Filter deur:
Die kwaliteit en akkuraatheid van resultate wat deur 'n gesig- en emosieherkenningstelsel verskaf word, hang af van die data. Hoe meer akkuraat en uitgebreide die data is, hoe beter is die kanse van 'n KI-program om emosies te identifiseer en op te spoor.
Kunsmatige intelligensie hou 'n paar groot voordele vir die versekeringsbedryf in, mits die maatskappye die implementering daarvan verstaan. Waar take soos eisverwerking, premiestelling en skadeopsporing vaartbelyn is, kan dit ook help met kliëntediens, wat die algehele tevredenheidsvlak verhoog.
Data de-identifikasie is noodsaaklik vir die beveiliging van persoonlik identifiseerbare inligting in gesondheidsorg, in ooreenstemming met regulatoriese vereistes soos HIPAA en GDPR. Die kenmerke, insluitend IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip en Private-AI, bied uiteenlopende oplossings vir effektiewe datamaskering.
Generatiewe AI het 'n paar kragtige kenmerke en funksies wat ingestel is om kliëntediensondersteuningstelsels op te knap. Waar dit die kliënt se kwessies stiptelik kan aanspreek, kan generatiewe KI ook agente as eerste reageerders vervang en soos 'n mens met kliënte kommunikeer.
Data de-identifikasie is 'n kritieke prosedure om die beskerming van ongemagtigde toegang en onwettige gebruik van persoonlike data te verseker. Hierdie proses, spesifiek belangrik vir gesondheidsorgdata, verseker dat geen persoonlik identifiseerbare inligting in die hande van individue beland behalwe dié wat nou verwant is aan die data nie.
Gespreks- en generatiewe KI transformeer ons wêreld op unieke maniere. Gespreks-KI maak dit maklik en nuttig om met masjiene te praat, wat kliëntediens en gesondheidsorgdienste verbeter. Generatiewe AI, aan die ander kant, is 'n kreatiewe kragstasie. Dit bedink nuwe, oorspronklike inhoud in kuns, musiek en meer. Om hierdie KI-tipes te verstaan, is die sleutel tot slim besigheids-, etiek- en innovasiebesluite.
Stemtegnologieë is nog relatief nuwe tegnologieë en ons werk steeds daaraan om 'n goeie begrip te kry van die oplossings wat daarmee aangebied word. In 'n tydsensitiewe gesondheidsorgomgewing is doeltreffendheid en akkuraatheid van kardinale belang.
Generatiewe KI hervorm die landskap van bankwese en finansiële dienste, stel doeltreffendheid bekend, verbeter sekuriteit en lewer persoonlike ervarings vir beide kliënte en instellings. Soos die tegnologie aanhou vorder, sal die impak daarvan op die finansiële industrie waarskynlik groei, wat 'n nuwe era van innovasie en optimalisering inlui.
Die gebruik van Natural Language Processing (NLP) in die gesondheidsorg- en farmaseutiese industrie is sterk gebaseer op die ontleding van ongestruktureerde data. Met relevante inligting kan gesondheidsorgorganisasies verskeie voordele onttrek en beter gesondheidsorgdienste aan pasiënte lewer.
Die kwantum en frekwensie van gebruikergegenereerde inhoud gaan in die komende jare toeneem. Kliënte het vandag toegang tot innoverende gereedskap, wat hulle in staat stel om alles oor 'n handelsmerk te weet. Waar kontak met bestaande, nuwe en potensiële kliënte noodsaaklik is vir 'n handelsmerk, is monitering en moderering van inhoud deurslaggewend om 'n positiewe beeld te skep.
Effektiewe data-etikettering is 'n deurslaggewende deel van die verbetering van soekrelevansie. E-handelsplatforms en besighede baat die meeste by data-etikettering aangesien hulle hul produkte in soekresultate moet na vore bring, wat lei tot 'n toename in verkope en inkomste.
Natuurlike taalverwerking (NLP) het 'n inligtingonttrekking en -ontledingsrevolusie in alle industrieë begin. Die veelsydigheid van hierdie tegnologie ontwikkel ook om beter oplossings en nuwe toepassings te lewer. Die gebruik van NLP in finansies is nie beperk tot die toepassings wat ons hierbo genoem het nie. Mettertyd kan ons hierdie tegnologie en sy tegnieke vir selfs meer komplekse take en operasies gebruik.
Die kern van die toepassings van KI in gesondheidsorg is data en die korrekte ontleding daarvan. Deur hierdie data en inligting te gebruik wat deur gesondheidswerkers verskaf word, kan KI-gereedskap en -tegnologie beter gesondheidsorgoplossings lewer in terme van diagnose, behandeling, voorspelling, voorskrif en beeldvorming.
Benoemde entiteitsherkenning is 'n noodsaaklike tegniek wat die weg baan vir gevorderde masjienbegrip van die teks. Terwyl oopbron-datastelle voordele en nadele het, is dit instrumenteel in die opleiding en fynstelling van NER-modelle. 'n Redelike keuse en toepassing van hierdie hulpbronne kan die uitkomste van NLP-projekte aansienlik verhoog.
Generatiewe AI bied merkwaardige voordele soos doeltreffendheid, skaalbaarheid en verpersoonliking met sy vermoë om diverse inhoud te skep. Uitdagings soos gehaltebeheer, kreatiwiteitsbeperkings en etiese kwessies vereis egter noukeurige aandag.
