Filtrēt pēc:
Konkrētai jomai specifiskas tiesību zinātnes (LLM) ir veids, kā uzņēmumi pāriet no mākslīgā intelekta zinātkāres uz mākslīgā intelekta lietderību, kur rezultāti ir izmērāmi, ieviešana patiešām paliek spēkā un komandas uzticas tam, ko modelis tām saka.
Shaip cilvēka vadītais anotāciju modelis nodrošina, ka katru datu kopu pārskata attiecīgās jomas eksperti, ne tikai kolektīvie darbinieki, kā rezultātā anotāciju precizitātes rādītāji pastāvīgi pārsniedz nozares etalonus. Tā uzņēmuma līmeņa datu pārvaldības sistēma aptver atbilstību GDPR, HIPAA un SOC 2 prasībām, padarot Shaip par vienīgo pakalpojumu sniedzēju, kuram lieli regulēti uzņēmumi var uzticēties ar sensitīviem mākslīgā intelekta apmācības datiem.
Shaip ir lieliska izvēle, ja nepieciešama cilvēka vadīta LLM novērtēšana atbilstoši uzņēmuma prasībām: konsekventas rubrikas, jomas apzinoši recenzenti un pakalpojumi, kas atbalsta modeļu saskaņošanas darbplūsmas (tostarp RLHF stila atsauksmes).
Ja jūsu prioritāte ir veselības aprūpei gatavi izstrādes kanāli, īpaši klīniskā NLP, nestrukturēts teksts, audio un privātuma prioritātes darbplūsmas, Shaip ir viena no pilnīgākajām un veselības aprūpei atbilstošākajām izvēlēm šajā sarakstā.
Shaip ir globāla mākslīgā intelekta datu platforma, kas specializējas ētiski iegūtu, uzņēmuma līmeņa runas, teksta un medicīnisko datu apstrādē. Līdz 2026. gadam Shaip ir plaši atzīta par savu spēku regulētās nozarēs un pielāgotā runas apkopošanā.
Komandas, kurām nepieciešams pilnvērtīgs LLM apmācības datu atbalsts (vākšana + anotācija), kā arī uz LLM orientēti pakalpojumi, piemēram, RLHF un novērtēšanas/drošības darbplūsmas.
Mākslīgā intelekta sistēmām pārejot no eksperimentiem uz ieviešanu reālajā pasaulē, datu anotācija ir kļuvusi par vienu no kritiskākajiem veiksmes faktoriem mākslīgā intelekta izstrādē. Augstas kvalitātes anotācija tieši ietekmē modeļa precizitāti, taisnīgumu, drošību un gatavību normatīvajiem aktiem, īpaši tādos sarežģītos lietošanas gadījumos kā veselības aprūpes mākslīgais intelekts, autonomās sistēmas un ģeneratīvais mākslīgais intelekts.
Shaip ir specializēts mākslīgā intelekta apmācības datu sniedzējs, kas koncentrējas uz augstas kvalitātes, konkrētai jomai specifisku datu kopu nodrošināšanu, jo īpaši veselības aprūpes, dzīvības zinātņu, runas mākslīgā intelekta un regulētajām nozarēm. Atšķirībā no vispārējiem pakalpojumu sniedzējiem, Shaip uzsver ētisku datu iegūšanu, atbilstību un dziļu jomas kompetenci. Uzņēmums cieši sadarbojas ar uzņēmumiem, kuriem nepieciešama precizitāte, privātums un atbilstība normatīvajiem aktiem.
Balss AI integrēšana var mainīt jūsu biznesu, piedāvājot neskaitāmus ieguvumus no uzlabotas klientu pieredzes līdz skaidrai konkurences priekšrocībai. Tehnoloģijām attīstoties, balss AI kļūs par būtisku turpmāko stratēģiju sastāvdaļu. Tagad ir pienācis laiks izpētīt, kā tas var pārveidot jūsu darbību.
Tuvojoties 2025. gadam, sejas atpazīšanas tehnoloģija ir inovāciju priekšgalā, un tai ir potenciāls pārveidot nozares. Tomēr ļoti svarīgi ir līdzsvarot šos sasniegumus ar ētiskiem pienākumiem. Risinot privātuma un neobjektivitātes problēmas, mēs varam pilnībā izmantot šīs tehnoloģijas potenciālu lielākam labumam.
Teksta pārveides runā (TTS) datu risinājumi piedāvā vairākas priekšrocības. Taču to ieviešanai ir jānodrošina precīzas un plašas datu kopas. Uzņēmumā Shaip mēs izmantojam ekspertu atlasītas teksta pārvēršanas runā datu kopas, kas var palīdzēt jums izveidot progresīvus TTS risinājumus, kas aptver globālas valodas.
