Shaipブログ
人工知能と機械学習テクノロジーを推進する最新の洞察とソリューションを理解します。
倫理と偏見: モデル評価における人間と AI のコラボレーションの課題を乗り越える
人工知能 (AI) の変革力を活用する中で、テクノロジー コミュニティは、倫理的整合性の確保と偏見の最小限化という重大な課題に直面しています。
人間味: 主観的な評価で AI の創造性を高める
急速に進化する人工知能 (AI) の世界では、創造性の探求はもはや人間だけの努力ではありません。今日の AI テクノロジーは破壊されつつあります
データのラベル付けによる検索の関連性の最大化: ヒントとベスト プラクティス
今日のユーザーは膨大な量の情報に浸かっているため、必要な情報を見つけるのが複雑になっています。 検索の関連性は情報の正確さを測定します。
ギャップを埋める: 人間の直感を AI モデルの評価に統合する
はじめに 人工知能 (AI) が私たちの生活のあらゆる側面を形作る時代において、人間の直感を AI モデルの評価に統合することが次のように浮上します。
Shaip: 言語の多様性と経済的エンパワーメントを促進するための倫理的 AI イノベーション
ルイビル、ケンタッキー州、米国、01 年 2024 月 XNUMX 日: Shaip: 言語の多様性と経済的エンパワーメントを強化するための倫理的 AI イノベーション。テクノロジーの進歩が席巻する時代において、
機械学習プロジェクトに最適なオープンソースのヘルスケア データセット
世界的な医療システムでは毎日膨大な量の医療データが生成されており、機械学習アプリケーションに利用される可能性があります。
AI におけるデータ プライバシーのナビゲート: コンプライアンスとイノベーションの戦略
はじめに 人工知能 (AI) の急速に進化する状況において、OpenAI のような企業は、データに対する飽くなきニーズと厳しい要求とのバランスをとるという重大な課題に直面しています。
インテリジェント文字認識 (ICR) によるデータの未来
デジタルの世界でも手書きのメモには特別な魅力があります。インテリジェント文字認識 (ICR) はアナログとデジタルの溝を埋めるのに役立ち、手書きのテキストを変換します
NLP が医療診断に及ぼす影響
自然言語処理 (NLP) は、テクノロジーとの対話方法を変革します。人間の言語を処理して、膨大な情報の可能性を解き放ちます。このテクノロジーには同じ可能性が秘められています
AI モデルに適した音声認識データセットの選択
Siri または Alexa と対話することを想像してください。私たちの言葉を理解する彼らの能力は興味深いものです。この機能は、トレーニングで使用されるデータセットに由来します。これら
ヘルスケア データセット: ヘルスケア AI の恩恵
人工知能は、かつては主に SF の世界で使われていた用語ですが、現在では現実となり、さまざまな産業の成長を促進しています。次の一手戦略コンサルティング
AI 幻覚の原因 (およびそれを軽減するテクニック)
AI 幻覚とは、AI モデル、特に大規模言語モデル (LLM) が、真実であるように見えるが、不正確であるか、現実とは無関係な情報を生成するインスタンスを指します。
臨床検証とは何ですか?ベストプラクティスとプロセスのガイド
新しい診断ツールが開発されるシナリオを考えてみましょう。医師たちはその可能性に興奮しています。しかし、それを日常のケアに組み込む前に、
倫理的AI/公正なAIの重要性と回避すべきバイアスの種類
人工知能 (AI) の急成長分野では、倫理的配慮と公平性に重点を置くことは、道徳的義務を超えたものであり、社会の基本的な必要性です。
AI 医療記録の要約: 定義、課題、ベスト プラクティス
ヘルスケア業界における医療記録の増加は、課題であると同時にチャンスでもあります。あらゆる細部が調和する世界を想像してみてください。
臨床データの抽象化: 定義、プロセスなど
病院や診療所では毎年何千人もの患者が来院します。そのためには膨大な数の専任の医師と看護師が必要です。彼らはケアを提供するために精力的に働いています
医療における合成データ: 定義、利点、および課題
研究者が新薬を開発しているシナリオを想像してみてください。検査には広範な患者データが必要ですが、プライバシーとプライバシーに関する重大な懸念があります。
匿名化に関する HIPAA 専門家の決定
