フィルタ:

  • モデルをトレーニングするための高品質なデータセットをお探しの場合は、当社にご連絡いただき、対象範囲についてご相談ください。要件の規模に関係なく、お客様のビジョンに合わせて、高品質でカスタマイズされた音声コマンド データセットの調達と提供を開始します。

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    この類推は火との比較において有効です。なぜなら、火が発見されたとき、人々はそれを恐れたからです。彼らは火を終末的なもの、破壊をもたらすものと見なしました。私たち人間が火を飼い慣らす努力をしたとき、初めて進化が起こりました。

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    Shaip は、AI とそのアプリケーションが組織をどのように変革できるかについて広範な知識を持つ、有能な専門家チームを代表しています。 AI、特にテキスト読み上げ機能に関する当社の理解を活用して、正確かつ広範なデータに基づいて AI プログラムを構築し、AI の利用をパーソナライズして可能な限り最高の結果を達成できるようにします。

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    顔および感情認識システムによって提供される結果の品質と精度はデータによって異なります。データがより正確で広範囲になればなるほど、AI プログラムが感情を識別して検出できる可能性が高くなります。

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    人工知能は、企業がその実装を理解している限り、保険業界にとっていくつかの大きな利点をもたらします。請求処理、プレミアム設定、損傷検出などのタスクが合理化されると、顧客サービスにも役立ち、全体的な満足度が向上します。

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    データの匿名化は、HIPAA や GDPR などの規制要件に沿って、医療分野で個人を特定できる情報を保護するために重要です。 IBM InfoSphere Optim、Google Healthcare API、AWS Comprehend Medical、Shaip、Private-AI などの注目のツールは、効果的なデータ マスキングのための多様なソリューションを提供します。

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    Generative AI には、顧客サービス サポート システムを徹底的に見直すために設定されたいくつかの強力な機能が備わっています。顧客の問題に迅速に対処できる場合、生成 AI はエージェントに代わって初期対応者として機能し、人間と同じように顧客とコミュニケーションをとることもできます。

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    データの匿名化は、個人データの不正アクセスや違法使用を確実に保護するための重要な手順です。このプロセスは医療データにとって特に重要であり、個人を特定できる情報がデータに密接に関係する人以外の個人の手に渡らないようにします。

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    会話型 AI と生成型 AI は、ユニークな方法で私たちの世界を変革しています。 会話型 AI により、機械との会話が簡単かつ便利になり、顧客サポートと医療サービスが向上します。 一方、生成 AI は創造的な力を発揮します。 アート、音楽などの新しいオリジナル コンテンツを発明します。 これらの AI の種類を理解することは、ビジネス、倫理、イノベーションに関する賢明な意思決定の鍵となります。

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    音声テクノロジーはまだ比較的新しいテクノロジーであり、私たちはそれによって提供されるソリューションをよく理解するためにまだ取り組んでいます。 時間に敏感な医療現場では、効率と正確さが最も重要です。

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    生成 AI は、銀行業務と金融サービスの状況を再構築し、効率性を導入し、セキュリティを強化し、顧客と機関の両方にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。 テクノロジーが進歩し続けるにつれて、金融業界への影響は増大し、イノベーションと最適化の新時代の到来を告げる可能性があります。

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    ヘルスケアおよび製薬業界における自然言語処理 (NLP) の利用は、非構造化データの分析に大きく基づいています。 関連情報があれば、医療機関はいくつかの利点を引き出し、より良い医療サービスを患者に提供できます。

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    ユーザーが作成したコンテンツの量と頻度は、今後数年間で増加するでしょう。 今日の顧客は革新的なツールにアクセスできるため、ブランドについてすべてを知ることができます。 既存顧客、新規顧客、潜在顧客との関わりがブランドにとって不可欠である場合、コンテンツの監視とモデレートはポジティブなイメージを作成する上で極めて重要です。

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    効果的なデータのラベル付けは、検索の関連性を向上させる上で重要な部分です。 電子商取引プラットフォームと企業は、検索結果に自社の製品を表示する必要があるため、データラベル付けから最も恩恵を受けます。これにより、売上と収益の増加につながります。

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    自然言語処理 (NLP) は、あらゆる業界で情報の抽出と分析の革命を引き起こしました。 このテクノロジーの多用途性も進化し、より優れたソリューションと新しいアプリケーションを提供しています。 金融における NLP の使用は、上で述べた用途に限定されません。 時間が経てば、このテクノロジーとそのテクニックをさらに複雑なタスクや操作に使用できるようになります。

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    ヘルスケアにおける AI 応用の中核となるのは、データとその正確な分析です。 医療専門家によって提供されるこのデータと情報を使用して、AI ツールとテクノロジーは、診断、治療、予測、処方、画像化の点でより優れた医療ソリューションを提供できます。