Generatiewe KI is 'n opwindende grens wat die grense van tegnologie en kreatiwiteit herdefinieer. Van die generering van mensagtige teks tot die skep van realistiese beelde, die verbetering van kode-ontwikkeling, en selfs die simulering van unieke oudio-uitsette, die werklike toepassings daarvan is so uiteenlopend as wat dit transformerend is.
Die toepassings van masjienleer en KI in kliniese data-analise is omvangryk en baanbrekend. Hulle bied geweldige potensiaal om pasiëntsorg te hervorm, mediese navorsing te verbeter en vroeër en meer akkurate diagnoses te verskaf.
Shaip staan aan die voorpunt van die verskaffing van top-notch gesondheidsorg en mediese data wat noodsaaklik is vir KI en masjienleer (ML) modelle. As jy 'n gesondheidsorg-KI-projek begin of spesifieke mediese data benodig, is Shaip die perfekte vennoot.
Stemassistente is nie meer 'n nuwigheid nie; hulle word vinnig noodsaaklik vir ons daaglikse digitale interaksies. Die opkoms van die veeltalige stemassistent beloof om 'n beduidende sprong vorentoe te wees, wat taalgrense afbreek en groter globale konnektiwiteit bevorder.
Dokumentannotasie is 'n noodsaaklike bousteen in KI, masjienleer en natuurlike taalverwerking. Dit verbeter KI-stelsels se begrip en verwerkingsvermoëns, dryf doeltreffende inligting-onttrekking aan en bevorder outomatisering oor verskeie domeine.
Soos ons in die bogenoemde voorbeelde ondersoek het, hou sentimentanalise merkwaardige potensiaal in in 'n verskeidenheid toepassings, wat strek van kliëntediens tot politiek. Dit stel organisasies in staat om die krag van subjektiewe data te ontsluit en ongestruktureerde teks te omskep in uitvoerbare insigte.
Die toekoms van gesondheidsorg KI is vol belofte en potensiaal, met die opkomende neigings vir 2023 wat 'n transformerende verskuiwing in pasiëntsorglewering aandui.
Die gebruiksgevalle van natuurlike taalverwerking in gesondheidsorg is groot en transformerend. Deur die krag van KI, masjienleer en gesprekke-KI te benut, is NLP besig om 'n rewolusie teweeg te bring hoe gesondheidsorgpersoneel pasiëntsorg benader. Dit maak mediese werkstrome doeltreffender en verbeter algehele pasiëntuitkomste.
Die aanvaarding van KI-gebaseerde entiteit-ontginning het gelei tot beduidende vooruitgang in verskeie industrieë, van gesondheidsorg tot e-handel, die verbetering van besluitneming, die vaartbelyning van prosesse en die verbetering van klante-ervarings.
Emosie-herkenningstegnologie is 'n kragtige instrument wat ons begrip van menslike emosies kan verbeter en ons kan help om persoonlike ervarings in verskeie domeine soos gesondheidsorg, onderwys en bemarking te skep.
Al met al is die gesondheidsorgveld vol pasiënte en dokters wat gemotiveerd is om weer 'n verskil te maak in die lewens van mense regoor die wêreld. Toegang tot groot datastelle is eenrigting kunsmatige intelligensie sal homself steeds bewys as die toekoms van medisyne. Dit is aan navorsers en ontwikkelaars om voordeel te trek uit hierdie unieke datastelle om ons begrip van kliniese proewe en pasiëntsorg te verbeter terwyl ons na 'n toenemend gekoppelde toekoms vir almal beweeg.
Die volgende vyf jaar sal meer vaartbelynde KI-ervarings bring, sekuriteitskenmerke wat daardie interaksies verbeter, en meer. Gespreks-KI-tendense in die volgende paar jaar sal helderder en meer toeganklik wees as ooit tevore.
Die veranderinge is voortdurend, wat lei tot 'n meer bankbare, winsgewende toekoms wat 'n beter gebruikerservaring bied. Met hierdie veranderinge tesame met die vermoë om uit ander maatskappye se foute te leer, sal die BFSI-sektor vinnig vorentoe beweeg na die gebruik van gesigsherkenning - 'n meer effektiewe, veiliger einddoel vir alle betrokke liggame.
Stemsoektog is 'n groeiende gebied van tegnologie. Dit neem stadig maar seker reuse-treë namate dit meer bekwaam word met KI, natuurlike taalverwerking en masjienleer. Die tipe KI wat nou bestaan, is nie sinvol nie; hierdie stemassistente is gereedskap om ons lewens beter, eenvoudiger en doeltreffender te maak.
Data-etiketteringsdienste help besighede om data wat nie etikette of etikette het nie, om te skakel in data wat dit wel het. Hulle gebruik dikwels 'n menslike taakspan of masjienleer om die datastelle wat besighede aan hulle gee, te benoem.
Stemherkenningstegnologie kan moontlik die gesondheidsorgbedryf op verskeie maniere revolusioneer. Deur vinniger en meer akkurate dokumentasie moontlik te maak, die risiko van foute te verminder en pasiëntbetrokkenheid te verbeter, kan stemherkenningstegnologie gesondheidsorgverskaffers help om beter kwaliteitsorg te verskaf.
Die versekeringsbedryf het baie data, maar dit is so deurmekaar dat dit byna onmoontlik is om te soek. Die versekeringsbedryf moet gedigitaliseer word—en nou kan dit. Met OCR in plek, word die insameling en sortering van data so eenvoudig soos om 'n foto te neem of 'n paar woorde te tik.