医療保険の相互運用性と責任に関する法律 (HIPAA) は、医療における患者データの保護の基準を定めています。この重要な側面は、Protected の匿名化です。
NLP による先駆的な腫瘍学研究: Shaip の画期的な進歩
ケーススタディをダウンロード がんを克服するという探求においては、データは決意と同じくらい重要です。 Shaip では、大きな飛躍を可能にしたことを誇りに思っています
放射線科における自然言語処理 (NLP) の力: 診断と効率の向上
放射線医学は医療において重要な役割を果たしています。 CTスキャン、X線、MRIなどの画像技術を使用して、さまざまな状態を診断および治療します。 自然言語
腫瘍学における自然言語処理 (NLP) の役割
がんは世界的に重大な健康上の課題を引き起こしています。 これは、細胞が制御されずに増殖および拡散するときに発生します。 死因の第XNUMX位です
人間のフィードバックからの強化学習について知っておくべきことすべて
2023 年には、ChatGPT などの AI ツールの導入が大幅に増加しました。 この急増により活発な議論が始まり、人々は AI の利点について議論しています。
自動車業界における AI の力
AI を自動車に統合することに関して、世界は顕著な岐路に立たされています。 AI が交通量の多い道路を運転し、自分の車の状態を管理しているところを想像してみてください。
業界全体にわたるテキスト読み上げの利点
Text-to-speech (TTS) テクノロジーは、書かれたテキストを話し言葉に変換する革新的なソリューションです。 いくつかの業界でゲームチェンジャーとなり、革命を起こしました
データ匿名化ガイド: 初心者が知っておくべきことすべて (2024 年)
デジタル変革の時代において、医療機関は業務をデジタル プラットフォームに急速に移行しています。 これによりプロセスの効率化と合理化がもたらされますが、
ヘルスケアにおける生成 AI: 応用、利点、課題、将来の傾向
ヘルスケアは常にイノベーションが評価され、命を救うために重要な分野です。 技術の進歩にもかかわらず、医療業界は依然として長引く課題に直面しています。
バシニがインドの言語包括性をどのように促進するか
ナレンドラ・モディ首相は、G20デジタル経済ワーキンググループ大臣会合で「バシニ」を発表した。 この AI を活用した言語翻訳プラットフォームは、インドの言語の多様性を称賛しています。 バシニ
生成型 AI のトレーニングにおける同意の役割
生成 AI は、人間の知能を模倣したコンテンツを作成する能力で世界を変えました。 記事、アート、音楽を生み出すテクノロジーについて考えてみましょう
多言語 AI 仮想アシスタントの強化における大規模言語モデルの役割
仮想アシスタントは、単純な質問と回答の形式を超えて、複雑なクエリを解決できるよう進化しています。 現在、AI 主導の仮想アシスタントは複数の言語で簡単にコミュニケーションでき、大規模な言語モデル、
HITL によるコンテンツ モデレーション: 主な利点と種類
現在、5.19 億 XNUMX 千万人を超える人がインターネットを利用しています。 すごい聴衆ですね。 インターネット上で生成される膨大な量のコンテンツは無意味です
5 種類のコンテンツモデレーションと AI を使用して拡張する方法?
今日のダイナミックなビジネス世界におけるユーザー生成データの必要性と需要は継続的に増加しており、コンテンツのモデレーションも十分な注目を集めています。 そうであるかどうか
データマイニングにおける非構造化テキスト: 文書処理における洞察を解き放つ
私たちはこれまでにない方法でデータを収集しており、2025 年までにこのデータの約 80% が非構造化される予定です。 データマイニングは、このデータの形成に役立ちます。
文書のデジタル化における OCR の役割
ペーパーレス化は、デジタル変革における重要な段階です。 企業は、紙への依存を減らし、情報を共有したり、メモを作成したり、デジタル媒体を使用したりすることで利益を得ることができます。
翻訳における自然言語処理 (NLP) の探索
NLP テクノロジーは、急速に注目を集めています。 コンピューター サイエンス、情報工学、人工知能を組み合わせることで、言語の壁を取り除くことができる可能性があります。 と
コンテンツモデレーション: ユーザー作成コンテンツ – 祝福か呪いか?
