AIリソースセンター
より良いデータパイプラインを構築する
ケーススタディ
臨床NLPの固有表現抽出（NER）注釈
ヘルスケアAPIの次のバージョンを構築するための臨床NLPをトレーニング/開発するための、適切に注釈が付けられたゴールドスタンダードの臨床テキストデータ。
会話型AIの課題と解決策：データの偏りから多言語データセットまで
今日のめまぐるしく変化するテクノロジー主導の世界では、Alexa、Siri、Google Homeといった会話型AIアプリが私たちの日常生活に欠かせないものとなっています。これらのアプリは、タスクを簡素化し、
AIモデルと倫理的データ：機械学習における信頼の構築
急速に進化する人工知能の世界において、一つの基本的な真実は変わらない。それは、トレーニングデータの品質と倫理が、信頼性を直接決定するということ。
ビジネスニーズに最適なAIデータ収集会社を選ぶ方法
人工知能（AI）と機械学習（ML）は、現代のビジネスの基盤となっています。バックエンド業務の効率化やワークフローの自動化から、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスの作成まで、
オープンソースデータの隠れた危険性：AIトレーニング戦略を見直す時期が来ている
急速に進化する人工知能（AI）の世界において、オープンソースデータの魅力は否定できない。そのアクセスしやすさと費用対効果の高さは、魅力的な選択肢となっている。
研究とAI開発に必要な22のヘルスケア・医療データセット
今日の世界では、医療は機械学習（ML）によってますます強化されています。病気の予測から診断の強化まで、MLは医療成果を変革しています。しかし、あらゆるMLは
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プロジェクトを変革する方法
急速に進化する人工知能（AI）の世界では、学習データはあらゆるイノベーションの基盤となります。高品質で構造化されたデータセットがなければ、
人間参加型：人間の専門知識が生成型AIをどのように強化するか
生成AIはコンテンツ作成、データ分析、意思決定プロセスに革命をもたらしました。しかし、人間の監視がなければ、これらのシステムはエラー、バイアス、あるいは非倫理的な結果を生み出す可能性があります。
AIデータの品質を向上させ、モデルの精度を最大化する方法
人工知能（AI）は、未来的な概念から現代生活に不可欠な要素へと進化し、あらゆる産業のイノベーションを推進しています。しかし、あらゆるものの基盤は
AIトレーニングデータ収集パートナーがAIのためにできること：正確性、公平性、コンプライアンス
人工知能（AI）の文脈において、情報はモデルの学習と運用に用いられる構成要素です。データの多様性、品質、そして適切性は、
AIのグラウンディング：インテリジェントで安定した言語モデルの構築に向けて
人工知能のグラウンディング入門 急速に変化する人工知能の環境において、大規模言語モデル (LLM) は人間のようなテキストを生成する強力なツールになりました。
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
ヘルスケアAIにおけるデータアノテーションの役割は極めて重要です。高品質なデータラベルとアノテーションは、AIトレーニングデータの精度に直接影響を及ぼし、
データアノテーションを正しく行う：精度とベンダー選定のガイド
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
ヘルスケアにおけるアンビエント・スクライブ：AIの台頭
AI搭載のインテリジェントなスクライブテクノロジーで臨床文書作成を変革！医療・ヘルスケア業界は、人工知能を最前線に据え、急速にデジタル変革を進めています。
会話型AIによるデータ収集とビジネス成長のためのベストプラクティス
自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）などの高度な技術を活用した会話型AIは、企業と顧客のやりとりに革命をもたらしました。チャットボットや
医療における匿名化: 2025 年に HIPAA 標準を満たす
今日のデジタルファーストの医療環境において、患者の機密情報を保護することは、もはや単なる規制上の要件ではなく、道徳的義務となっています。医療データが医療の基盤となりつつある今、
ヘルスケアにおける大規模言語モデル: ブレークスルーと課題
なぜ人類文明として、科学的能力を育成し、研究開発主導のイノベーションを促進する必要があるのでしょうか？従来の技術やアプローチを踏襲することはできないのでしょうか？