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    固有表現認識は、テキストの高度な機械理解への道を開く重要な技術です。 オープンソース データセットには長所と短所がありますが、NER モデルのトレーニングと微調整に役立ちます。 これらのリソースを合理的に選択して適用することで、NLP プロジェクトの成果を大幅に高めることができます。

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    生成 AI は、多様なコンテンツを作成する能力により、効率、拡張性、パーソナライゼーションなどの顕著なメリットをもたらします。 ただし、品質管理、創造性の制限、倫理的懸念などの課題には細心の注意が必要です。

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    生成 AI は、テクノロジーと創造性の境界を再定義するエキサイティングなフロンティアです。 人間のようなテキストの生成から、リアルな画像の作成、コード開発の強化、さらには独自のオーディオ出力のシミュレーションに至るまで、その現実世界のアプリケーションは、変革をもたらすものと同じくらい多様です。

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    臨床データ分析における機械学習と AI の応用は広範かつ画期的です。 これらは、患者ケアの再構築、医学研究の改善、より早期で正確な診断の提供に計り知れない可能性をもたらします。

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    Shaip は、AI および機械学習 (ML) モデルに不可欠な一流のヘルスケアおよび医療データを提供する最前線に立っています。 ヘルスケア AI プロジェクトに着手している場合、または特定の医療データが必要な場合、Shaip は完璧なパートナーです。

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    音声アシスタントはもはや目新しいものではありません。 これらは私たちの日常のデジタル インタラクションにとって急速に不可欠なものになりつつあります。 多言語音声アシスタントの登場は、言語の壁を打ち破り、より大きなグローバル接続を促進する大きな進歩となることが期待されています。

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    ドキュメントの注釈は、AI、機械学習、自然言語処理において不可欠な構成要素です。 AI システムの理解と処理能力を強化し、効率的な情報抽出を強化し、さまざまなドメインにわたる自動化を促進します。

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    上記の例で検討したように、センチメント分析は、顧客サービスから政治に至るまで、さまざまなアプリケーションで顕著な可能性を秘めています。 これにより、組織は主観的なデータの力を解き放ち、非構造化テキストを実用的な洞察に変換できるようになります。

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    ヘルスケア AI の未来は期待と可能性に満ちており、2023 年の新たなトレンドは患者ケアの提供における変革の兆しを示しています。

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    ヘルスケアにおける自然言語処理のユースケースは膨大であり、変革をもたらします。 AI、機械学習、会話型 AI の力を活用することで、NLP は医療従事者が患者ケアに取り組む方法に革命をもたらしています。 これにより、医療ワークフローがより効率的になり、患者の全体的な転帰が改善されます。

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    AI ベースのエンティティ抽出を採用することで、ヘルスケアから e コマースまで、さまざまな業界で大きな進歩がもたらされ、意思決定の改善、プロセスの合理化、顧客体験の向上が実現しています。

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    感情認識技術は、人間の感情に対する理解を深め、ヘルスケア、教育、マーケティングなどのさまざまな分野でパーソナライズされた体験を生み出すのに役立つ強力なツールです。

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    全体として、ヘルスケア分野は、世界中の人々の生活に再び変化をもたらすことに意欲的な患者と医師で溢れています。 大規模なデータセットへのアクセスは一方通行であり、人工知能は医療の未来としての地位を証明し続けます。 研究者と開発者は、これらのユニークなデータセットを活用して、臨床試験と患者ケアの理解を深め、すべての人にとってますますつながる未来に向けて前進する必要があります。

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    今後 XNUMX 年間で、より合理化された AI エクスペリエンス、それらの相互作用を強化するセキュリティ機能などがもたらされます。 今後数年間の会話型 AI のトレンドは、これまで以上に明るく、よりアクセスしやすくなるでしょう。

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    変更は進行中であり、より優れたユーザー エクスペリエンスを提供する、より収益性の高い将来につながります。 これらの変化と他社の過ちから学ぶ能力を組み合わせることで、BFSI セクターは顔認識の使用に向けて急速に前進し続けます。これは、関係するすべての機関にとってより効果的で安全な最終目標です。

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    音声検索は、急成長中の技術分野です。 AI、自然言語処理、機械学習の能力が向上するにつれて、ゆっくりと、しかし確実に大きな進歩を遂げています。 現在存在するタイプの AI は知覚力がありません。 これらの音声アシスタントは、私たちの生活をより良く、よりシンプルに、より効率的にするためのツールです。

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    データ ラベル付けサービスは、企業がラベルやタグを持たないデータをラベルやタグを持つデータに変換するのに役立ちます。 多くの場合、ヒューマン タスク フォースまたは機械学習を使用して、企業から提供されたデータセットにラベルを付けます。

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    音声認識技術は、いくつかの点で医療業界に革命を起こす可能性があります。 より迅速かつ正確な文書化を可能にし、エラーのリスクを減らし、患者の関与を改善することで、音声認識技術は医療提供者がより質の高いケアを提供するのに役立ちます。