Augstas kvalitātes datu kopu veidošana ar LLM ir pārveidojoša pieeja, kas apvieno valodu modeļu jaudu ar tradicionālajām datu kopu izveides metodēm. Izmantojot LLM datu iegūšanai, pirmapstrādei, papildināšanai, marķēšanai un novērtēšanai, pētnieki var efektīvāk izveidot stabilas un daudzveidīgas datu kopas.
Shaip pārstāv talantīgu speciālistu komandu ar plašām zināšanām par to, kā AI un tā lietojumprogrammas var pārveidot jūsu organizāciju. Izmantojiet mūsu izpratni par mākslīgo intelektu, jo īpaši teksta pārvēršanas runu iespējām, lai izveidotu AI programmas, kuru pamatā ir precīzi un plaši dati, ļaujot jums personalizēt AI izmantošanu un sasniegt labākos iespējamos rezultātus.
Datu deidentifikācija ir ļoti svarīga, lai veselības aprūpē aizsargātu personu identificējošu informāciju, lai nodrošinātu atbilstību normatīvajām prasībām, piemēram, HIPAA un GDPR. Piedāvātie rīki, tostarp IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip un Private-AI, piedāvā dažādus risinājumus efektīvai datu maskēšanai.
Ģeneratīvajam mākslīgajam intelektam ir dažas jaudīgas funkcijas un funkcionalitātes, kas ir iestatītas klientu apkalpošanas atbalsta sistēmu kapitālremontēšanai. Ja tas var nekavējoties risināt klienta problēmas, ģeneratīvais AI var arī aizstāt aģentus kā pirmās palīdzības sniedzējus un sazināties ar klientiem kā cilvēks.
Datu deidentifikācija ir kritiska procedūra, lai nodrošinātu aizsardzību pret nesankcionētu piekļuvi un personas datu nelikumīgu izmantošanu. Šis process ir īpaši svarīgs veselības aprūpes datiem, un tas nodrošina, ka personu identificējoša informācija nenonāk citu personu rokās, izņemot tās, kas ir cieši saistītas ar datiem.
Sarunu un ģeneratīvais AI unikālos veidos pārveido mūsu pasauli. Sarunu AI padara sarunu ar iekārtām vienkāršu un noderīgu, uzlabojot klientu atbalstu un veselības aprūpes pakalpojumus. No otras puses, ģeneratīvais AI ir radošs spēks. Tas izgudro jaunu, oriģinālu saturu mākslā, mūzikā un citur. Izpratne par šiem mākslīgā intelekta veidiem ir svarīga vieda biznesa, ētikas un inovācijas lēmumu pieņemšanai.
Ģeneratīvā AI pārveido banku un finanšu pakalpojumu ainavu, ieviešot efektivitāti, uzlabojot drošību un sniedzot personalizētu pieredzi gan klientiem, gan iestādēm. Tā kā tehnoloģija turpina attīstīties, tās ietekme uz finanšu nozari, visticamāk, pieaugs, ievadot jaunu inovāciju un optimizācijas ēru.
Dabiskās valodas apstrādes (NLP) izmantošana veselības aprūpes un farmācijas nozarē lielā mērā ir balstīta uz nestrukturētu datu analīzi. Izmantojot atbilstošu informāciju, veselības aprūpes organizācijas var gūt vairākas priekšrocības un nodrošināt labākus veselības aprūpes pakalpojumus pacientiem.
Lietotāju veidotā satura daudzums un biežums turpmākajos gados palielināsies. Mūsdienās klientiem ir pieejami inovatīvi rīki, kas ļauj uzzināt visu par zīmolu. Ja zīmolam ir būtiska saikne ar esošajiem, jaunajiem un potenciālajiem klientiem, satura uzraudzība un regulēšana ir būtiska pozitīva tēla veidošanai.
Dabiskās valodas apstrāde (NLP) ir sākusi informācijas ieguves un analīzes revolūciju visās nozarēs. Šīs tehnoloģijas daudzpusība arī attīstās, lai nodrošinātu labākus risinājumus un jaunas lietojumprogrammas. NLP izmantošana finansēs neaprobežojas tikai ar iepriekš minētajām lietojumprogrammām. Laika gaitā mēs varam izmantot šo tehnoloģiju un tās metodes vēl sarežģītākiem uzdevumiem un darbībām.
AI pielietojuma pamatā veselības aprūpē ir dati un to pareiza analīze. Izmantojot šos veselības aprūpes speciālistu sniegtos datus un informāciju, mākslīgā intelekta rīki un tehnoloģijas var nodrošināt labākus veselības aprūpes risinājumus diagnozes, ārstēšanas, prognozēšanas, receptes un attēlveidošanas ziņā.
