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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。
データ注釈の A to Z
データアノテーションとは [2025年更新] – ベストプラクティス、ツール、メリット、課題、種類など データアノテーションの基本を知りたいですか? この完全版をお読みください
顔認識における生体検出のためのなりすまし防止とその技術とは何ですか?
顔認識は、スマートフォン認証、銀行業務、監視などの現在のセキュリティシステムの重要な柱となっています。しかし、顔認識の応用が拡大するにつれて、
マルチモーダル AI のトップアプリケーションとユースケースは何ですか?
マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声、動画などのさまざまなリソースからの知識を統合し、より豊かで徹底した洞察を提供することができます。
大規模マルチモーダルモデル (LMM) とは何ですか?
大規模マルチモーダルモデル（LMM）は人工知能（AI）の革命です。テキストなどの単一のデータ環境内で動作する従来のAIモデルとは異なり、
19 年に AI プロジェクトを強化する 2025 の無料顔認識データセット
AIや機械学習プロジェクトを向上させるための高品質な顔認識データセットをお探しですか？もう探す必要はありません！19のリストをまとめました。
より優れたデータとプロンプトで RAG を最適化する
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成力とリアルタイムのデータ検索を組み合わせて、LLMを非常に効果的に強化する最近の方法です。RAGを使用すると、
RAG と Fine-Tuning: どちらが LLM に適していますか?
GPT-4 や Llama 3 などの大規模言語モデル (LLM) は AI 環境に影響を与え、顧客サービスからコンテンツ生成までさまざまな驚異的な成果を上げています。
マルチモーダル大規模言語モデルとは何か？その応用、課題、仕組み
レントゲン検査の結果があり、どのような怪我をしているのかを知る必要があるとします。1つの選択肢は、理想的には医師の診察を受けることです。
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。
会話型 AI のすべて: 仕組み、例、メリット、課題 [インフォグラフィック 2025]
会話型 AI がパーソナライズされたインタラクションで業界をどのように変えているのかをご覧ください。インフォグラフィックをご覧ください。
コンピューター ビジョン プロジェクトを強化する 27 個のオープン ソース画像データセット [2025 年更新]
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
画像アノテーション – 主なユースケース、テクニック、タイプ [2024]
コンピュータビジョンのための画像注釈の究極ガイド：アプリケーション、方法、カテゴリ目次電子書籍をダウンロードコピーを入手このガイドは概念を厳選しています
顔認識：その仕組み、メリット、課題、プライバシーに関する懸念
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
現実世界のデータと合成データ: AI の未来を解明する
AIの分野に入ると、「合成データ」という言葉をよく耳にするでしょう。簡単に言えば、合成データとは人工的に生成されたデータのことです。
テキスト読み上げとは? – TTS の説明
スマートフォンで会話したり、運転中にお気に入りの記事を読み上げたり、完璧な発音で新しい言語を学んだりすることを想像してみてください。これらはすべて人間の介入なしで行えます。
機械学習モデルを強化するためのトップ NLP データセット
NLPとは何ですか？NLP（自然言語処理）は、コンピューターが人間の言語を理解するのに役立ちます。これは、コンピューターにテキストや音声を読み、理解し、応答することを教えるようなものです。
ML モデルをトレーニングするための 22 のベスト オープンソース OCR および手書きデータセット
光学文字認識の利用の増加は、主に自動認識システムの生産の増加に起因する。その結果、
小規模言語モデルとは? 実際の単語例とトレーニングデータ
小さなパッケージに素晴らしいものが詰まっていると言われますが、おそらくSmall Language Models（SLM）はまさにその好例でしょう。AIと
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
機械学習モデルを強化するためのトップ 19 の医療データセット
ヘルスケアの機械学習プロジェクトに取り組んでいる場合、オープンで無料のデータセットにアクセスできることは非常に重要です。これらは効果的なモデルを開発するための基盤を提供します。
5 分以内にヘルスケアにおけるアンビエント AI の完全な分析
テクノロジーの素晴らしさは、本来の目的を超えてさまざまな方法で機能することにあります。Apple Watchが発売されたとき、
ASR（自動音声認識）とは何か：初心者が知っておくべきことすべて（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。
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。
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。
データ注釈の A to Z
データアノテーションとは [2025年更新] – ベストプラクティス、ツール、メリット、課題、種類など データアノテーションの基本を知りたいですか? この完全版をお読みください
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大規模マルチモーダルモデル (LMM) とは何ですか?
大規模マルチモーダルモデル（LMM）は人工知能（AI）の革命です。テキストなどの単一のデータ環境内で動作する従来のAIモデルとは異なり、
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小規模言語モデルとは? 実際の単語例とトレーニングデータ
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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。
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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。