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    保険業界には大量のデータがありますが、あまりにも雑然としているため、検索することはほとんど不可能です。 保険業界はデジタル化する必要がありますが、今ではそれが可能です。 OCR を使用すると、データの収集と並べ替えが、写真を撮ったり、単語を入力したりするのと同じくらい簡単になります。

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    銀行は、AI テクノロジーを実装する際に前向きな経験をするでしょう。 これは、ビジネスプロセスですでに AI を活用している企業へのインタビューに基づいています。 顧客データの安全性と自動的に規制できる倫理基準を確保するためのセーフガードが構築されている限り、銀行は AI をシステムに実装する必要があります。

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    コール センター市場における機械学習の影響は、現実的で測定可能です。 リアルタイムのデータ キャプチャと機械学習を組み合わせることで、コール センターの効率をさらに高めることができます。 さらに、音声ベースのソリューションは北米全体で増加しており、世界中に広がり続けています。

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    音声認識技術は、ヘルスケアにおいてますます重要になってきており、医師や看護師は専門的な業務の多くを処理するために音声認識技術にますます依存しています。 この技術が病院、臨床環境、および診療所で広く使用されるまでには、まだ多くの問題に対処する必要がありますが、初期の兆候は重要な可能性を示唆しています。

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    ビデオ アノテーション テクノロジーは、小売 AI システムと顧客の安全を守ることを目的としています。 ビデオ注釈ソフトウェアは、小売店で疑わしいものを目撃したときに当局に迅速かつ簡単に警告できるようにすることで、これを行うための優れた方法です。 AI システムが過去の経験から学習するのを支援し、正常な行動と見なされるものについてより良く感じるように応答を調整できるようにします。

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    顔認識の使用例は、データの保存と取得の際に驚異的な効果を発揮しますが、興味深い倫理的問題も伴います。 そのような技術を使用する意味はありますか? 特に顔認識によるプライバシーの侵害に関しては、答えは「いいえ」だと考える人もいます。 他の人は、これらの新しいツールの使用を挙げています。そのため、このテクノロジーは絶対に避けたいものではないかもしれません.

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    AI は、テクノロジーとの関わり方を変えます。 会話型 AI に慣れ、それが生活の一部となれば、それなしではどうすればよかったのかと思うでしょう。

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    カスタム ウェイク ワードは、ブランドのパーソナライゼーションに役立ち、競合他社との差別化を図ることができます。 カスタム ウェイク ワードを選択する際には、考慮すべき要素が多数あります。 しかし、今日の競争の激しいビジネスの世界で目立ちたいのであれば、音声アシスタントのサウンドがユニークになるように特別な努力を払う価値があります。

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    新しい音声技術の進歩はここにあります。 それらの人気は高まるばかりであり、今こそ時代を先取りし、ドライバー向けの革新的な音声体験の作成を開始するのに最適な時期です。 自動車メーカーが音声認識を自社の車に組み込むことで、テクノロジーとそのユーザーに新たな可能性の世界が開かれます。

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    食品 AI が私たちの食べ方に大きな影響を与えることは明らかです。 よりカスタマイズ可能なメニューを求めるファスト フード チェーンから、多くの新しい革新的なレストランに至るまで、テクノロジーが私たちの食事体験を簡素化し、食品の品質を向上させる機会は無数にあります。 人工知能と機械学習アルゴリズムの進歩により、インテリジェントな食品 AI が私たちの健康と食品システムの全体的な生態学的影響にプラスの影響を与えることが期待できます。

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    要約すると、セマンティック セグメンテーションは、コンピューター ビジョンの進歩を促進するために活用されるディープ ラーニング アルゴリズムの重要な分野です。 セマンティック セグメンテーションは、これらの関連するサブカテゴリ、オブジェクトの検出、分類、ローカリゼーションの多くで引き続き進歩します。

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    全体として、効果的な音声認識システムは、セットアップが簡単で、さまざまな状況で使用できると同時に、ユーザーの不満をほとんど感じさせずに正確な結果を達成する必要があります。

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    スマート ホーム データの構築には、最終的に機械学習アルゴリズムが機能し、中断することなくデータを処理していることを確認する一連のプロセスが必要です。

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    保険業界は従来、テクノロジーの進歩に対して保守的であり、新しいテクノロジーの採用に消極的でした。 しかし、時代は変わりつつあり、人工知能 (AI) は保険会社から大きな注目を集めており、保険会社は AI が業務において果たすことができる重要な役割を認識し始めています。

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    データ収集とは、さまざまなシステムから正確なデータを収集、分析、および測定して、ビジネス プロセスの意思決定、スピーチ プロジェクト、および調査に使用するプロセスです。

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    銀行業は、かつてのようなものではありません。 私たちのほとんどは、手間がかからず、最も重要なことに信頼できる、高速で効率的で完璧な銀行サービスを必要としています。 これらを提供できるデジタルバンキングチャネルに移行することは理にかなっています. 結局のところ、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を利用した仮想アシスタントは、まさにそれを行うことができます。