Nosaukto entītiju atpazīšana ir ļoti svarīga tehnika, kas paver ceļu uzlabotai teksta izpratnei. Lai gan atvērtā koda datu kopām ir priekšrocības un trūkumi, tās ir noderīgas apmācībā un NER modeļu precizēšanā. Saprātīga šo resursu atlase un izmantošana var ievērojami uzlabot NLP projektu rezultātus.
Ģeneratīvais AI ir aizraujoša robeža, kas no jauna nosaka tehnoloģiju un radošuma robežas. No cilvēkiem līdzīga teksta ģenerēšanas līdz reālistisku attēlu izveidei, koda izstrādes uzlabošanai un pat unikālu audio izvadu simulēšanai, tās reālās pasaules lietojumprogrammas ir tikpat dažādas, kā arī pārveidojošas.
Dabiskās valodas apstrādes izmantošanas gadījumi veselības aprūpē ir plaši un pārveidojoši. Izmantojot AI, mašīnmācības un sarunvalodas AI, NLP maina to, kā veselības aprūpes speciālisti pievēršas pacientu aprūpei. Tas padara medicīniskās darbplūsmas efektīvākas un uzlabo vispārējos pacientu rezultātus.
Kopumā veselības aprūpes joma ir pilna ar pacientiem un ārstiem, kuri ir motivēti atkal mainīt cilvēku dzīvi visā pasaulē. Piekļuve lielām datu kopām ir vienvirziena mākslīgais intelekts, kas turpinās pierādīt sevi kā medicīnas nākotni. Pētnieku un izstrādātāju ziņā ir izmantot šīs unikālās datu kopas, lai uzlabotu mūsu izpratni par klīniskajiem pētījumiem un pacientu aprūpi, virzoties uz arvien ciešāku nākotni ikvienam.
Izmaiņas turpinās, tādējādi nodrošinot bankai izdevīgāku, ienesīgāku nākotni, kas nodrošina labāku lietotāja pieredzi. Pateicoties šīm izmaiņām un spēju mācīties no citu uzņēmumu kļūdām, BFSI sektors turpinās strauji virzīties uz priekšu, lai izmantotu sejas atpazīšanu — efektīvāku un drošāku galamērķi visām iesaistītajām iestādēm.
Balss atpazīšanas tehnoloģija var potenciāli mainīt veselības aprūpes nozari vairākos veidos. Iespējojot ātrāku un precīzāku dokumentāciju, samazinot kļūdu risku un uzlabojot pacientu iesaisti, balss atpazīšanas tehnoloģija var palīdzēt veselības aprūpes sniedzējiem nodrošināt labākas kvalitātes aprūpi.
Bankām būs pozitīva pieredze AI tehnoloģiju ieviešanā. Tas ir balstīts uz intervijām ar uzņēmumiem, kas jau izmanto AI savos biznesa procesos. Kamēr tiek izstrādāti drošības pasākumi, lai nodrošinātu klientu datu drošību un ētikas standartus, kurus var regulēt automātiski, bankām savās sistēmās ir jāievieš AI.
Balss atpazīšanas tehnoloģija kļūst arvien svarīgāka veselības aprūpē, un ārsti un medmāsas arvien vairāk paļaujas uz to, veicot daudzus savus profesionālos pienākumus. Lai gan vēl ir jāatrisina daudzi jautājumi, pirms mēs redzam šīs tehnoloģijas plašu izmantošanu slimnīcās, klīniskajā vidē un ārstu kabinetos, agrīnās pazīmes liecina par nozīmīgu solījumu.
Video anotācijas tehnoloģija ir paredzēta mazumtirdzniecības AI sistēmu un klientu drošībai. Video anotācijas programmatūra ir lielisks veids, kā to izdarīt, ļaujot cilvēkiem ātri un viegli brīdināt iestādes, ja viņi mazumtirdzniecības vidē ir liecinieki kaut kam aizdomīgam un; palīdzot AI sistēmām mācīties no pagātnes pieredzes, lai tās varētu pielāgot savas atbildes, lai labāk justos par normālu uzvedību.
Sejas atpazīšanas izmantošanas gadījumi var radīt brīnumus, glabājot un izgūstot datus, taču tiem ir arī intriģējoša ētiska problēma. Vai ir jēga izmantot šādu tehnoloģiju? Daži cilvēki uzskata, ka atbilde ir “nē”, jo īpaši attiecībā uz sejas atpazīšanas iejaukšanos privātumā. Citi norāda uz šo jauno rīku izmantošanu, tāpēc šī tehnoloģija var nebūt tā, no kuras vēlaties izvairīties par katru cenu.
