate pe sentimente. Acest concept a avut o mare influență în dezvoltarea chatbot-urilor, instrumentelor text-to-speech, recunoașterii vocii, asistenților virtuali și multe altele.
În ciuda faptului că a fost un concept introdus în anii 1950, inteligența artificială (AI) nu a devenit un nume cunoscut decât în urmă cu câțiva ani. Evoluția AI a fost treptată și a durat aproape 6 decenii pentru a oferi caracteristicile și funcționalitățile nebunești pe care le are astăzi. Toate acestea au fost extrem de posibile datorită evoluției simultane a perifericelor hardware, a infrastructurilor tehnologice, a conceptelor aliate precum cloud computing, sisteme de stocare și procesare a datelor (Big Data și analiză), pătrunderea și comercializarea internetului și multe altele. Totul împreună a dus la această fază uimitoare a cronologiei tehnologice, în care AI și Machine Learning (ML) nu doar alimentează inovațiile, ci devin și concepte inevitabile fără de care să trăiești.
Fiecare sistem AI are nevoie de volume masive de date de calitate pentru a antrena și a oferi rezultate precise. Acum, există două cuvinte cheie în această propoziție - volume masive și date de calitate. Să le discutăm pe amândouă individual.
Toate conversațiile și discuțiile de până acum despre desfășurarea inteligenței artificiale în scopuri comerciale și operaționale au fost doar superficiale. Unii vorbesc despre beneficiile implementării lor, în timp ce alții discută despre modul în care un modul AI poate crește productivitatea cu 40%. Dar cu greu abordăm provocările reale pe care le implică încorporarea lor în scopurile noastre de afaceri.
Este greu de imaginat lupta împotriva unei pandemii globale fără tehnologii precum inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML). Creșterea exponențială a cazurilor de Covid-19 în întreaga lume a lăsat multe infrastructuri de sănătate paralizate. Cu toate acestea, instituțiile, guvernele și organizațiile au putut să riposteze cu ajutorul tehnologiilor avansate. Inteligența artificială și învățarea automată, văzute cândva ca un lux pentru stiluri de viață și productivitate ridicate, au devenit agenți de salvare a vieții în combaterea Covid datorită nenumăratelor lor aplicații.
Durerea este trăită mai intens în rândul anumitor grupuri de oameni. Studiile au arătat că indivizii din grupurile minoritare și defavorizate au tendința de a experimenta mai multă durere fizică decât populația generală din cauza stresului, a sănătății generale și a altor factori.
Înainte de a plănui chiar să achiziționați datele, una dintre cele mai importante considerații în determinarea cât ar trebui să cheltuiți pentru datele dvs. de antrenament AI. În acest articol, vă vom oferi informații pentru a dezvolta un buget eficient pentru datele de instruire AI.
Shaip este o platformă online care se concentrează pe soluții de date AI de asistență medicală și oferă date de asistență medicală licențiate concepute pentru a ajuta la construirea modelelor AI. Oferă înregistrări medicale ale pacientului pe bază de text și date despre revendicări, audio, cum ar fi înregistrările medicului sau conversațiile pacient/medic, și imagini și videoclipuri sub formă de raze X, scanări CT și rezultate RMN.
Datele sunt unul dintre cele mai importante elemente în dezvoltarea unui algoritm AI. Amintiți-vă că doar pentru că datele sunt generate mai rapid decât oricând înainte nu înseamnă că datele potrivite sunt ușor de găsit. Datele de calitate scăzută, părtinitoare sau adnotate incorect pot (în cel mai bun caz) adăuga un alt pas. Acești pași suplimentari vă vor încetini, deoarece echipele de știință a datelor și de dezvoltare trebuie să lucreze prin aceștia în drumul către o aplicație funcțională.
S-au spus multe despre potențialul inteligenței artificiale de a transforma industria sănătății și din motive întemeiate. Platformele sofisticate de inteligență artificială sunt alimentate de date, iar organizațiile din domeniul sănătății le au din abundență. Deci, de ce industria a rămas în urma altora în ceea ce privește adoptarea AI? Aceasta este o întrebare cu mai multe fațete, cu multe răspunsuri posibile. Cu toate acestea, toate vor evidenția, fără îndoială, un obstacol în special: cantități mari de date nestructurate.
Cu toate acestea, ceea ce pare simplu este obositor de dezvoltat și implementat ca orice alt sistem AI complex. Înainte ca dispozitivul dvs. să poată recunoaște imaginea pe care o captați și modulele Machine Learning (ML) să o poată procesa, un adnotator de date sau o echipă a acestora ar fi petrecut mii de ore adnotând datele pentru a le face ușor de înțeles de către mașini.