Banke sal 'n positiewe ervaring hê wanneer hulle KI-tegnologie implementeer. Dit is gebaseer op onderhoude met maatskappye wat reeds KI in hul besigheidsprosesse gebruik. Solank as wat voorsorgmaatreëls gebou word om kliëntedataveiligheid en etiese standaarde te verseker wat outomaties gereguleer kan word, moet banke KI in hul stelsels implementeer.
Die impak van masjienleer in die oproepsentrummark is werklik en meetbaar. Intydse datavaslegging en masjienleer is getroud om selfs meer doeltreffende oproepsentrums moontlik te maak. Boonop het stemgebaseerde oplossings in Noord-Amerika toegeneem en versprei steeds oor die hele wêreld.
Stemherkenningstegnologie word al hoe belangriker in gesondheidsorg, met dokters en verpleegsters wat toenemend daarop staatmaak om baie van hul professionele pligte te hanteer. Alhoewel baie vrae nog aangespreek moet word voordat ons wydverspreide gebruik van hierdie tegnologie in hospitale, kliniese omgewings en dokterskantore sien, dui die vroeë tekens op aansienlike belofte.
Video-aantekeningtegnologie is bedoel om kleinhandel-KI-stelsels en kliënte veilig te hou. Video-aantekeningsagteware is 'n goeie manier om dit te doen deur mense vinnig en maklik owerhede te laat waarsku wanneer hulle iets verdags in 'n kleinhandelomgewing aanskou en; help om KI-stelsels uit vorige ervarings te leer sodat hulle hul reaksies kan aanpas om beter te voel oor wat as normale gedrag beskou word.
Gebruik gevalle van gesigsherkenning kan wondere verrig wanneer data gestoor en herwin word, maar dit kom ook met 'n intrigerende etiese dilemma. Maak dit sin om so 'n tegnologie te gebruik? Sommige mense glo dat die antwoord “nee” is, veral met betrekking tot gesigsherkenning se skending van privaatheid. Ander noem die gebruik van hierdie nuwe gereedskap, en daarom is hierdie tegnologie dalk nie een wat jy ten alle koste wil vermy nie.
KI sal verander hoe ons met tegnologie omgaan. Sodra jy gewoond raak aan gesprekke-KI en dit 'n naatlose deel van jou lewe word, sal jy wonder hoe jy ooit daarsonder sou kon klaarkom.
Gepasmaakte wakker woorde kan help met jou handelsmerk se verpersoonliking en onderskei dit van mededingers. Daar is baie faktore om in ag te neem wanneer u 'n pasgemaakte wakkerwoord kies. Maar as jy wil uitstaan in vandag se mededingende sakewêreld, is dit die moeite werd om die ekstra moeite te doen om seker te maak dat jou stemassistent uniek klink.
Nuwe stemtegnologievooruitgang is hier om te bly. Hulle sal net aanhou toeneem in gewildheid, wat dit nou die perfekte tyd maak om voor die kurwe te kom en innoverende stemervarings vir bestuurders te begin skep. Aangesien motorvervaardigers spraakherkenning in hul motors integreer, maak dit 'n nuwe wêreld van moontlikhede oop vir die tegnologie en sy gebruikers.
Dit is duidelik dat voedsel-KI 'n groot invloed sal hê op hoe ons eet. Van kitskoskettings se strewe na meer aanpasbare spyskaarte tot 'n rits nuwe, innoverende restaurante, daar is ontelbare geleenthede vir tegnologie om ons eetervarings te vereenvoudig en die kwaliteit van ons kos te verbeter. Met die bevordering van kunsmatige intelligensie en masjienleeralgoritmes, kan ons verwag dat intelligente voedsel-KI ons gesondheid en die algehele ekologiese impak van ons voedselstelsel positief sal beïnvloed.
Samevattend is semantiese segmentering 'n belangrike sektor van diepleeralgoritmes wat aangewend word om vooruitgang in rekenaarvisie te versterk. Semantiese segmentering sal voortgaan om te vorder in baie van hierdie verwante subkategorieë, voorwerpopsporing, klassifikasie en lokalisering.
Oor die algemeen behoort 'n effektiewe spraakherkenningstelsel maklik op te stel en in verskeie situasies te gebruik, terwyl akkurate resultate met min frustrasie van die gebruiker se kant behaal word.
Die bou van slimhuisdata vereis 'n stel prosesse wat op die ou end seker maak dat die masjienleeralgoritme werk en data verwerk sonder enige ontwrigting.
Die versekeringsbedryf was tradisioneel konserwatief met tegnologiese vooruitgang en huiwerig om nuwe tegnologie aan te neem. Tye verander egter, en kunsmatige intelligensie (KI) kry baie aandag van versekeringsmaatskappye, wat die belangrike rol begin besef wat KI in hul bedrywighede kan speel.
Data-insameling is die proses om akkurate data van uiteenlopende stelsels in te samel, te analiseer en te meet om te gebruik vir sakeprosesbesluitneming, spraakprojekte en navorsing.
Bankwese is nie wat dit was nie. Die meeste van ons het vinnige, doeltreffende, foutlose bankdienste nodig wat moeitevry en, bowenal, betroubaar is. Dit maak net sin om oor te skakel na digitale bankkanale wat hierdie dinge kan verskaf. Soos dit blyk, kan kunsmatige intelligensie (KI) en masjienleer (ML) aangedrewe virtuele assistente presies dit doen.
Moes jy al ooit belangrike e-posse in 'n ander taal vertaal? Indien wel, sal jy dit frustrerend vind om te weet dat iemand se e-posantwoorddiens nie jou e-posse vinnig vir jou kan vertaal nie. Dit kan veral frustrerend wees as kommunikasie die sleutel is vir enige organisasie.