Pielāgoti modināšanas vārdi var palīdzēt jūsu zīmola personalizēšanai un atšķirt to no konkurentiem. Izvēloties pielāgotu modināšanas vārdu, jāņem vērā daudzi faktori. Taču, ja vēlaties izcelties mūsdienu konkurētspējīgā biznesa pasaulē, ir vērts pielikt papildu pūles, lai nodrošinātu, ka jūsu balss palīgs izklausās unikāls.
Jaunie balss tehnoloģiju sasniegumi ir šeit, lai paliktu. To popularitāte tikai pieaugs, tāpēc tagad ir īstais laiks, lai sasniegtu līknes un sāktu radīt novatoriskas balss iespējas vadītājiem. Tā kā automašīnu ražotāji savos automobiļos integrē runas atpazīšanu, tehnoloģijai un tās lietotājiem tiek atvērta jauna iespēju pasaule.
Ir skaidrs, ka pārtikas mākslīgajam intelektam būs milzīga ietekme uz to, kā mēs ēdam. Sākot ar ātrās ēdināšanas ķēžu virzību uz pielāgojamākām ēdienkartēm un beidzot ar daudziem jauniem, inovatīviem restorāniem, tehnoloģijai ir neskaitāmas iespējas vienkāršot mūsu ēšanas pieredzi un uzlabot mūsu ēdiena kvalitāti. Attīstoties mākslīgajam intelektam un mašīnmācīšanās algoritmiem, mēs varam sagaidīt, ka viedais pārtikas AI pozitīvi ietekmēs mūsu veselību un mūsu pārtikas sistēmas kopējo ekoloģisko ietekmi.
Banku darbība nav tāda, kāda tā bija agrāk. Lielākajai daļai no mums ir nepieciešami ātri, efektīvi, nevainojami banku pakalpojumi, kas ir bez problēmām un, pats galvenais, uzticami. Ir tikai jēga pāriet uz digitālajiem banku kanāliem, kas var nodrošināt šīs lietas. Kā izrādās, mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācības (ML) darbināmi virtuālie palīgi var paveikt tieši to.
Sveiki, Siri, vai varat man atrast labu emuāra ziņu, kurā ir iekļautas populārākās sarunvalodas AI tendences. Vai, Alexa, vai varat vienkārši atskaņot man dziesmu, kas novirza manu domu no ikdienas ikdienas darbiem. Tie nav tikai retorika, bet arī standarta viesistabas diskusijas, kas apstiprina koncepcijas, ko sauc par sarunu AI, kopējo ietekmi.
Stingrā patiesība ir tāda, ka jūsu apkopoto apmācības datu kvalitāte nosaka jūsu runas atpazīšanas modeļa vai pat ierīces kvalitāti. Tāpēc ir jāsazinās ar pieredzējušiem datu piegādātājiem, lai palīdzētu jums bez lielām pūlēm iziet cauri procesam, it īpaši, ja modeļa vai attiecīgo algoritmu apmācībai ir nepieciešama apkopošana, anotācija un citas prasmīgas stratēģijas.
Kad mēs runājam par optisko rakstzīmju atpazīšanu (OCR), tā ir mākslīgā intelekta (AI) joma, kas ir īpaši saistīta ar datora redzi un modeļu atpazīšanu. OCR attiecas uz informācijas iegūšanas procesu no vairākiem datu formātiem, piemēram, attēliem, pdf, ar roku rakstītām piezīmēm un skenētiem dokumentiem, un to konvertēšanu digitālā formātā turpmākai apstrādei.
Papildus tam Conversational AI pastāvīgi mācās no iepriekšējās pieredzes, izmantojot mašīnmācīšanās datu kopas, lai piedāvātu reāllaika ieskatu un lielisku klientu apkalpošanu. Turklāt sarunvalodas AI ne tikai manuāli saprot mūsu vaicājumus un atbild uz tiem, bet arī var tikt savienots ar citām AI tehnoloģijām, piemēram, meklēšanu un redzi, lai paātrinātu procesu.
Mākslīgais intelekts padara mašīnas gudrākas, punkts! Tomēr veids, kā viņi to dara, ir tikpat atšķirīgs un intriģējošs kā attiecīgā vertikāle. Piemēram, dabiskās valodas apstrāde noderēs, ja vēlaties izstrādāt un izstrādāt asprātīgus tērzēšanas robotus un digitālos palīgus. Tāpat, ja vēlaties padarīt apdrošināšanas nozari pārskatāmāku un pretimnākošāku lietotājiem, Computer Vision ir AI apakšdomēns, uz kuru jums jākoncentrējas.