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    重要なメールを別の言語に翻訳しなければならなかったことはありませんか? もしそうなら、誰かのメール応答サービスがあなたのメールをすぐに翻訳できないことを知ってイライラするでしょう. コミュニケーションが組織にとって重要な場合、これは特にイライラする可能性があります。

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    チャットボットと仮想アシスタントという用語は、自動化機能を人間のタッチで使用して会話を作成するために使用されます。 自律的な解決により、チャットボットと仮想アシスタントは、従業員と顧客のエクスペリエンスも加速します。

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    テキスト分類のサブドメインの XNUMX つと見なされることが多いドキュメント分類の過度に単純化されたバージョンは、ドキュメントにタグを付け、定義済みのカテゴリに正しく設定することを意味します。これは、メンテナンスを容易にし、効率的に発見できるようにするためです。

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    Hey Siri、会話型 AI のトップ トレンドを集めた優れたブログ記事を検索してくれませんか。 または、Alexa、平凡な日常業務から頭を解放する曲を再生してくれませんか。 これらは単なるレトリックではなく、会話型 AI と呼ばれる概念の全体的な影響を検証する標準的な応接室での議論です。

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    OCR または光学式文字認識は、ドキュメントを読んで理解するための楽しい方法です。 しかし、なぜそれが理にかなっているのですか? 確認してみましょう。 しかし、先に進む前に、あまり一般的ではない機械学習用語である RPA (ロボティック プロセス オートメーション) について理解する必要があります。

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    厳しい真実は、収集されたトレーニング データの品質が、音声認識モデルまたはデバイスの品質を決定するということです。 そのため、経験豊富なデータ ベンダーと連携して、多くの労力をかけずにプロセスを進めることができるようにする必要があります。特に、モデルや関連するアルゴリズムのトレーニングで収集、注釈、およびその他の巧みな戦略が必要な場合はそうです。

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    機械に注入された能力、つまり可能な限り最も人道的な方法で対話できるようにする能力には、別の種類の高揚感があります。 しかし、会話型 AI がリアルタイムでどのように機能し、どのような技術がその存在を支えているのかという疑問が残ります。

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    名前が示すように、合成データは、実際のイベントによって作成されるのではなく、人工的に生成されたデータです。 マーケティング、ソーシャルメディア、ヘルスケア、金融、セキュリティにおいて、合成データはより革新的なソリューションの構築に役立ちます。

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    光学式文字認識(OCR)について話すとき、それは特にコンピュータービジョンとパターン認識に関連する人工知能(AI)の分野です。 OCRとは、画像、PDF、手書きのメモ、スキャンしたドキュメントなどの複数のデータ形式から情報を抽出し、それらをデジタル形式に変換してさらに処理するプロセスを指します。

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    ドライバーモニタリングシステムは、ダッシュボードに取り付けられたカメラを利用してドライバーの注意力と眠気を監視する高度な安全機能です。 ドライバーが眠くなって気が散っている場合、ドライバー監視システムはアラートを生成し、休憩を取ることをお勧めします。

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    自然言語処理は、人間の言語を分解し、その信条をインテリジェントモデルに提供できる人工知能のサブフィールドです。 モデルトレーニングテクノロジーとしてNLPを使用する予定はありますか? それらを修正するための課題と解決策を知るために読んでください。

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    その上、会話型AIは、機械学習データセットを使用して以前の経験から常に学習し、リアルタイムの洞察と優れたカスタマーサービスを提供します。 また、会話型AIは、クエリを手動で理解して応答するだけでなく、検索やビジョンなどの他のAIテクノロジーに接続して、プロセスを迅速に追跡することもできます。

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    画像認識は、画像内のオブジェクト、場所、人、およびアクションを識別するソフトウェアの機能です。 機械学習データセットを使用すると、企業は画像認識を使用してオブジェクトを識別し、いくつかのカテゴリに分類できます。

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    人工知能は、機械をよりスマートにします。 それでも、彼らのやり方は、関係する業種と同じように異なり、興味をそそられます。 たとえば、機知に富んだチャットボットやデジタルアシスタントを設計および開発する場合は、自然言語処理などが役立ちます。 同様に、保険セクターをユーザーに対してより透明で融通の利くものにしたい場合、コンピュータービジョンはあなたが焦点を合わせなければならないAIサブドメインです。

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    機械は顔をスキャンするだけで感情を検出できますか? 良いニュースは、彼らができるということです。 そして悪いニュースは、市場が主流になるまでにはまだ長い道のりがあるということです。 それでも、障害と採用の課題は、AIエバンジェリストが「感情検出」をAIマップに配置することを阻止しているわけではありません。非常に積極的です。