ユーザー生成コンテンツ (UGC) には、顧客がソーシャル メディア プラットフォームに投稿するブランド固有のコンテンツが含まれます。 投稿された音声ファイルを含む、あらゆる種類のテキストおよびメディア コンテンツが含まれます。
ヘルスケアの革命: AI 診断における医療画像アノテーションの役割
医療画像のアノテーションは、トレーニング データを機械学習アルゴリズムや AI モデルにフィードする際の重要な作業です。 AI プログラムは事前にモデル化されたデータを使用して、
医療における臨床自然言語処理 (NLP) の可能性を解き放つ
自然言語処理 (NLP) により、コンピューターは人間の言語を理解できるようになります。 アルゴリズムと機械学習を使用して、テキスト、オーディオ、その他のメディア形式を解釈します。 の
より良い成長と成功のための生成 AI の実装
生産性、効率、創造性。 これらは、あらゆる業界や組織において非常に重要な XNUMX つの言葉です。 生成 AI はあらゆる個人を可能にする可能性を秘めています。
舞台裏: ChatGPT の内部動作を探る – パート 2
ChatGPT との興味深いディスカッションの第 XNUMX 部へようこそ。 会話の最初の部分では、データの役割について話し合いました。
舞台裏: ChatGPT の内部動作を探る – パート 1
こんにちは。私の名前はシャイプ社マーケティングディレクターのアヌバフ・サラフです。今日はどうですか? こんにちは、アヌバブ！ 私はAIなので、持っていません。
機械学習におけるテキスト注釈: 包括的なガイド
機械学習におけるテキスト アノテーションとは何ですか? 機械学習におけるテキスト アノテーションとは、生のテキスト データにメタデータまたはラベルを追加して、構造化されたデータを作成することを指します。
大規模言語モデル LLM ガイド
大規模言語モデル (LLM): 2023 年の完全ガイド LLM について知っておくべきことすべて 索引の表 はじめに 大規模言語モデルとは何ですか?不可欠
シャイプがアメリカン・ビジネス・アワードのスタートアップ・オブ・ザ・イヤーで銅メダルを獲得（2年連続）
アメリカ合衆国、ケンタッキー州ルイビル、20年2022月21日: シャイプは、第XNUMX回アメリカン・ビジネス・アワードのスタートアップ部門で銅賞を受賞しました。
音楽業界における AI: ML モデルにおけるトレーニング データの重要な役割
人工知能は音楽業界に革命をもたらし、自動作曲、マスタリング、パフォーマンス ツールを提供します。 AI アルゴリズムが斬新な楽曲を生成し、ヒット曲を予測し、リスナーのエクスペリエンスをパーソナライズします。
ROI を最大化するための 4 つの効果的な会話型 AI 実践
自然言語処理や機械学習などの高度なテクノロジーを活用した会話型 AI は、新しいビジネス環境における変革者として浮上しています。 革命を起こす
AI トレーニング データ不足に直面しているでしょうか?
AI トレーニング データ不足の概念は複雑であり、進化しています。 大きな懸念は、現代のデジタル世界には、優れた、信頼性の高い、
医療における OCR: ユースケース、利点、欠点に関する包括的なガイド
ヘルスケア業界は、AI における新しい先進テクノロジーの導入により、ワークフローのパラダイムシフトに直面しています。 AIツールやテクノロジーを活用し、
メンタルヘルスにおける AI – 例、利点、トレンド
今日の AI は最も重要なテクノロジーの XNUMX つとなり、すべての主要産業を破壊し、世界の産業や分野に多大な利益をもたらしています。 活用することで
NLP を使用して非構造化医療データの可能性を解き放つ
今日の医療機関に存在する膨大なデータは、途方もなく増大しています。 データは今日のデジタル世界で最も重要な資産と考えられていますが、ヘルスケア
会話型AIの完全ガイド
The Complete Guide to Conversational AI The Ultimate Buyers Guide 2023 目次 はじめに 会話型 AI とは 会話型 AI の仕組み 種類
NLP、NLU、NLG とは何ですか?また、それらとその違いについて知っておく必要があるのはなぜですか?