În acest articol special pentru invitați, Vatsal Ghiya, CEO și co-fondator al Shaip, explorează cei trei factori despre care crede că vor permite AI bazată pe date să își atingă întregul potențial în viitor: talentul și resursele necesare pentru a construi algoritmi inovatori, un cantitate imensă de date pentru a antrena cu exactitate acești algoritmi și putere de procesare amplă pentru a extrage în mod eficient acele date. Vatsal este un antreprenor în serie cu peste 20 de ani de experiență în software și servicii de IA pentru asistența medicală. Shaip permite scalarea la cerere a platformei sale, a proceselor și a oamenilor pentru companiile cu cele mai solicitante inițiative de învățare automată și inteligență artificială.
Procesele din sistemele de inteligență artificială (AI) sunt evolutive. Spre deosebire de alte produse, servicii sau sisteme de pe piață, modelele AI nu oferă cazuri de utilizare instantanee sau rezultate 100% exacte imediat. Rezultatele evoluează cu mai multă prelucrare a datelor relevante și de calitate. Este ca și cum un bebeluș învață să vorbească sau cum un muzician începe prin a învăța primele cinci acorduri majore și apoi se bazează pe ele. Realizările nu sunt deblocate peste noapte, dar antrenamentul are loc constant pentru excelență.
Ori de câte ori vorbim despre Inteligența Artificială (AI) și Machine Learning (ML), ceea ce ne imaginăm instantaneu sunt companii tehnologice puternice, soluții convenabile și futuriste, mașini fanteziste cu conducere autonomă și, practic, tot ceea ce este plăcut din punct de vedere estetic, creativ și intelectual. Ceea ce cu greu este proiectat oamenilor este lumea reală din spatele tuturor facilităților și experiențelor de stil de viață oferite de AI.
Un interviu exclusiv în care Utsav, șeful de afaceri - Shaip interacționează cu Sunil, editor executiv, My Startup pentru a-l informa despre modul în care Shaip îmbunătățește viața umană rezolvând problemele viitorului cu ofertele sale de IA pentru conversații și AI pentru sănătate. El afirmă în continuare cum AI, ML vor revoluționa modul în care facem afaceri și cum Shaip va contribui la dezvoltarea tehnologiilor de generație următoare.
Inteligența artificială (AI) ne îmbunătățește stilul de viață prin recomandări de filme mai bune, sugestii de restaurante, rezolvarea conflictelor prin chatbot și multe altele. Puterea, potențialul și capacitățile AI sunt din ce în ce mai bine folosite în industrii și în domenii la care probabil nimeni nu s-a gândit. De fapt, IA este explorată și implementată în domenii precum asistența medicală, comerțul cu amănuntul, bancar, justiția penală, supraveghere, angajare, remedierea diferențelor salariale și multe altele.
Cu toții am văzut ce se întâmplă atunci când dezvoltarea AI merge prost. Luați în considerare încercarea Amazon de a crea un sistem de recrutare AI, care a fost o modalitate excelentă de a scana CV-urile și de a identifica cei mai calificați candidați – cu condiția ca acești candidați să fie bărbați.
Industria de asistență medicală a fost pusă la încercare anul trecut din cauza pandemiei și multe inovații au strălucit, de la noi medicamente și dispozitive medicale la progrese în lanțul de aprovizionare și procese de colaborare mai bune. Liderii de afaceri din toate domeniile industriei au găsit noi modalități de a accelera creșterea pentru a sprijini binele comun și a genera venituri esențiale.
Le-am văzut în filme, am citit despre ele în cărți și le-am experimentat în viața reală. Oricât de SF ar părea, trebuie să facem față faptelor – recunoașterea facială este aici pentru a rămâne. Tehnologia evoluează într-un ritm dinamic și odată cu diversele cazuri de utilizare care apar în diferite industrii, gama largă de dezvoltări ale recunoașterii faciale par pur și simplu inevitabile și infinite.
Chatbot-urile multilingve transformă lumea afacerilor. Chatboții au parcurs un drum lung încă de la primele etape, în care ar oferi răspunsuri simple dintr-un singur cuvânt. Un chatbot poate conversa acum fluent în zeci de limbi, permițând companiilor să se extindă pe o piață globală mai largă.
Asistența medicală este adesea considerată ca o industrie aflată în vârful inovației tehnologice. Acest lucru este adevărat în multe privințe, dar spațiul de asistență medicală este, de asemenea, foarte reglementat de o legislație extinsă, cum ar fi GDPR și HIPAA, împreună cu multe mai multe linii directoare și restricții locale.
Un raport din 2018 a arătat că am generat aproape 2.5 trilioane de octeți de date în fiecare zi. Contrar credinței populare, nu toate datele pe care le generăm pot fi procesate pentru informații.
Inteligența artificială devine din ce în ce mai inteligentă pe zi ce trece. Astăzi, algoritmii puternici de învățare automată sunt la îndemâna afacerilor obișnuite, iar algoritmii care necesită putere de procesare care ar fi fost rezervată cândva pentru mainframe masive pot fi acum implementați pe servere cloud accesibile.