Vai mašīnas var atklāt emocijas, vienkārši skenējot seju? Labā ziņa ir tā, ka viņi var. Un sliktās ziņas ir tādas, ka tirgum vēl ir tāls ceļš ejams, pirms tas kļūs par galveno. Tomēr šķēršļi un adopcijas izaicinājumi netraucē mākslīgā intelekta evaņģēlistiem iekļaut “Emotion Detection” AI kartē — diezgan agresīvi.
Computer Vision nav tik plaši izplatīta kā citas AI lietojumprogrammas, piemēram, dabiskās valodas apstrāde. Tomēr tas lēnām kāpj uz augšu, padarot 2022. gadu par aizraujošu gadu plašākai adopcijai. Šeit ir daži no modernākajiem datora redzes potenciāliem (galvenokārt domēniem), kurus uzņēmumi, domājams, labāk izpētīs 2022. gadā.
Atbilde ir automātiskā runas atpazīšana (ASR). Tas ir milzīgs solis, lai runāto vārdu pārveidotu rakstītā formā. Automātiskā runas atpazīšana (ASR) ir tendence, kas radīs troksni 2022. gadā. Balss palīgu skaita pieaugums ir saistīts ar iebūvētajiem viedtālruņiem balss palīgiem un viedajām balss ierīcēm, piemēram, Alexa.
Vai meklējat labāko mākslīgā intelekta modeļu smadzenes? Nu, paklanieties datu komentētājiem. Lai gan datu anotācija ieņem galveno vietu, sagatavojot resursus, kas attiecas uz katru AI virzītu vertikāli, mēs izpētīsim koncepciju un uzzināsim vairāk par marķēšanas galvenajiem varoņiem no Healthcare AI viedokļa.
Tā kā visā pasaulē tiek veikti digitālie maksājumi, kā finanšu organizācijas var nodrošināt maksimālu pārdošanas apjomu un maksājumu pieņemšanu, kā arī samazināt risku? Izklausās satraucoši? Finanšu nozarē, kas ir ļoti atkarīga no datu apstrādes un informācijas, saglabājot minimālu priekšrocību un izprotot klientu dabiskās nianses, lai nodrošinātu savlaicīgu risinājumu, ir nepieciešama ar AI saistīta tehnoloģija.
Kā mākslīgā intelekta nozare NLP ir paredzēta, lai mašīnas reaģētu uz cilvēku valodu. Runājot par tā tehnisko aspektu, NLP diezgan atbilstoši izmanto datorzinātnes, valodniecību, algoritmus un vispārējo valodas struktūru, lai padarītu mašīnas inteliģentas. Proaktīvās un intuitīvās iekārtas, kad vien tās ir izveidotas, var iegūt, analizēt un izprast runas un pat teksta patieso nozīmi un kontekstu.
Vai esat informēts par tehniskajiem aspektiem, kas saistīti ar mašīnmācīšanās modeļu holistisku, intuitīvu un iedarbīgu padarīšanu? Ja nē, vispirms ir jāsaprot, kā katrs process ir plaši sadalīts trīs fāzēs, ti, jautrība, funkcionalitāte un smalkums. Kamēr “Finesse” attiecas uz ML algoritmu apmācību līdz pilnībai, vispirms izstrādājot sarežģītas programmas, izmantojot atbilstošas programmēšanas valodas, daļa “Jautra” ir saistīta ar klientu iepriecināšanu, piedāvājot viņiem uztverošu un inteliģentu jautru produktu.
Datu marķēšana nav tik sarežģīta, teica neviena organizācija! Taču, neraugoties uz izaicinājumiem ceļā, daudzi nesaprot veicamo uzdevumu sarežģītību. Datu kopu marķēšanai, jo īpaši, lai tās būtu piemērotas AI un mašīnmācīšanās modeļiem, ir nepieciešama gadu pieredze un praktiska uzticamība. Turklāt datu marķēšana nav viendimensionāla pieeja, un tā atšķiras atkarībā no izstrādātā modeļa veida.
Finanšu pakalpojumi laika gaitā ir mainījušies. Mobilo maksājumu, personīgo banku risinājumu, labākas kredītu uzraudzības un citu finanšu modeļu pieaugums vēl vairāk nodrošina, ka monetāro iekļaušanu joma nav tāda, kāda tā bija dažus gadus atpakaļ. 2021. gadā runa ir ne tikai par “Fin” vai finansēm, bet arī par visu “FinTech” ar graujošām finanšu tehnoloģijām, kas rada savu klātbūtni, lai mainītu klientu pieredzi, attiecīgo organizāciju darbības veidus vai, precīzāk, visu fiskālo arēnu.