人工知能とそのアプリケーションは、ChatGPT、Siri、Alexa などの強力なアプリの開発により、ユーザーにさまざまな世界をもたらすことで、飛躍的に進歩しています。
大規模言語モデル (LLM): 最も重要なメソッドのトップ 3
大規模言語モデルは、非常に有能なユース ケース ChatGPT が一夜にして成功した後、最近大きな注目を集めています。 ChatGPT の成功と
自動音声認識 (ASR): 初心者が知っておくべきこと (2024 年)
自動音声認識技術は長い間存在してきましたが、最近では、次のようなさまざまなスマートフォン アプリケーションで使用されるようになり、注目を集めています。
NLU の謎を解く: 自然言語処理を理解するためのガイド
Siri や Alexa などの仮想アシスタントと話して、彼らがあなたの言っていることを理解しているように見えることに驚いたことはありませんか? または持っている
ジェネレーティブ AI による医療の変革: 主なメリットとアプリケーション
今日、ヘルスケア業界では、人工知能 (AI) と機械学習の急速な進歩が見られます。 テクノロジーは、患者を改善するための新しい機会を切り開くのに役立ちました
Shaipがインドのグジャラート州アーメダバードに新オフィスをグランドオープンし、成長を加速
新しいオフィス拡張により、Shaip は、製品エンジニアリング、専門サービス、品質管理、顧客サポートの成長を加速させることができます。インド、グジャラート州アーメダバード: Shaip、データ プラットフォーム
包括性とバイアスの排除のための多様な AI トレーニング データ
人工知能とビッグデータは、グローバルな問題の解決策を見つけながら、ローカルの問題を優先し、世界を多くの深遠な方法で変革する可能性を秘めています
データのプライバシーとセキュリティが既製のトレーニング データに与える影響
新しいカスタム データ セットをゼロから構築するのは、困難で退屈です。 既製のデータのおかげで、開発者が次のことを行うための迅速かつ効果的なソリューションを提供します
適切な市販の AI トレーニング データ プロバイダーを選択する方法
正確な結果を提供する機械学習アルゴリズム用の高品質のデータセットを構築することは困難です。 正確な機械学習コードを開発するには、かなりの時間と労力がかかります
適切な AI トレーニング データを選択することが AI モデルにとって重要な理由
誰もが、進化する AI 市場の途方もない範囲を知っており、理解しています。 そのため、今日の企業は AI でアプリを開発することに熱心です。
高品質のデータ注釈が高度な AI ソリューションを強化
人工知能はコンピューティング システムとの人間のような相互作用を促進しますが、機械学習はこれらの機械があらゆる相互作用を通じて人間の知性を模倣することを学習できるようにします。 しかし、何
量から質へ – AIトレーニングデータの進化
AI、ビッグデータ、機械学習は、世界中の政策立案者、企業、科学、メディアハウス、およびさまざまな業界に影響を与え続けています。 報告によると、
Shaipが人工知能プロジェクトをどのようにサポートできるか
データは力です。 それは計り知れない価値がありますが、膨大な量のデータから価値を導き出すことは困難です。 あなたのチームは 41% の時間を費やしています
既製のトレーニング データセットを使用して ML プロジェクトを開始するにはどうすればよいですか?
市販のデータセットを使用して、ビジネス向けのハイエンドの人工知能ソリューションを開発することについて、賛否両論が続いています。 しかし、既製のトレーニング データセットを使用すると、
AI / ML プロジェクトにヒューマン イン ザ ループまたは人間の介入が必要か
人工知能は急速に普及しつつあり、さまざまな業界の企業が AI を使用して優れた顧客サービスを提供し、生産性を高め、業務を合理化し、家に持ち帰ります
音声認識と音声認識の違いは何ですか?