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
ヘルスケア業界は、ペースメーカーやX線の発明から電子医療機器の導入まで、常に技術革新の最前線に立ってきました。
音声テキスト変換が医療転写を変革する
AIを活用した音声テキスト変換は、リアルタイムの精度と自動化により、医療記録のあり方を再定義します。医療記録は、手書きのメモから自動化された音声対応の記録へと大きく進化しました。
人間参加型システムがAIの精度、公平性、信頼性を高める方法
人工知能（AI）は、そのスピード、関連性、そして正確性によって、産業を変革し続けています。しかし、優れた能力にもかかわらず、AIシステムはしばしば、既知の重大な課題に直面しています。
プロジェクト・ヴァーニ：インド向け多言語AI構築におけるシャイプの役割
インドのように文化的多様性と言語的豊かさに富んだ国では、包括的なAIの構築は、代表的で高品質なデータセットの収集から始まります。これがプロジェクトの背景にあるビジョンです。
ゴールデンデータセット: 信頼性の高い AI システムの基盤
AIにおけるゴールデンデータセットとは、AIシステムをトレーニングするために入手できる最も純粋で最高品質のデータセットを指します。
音声認識とは何か: 音声認識が必要な理由、使用例、例、利点
市場規模: 20年足らずで音声認識技術は驚異的な成長を遂げました。しかし、将来はどうなるのでしょうか? 2020年には、世界の音声認識技術は
AI データ収集を簡素化し、モデルのパフォーマンスを最適化する 6 つの重要な戦略
進化するAI市場は、AIを活用したアプリケーションの開発に意欲的な企業にとって大きなチャンスをもたらします。しかし、成功するAIモデルを構築するには、高品質のデータでトレーニングされた複雑なアルゴリズムが必要です。
AIにおける合成データとは？そのメリット、ユースケース、課題、アプリケーション
人工知能（AI）と機械学習（ML）の進化する世界では、データはイノベーションを推進する原動力として機能します。しかし、高品質の実世界のデータを取得することは、
AI研究の進歩におけるマルチモーダル医療データセットの役割
多様な医療データを統合する AI モデルにより、単一モダリティのアプローチに比べて、集中治療の結果の予測精度が 12% 以上向上することをご存知ですか?
AI4 カンファレンス: コンピューター ビジョンのデータ収集に関する問題の解決
世の中に出回っている主要な AI ソリューションはすべて、データ収集、データ ソーシング、または AI トレーニング データと呼ばれる重要なプロセスのすべての製品です。 当社の CRO である Hardik Parikh 氏は、最近 4 月 2022 日にラスベガスで開催されたイベント Ai17 XNUMX で、「コンピューター ビジョン データ収集の問題の解決」に関する基調講演を行いました。
音声テクノロジーの未来–課題と機会
音声テクノロジーには、コミュニケーションの方法に革命を起こす力があります。 このウェビナーは、「音声技術を任意のドメインで利用する方法」と、さまざまな会話型AIのユースケースを使用してエンドユーザーエクスペリエンスを向上させる方法について参加者を教育することを目的としています。
ヘルスケアを変革するデータ
人工知能（AI）は、医療の提供方法を変革する可能性を秘めています。 このウェビナーは、ケーススタディを使用して、トレーニングデータセットとデータ処理について、「ヘルスケアの領域でデータをどのように利用できるか」について参加者を教育することを目的としています。
バイヤーガイド
バイヤーズガイド：データ注釈/ラベリング
そのため、新しいAI / MLイニシアチブを開始したいと考えており、適切なデータを見つけることが運用のより困難な側面のXNUMXつになることを認識しています。 AI / MLモデルの出力は、トレーニングに使用するデータと同じくらい優れているため、データの集計、注釈、ラベル付けに適用する専門知識は非常に重要です。
バイヤーズガイド：高品質のAIトレーニングデータ
人工知能と機械学習の世界では、データトレーニングは避けられません。 これは、機械学習モジュールを正確、効率的、完全に機能させるプロセスです。 このガイドでは、AIトレーニングデータとは何か、トレーニングデータの種類、トレーニングデータの品質、データの収集とライセンスなどについて詳しく説明します。
バイヤーズガイド：会話型AIの完全ガイド
会話したチャットボットは、大量の音声認識データセットを使用してトレーニング、テスト、構築された高度な会話型AIシステムで実行されます。 これは、マシンをインテリジェントにするテクノロジーの背後にある基本的なプロセスであり、これがまさに私たちが議論し、探求しようとしていることです。