Die terme kletsbot en virtuele assistente word gebruik om gesprekke te skep deur outomatiseringsvermoë met 'n menslike aanraking te gebruik. Met outonome resolusie versnel chatbots en virtuele assistente ook werknemer- en klantervaring.
Dikwels beskou as een van die subdomeine van teksklassifikasie, beteken 'n oorvereenvoudigde weergawe van dokumentklassifikasie om die dokumente te merk en dit reg te stel in voorafbepaalde kategorieë - vir die doel van maklike instandhouding en doeltreffende ontdekking.
Hallo Siri, kan jy my soek vir 'n goeie blogplasing wat die top Conversational AI-tendense insluit. Of, Alexa, kan jy net vir my 'n liedjie speel wat my gedagtes van die alledaagse daaglikse take afhaal. Wel, dit is nie net retoriek nie, maar standaard-kamerbesprekings wat die algehele impak van 'n konsep genaamd Conversational AI bevestig.
OCR of Optical Character Recognition is 'n prettige manier om dokumente te lees en te verstaan. Maar hoekom maak dit selfs sin? Kom ons vind uit. Maar voordat ons voortgaan, moet ons ons kop om 'n minder algemene term vir masjienleer draai: RPA (Robotic Process Automation).
Die moeilike waarheid is dat die kwaliteit van jou versamelde opleidingsdata die kwaliteit van jou spraakherkenningsmodel of selfs die toestel bepaal. Daarom is dit nodig om met ervare dataverkopers in verbinding te tree om jou te help om deur die proses te seil sonder baie moeite, veral wanneer die opleiding van 'n model of die betrokke algoritmes die versameling, annotasie en ander vaardige strategieë vereis.
Die vermoë wat in die masjiene toegedien word - wat hulle in staat maak om op die mees menslike maniere moontlik te kommunikeer - het 'n ander soort hoogtepunt. Tog bly die vraag, hoe werk gesprekke-KI intyds en watter soort tegnologie dryf sy bestaan.
Soos die naam aandui, is sintetiese data die data wat kunsmatig gegenereer word eerder as om deur werklike gebeure geskep te word. In bemarking, sosiale media, gesondheidsorg, finansies en sekuriteit help sintetiese data om meer innoverende oplossings te bou.
Wanneer ons praat oor optiese karakterherkenning (OCR), is dit 'n veld van kunsmatige intelligensie (KI) wat spesifiek verband hou met rekenaarvisie en patroonherkenning. OCR verwys na die proses om inligting uit veelvuldige dataformate soos beelde, pdf, handgeskrewe notas en geskandeerde dokumente te onttrek en dit in digitale formaat om te skakel vir verdere verwerking.
Die bestuurdermoniteringstelsel is 'n gevorderde veiligheidskenmerk wat gebruik maak van 'n kameramontering op die paneelbord om die bestuurder se waaksaamheid en lomerigheid te monitor. As die bestuurder slaperig raak en afgelei word, genereer bestuurdermoniteringstelsel 'n waarskuwing en beveel aan om 'n breek te neem.
Natuurlike Taalverwerking is 'n subveld van Kunsmatige Intelligensie wat in staat is om menslike taal af te breek en die beginsels daarvan aan die intelligente modelle te voer. Het jy beplan om NLP as jou model opleidingstegnologie te gebruik? Lees verder om die uitdagings en oplossings te ken om dit op te los.
Boonop leer Conversational KI voortdurend uit vorige ervarings met behulp van masjienleerdatastelle om intydse insig en uitstekende kliëntediens te bied. Gespreks-KI verstaan en reageer ook nie net met die hand op ons navrae nie, maar kan ook gekoppel word aan ander KI-tegnologieë soos soek en visie om die proses te bespoedig.
Beeldherkenning is die vermoë van sagteware om voorwerpe, plekke, mense en handelinge in beelde te identifiseer. Deur masjienleerdatastelle te gebruik, kan ondernemings beeldherkenning gebruik om voorwerpe in verskeie kategorieë te identifiseer en te klassifiseer.
Kunsmatige intelligensie maak masjiene slimmer, punt! Tog is die manier waarop hulle dit doen net so anders en intrigant soos die betrokke vertikale. Byvoorbeeld, die hou van Natural Language Processing kom handig te pas as jy geestige chatbots en digitale assistente sou ontwerp en ontwikkel. Net so, as u die versekeringsektor meer deursigtig en akkommoderend teenoor die gebruikers wil maak, is Computer Vision die KI-subdomein waarop u moet fokus.
Kan masjiene emosies opspoor deur bloot die gesig te skandeer? Die goeie nuus is dat hulle kan. En die slegte nuus is dat die mark nog 'n lang pad het om te gaan voordat dit hoofstroom verander. Tog, die padblokkades en aannemingsuitdagings keer nie die KI-evangeliste om 'Emosie-opsporing' op die KI-kaart te plaas nie - nogal aggressief.
Computer Vision is nie so wydverspreid soos ander KI-toepassings soos Natural Language Processing nie. Tog kom dit stadigaan in die rangorde, wat 2022 'n opwindende jaar maak vir groterskaalse aanneming. Hier is 'n paar van die nuwerwets rekenaarvisie-potensiale (meestal die domeine) wat na verwagting beter deur besighede in 2022 ondersoek sal word.
Ondernemings regoor die wêreld gaan oor van papiergebaseerde dokumente na digitale dataverwerking. Maar wat is OCR? Hoe werk dit? En in watter sakeproses kan dit gebruik word om die voordele daarvan te benut? Kom ons delf in hierdie artikel na watter voordele OCR na die tafel inhou.