音声認識と音声認識は XNUMX つの別個の技術であることをご存知ですか? あるテクノロジーを別のテクノロジーと誤解するというよくある間違いを犯す人がよくいます。
AI が保険金請求処理をシンプルかつ信頼性の高いものにする方法
請求は、保険業界における矛盾した表現 (Insurance Claim) です。保険会社も顧客も請求を提出したくありません。 ただし、どちらも
コンピュータ ビジョンのためのデータ収集の時期、理由、方法の調査
コンピューター ビジョン ベースのアプリケーションを展開するための最初のステップは、データ収集戦略を策定することです。 正確で動的な大量のデータが必要
AI ベースのドキュメント分類 – メリット、プロセス、ユースケース
私たちのデジタル世界では、企業は毎日大量のデータを処理しています。 データは組織の運営を維持し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。 ビジネスは殺到している
顔認識モデルをトレーニングするためのトップ 15 の無料の顔画像データセットの包括的なリスト
AI の一分野であるコンピューター ビジョンは、画像や動画から有用な情報を引き出す機能をコンピューターに提供します。 次に、機械学習モデルが動作します
テキスト分類 – 重要性、ユースケース、およびプロセス
データは、今日の世界のデジタル ランドスケープを変革する超大国です。 メールからソーシャル メディアへの投稿まで、あらゆる場所にデータがあります。 それは
NLPとは？ 仕組み、利点、課題、例
インフォグラフィックをダウンロード NLP とは? 自然言語処理 (NLP) は、人工知能 (AI) のサブフィールドです。 ロボットが人間の言語を分析して理解することを可能にし、
合成データ、その用途、リスク、およびアプリケーションに関する便利なガイド
テクノロジーの進歩に伴い、ML モデルで使用されるデータが不足しています。 このギャップを埋めるために、大量の合成データ/人工
Shaip は、Global AI Summit & Awards'22 の会話型 AI のベスト ユースを受賞しました。
インド、グジャラート州アーメダバード、17 年 2022 月 XNUMX 日: Shaip は、グローバル人工知能サミット & で会話型 AI の最優秀使用賞を受賞しました。
ML モデルのトレーニングに最適な 15 のオープンソース手書きデータセット
ビジネスの世界は驚異的なペースで変化していますが、このデジタル トランスフォーメーションは、私たちが望んでいるほど広範ではありません。
会話型 AI に優れた発話データが必要な理由
「Hey Siri」または「Alexa」と言うと、チャットボットや仮想アシスタントがどのように起動するのか疑問に思ったことはありませんか? 文章の発話だから
OCR – 定義、利点、課題、および使用例 [インフォグラフィック]
OCR は、機械が印刷されたテキストと画像を読み取れるようにする技術です。 これは、保存や処理のためにドキュメントをデジタル化するなどのビジネス アプリケーションや、経費精算のために領収書をスキャンするなどの消費者向けアプリケーションでよく使用されます。
自動音声認識のためのオーディオ データの収集プロセスの理解
自動音声認識システムと、Siri、Alexa、Cortana などの仮想アシスタントは、私たちの生活の一部となっています。 それらへの私たちの依存は
Speech-To-Text テクノロジーとは何ですか、また自動音声認識でどのように機能しますか
自動音声認識 (ASR) は長い道のりを歩んできました。 ずっと前に発明されましたが、ほとんど誰も使用していませんでした。 ただし、時間と
自動ナンバー プレート認識 (ANPR) – AN の概要
テクノロジーの進化により、人間の労力を軽減するための多くの便利な機器の革新が可能になりました。 自動ナンバープレート認識は、そのような技術のXNUMXつであり、
これらは、データのラベル付けに関するよくある質問 (FAQ) のトップ 10 です。
すべての ML エンジニアは、信頼性が高く正確な AI モデルを開発したいと考えています。 データ サイエンティストは、時間の 80% 近くをデータのラベル付けと拡張に費やしています。 それは
Shaipは、フォーチュン7の大手企業に500万件以上の発話を提供しました
多言語デジタル アシスタントをトレーニングするために、22 時間以上の音声データが収集および書き起こされました。 1 年 2022 月 XNUMX 日、米国ケンタッキー州ルイビル: Shaip が可能にする
音声アシスタントとは何ですか? & Siri と Alexa はあなたの言っていることをどのように理解するのですか?