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    コンピュータビジョンは、自然言語処理のような他のAIアプリケーションほど普及していません。 それでも、それはゆっくりとランクを上げており、2022年は大規模な採用にとってエキサイティングな年になっています。 ここに、2022年に企業によってよりよく探求されることが期待されるトレンディなコンピュータビジョンの可能性(主にドメイン)のいくつかがあります。

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    世界中の企業は、紙ベースのドキュメントからデジタルデータ処理に移行しています。 しかし、OCRとは何ですか? それはどのように機能しますか? そして、そのメリットを活用するためにどのビジネスプロセスで利用できますか? この記事を掘り下げて、OCRがテーブルにもたらすメリットについて見ていきましょう。

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    答えは自動音声認識(ASR)です。 話し言葉を書き言葉に変えることは大きな一歩です。 自動音声認識(ASR)は、2022年に騒がれる傾向にあります。音声アシスタントの成長は、内蔵の音声アシスタントスマートフォンやAlexaなどのスマート音声デバイスによるものです。

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    最高の人工知能モデルの背後にある頭脳を探していますか? さて、データアノテーターにお辞儀をします。 データアノテーションは、AI主導のすべての業種に関連するリソースを準備する上で中心的な役割を果たしますが、その概念を探求し、ヘルスケアAIの観点からラベリングの主人公について詳しく学びます。

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    そして、買い物客がカードや財布ではなく、顔を表すだけでチェックアウト時に請求書を支払うのは魅力的だと思いませんか? 顔認識により、小売業者は過去の購入に基づいて買い物客の気分や好みを分析できます。

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    世界中でデジタル決済が増加している中で、金融機関はどのようにして最大の売上転換と支払いの受け入れを確保し、リスクのエクスポージャーを最小限に抑えることができるでしょうか。 憂慮すべきですか? データ処理と情報に大きく依存している金融業界では、限界的な優位性を維持し、時間通りの解決を提供するために顧客の自然なニュアンスを理解するには、AI関連のテクノロジーが必要です。

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    ドローンは、データ収集のための実行可能なツールであり、リアルタイムの情報を提供します。 データ分析を使用すると、橋、鉱業、天気予報を簡単に検査できます。

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    コールセンターの感情分析は、顧客コンテキストの自然なニュアンスを特定し、データを分析して顧客サービスをより共感させることによってデータを処理することです。

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    さて、最初の理由は検証を必要としません。 機械学習プロジェクトには、アルゴリズム、データ調達、高品質の注釈、およびその他の複雑な側面を適切に処理する必要があります。

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    人工知能のブランチとして、NLPはすべて機械を人間の言語に反応させることです。 その技術的側面に関して言えば、NLPは、非常に適切に、コンピューターサイエンス、言語学、アルゴリズム、および全体的な言語構造を使用して、マシンをインテリジェントにします。 プロアクティブで直感的なマシンは、構築されるたびに、音声やテキストからも真の意味とコンテキストを抽出、分析、および理解できます。

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    ここで、Medical Image Annotationは、基盤となるモデル開発テクノロジーとして、正確なコンピュータービジョンの存在を促進するために、AIを活用した医療診断セットアップに必要な知識を効率的に付与する役割を果たします。

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    人工知能は、議論するのに厳しいトピックである必要はありません。 AIは、今後数年間で最も革新的なツールになる可能性に満ちており、圧倒的な技術として進路を維持するのではなく、支援リソースへと急速に形を変えています。

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    機械学習モデルを全体的、直感的、そしてインパクトのあるものにするための技術を知っていますか? そうでない場合は、最初に、各プロセスがXNUMXつのフェーズ、つまり、楽しみ、機能、およびフィネスに大きく分けられていることを理解する必要があります。 「Finesse」は、関連するプログラミング言語を使用して複雑なプログラムを最初に開発することにより、MLアルゴリズムを完全にトレーニングすることを目的としていますが、「Fun」の部分は、知覚的でインテリジェントな楽しい製品を顧客に提供することで顧客を満足させることです。

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    ある晴れた日を目覚めさせ、すべてのキッチンコンテナ市場が黒く見え、中身が見えなくなることを想像してみてください。 そして、あなたのお茶のための角砂糖を見つけることは挑戦になるでしょう。 提供されて、あなたは最初にお茶を見つけることができます。

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    データ注釈は、マシンが情報を使用できるように情報にラベルを付けるプロセスにすぎません。 これは、システムがラベル付けされたデータセットに依存して入力パターンを処理、理解、学習して目的の出力に到達する教師あり機械学習(ML)に特に役立ちます。

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    データのラベル付けはそれほど難しいことではありません。 しかし、途中の課題にもかかわらず、目前のタスクの厳密な性質を理解している人は多くありません。 データセットにラベルを付けることは、特にAIや機械学習モデルに適したものにするために、長年の経験と実践的な信頼性を必要とします。 何よりも、データのラベル付けはXNUMX次元のアプローチではなく、作業中のモデルのタイプによって異なります。

