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。
自動ナンバー プレート認識 (ANPR) – AN の概要
The evolution of technology has enabled the innovation of many useful equipment to ease the human effort. Automatic Number Plate Recognition, being one such technology,
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
SiriとAlexaはあなたが言っていることをどのように理解していますか？
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
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
機械学習のイントロのためのビデオ注釈とラベリングの包括的なガイドビデオ注釈とは何ですか？ その目的ビデオ対画像注釈さまざまな技術タイプ
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
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。
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。
自動ナンバー プレート認識 (ANPR) – AN の概要
The evolution of technology has enabled the innovation of many useful equipment to ease the human effort. Automatic Number Plate Recognition, being one such technology,
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
SiriとAlexaはあなたが言っていることをどのように理解していますか？
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
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
機械学習のイントロのためのビデオ注釈とラベリングの包括的なガイドビデオ注釈とは何ですか？ その目的ビデオ対画像注釈さまざまな技術タイプ
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
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
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
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。