音声アシスタントは、最寄りのレストランや最短ルートを探すというあなたのリクエストに応える、これらのクールな、主に女性の声かもしれません。
人工知能とAIの世界におけるその役割–メリット、ユースケース、タイプ、課題
データが新しい石油であるという最新の格言は真実であり、通常の燃料と同じように、入手が困難になっています。 まだ、
コンテンツモデレーションに必要なガイド–重要性、種類、および課題
デジタルの世界は絶えず進化しており、このプラットフォームを他のプラットフォームと差別化するXNUMXつの触媒は、ユーザー生成コンテンツです。 世界中の企業がウェブサイトを持っていますが
社内または外部委託のデータ注釈–どちらがより良いAI結果をもたらしますか？
2020年には、1.7MBのデータが毎秒人々によって作成されました。 そして同じ年に、私たちは2.5兆データバイト近くを生成しました
Human-in-the-LoopアプローチはMLモデルのパフォーマンスをどのように向上させますか？
機械学習モデルは完璧にはなりません。トレーニングとテストを行うことで、時間の経過とともに完成します。 生成できるMLアルゴリズム
例を使用した音声/音声注釈とは
私たちは皆、Alexa（または他の音声アシスタント）にいくつかの自由形式の質問をしました。 アレクサ、最寄りのピザ屋は開いていますか？ Alexa、私の場所にあるレストラン
AI画像認識とは何ですか？それはどのように機能しますか？
人間には、写真から物体、人、動物、場所を区別して正確に識別する固有の能力があります。 ただし、コンピューターには機能がありません
光学式文字認識（OCR）とは：概要とその応用
光学式文字認識は、私たちのほとんどにとって強烈で異質に聞こえるかもしれませんが、私たちはこの高度なテクノロジーをより頻繁に使用しています。 これを使用します
Shaipは、最も革新的な技術系スタートアップのAmerican Business＆Asia-Pacific StevieAwardsでSilver＆Bronzeを確保
ルイビル、ケンタッキー州、アメリカ合衆国、3年2022月20日：シャイプは第9回アメリカンビジネスアワードでシルバーを、第XNUMX回アジアパシフィックでブロンズを受賞しました。
DDSとは何ですか？DDSモデルをトレーニングするためのトレーニングデータの重要性
飲酒運転や運転中のテキストメッセージの危険性については、誰もが知っています。 しかし、眠気を伴う運転にはあまり注意が払われていません。 の
ADASとは何ですか？ ADASモデルをトレーニングするためのトレーニングデータの重要性
車両に関連する事故のほとんどは、ヒューマンエラーが原因で発生します。 すべての自動車事故を防ぐことはできませんが、それらのかなりの部分を避けることができます。
高品質のトレーニングデータは、高性能の自動運転車に燃料を供給します
過去XNUMX年以内に、あなたが出会ったすべての自動車メーカーは、自動運転車が市場に殺到する可能性に興奮していました。 いくつかのメジャーが
音声データ収集をカスタマイズするための6つの実証済みの方法
クライアントにはいくつかの異なるタイプがあります。音声データをどのように構成するかを明確に理解しているものもあれば、それ以上のものもあります。
車両損傷検出モデルをトレーニングするためのゴールドスタンダードトレーニングデータの重要性
人工知能はその有用性と洗練度をいくつかの分野に広げており、この高度な技術のそのような新しいアプリケーションのXNUMXつは、車両の損傷を検出することです。 主張する
ヘルスケアデータラベリング会社を雇う前に尋ねるべき5つの質問
ヘルスケアセクターにおける人工知能の世界市場は、1.426年の2017億28.04万ドルから2025年にはXNUMXドルに上昇すると推定されています。
会話型AIで一般的なデータの課題を軽減する方法
私たちは皆、Alexa、Siri、GoogleHomeなどの会話型AIアプリケーションとやり取りしてきました。 これらのアプリケーションは、私たちの日常生活をとても楽にしてくれました
AIトレーニングデータエラーを特定して修正する方法
コードで動作するソフトウェア開発と同様に、動作する人工知能や機械学習モデルの開発には、高品質のデータが必要です。 モデルには正確にラベル付けされ、
AIプロジェクトに必要なトレーニングデータの最適な量はどれくらいですか？
実用的なAIモデルは、堅牢で信頼性が高く、動的なデータセットに基づいて構築されています。 手元に豊富で詳細なAIトレーニングデータがなければ、それは確かにそうではありません
機械学習用の動画に注釈を付けてラベルを付けるための包括的なガイド
ビデオ アノテーションとラベル付けによる機械学習の精度の最大化 : 総合ガイド 索引の表 はじめに ビデオ アノテーションとは何ですか? ビデオアノテーションの目的