Neskatoties uz savlaicīgo autobūves nozares augšupeju, vertikāle atstāj daudz iespēju pakāpeniskiem uzlabojumiem. Sākot no satiksmes negadījumu samazināšanas līdz transportlīdzekļu ražošanas un resursu izmantošanas uzlabošanai, mākslīgais intelekts šķiet visticamākais risinājums, lai lietas virzītos debesīs.
Mūsdienās mākslīgais intelekts vairāk šķiet mārketinga žargons. Katrs jums pazīstams uzņēmums, jaunuzņēmums vai uzņēmums tagad reklamē savus produktus un pakalpojumus, kā USP — termins “darbināts ar mākslīgo intelektu”. Tiesa, mākslīgais intelekts mūsdienās šķiet neizbēgams. Ja pamanāt, gandrīz visu, kas jums ir apkārt, nodrošina AI. Sākot no Netflix ieteikumu dzinējiem un algoritmiem iepazīšanās lietotnēs un beidzot ar vissarežģītākajām vienībām veselības aprūpes nozarē, kas palīdz onkoloģijā, mākslīgais intelekts mūsdienās ir visa atbalsta punkts.
Mākslīgais intelekts (AI) ir ambiciozs un ārkārtīgi labvēlīgs cilvēces attīstībai. Jo īpaši tādā telpā kā veselības aprūpe mākslīgais intelekts rada ievērojamas izmaiņas mūsu pieejas slimību diagnosticēšanai, to ārstēšanai, pacientu aprūpei un pacientu uzraudzībai. Neaizmirstiet par pētniecību un izstrādi, kas saistīta ar jaunu zāļu izstrādi, jaunākiem veidiem, kā atklāt problēmas un pamatnosacījumus, un daudz ko citu.
Veselības aprūpe kā vertikāle nekad nav bijusi statiska. Taču tā vēl nekad nav bijusi tik dinamiska, saplūstot dažādām medicīniskām atziņām, liekot mums nedzīvi skatīties uz nestrukturētu datu kaudzēm. Godīgi sakot, milzīgais datu apjoms vairs nav pat problēma. Tā ir realitāte, kas līdz 2,000. gada beigām pat pārsniedza 2020 eksabaitu atzīmi.
Ikreiz, kad jūsu GPS navigācijas sistēma lūdz jums izvēlēties apkārtceļu, lai izvairītos no satiksmes, saprotiet, ka šāda precīza analīze un rezultāti tiek iegūti pēc vairākiem simtiem stundu apmācības. Ikreiz, kad jūsu lietotne Google Lens precīzi identificē objektu vai produktu, saprotiet, ka tās AI (mākslīgā intelekta) modulis ir apstrādājis tūkstošiem attēlu, lai precīzi identificētu.
Kvalitatīvi dati ir veiksmes stāsti, savukārt slikta datu kvalitāte nodrošina labu gadījuma izpēti. Daži no ietekmīgākajiem gadījumu pētījumiem par AI funkcionalitāti ir radušies kvalitatīvu datu kopu trūkuma dēļ. Lai gan uzņēmumi visi ir satraukti un ambiciozi par saviem AI pasākumiem un produktiem, satraukums neatspoguļo datu vākšanas un apmācības praksi. Vairāk uzmanības pievēršot produkcijai, nevis apmācībai, vairāki uzņēmumi galu galā aizkavē savu laiku, lai nonāktu tirgū, zaudētu finansējumu vai pat novilktu slēģus uz mūžību.
Ģenerēto datu anotēšanas vai marķēšanas process ļauj mašīnmācībai un mākslīgā intelekta algoritmiem efektīvi identificēt katru datu tipu un izlemt, ko no tiem mācīties un ko ar tiem darīt. Jo precīzāk definēta vai marķēta katra datu kopa, jo labāk algoritmi to var apstrādāt, lai iegūtu optimizētus rezultātus.
Alexa, vai netālu no manis ir suši vieta? Bieži vien mēs saviem virtuālajiem palīgiem bieži uzdodam atvērtus jautājumus. Šādu jautājumu uzdošana līdzcilvēkiem ir saprotama, ņemot vērā, ka šādi mēs esam pieraduši runāt un mijiedarboties. Tomēr nav jēgas uzdot ļoti ikdienišķu jautājumu sarunvalodā mašīnai, kas gandrīz neprot valodu un sarunvalodas sarežģītību?