Die antwoord is outomatiese spraakherkenning (ASR). Dit is 'n groot stap om die gesproke woord in geskrewe vorm te omskep. Outomatiese spraakherkenning (ASR) is 'n neiging wat in 2022 geraas sal maak. En die toename in die groei van stemassistente is te danke aan ingeboude stemassistent-slimfone en slim stemtoestelle soos Alexa.
Is jy op soek na die brein agter die beste kunsmatige intelligensie-modelle? Wel, buig voor die Data Annotators. Selfs al neem data-aantekening die middelpunt in die voorbereiding van hulpbronne wat relevant is vir elke KI-gedrewe vertikale, sal ons die konsep verken en meer leer oor die etikettering-protagoniste vanuit die perspektief van Healthcare KI.
En vind jy dit nie fassinerend as kopers die rekening by die uitcheck betaal deur net 'n gesig voor te stel, nie enige kaart of beursie nie? Gesigsherkenning stel kleinhandelaars in staat om kopers se buie en voorkeure te analiseer op grond van hul vorige aankope.
Met die toenemende digitale betalings wat regoor die wêreld gemaak word, hoe kan finansiële organisasies maksimum verkoopsomskakeling en betalingsaanvaarding verseker, asook risikoblootstelling tot die minimum beperk? Klink kommerwekkend? In die finansiesbedryf, wat hoogs afhanklik is van dataverwerking en inligting, vereis KI-verwante tegnologie om 'n marginale voorsprong te handhaaf en die natuurlike nuanse van kliënte te verstaan om betyds oplossing te verskaf.
Drones is 'n lewensvatbare hulpmiddel vir data-insameling en verskaf intydse inligting. Die gebruik van data-analise maak dit makliker om brûe, mynbou en weervoorspelling te inspekteer.
Inbelsentrum sentimentanalise is die verwerking van data deur die natuurlike nuanse van kliëntkonteks te identifiseer en data te ontleed om kliëntediens meer empaties te maak.
Wel, die eerste rede het geen bekragtiging nodig nie. Masjienleerprojekte vereis algoritmes, dataverkryging, hoëgehalte-aantekeninge en ander komplekse aspekte wat goed versorg word.
As 'n tak van Kunsmatige Intelligensie gaan NLP alles daaroor om masjiene te laat reageer op menslike taal. Wat die tegnologiese aspek daarvan betref, gebruik NLP, heel gepas, rekenaarwetenskap, linguistiek, algoritmes en algehele taalstruktuur om die masjiene intelligent te maak. Die proaktiewe en intuïtiewe masjiene, wanneer dit ook al gebou word, kan die ware betekenis en konteks uit spraak en selfs teks onttrek, ontleed en verstaan.
Dit is waar Mediese Beeldannotasie 'n rol het om te speel, aangesien dit doeltreffend die vereiste kennis aan die KI-aangedrewe Mediese diagnostiese opstellings oordra om die teenwoordigheid van akkurate rekenaarvisie, as die onderliggende modelontwikkelingstegnologie, te bevorder.
Kunsmatige intelligensie hoef nie 'n grimmige onderwerp te wees om te bespreek nie. Vol moontlikhede om die mees transformerende instrument in die komende jare te word, is KI vinnig besig om in 'n hulpbron te vorm in plaas daarvan om op koers te bly as 'n oorweldigende tegnologie.
Is jy bewus van die tegniese aspekte wat betrokke is om Masjienleer-modelle holisties, intuïtief en impakvol te maak? Indien nie, moet jy eers verstaan hoe elke proses breedweg in drie fases geskei is, naamlik Pret, Funksionaliteit en Finesse. Terwyl die 'Finesse' gaan oor die opleiding van ML-algoritmes tot perfeksie deur eers komplekse programme te ontwikkel deur relevante programmeertale te gebruik, gaan die 'Pret'-deel daaroor om die klante gelukkig te maak deur hulle die oplettende en intelligente prettige produk aan te bied.
Stel jou voor dat jy een mooi dag wakker word en al jou kombuishouers in swart sien bemark, wat jou verblind vir wat binne is. En dan sal dit 'n uitdaging wees om suikerblokkies vir jou tee te vind. Met dien verstande, kan jy eers die tee vind.
Data-annotasie is bloot die proses van etikettering van inligting sodat masjiene dit kan gebruik. Dit is veral nuttig vir toesig masjienleer (ML), waar die stelsel staatmaak op benoemde datastelle om te verwerk, te verstaan en uit insetpatrone te leer om by gewenste uitsette uit te kom.
Data-etikettering is nie so moeilik nie, sê geen organisasie ooit nie! Maar ten spyte van die uitdagings langs die pad, verstaan nie baie die veeleisende aard van die take op hande nie. Om datastelle te etiketteer, veral om dit geskik te maak vir KI- en masjienleermodelle, is iets wat jare se ondervinding en praktiese geloofwaardigheid vereis. En om alles te kroon, is data-etikettering nie 'n eendimensionele benadering nie en wissel dit na gelang van die tipe model in die werke.
Die verkryging van data vir spraakprojekte word vereenvoudig wanneer jy 'n sistematiese benadering volg. Lees ons eksklusiewe plasing oor data-verkryging vir spraakprojekte en kry duidelikheid.
In eenvoudige woorde gaan teksaantekeninge oor die etikettering van spesifieke dokumente, digitale lêers en selfs die gepaardgaande inhoud. Sodra hierdie hulpbronne gemerk of geëtiketteer is, word dit verstaanbaar en kan deur die masjienleeralgoritmes ontplooi word om die modelle tot perfeksie op te lei.