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    簡単に言うと、テキスト注釈とは、特定のドキュメント、デジタルファイル、さらには関連するコンテンツにラベルを付けることです。 これらのリソースにタグ付けまたはラベル付けを行うと、理解しやすくなり、機械学習アルゴリズムによって展開して、モデルを完全にトレーニングできます。

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    今日、私たちは彼のインタビューを受けるためにVatsalGhiyaを選びました。 Vatsal Ghiyaは、ヘルスケアAIソフトウェアおよびサービスで20年以上の経験を持つシリアルアントレプレナーです。 彼はShaipのCEO兼共同創設者であり、最も要求の厳しい機械学習と人工知能のイニシアチブを持つ企業のプラットフォーム、プロセス、および人材のオンデマンドスケーリングを可能にします。

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    金融サービスは時間とともに変化してきました。 モバイル決済、パーソナルバンキングソリューション、より優れたクレジットモニタリング、およびその他の金融パターンの急増により、金融包摂に関する領域が数年前とは異なることがさらに確実になります。 2021年には、「Fin」や「Finance」だけでなく、破壊的金融テクノロジーを備えたすべての「FinTech」が、顧客体験、関連組織の手口、または会計分野全体を正確に変えるように感じさせます。

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    自動車産業のタイムリーな上昇にもかかわらず、垂直は漸進的な改善の多くの余地を残しています。 交通事故の削減から車両製造とリソース展開の改善まで、人工知能は物事を空に向かって動かすための最も可能性の高いソリューションのようです。

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    人工知能は、最近のマーケティング用語のように見えます。 あなたが知っているすべての企業、スタートアップ、またはビジネスは、現在、USPとして「AIを利用した」という用語で製品とサービスを宣伝しています。 これに忠実に、人工知能は確かに今日では避けられないようです。 お気づきの方もいらっしゃると思いますが、身の回りにあるほとんどすべてのものがAIを利用しています。 Netflixのレコメンデーションエンジンや出会い系アプリのアルゴリズムから、腫瘍学を支援するヘルスケアセクターで最も複雑なエンティティのいくつかまで、人工知能は今日のすべての支点にあります。

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    機械学習には、おそらく世界で最も複雑な定義と解釈があります。 数年前に流行語として届いたものは、その描写と提示の方法のおかげで、多くの人々を困惑させ続けています。

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    人工知能(AI)は野心的であり、人類の進歩にとって非常に有益です。 特にヘルスケアのような分野では、人工知能が病気の診断、治療、患者ケア、患者モニタリングへの取り組み方に目覚ましい変化をもたらしています。 新薬の開発に関わる研究開発、懸念や根本的な状態を発見するための新しい方法などを忘れないでください。

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    医療は、業種として、決して静的ではありませんでした。 しかし、その後、これほどダイナミックなものではなく、さまざまな医学的洞察が合流し、非構造化データの山を無生物で見つめています。 正直なところ、膨大な量のデータはもはや問題ではありません。 それは現実であり、2,000年末までに2020エクサバイトを超えました。

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    人工知能は、機械が人間の行動を模倣できるようにするテクノロジーです。 自律的に学び、考え、結果を使用してそれに応じて反応し、対応する方法を機械に教えることがすべてです。

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    GPSナビゲーションシステムが交通を避けるために迂回するように要求するたびに、そのような正確な分析と結果が数百時間のトレーニングの後に来ることを理解してください。 Googleレンズアプリがオブジェクトや製品を正確に識別するときはいつでも、正確な識別のために何千もの画像がAI(人工知能)モジュールによって処理されていることを理解してください。

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    データの匿名化について知っておくべき4つの基本事項データの生成は毎日2.5兆バイトの割合で行われているため、インターネットユーザーとして1.7年には毎秒約2020MBを生成しました。

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    地球全体がオンラインで接続されているので、私たちは集合的に計り知れない量のデータを生成しています。 業界、ビジネス、市場セグメント、またはその他のエンティティは、データを単一の単位として表示します。 それでも、個人に関する限り、データはデジタルフットプリントと呼ばれる方が適切です。

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    質の高いデータはサクセスストーリーにつながりますが、質の悪いデータは優れたケーススタディになります。 AI機能に関する最も影響力のあるケーススタディのいくつかは、質の高いデータセットの欠如に起因しています。 企業はすべて、AIベンチャーと製品に興奮して野心的ですが、その興奮はデータ収集とトレーニングの実践には反映されていません。 トレーニングよりもアウトプットに重点を置いているため、いくつかの企業は市場投入までの時間を遅らせたり、資金を失ったり、さらには永遠にシャッターを切ったりすることになります。

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    生成されたデータに注釈を付けたりタグを付けたりするプロセス。これにより、機械学習と人工知能のアルゴリズムが各データタイプを効率的に識別し、そこから何を学習し、何を処理するかを決定できます。 各データセットがより明確に定義またはラベル付けされているほど、アルゴリズムは最適化された結果を得るためにデータセットをより適切に処理できます。

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    アレクサ、近くに寿司屋はありますか? 多くの場合、仮想アシスタントに自由形式の質問をします。 このような質問を仲間の人間に尋ねることは、これが私たちが話したり交流したりすることに慣れている方法であることを考えると理解できます。 しかし、言語や会話の複雑さをほとんど理解していないマシンに口語的に非常にカジュアルな質問をすることは意味がありませんか?