バイヤーズガイド：AIデータ収集
機械はそれ自身の心を持っていません。 彼らは意見、事実、そして推論、認知などの能力を欠いています。 それらを強力な媒体に変えるには、データに基づいて開発されたアルゴリズムが必要です。 関連性があり、状況に応じた、最近のデータ。 このようなマシンのデータを収集するプロセスは、AIデータ収集と呼ばれます。
バイヤーズガイド：ビデオアノテーションとラベリング
私たち全員が聞いたことがあるというのはかなり一般的なことです。 写真が千の言葉を言うことができると、ビデオが何を言っているのか想像してみてください。 おそらく百万もの。 自動運転車やインテリジェントな小売チェックアウトなど、私たちが約束した画期的なアプリケーションは、ビデオ注釈なしでは不可能です。
バイヤーズガイド：CVの画像注釈
コンピュータビジョンとは、視覚世界を理解してコンピュータビジョンアプリケーションをトレーニングすることです。 その成功は、私たちが画像注釈と呼ぶものに完全に要約されます。これは、マシンにインテリジェントな意思決定を行わせるテクノロジーの背後にある基本的なプロセスであり、これがまさに私たちが議論および調査しようとしていることです。
バイヤーズ ガイド: 大規模言語モデル LLM
Google や Alexa があなたを「理解」しているように見えて驚いて頭をかいたことがありますか? それとも、コンピューターで生成された不気味な人間臭さを感じるエッセイを読んでいることに気づきましたか? あなたは一人じゃない。 カーテンを引いてその秘密、つまり大規模言語モデル (LLM) を明らかにする時が来ました。
電子ブック
AI開発の障害を克服するための鍵
Social Media Todayによると、実際、毎日非常に多くのデータが生成されています。2.5兆バイトです。 しかし、それはすべてあなたのアルゴリズムを訓練する価値があるという意味ではありません。 一部のデータは不完全であり、一部は低品質であり、一部はまったく不正確であるため、この誤った情報のいずれかを使用すると、（高価な）AIデータイノベーションから同じ特性が得られます。
会話型AIの課題と解決策：データの偏りから多言語データセットまで
今日のめまぐるしく変化するテクノロジー主導の世界では、Alexa、Siri、Google Homeといった会話型AIアプリが私たちの日常生活に欠かせないものとなっています。これらのアプリは、タスクを簡素化し、
AIモデルと倫理的データ：機械学習における信頼の構築
急速に進化する人工知能の世界において、一つの基本的な真実は変わらない。それは、トレーニングデータの品質と倫理が、信頼性を直接決定するということ。
ビジネスニーズに最適なAIデータ収集会社を選ぶ方法
人工知能（AI）と機械学習（ML）は、現代のビジネスの基盤となっています。バックエンド業務の効率化やワークフローの自動化から、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスの作成まで、
オープンソースデータの隠れた危険性：AIトレーニング戦略を見直す時期が来ている
急速に進化する人工知能（AI）の世界において、オープンソースデータの魅力は否定できない。そのアクセスしやすさと費用対効果の高さは、魅力的な選択肢となっている。
研究とAI開発に必要な22のヘルスケア・医療データセット
今日の世界では、医療は機械学習（ML）によってますます強化されています。病気の予測から診断の強化まで、MLは医療成果を変革しています。しかし、あらゆるMLは
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プロジェクトを変革する方法
急速に進化する人工知能（AI）の世界では、学習データはあらゆるイノベーションの基盤となります。高品質で構造化されたデータセットがなければ、
人間参加型：人間の専門知識が生成型AIをどのように強化するか
生成AIはコンテンツ作成、データ分析、意思決定プロセスに革命をもたらしました。しかし、人間の監視がなければ、これらのシステムはエラー、バイアス、あるいは非倫理的な結果を生み出す可能性があります。
AIデータの品質を向上させ、モデルの精度を最大化する方法
人工知能（AI）は、未来的な概念から現代生活に不可欠な要素へと進化し、あらゆる産業のイノベーションを推進しています。しかし、あらゆるものの基盤は
AIトレーニングデータ収集パートナーがAIのためにできること：正確性、公平性、コンプライアンス