会話型AI2022の状態
会話型AIの状態2022会話型AIとは何ですか？ デジタルおよび電気通信を通じて、実際の人々との会話を模倣した会話体験を提供するプログラム的でインテリジェントな方法
顔認識モデルの開発においてデータ収集がどのように重要な役割を果たすか
人間は顔の認識に長けていますが、表現や感情も非常に自然に解釈します。 調査によると、380ms以内に個人的になじみのある顔を特定できる
Shaipが最初のCSRプログラム「Prayas」を開始
Shaip は、市場の持続可能な発展を促進し、米国ケンタッキー州ルイビルで運営するコミュニティ内で変化をもたらすよう努めることを目指しています。
Shaipは、AIモデルの高品質なAIトレーニングデータを保証します
AIモデルの成功は、システムに供給されるデータの品質にかかっています。 MLシステムは大量のデータで実行されますが、
コンピュータビジョンのための22以上の最も求められているオープンソースデータセット
AIアルゴリズムは、フィードするデータと同じくらい優れています。 それは大胆でも型破りな発言でもありません。 AIは持つことができます
自然言語処理モデルをトレーニングするための15の最高のNLPデータセット
自然言語処理は、機械学習の鎧の重要な部分です。 ただし、モデルを作成するには、大量のデータとトレーニングが必要です。
会話型AIのデータ収集へのアプローチ方法
現在、家庭、自動車システム、ポータブル デバイス、ホーム オートメーション ソリューションなどに、チャットボット、仮想アシスタントなどとしていくつかの会話ロボットが搭載されています。
クラウドソーシングによるデータ収集を機械学習に使用することのメリットと落とし穴のトップ5を解読する
結果を最適化し、ボリュームを追加してさらに多くの AI トレーニングに道を譲る必要性に駆られて、あなたは次のような段階にいる可能性があります。
クラウドソーシング101：クラウドソーシングされたデータのデータ品質を効果的に維持する方法
ドーナツ ビジネスを立ち上げて成功させたい場合は、市場で最高のドーナツを準備する必要があります。 あなたの技術力や経験を活かしながら、
AIトレーニングデータ収集プロセスを簡素化するための6つの確かなガイドライン
AI トレーニング データを収集するプロセスは避けられないものであると同時に、困難でもあります。 この部分をスキップして直接次の部分に到達することはできません。
ヘルスケアトレーニングデータとは何ですか？なぜそれが重要なのですか？
ヘルスケア トレーニング データはどのようにしてヘルスケア AI を月まで推進しているのでしょうか? データの調達は常に組織の優先事項です。 関連するデータであればなおさらです。
適切なデータラベリングベンダーを選択するための基本的なハンドブック
トレーニング データの準備は、機械学習開発プロセスにおいて刺激的なフェーズである場合もあれば、困難なフェーズである場合もあります。 トレーニング データをコンパイルする場合は困難です
手動と自動のデータラベリングの違いを理解する
AI ソリューションを開発している場合、製品の市場投入までの時間は、トレーニング目的で高品質のデータセットがタイムリーに利用できるかどうかに大きく依存します。 の時だけ
ヘルスケアにおける機械学習の実際のアプリケーション
ヘルスケア業界は常に技術の進歩とそのサービスの恩恵を受けてきました。 ペースメーカーや X 線から電子 CPR などに至るまで、医療はこれまでにさまざまな機能を提供してきました。
ヘルスケアにおけるAIの役割：メリット、課題、およびその間のすべて
ヘルスケアにおける人工知能の市場価値は、2020 年に 6.7 億ドルと新たな最高額を記録しました。 分野の専門家や技術系のベテランも明かす
データラベリングとは何ですか？ 初心者が知っておくべきことすべて
インフォグラフィックのダウンロードインテリジェントAIモデルは、パターンやオブジェクトを識別し、最終的に信頼できる決定を下せるように、広範囲にわたってトレーニングする必要があります。 しかし、訓練を受けた
ヘルスケアにおける最も一般的なAIユースケースのデータ注釈手法
私たちは長い間、機械学習および人工知能 (AI) モジュールにおけるデータ アノテーションの役割について読んできました。 私たちはその品質を知っています
AIトレーニングデータの微妙さと、それらがプロジェクトを成功または失敗させる理由
人工知能 (AI) モジュールのパフォーマンスは、トレーニング段階で提供されるデータセットの品質に完全に依存していることは誰もが理解しています。 しかし、
エンドツーエンドのトレーニングデータサービスプロバイダーがAIプロジェクトを提供できるメリット
AI（人工知能）とトレーニングデータは切っても切れない関係にあります。 それらは夜と昼、頭と尾、陰と陽のようなものです。 人はそれなしでは存在できません