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    さて、そのようなすべての驚くべき事件の背後には、人工知能、機械学習、そして最も重要なことに、NLP(自然言語処理)のような実際の概念があります。 最近の最大のブレークスルーのXNUMXつはNLPです。ここでは、人間がどのように話し、エモートし、理解し、応答し、分析し、さらには人間の会話や感情主導の行動を模倣するかを理解するために、マシンが徐々に進化しています。 この概念は、チャットボット、テキスト読み上げツール、音声認識、仮想アシスタントなどの開発に大きな影響を与えてきました。

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    1950年代に導入された概念であるにもかかわらず、人工知能(AI)は、数年前まで一般的な名前にはなりませんでした。 AIの進化は徐々に進んでおり、今日の非常識な機能を提供するのに6年近くかかりました。 これはすべて、ハードウェア周辺機器、技術インフラストラクチャ、クラウドコンピューティング、データストレージおよび処理システム(ビッグデータと分析)などの関連概念、インターネットの普及と商業化などの同時進化により、非常に可能になりました。 すべてが一緒になって、テクノロジータイムラインのこの驚くべきフェーズにつながりました。そこでは、AIと機械学習(ML)がイノベーションを推進するだけでなく、それなしで生きるための必然的な概念になっています。

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    すべてのAIシステムは、正確な結果をトレーニングして提供するために、大量の高品質データを必要とします。 さて、この文にはXNUMXつのキーワードがあります-大量のデータと質の高いデータです。 両方について個別に話し合いましょう。

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    ビジネスおよび運用目的での人工知能の展開に関するこれまでのすべての会話および議論は、表面的なものにすぎませんでした。 それらを実装することの利点について話す人もいれば、AIモジュールが生産性を40%向上させる方法について話す人もいます。 しかし、ビジネス目的でそれらを組み込むことに伴う実際の課題に対処することはほとんどありません。

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    人工知能(AI)や機械学習(ML)などのテクノロジーがなければ、世界的大流行と戦うことは想像できません。 世界中で Covid-19 の症例が指数関数的に増加したため、多くの医療インフラが麻痺しました。 しかし、機関、政府、および組織は、高度な技術の助けを借りて反撃することができました。 人工知能と機械学習は、かつてはライフスタイルと生産性の向上のための贅沢と見なされていましたが、その無数のアプリケーションのおかげで、Covidとの戦いにおいて命を救うエージェントになりました。

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    痛みは、特定のグループの人々の間でより激しく経験されます。 研究によると、マイノリティや恵まれないグループの個人は、ストレス、全体的な健康状態、およびその他の要因により、一般の人々よりも多くの身体的痛みを経験する傾向があります。

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    データの調達を計画する前に、AIトレーニングデータにいくら費やすかを決定する際の最も重要な考慮事項のXNUMXつです。 この記事では、AIトレーニングデータの効果的な予算を作成するための洞察を提供します。

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    Shaipは、ヘルスケアAIデータソリューションに焦点を当て、AIモデルの構築を支援するように設計されたライセンスされたヘルスケアデータを提供するオンラインプラットフォームです。 テキストベースの患者の医療記録と請求データ、医師の記録や患者と医師の会話などの音声、X線、CTスキャン、MRI結果の形式の画像とビデオを提供します。

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    データは、AIアルゴリズムを開発する上で最も重要な要素のXNUMXつです。 データがかつてないほど高速に生成されているからといって、適切なデータを簡単に入手できるとは限らないことを忘れないでください。 低品質、偏った、または誤って注釈が付けられたデータは、(せいぜい)別のステップを追加する可能性があります。 これらの追加の手順は、データサイエンスおよび開発チームが機能的なアプリケーションに到達するまでにこれらを処理する必要があるため、速度が低下します。

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    人工知能がヘルスケア業界を変革する可能性については、多くのことがなされてきましたが、それには正当な理由があります。 洗練されたAIプラットフォームはデータに支えられており、医療機関にはそれが豊富にあります。 では、なぜ業界はAIの採用に関して他の業界に遅れをとっているのでしょうか。 それは多面的な質問であり、多くの可能な答えがあります。 ただし、それらすべてが、特にXNUMXつの障害、つまり大量の非構造化データを明らかにすることは間違いありません。