Vandag het ons vir Vatsal Ghiya gekies om sy onderhoud te neem. Vatsal Ghiya is 'n reeksentrepreneur met meer as 20 jaar ondervinding in gesondheidsorg KI-sagteware en -dienste. Hy is die HUB en medestigter van Shaip, wat die op-aanvraag-skaal van ons platform, prosesse en mense moontlik maak vir maatskappye met die mees veeleisende masjienleer en kunsmatige intelligensie-inisiatiewe.
Finansiële dienste het mettertyd verander. Die oplewing in mobiele betalings, persoonlike bankoplossings, beter kredietmonitering en ander finansiële patrone verseker verder dat die gebied van monetêre insluitings nie is wat dit 'n paar jaar gelede was nie. In 2021 gaan dit nie net oor die 'Fin' of Finansies nie, maar alle 'FinTech' met ontwrigtende finansiële tegnologieë wat hul teenwoordigheid laat voel om die kliëntervaring, modus operandi vir relevante organisasies, of die hele fiskale arena om presies te wees, te verander.
Ondanks die tydige opkoms van die motorbedryf, bied die vertikale ruimte baie ruimte vir inkrementele verbeterings. Van die vermindering van verkeersongelukke tot die verbetering van voertuigvervaardiging en hulpbronontplooiing, kunsmatige intelligensie lyk na die mees waarskynlike oplossing om dinge na die hemel te laat beweeg.
Kunsmatige intelligensie lyk deesdae meer na bemarkingstaal. Elke onderneming, begin of onderneming wat u ken, bevorder nou sy produkte en dienste met die term 'AI-aangedrewe' as sy USP. Trouens, dit blyk dat kunsmatige intelligensie deesdae beslis onvermydelik is. As u agterkom, word byna alles wat u in u omgewing het, aangedryf deur AI. Van die aanbeveling -enjins op Netflix en algoritmes in dating -apps tot sommige van die mees komplekse entiteite in die gesondheidsorgsektor wat help met onkologie, kunsmatige intelligensie is vandag die kern van alles.
Masjienleer het waarskynlik die mees gemengde definisies en interpretasies ter wêreld. Wat 'n paar jaar gelede as 'n modewoord gekom het, bly baie mense verbaas danksy die manier waarop dit uitgebeeld en aangebied is.
Kunsmatige intelligensie (AI) is ambisieus en baie voordelig vir die bevordering van die mensdom. In 'n ruimte soos veral gesondheidsorg bring kunsmatige intelligensie merkwaardige veranderinge teweeg in die manier waarop ons die diagnose van siektes, hul behandelings, pasiëntsorg en pasiëntmonitering benader. Om nie te vergeet van die navorsing en ontwikkeling wat betrokke is by die ontwikkeling van nuwe middels nie, nuwer maniere om bekommernisse en onderliggende toestande te ontdek, en meer.
Gesondheidsorg, as vertikaal, was nooit staties nie. Maar dan was dit nog nooit so dinamies nie, met die sameloop van uiteenlopende mediese insigte, wat ons eenmalig na hope ongestruktureerde data laat staar het. Om eerlik te wees, is die groot hoeveelheid data nie eers meer 'n probleem nie. Dit is 'n werklikheid wat teen die einde van 2,000 selfs die 2020 Exabyte -punt oorskry het.
Kunsmatige intelligensie is die tegnologie wat masjiene in staat stel om menslike gedrag na te boots. Dit gaan alles oor die onderrig van masjiene hoe om outonoom te leer en te dink en resultate te gebruik om te reageer en dienooreenkomstig te reageer.
Elke keer as u GPS -navigasiestelsel u vra om 'n draai te neem om verkeer te vermy, moet u besef dat sulke akkurate analise en resultate na honderde ure se opleiding kom. As u Google Lens -app 'n voorwerp of 'n produk akkuraat identifiseer, moet u verstaan dat duisende na duisende beelde deur die AI (Artificial Intelligence) -module verwerk is vir presiese identifikasie.
4 basiese dinge om te weet oor data-identifikasie: Met die opwekking van data teen 'n snelheid van 2.5 kwiljoen grepe elke dag, het ons as internetgebruikers in 1.7 byna 2020 MB elke sekonde gegenereer.
Noudat die hele planeet aanlyn en verbind is, genereer ons gesamentlik onmeetlike hoeveelhede data. 'N Bedryf, 'n onderneming, marksegment of enige ander entiteit sal data as 'n enkele eenheid beskou. Wat individue betref, word daar steeds beter na ons digitale voetspoor verwys.
Kwaliteitsdata vertaal in suksesverhale, terwyl swak datakwaliteit 'n goeie gevallestudie is. Sommige van die mees effektiewe gevallestudies oor KI-funksionaliteit is die gevolg van 'n gebrek aan kwaliteit datastelle. Alhoewel maatskappye almal opgewonde en ambisieus is oor hul KI-ondernemings en produkte, weerspieël die opwinding nie die data-insameling en opleidingspraktyke nie. Met meer fokus op produksie as opleiding, vertraag verskeie ondernemings hul tyd om te bemark, verloor finansiering of trek hul luike vir ewig af.
Dit is 'n proses om gegenereerde data te annoteer of te merk; dit laat masjienleer- en kunsmatige intelligensie-algoritmes toe om elke datatipe doeltreffend te identifiseer en te besluit wat om daaruit te leer en wat om daarmee te doen. Hoe meer gedefinieerd of benoem elke datastel, hoe beter kan die algoritmes dit verwerk vir optimale resultate.