人工知能（AI）の文脈において、情報はモデルの学習と運用に用いられる構成要素です。データの多様性、品質、そして適切性は、
AIのグラウンディング：インテリジェントで安定した言語モデルの構築に向けて
人工知能のグラウンディング入門 急速に変化する人工知能の環境において、大規模言語モデル (LLM) は人間のようなテキストを生成する強力なツールになりました。
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
ヘルスケアAIにおけるデータアノテーションの役割は極めて重要です。高品質なデータラベルとアノテーションは、AIトレーニングデータの精度に直接影響を及ぼし、
データアノテーションを正しく行う：精度とベンダー選定のガイド
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
ヘルスケアにおけるアンビエント・スクライブ：AIの台頭
AI搭載のインテリジェントなスクライブテクノロジーで臨床文書作成を変革！医療・ヘルスケア業界は、人工知能を最前線に据え、急速にデジタル変革を進めています。
会話型AIによるデータ収集とビジネス成長のためのベストプラクティス
自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）などの高度な技術を活用した会話型AIは、企業と顧客のやりとりに革命をもたらしました。チャットボットや
医療における匿名化: 2025 年に HIPAA 標準を満たす
今日のデジタルファーストの医療環境において、患者の機密情報を保護することは、もはや単なる規制上の要件ではなく、道徳的義務となっています。医療データが医療の基盤となりつつある今、
ヘルスケアにおける大規模言語モデル: ブレークスルーと課題
なぜ人類文明として、科学的能力を育成し、研究開発主導のイノベーションを促進する必要があるのでしょうか？従来の技術やアプローチを踏襲することはできないのでしょうか？
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
ヘルスケア業界は、ペースメーカーやX線の発明から電子医療機器の導入まで、常に技術革新の最前線に立ってきました。
音声テキスト変換が医療転写を変革する
AIを活用した音声テキスト変換は、リアルタイムの精度と自動化により、医療記録のあり方を再定義します。医療記録は、手書きのメモから自動化された音声対応の記録へと大きく進化しました。
人間参加型システムがAIの精度、公平性、信頼性を高める方法
人工知能（AI）は、そのスピード、関連性、そして正確性によって、産業を変革し続けています。しかし、優れた能力にもかかわらず、AIシステムはしばしば、既知の重大な課題に直面しています。
プロジェクト・ヴァーニ：インド向け多言語AI構築におけるシャイプの役割
インドのように文化的多様性と言語的豊かさに富んだ国では、包括的なAIの構築は、代表的で高品質なデータセットの収集から始まります。これがプロジェクトの背景にあるビジョンです。
ゴールデンデータセット: 信頼性の高い AI システムの基盤
AIにおけるゴールデンデータセットとは、AIシステムをトレーニングするために入手できる最も純粋で最高品質のデータセットを指します。
音声認識とは何か: 音声認識が必要な理由、使用例、例、利点
市場規模: 20年足らずで音声認識技術は驚異的な成長を遂げました。しかし、将来はどうなるのでしょうか? 2020年には、世界の音声認識技術は
AI データ収集を簡素化し、モデルのパフォーマンスを最適化する 6 つの重要な戦略
進化するAI市場は、AIを活用したアプリケーションの開発に意欲的な企業にとって大きなチャンスをもたらします。しかし、成功するAIモデルを構築するには、高品質のデータでトレーニングされた複雑なアルゴリズムが必要です。
AIにおける合成データとは？そのメリット、ユースケース、課題、アプリケーション
人工知能（AI）と機械学習（ML）の進化する世界では、データはイノベーションを推進する原動力として機能します。しかし、高品質の実世界のデータを取得することは、
AI研究の進歩におけるマルチモーダル医療データセットの役割
多様な医療データを統合する AI モデルにより、単一モダリティのアプローチに比べて、集中治療の結果の予測精度が 12% 以上向上することをご存知ですか?
OCR (光学文字認識) – 定義、利点、課題、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。
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。