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    ただし、単純に見えるものは、他の複雑なAIシステムのように開発および展開するのが面倒です。 デバイスがキャプチャした画像を認識し、機械学習(ML)モジュールがそれを処理できるようになる前に、データアノテーターまたはそのチームは、データに注釈を付けてマシンが理解できるようにするために数千時間を費やしていました。

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    この特別ゲスト特集では、ShaipのCEO兼共同創設者であるVatsal Ghiyaが、データ駆動型AIが将来その可能性を最大限に発揮できるようになると彼が信じている20つの要素、革新的なアルゴリズムを構築するために必要な才能とリソース、これらのアルゴリズムを正確にトレーニングするための膨大な量のデータと、そのデータを効果的にマイニングするための十分な処理能力。 Vatsalは、ヘルスケアAIソフトウェアおよびサービスでXNUMX年以上の経験を持つシリアルアントレプレナーです。 Shaipは、最も要求の厳しい機械学習と人工知能のイニシアチブを持つ企業のプラットフォーム、プロセス、および人員のオンデマンドスケーリングを可能にします。

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    人工知能(AI)システムのプロセスは進化しています。 市場に出回っている他の製品、サービス、またはシステムとは異なり、AIモデルは、即時のユースケースや100%正確な結果を即座に提供しません。 結果は、関連性のある高品質のデータをさらに処理することで進化します。 それは、赤ちゃんが話すことを学ぶ方法や、ミュージシャンが最初のXNUMXつの主要な和音を学び、それを基に構築する方法のようなものです。 成果は一夜にして解き放たれるわけではありませんが、トレーニングは常に卓越性のために行われます。

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    人工知能(AI)と機械学習(ML)について話すときはいつでも、私たちがすぐに想像するのは、強力なテクノロジー企業、便利で未来的なソリューション、豪華な自動運転車、そして基本的に美的、創造的、そして知的に楽しいものすべてです。 AIが提供するすべての便利さとライフスタイル体験の背後にある現実の世界は、人々にほとんど投影されません。

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    ビジネスヘッドのUtsav-ShaipがMyStartupの編集長であるSunilと対話し、会話型AIとヘルスケアAIの提供で未来の問題を解決することでShaipが人間の生活をどのように向上させるかについて説明する独占インタビュー。 彼はさらに、AI、MLがビジネスのやり方に革命を起こすように設定されていること、そしてShaipが次世代テクノロジーの開発にどのように貢献するかについても述べています。

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    人工知能(AI)は、映画のおすすめ、レストランの提案、チャットボットによる競合の解決などを通じて、私たちのライフスタイルを改善しています。 AIのパワー、可能性、機能は、業界全体で、そしておそらく誰も考えもしなかった分野で、ますます有効に活用されています。 実際、AIは、ヘルスケア、小売、銀行、刑事司法、監視、雇用、賃金格差の是正などの分野で調査され、実装されています。

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    AIの開発がうまくいかなくなったときに何が起こるかは、私たち全員が見てきました。 アマゾンがAI採用システムを作成しようとしていることを考えてみてください。これは、履歴書をスキャンして最も適格な候補者を特定するための優れた方法でした。候補者が男性の場合です。

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    昨年、パンデミックによりヘルスケア業界が試練にさらされ、新薬や医療機器からサプライチェーンの飛躍的進歩やより良いコラボレーションプロセスに至るまで、多くのイノベーションが輝いていました。 業界のすべての分野のビジネスリーダーは、成長を加速して公益をサポートし、重要な収益を生み出す新しい方法を見つけました。

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    私たちはそれらを映画で見たり、本で読んだり、実際に体験したりしました。 サイエンスフィクションのように思われるかもしれませんが、私たちは事実に直面する必要があります–顔認識はここにとどまります。 テクノロジーはダイナミックな速度で進化しており、業界全体でさまざまなユースケースが出現しているため、顔認識の幅広い開発は避けられない無限のように見えます。

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    多言語チャットボットはビジネスの世界を変革しています。 チャットボットは、簡単な一言で答えを提供する初期の段階から長い道のりを歩んできました。 チャットボットは数十の言語で流暢にチャットできるようになり、企業はより広いグローバル市場に拡大することができます。

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    ヘルスケアは、技術革新の最先端にある業界と見なされることがよくあります。 これは多くの点で当てはまりますが、医療分野は、GDPRやHIPAAなどの抜本的な法律や、さらに多くの地域のガイドラインや制限によって厳しく規制されています。

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    2018年のレポートによると、毎日2.5兆バイト近くのデータが生成されています。 一般に信じられていることとは異なり、私たちが生成するすべてのデータを洞察のために処理できるわけではありません。

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    人工知能は日ごとに賢くなっています。 今日、強力な機械学習アルゴリズムは通常のビジネスの範囲内にあり、かつては大規模なメインフレーム用に予約されていた処理能力を必要とするアルゴリズムを、手頃な価格のクラウドサーバーに展開できるようになりました。

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