Alexa, is daar 'n sushi-plek naby my? Ons stel dikwels oop vrae aan ons virtuele assistente. Dit is verstaanbaar om sulke vrae aan medemense te stel, aangesien ons gewoond is aan praat en interaksie. Om 'n baie gemaklike vraag in die algemeen aan 'n masjien te stel wat amper geen taal- en gespreksinvloede het nie, maak nie sin nie?
Wel, agter elke so 'n verrassende voorval is daar konsepte in aksie soos kunsmatige intelligensie, masjienleer, en die belangrikste, NLP (Natural Language Processing). Een van die grootste deurbrake van ons onlangse tyd is NLP, waar masjiene geleidelik ontwikkel om te verstaan hoe mense menslike gesprekke en sentimentgedrewe gedrag praat, uitdruk, begryp, reageer, ontleed en selfs naboots. Hierdie konsep was van groot invloed op die ontwikkeling van chatbots, hulpmiddels vir teks-na-spraak, stemherkenning, virtuele assistente en meer.
Ondanks die feit dat dit 'n konsep is wat in die vyftigerjare bekendgestel is, het Artificial Intelligence (AI) eers 'n paar jaar gelede 'n naam geword. Die ontwikkeling van AI het geleidelik plaasgevind en dit het amper 1950 dekades geneem om die waansinnige funksies en funksies wat dit vandag doen, aan te bied. Dit alles was uiters moontlik as gevolg van die gelyktydige evolusie van hardeware-randapparatuur, tegnologiese infrastruktuur, verwante konsepte soos wolkrekenaars, stoor en verwerking van data (Big Data en analytics), die penetrasie en kommersialisering van die internet, en meer. Alles bymekaar het gelei tot hierdie wonderlike fase van tegnologiese tydlyn, waar AI en Machine Learning (ML) nie net innovasies dryf nie, maar onvermydelike konsepte word om ook sonder te leef.
Elke KI-stelsel benodig groot hoeveelhede kwaliteit data om akkurate resultate op te lei en te lewer. Daar is nou twee sleutelwoorde in hierdie sin - massiewe volumes en kwaliteit data. Kom ons bespreek albei afsonderlik.
Alle gesprekke en besprekings tot dusver oor die ontplooiing van kunsmatige intelligensie vir sake- en bedryfsdoeleindes was slegs oppervlakkig. Sommige praat oor die voordele van die implementering daarvan, terwyl ander bespreek hoe 'n KI-module die produktiwiteit met 40% kan verhoog. Maar ons hanteer skaars die werklike uitdagings om dit vir ons besigheidsdoeleindes in te werk.
Dit is moeilik om voor te stel om 'n wêreldwye pandemie te beveg sonder tegnologieë soos kunsmatige intelligensie (AI) en masjienleer (ML). Die eksponensiële toename van Covid-19-gevalle regoor die wêreld het baie gesondheidsinfrastrukture verlam gelaat. Instellings, regerings en organisasies kon egter terugveg met behulp van gevorderde tegnologieë. Kunsmatige intelligensie en masjienleer, wat eens gesien word as 'n luukse vir verhoogde lewenstyle en produktiwiteit, het lewensreddende middels geword om Covid te bekamp danksy ontelbare toepassings.
Pyn word meer intens onder sekere groepe mense ervaar. Studies het getoon dat individue uit minderheids- en minderbevoorregte groepe geneig is om meer fisiese pyn te ervaar as die algemene bevolking as gevolg van spanning, algemene gesondheid en ander faktore.
Voordat u van plan is om die data te bekom, is dit een van die belangrikste oorwegings om te bepaal hoeveel u aan u AI-opleidingsdata moet spandeer. In hierdie artikel sal ons u insig gee om 'n effektiewe begroting vir AI-opleidingsdata op te stel.
Shaip is 'n aanlyn platform wat fokus op KI-data-oplossings en bied gelisensieerde gesondheidsorgdata wat ontwerp is om AI-modelle te konstrueer. Dit bied teksgebaseerde mediese rekords vir pasiënte en data vir klagtes, klank soos opnames van geneeshere of gesprekke tussen pasiënte en dokters, en beelde en video's in die vorm van X-strale, CT-skanderings en MRI-resultate.
Data is een van die belangrikste elemente in die ontwikkeling van 'n AI-algoritme. Onthou dat net omdat data vinniger gegenereer word as ooit tevore, dit nie beteken dat die regte data maklik bekombaar is nie. Data van lae gehalte, bevooroordeeld of verkeerd geannoteerde data kan (op sy beste) nog 'n stap byvoeg. Hierdie ekstra stappe sal u vertraag omdat die datawetenskap- en ontwikkelingspanne hierdeur moet werk op pad na 'n funksionele toepassing.
Daar is baie gedoen oor die potensiaal vir kunsmatige intelligensie om die gesondheidsorgbedryf te transformeer, en om goeie rede. Gesofistikeerde KI-platforms word aangevuur deur data, en gesondheidsorgorganisasies het dit in oorvloed. Waarom het die bedryf dus agter geraak in terme van AI-aanneming? Dit is 'n veelsydige vraag met baie moontlike antwoorde. Almal van hulle sal egter ongetwyfeld veral een hindernis uitlig: groot hoeveelhede ongestruktureerde data.