Aiz katra šāda pārsteidzoša incidenta slēpjas tādi jēdzieni kā mākslīgais intelekts, mašīnmācīšanās un, pats galvenais, NLP (dabiskās valodas apstrāde). Viens no mūsu pēdējā laika lielākajiem sasniegumiem ir NLP, kurā mašīnas pakāpeniski attīstās, lai saprastu, kā cilvēki runā, jūt, izprot, reaģē, analizē un pat atdarina cilvēku sarunas un noskaņojumu vadītu uzvedību. Šī koncepcija ir bijusi ļoti ietekmīga tērzēšanas robotu, teksta pārveides runas rīku, balss atpazīšanas, virtuālo palīgu un citu izstrādē.
Neskatoties uz to, ka mākslīgais intelekts (AI) tika ieviests 1950. gados, tas kļuva par plaši pazīstamu nosaukumu tikai pirms pāris gadiem. AI evolūcija ir bijusi pakāpeniska, un ir pagājušas gandrīz 6 gadu desmitus, lai piedāvātu neprātīgās funkcijas un funkcijas, kādas tā piedāvā mūsdienās. Tas viss ir bijis ārkārtīgi iespējams, pateicoties vienlaicīgai aparatūras perifērijas ierīču, tehnoloģiju infrastruktūras, radniecīgu koncepciju, piemēram, mākoņdatošanas, datu uzglabāšanas un apstrādes sistēmu (Big Data un analytics), interneta izplatības un komercializācijas un citu evolūciju. Viss kopā ir novedis pie šīs apbrīnojamās tehnoloģiju laika skalas fāzes, kurā AI un mašīnmācīšanās (ML) ne tikai veicina inovācijas, bet arī kļūst par neizbēgamiem jēdzieniem, bez kuriem arī iztikt.
Visas līdzšinējās sarunas un diskusijas par mākslīgā intelekta ieviešanu biznesa un darbības nolūkos bijušas tikai virspusējas. Daži runā par to ieviešanas priekšrocībām, savukārt citi apspriež, kā AI modulis var palielināt produktivitāti par 40%. Taču mēs gandrīz nerisinām reālās problēmas, kas saistītas ar to iekļaušanu mūsu uzņēmējdarbības nolūkos.
Ir grūti iedomāties cīņu pret globālo pandēmiju bez tādām tehnoloģijām kā mākslīgais intelekts (AI) un mašīnmācīšanās (ML). Covid-19 gadījumu eksponenciālais pieaugums visā pasaulē paralizēja daudzas veselības infrastruktūras. Tomēr iestādes, valdības un organizācijas spēja cīnīties ar progresīvu tehnoloģiju palīdzību. Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās, kas reiz tika uzskatīti par greznību paaugstinātam dzīvesveidam un produktivitātei, ir kļuvuši par dzīvības glābšanas līdzekļiem cīņā pret Covid, pateicoties to neskaitāmajiem lietojumiem.
Shaip ir tiešsaistes platforma, kas koncentrējas uz veselības aprūpes AI datu risinājumiem un piedāvā licencētus veselības aprūpes datus, kas izstrādāti, lai palīdzētu veidot AI modeļus. Tas nodrošina uz tekstu balstītus pacientu medicīniskos ierakstus un pretenziju datus, audio, piemēram, ārsta ierakstus vai pacienta/ārsta sarunas, kā arī attēlus un video rentgena, CT skenēšanas un MRI rezultātu veidā.
Dati ir viens no svarīgākajiem elementiem AI algoritma izstrādē. Atcerieties, ka tas, ka dati tiek ģenerēti ātrāk nekā jebkad agrāk, nenozīmē, ka ir viegli iegūt pareizos datus. Zemas kvalitātes, neobjektīvi vai nepareizi anotēti dati var (labākajā gadījumā) pievienot vēl vienu darbību. Šīs papildu darbības palēninās jūsu darbību, jo datu zinātnes un izstrādes komandām tās ir jāizstrādā, lai izveidotu funkcionālu lietojumprogrammu.
Daudz ir runāts par mākslīgā intelekta potenciālu, lai pārveidotu veselības aprūpes nozari, un tas ir pamatota iemesla dēļ. Sarežģītas mākslīgā intelekta platformas tiek darbinātas ar datiem, un veselības aprūpes organizācijām to ir daudz. Tātad, kāpēc šī nozare ir atpalikusi no citiem AI ieviešanas ziņā? Tas ir daudzpusīgs jautājums ar daudzām iespējamām atbildēm. Tomēr tie visi neapšaubāmi īpaši izcels vienu šķērsli: lielu nestrukturētu datu apjomu.
Tomēr to, kas šķiet vienkāršs, ir apnicīgi izstrādāt un izvietot tāpat kā jebkuru citu sarežģītu AI sistēmu. Pirms jūsu ierīce varēja atpazīt uzņemto attēlu un mašīnmācīšanās (ML) moduļi to varēja apstrādāt, datu anotators vai viņu komanda būtu pavadījuši tūkstošiem stundu, anotējot datus, lai tie būtu saprotami mašīnām.
