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。
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
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
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。
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。
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
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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
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
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NLPとは？ 仕組み、利点、課題、例
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OCR – 定義、利点、課題、および使用例 [インフォグラフィック]
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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。