Wat egter eenvoudig lyk, is vervelig om te ontwikkel en te implementeer soos enige ander komplekse KI-stelsel. Voordat u die beeld wat u vang en die Machine Learning (ML) -modules kon verwerk, kon herken, sou 'n data-aantekenaar of 'n span daarvan duisende ure spandeer het om data aan te teken om dit deur masjiene verstaanbaar te maak.
In hierdie spesiale gasfunksie ondersoek Vatsal Ghiya, uitvoerende hoof en mede-stigter van Shaip, die drie faktore wat volgens hom data-gedrewe AI in die toekoms moontlik sal maak om sy volle potensiaal te bereik: die talent en hulpbronne wat nodig is om innoverende algoritmes te konstrueer, 'n ontsaglike hoeveelheid data om daardie algoritmes akkuraat op te lei, en genoeg verwerkingskrag om daardie data effektief te ontgin. Vatsal is 'n reeksondernemer met meer as 20 jaar ervaring in AI-sagteware en dienste vir gesondheidsorg. Shaip stel die platform, prosesse en mense op aanvraag vir maatskappye met die mees veeleisende inisiatiewe vir masjienleer en kunsmatige intelligensie moontlik.
Prosesse in kunsmatige intelligensie (AI) stelsels is evolusionêr. Anders as ander produkte, dienste of stelsels in die mark, bied AI-modelle nie onmiddellike gebruiksgevalle of onmiddellik 100% akkurate resultate nie. Die resultate ontwikkel met meer verwerking van relevante data en kwaliteit data. Dit is soos hoe 'n baba leer praat of hoe 'n musikant die eerste vyf hoofakkoorde begin leer en daarop voortbou. Prestasies word nie oornag ontsluit nie, maar opleiding vind deurgaans plaas vir uitnemendheid.
Telkens as ons oor kunsmatige intelligensie (AI) en masjienleer (ML) praat, is dit onmiddellik kragtige tegnologiese ondernemings, gerieflike en futuristiese oplossings, luukse selfbestuurde motors en basies alles wat esteties, kreatief en intellektueel aangenaam is. Wat amper nie by mense geprojekteer word nie, is die regte wêreld agter al die gemak en lewenstylervarings wat AI bied.
'N Eksklusiewe onderhoud waarin Utsav, Business Head - Shaip, in gesprek tree met Sunil, Uitvoerende Redakteur, My Startup, om hom in te lig oor hoe Shaip die menslike lewe verbeter deur die probleme van die toekoms op te los met sy AI-aanbiedings vir Gesprekskuns en Gesondheidsorg. Hy sê verder hoe AI, ML die manier waarop ons sake doen, sal revolusioneer en hoe Shaip sal bydra tot die ontwikkeling van die volgende generasie tegnologieë.
Kunsmatige intelligensie (KI) verbeter ons lewenstyle deur beter filmaanbevelings, restaurantvoorstelle, die oplossing van konflik deur chatbots, en meer. Die krag, potensiaal en vermoëns van KI word toenemend aangewend in bedrywe en in gebiede waaraan niemand waarskynlik gedink het nie. In werklikheid word AI ondersoek en geïmplementeer op gebiede soos gesondheidsorg, kleinhandel, bankwese, strafreg, toesig, huur, die herstel van loongapings en meer.
Ons het almal gesien wat gebeur as AI-ontwikkeling verkeerd loop. Dink aan Amazon se poging om 'n AI-werwingstelsel te skep, wat 'n uitstekende manier was om CV's te skandeer en die mees gekwalifiseerde kandidate te identifiseer - mits die kandidate mans was.
Die gesondheidsbedryf is verlede jaar op die proef gestel weens die pandemie, en baie innovasie het deurgebring - van nuwe medisyne en mediese toestelle tot deurbrake in die voorsieningsketting en beter samewerkingsprosesse. Sakeleiers van alle dele van die bedryf het nuwe maniere gevind om groei te versnel om die algemene voordeel te ondersteun en om kritiese inkomste te genereer.
Ons het hulle in films gesien, dit in boeke gelees en in die werklike lewe ervaar. Hoe wetenskaplik dit ook mag lyk, ons moet die feite in die gesig staar - gesigherkenning is hier om te bly. Die tegnologie ontwikkel in 'n dinamiese tempo en met die uiteenlopende gebruiksgevalle wat in verskillende bedrywe opduik, blyk die groot verskeidenheid ontwikkelings van gesigsherkenning eenvoudig onvermydelik en oneindig te wees.
Veeltalige chatbots transformeer die sakewêreld. Chatbots het 'n lang pad geloop sedert hulle vroeë stadiums was, waar hulle eenvoudige eenwoord-antwoorde sou gee. 'N Chatbot kan nou vlot in tientalle tale gesels, wat ondernemings toelaat om uit te brei na 'n breër wêreldmark.
Gesondheidsorg word dikwels beskou as 'n bedryf op die voorpunt van tegnologiese innovasie. Dit is op baie maniere waar, maar die gesondheidsorgruimte word ook sterk gereguleer deur omvattende wetgewing soos GDPR en HIPAA, tesame met baie meer plaaslike riglyne en beperkings.
In 'n verslag uit 2018 blyk dit dat ons elke dag ongeveer 2.5 miljoen grepe data genereer. Anders as wat algemeen geglo word, kan nie al die data wat ons genereer vir insigte verwerk word nie.
Kunsmatige intelligensie word by die dag slimmer. Vandag is kragtige masjienleeralgoritmes binne bereik van normale ondernemings, en algoritmes wat verwerkingskrag benodig wat eens vir massiewe hoofraamwerke gereserveer sou word, kan nou op bekostigbare wolkbedieners ontplooi word.