AIトレーニングデータの購入決定は、価格のみに基づく必要がありますか？
幅広い業界のさまざまな企業が、業務を改善し、ビジネス ニーズへのソリューションを見つけるために、人工知能を急速に導入しています。 の
コンピュータビジョンの画像注釈
コンピューター ビジョン向けの画像注釈とラベリング The Ultimate Buyers Guide 2023 インデックスの表 はじめに 画像注釈とは? 注釈の種類 注釈のテクニック 用途
データベンダーは常にコストを削減します：理由は次のとおりです
人工知能 (AI) と機械学習に関連するすべてのプロジェクトには、AI トレーニング データが必要です。 AI システムが学習してより正確になり、
AIおよびMLプロジェクトに最適なデータ収集会社を選択する方法
現在、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を持たないビジネスは、競争上で重大な不利な立場にあります。 バックエンドプロセスとワークフローのサポートと最適化から
AIプロジェクトの正確なデータ注釈の確保
堅牢な AI ベースのソリューションは、データに基づいて構築されます。データだけでなく、高品質で正確に注釈が付けられたデータです。 最良かつ最も洗練されたデータのみ
公開されているAIトレーニングデータの種類と、それらを使用する必要がある（および使用しない）理由
人工知能 (AI) モジュール用のデータセットを公共/オープンかつ無料のリソースから調達することは、コンサルティング セッションでよく聞かれる質問の XNUMX つです。
AIトレーニングデータの真のコスト
人工知能 (AI) システムの開発プロセスは骨の折れる作業です。 単純な AI モジュールであっても、予測、処理、推奨するには数か月のトレーニングが必要です
AI / MLモデルのトレーニングデータを取得する3つの簡単な方法
野心的なプロジェクトにおける AI トレーニング データの価値を説明する必要はありません。 ガベージ データをフィードすると、
悪いデータはAI実装の野心にどのように影響しますか？
人工知能 (AI) を扱うとき、私たちは意思決定システムの効率と正確さだけを認識することがあります。 私たちは語られない闘争を認識できていない
AIトレーニングデータの効果的な予算を考え出すときに考慮すべき3つの要素
2021 年には、貴社の製品やサービスにおける人工知能の重要性がますます高まっています。すでにご存知のとおり、貴社の AI モジュールはあくまで
感情分析ガイド: 感情分析は何、なぜ、どのように機能するのですか?
目次 感情分析とは何ですか?なぜ重要ですか? 感情分析の種類? 感情分析はどのように機能しますか? 感情分析とは何ですか
AI開発の障害を克服するための鍵
AI 開発の障害を克服するための鍵 より信頼性の高いデータ イントロ AI の障害を克服するための鍵は? 複雑なコンプライアンスをナビゲートする一貫性のないデータ品質の課題
オープンソースまたはクラウドソーシングのデータセットはAIのトレーニングに効果的ですか？
何年にもわたる高価な AI 開発と圧倒的な結果を経て、ビッグデータの遍在とコンピューティングパワーのすぐに利用できることにより、爆発的な勢いが生じています。
ヘルスケアにおけるIoTとAIが業界を変革する態勢を整えている方法
モノのインターネット (IoT) は急速に拡大しており、接続されたデバイスによって生成されるデータの量は毎日急激に増加しています。 そうかもしれないが
2021 年に必要となる AI トレーニング データに関する唯一のガイド
機械学習におけるトレーニング データとは: 定義、メリット、課題、例、データセット The Ultimate Buyers Guide 2023 目次 はじめに AI トレーニングとは
ShaipがチームのヘルスケアAIソリューションの構築をどのように支援するか
次回診察室を訪れたときにロボット医師による治療を期待しないでください。 コンピューターとアルゴリズムが私たちに何をすべきかを教えてくれるかもしれない
Shaipが高品質の機械学習トレーニングデータ向けの業界をリードするShaipCloudプラットフォームを発表
Shaip、高品質の機械学習トレーニング データ用の業界をリードする ShaipCloud プラットフォームを発表 米国ケンタッキー州ルイビル – 15 年 2020 月 XNUMX 日: Shaip は、
AIとヘルスケアを橋渡しするためのコンプライアンスの複雑さのナビゲート
豊富な安価な処理能力と終わりのないデータの洪水を原動力として、AI と機械学習は世界中の組織で驚くべき成果を達成しています。
次のAIイニシアチブをどのように支援できるか教えてください。