Šajā īpašajā viesizrādē Vatsal Ghiya, Shaip izpilddirektors un līdzdibinātājs, pēta trīs faktorus, kas, viņaprāt, ļaus nākotnē pilnībā izmantot uz datiem balstītu AI: talantu un resursus, kas nepieciešami novatorisku algoritmu izveidei, milzīgs datu apjoms, lai precīzi apmācītu šos algoritmus, un liela apstrādes jauda, lai efektīvi iegūtu šos datus. Vatsal ir sērijveida uzņēmējs ar vairāk nekā 20 gadu pieredzi veselības aprūpes AI programmatūras un pakalpojumu jomā. Shaip nodrošina platformas, procesu un cilvēku mērogošanu pēc pieprasījuma uzņēmumiem ar visprasīgākajām mašīnmācības un mākslīgā intelekta iniciatīvām.
Mākslīgā intelekta (AI) sistēmu procesi ir evolucionāri. Atšķirībā no citiem tirgū esošajiem produktiem, pakalpojumiem vai sistēmām, AI modeļi nepiedāvā tūlītējas lietošanas gadījumus vai tūlītējus 100% precīzus rezultātus. Rezultāti attīstās, vairāk apstrādājot atbilstošus un kvalitatīvus datus. Tas ir līdzīgi kā mazulis iemācās runāt vai kā mūziķis sāk, apgūstot pirmos piecus lielākos akordus un pēc tam balstās uz tiem. Sasniegumi netiek atklāti vienas nakts laikā, taču mācības notiek pastāvīgi, lai sasniegtu izcilību.
Ikreiz, kad mēs runājam par mākslīgo intelektu (AI) un mašīnmācīšanos (ML), mēs uzreiz iedomājamies jaudīgus tehnoloģiju uzņēmumus, ērtus un futūristiskus risinājumus, greznas pašbraucošas automašīnas un būtībā visu, kas ir estētiski, radoši un intelektuāli patīkami. Tas, kas cilvēkiem gandrīz netiek projicēts, ir reālā pasaule, kas slēpjas aiz visām MI piedāvātajām ērtībām un dzīvesveida pieredzēm.
Ekskluzīva intervija, kurā Utsavs, biznesa vadītājs - Shaip, sazinās ar Sunilu, My Startup izpildredaktoru, lai informētu viņu par to, kā Shaip uzlabo cilvēka dzīvi, risinot nākotnes problēmas ar saviem sarunvalodas AI un veselības aprūpes AI piedāvājumiem. Viņš arī norāda, kā AI, ML ir paredzēts, lai mainītu veidu, kā mēs veicam uzņēmējdarbību, un kā Shaip dos ieguldījumu nākamās paaudzes tehnoloģiju attīstībā.
Mākslīgais intelekts (AI) uzlabo mūsu dzīvesveidu, izmantojot labākus filmu ieteikumus, restorānu ieteikumus, konfliktu risināšanu, izmantojot tērzēšanas robotus un daudz ko citu. AI jauda, potenciāls un iespējas arvien vairāk tiek lietderīgi izmantotas dažādās nozarēs un jomās, par kurām neviens, iespējams, nav iedomājies. Faktiski mākslīgais intelekts tiek pētīts un ieviests tādās jomās kā veselības aprūpe, mazumtirdzniecība, banku darbība, krimināltiesības, uzraudzība, pieņemšana darbā, algu atšķirību novēršana un citās jomās.
Veselības aprūpes nozare pagājušajā gadā tika pārbaudīta pandēmijas dēļ, un tajā parādījās daudz inovāciju — no jaunām zālēm un medicīnas ierīcēm līdz piegādes ķēdes sasniegumiem un labākiem sadarbības procesiem. Uzņēmumu vadītāji no visām nozares jomām atrada jaunus veidus, kā paātrināt izaugsmi, lai atbalstītu kopējo labumu un radītu būtiskus ieņēmumus.
Mēs tos esam redzējuši filmās, esam lasījuši grāmatās un piedzīvojuši dzīvē. Lai arī cik zinātniski tas nešķistu, mums ir jāsaskaras ar faktiem – sejas atpazīšana ir šeit, lai paliktu. Tehnoloģija attīstās dinamiskā ātrumā, un, ņemot vērā dažādus lietošanas gadījumus, kas parādās dažādās nozarēs, plašais sejas atpazīšanas attīstības klāsts vienkārši šķiet neizbēgams un bezgalīgs.
