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。
自動コンテンツモデレーション: 主な利点と種類
Today, over 5.19 billion individuals explore the internet. That’s a vast audience, isn’t it? The sheer volume of content generated on the internet is nothing
5 種類のコンテンツモデレーションと AI を使用して拡張する方法?
今日のダイナミックなビジネス世界におけるユーザー生成データの必要性と需要は継続的に増加しており、コンテンツのモデレーションも十分な注目を集めています。 そうであるかどうか
データマイニングにおける非構造化テキスト: 文書処理における洞察を解き放つ
私たちはこれまでにない方法でデータを収集しており、2025 年までにこのデータの約 80% が非構造化される予定です。 データマイニングは、このデータの形成に役立ちます。
文書のデジタル化における OCR の役割
ペーパーレス化は、デジタル変革における重要な段階です。 企業は、紙への依存を減らし、情報を共有したり、メモを作成したり、デジタル媒体を使用したりすることで利益を得ることができます。
翻訳における自然言語処理 (NLP) の探索
NLP テクノロジーは、急速に注目を集めています。 コンピューター サイエンス、情報工学、人工知能を組み合わせることで、言語の壁を取り除くことができる可能性があります。 と
コンテンツモデレーション: ユーザー作成コンテンツ – 祝福か呪いか?
ユーザー生成コンテンツ (UGC) には、顧客がソーシャル メディア プラットフォームに投稿するブランド固有のコンテンツが含まれます。 投稿された音声ファイルを含む、あらゆる種類のテキストおよびメディア コンテンツが含まれます。
ヘルスケアの革命: AI 診断における医療画像アノテーションの役割
医療画像のアノテーションは、トレーニング データを機械学習アルゴリズムや AI モデルにフィードする際の重要な作業です。 AI プログラムは事前にモデル化されたデータを使用して、
医療における臨床自然言語処理 (NLP) の可能性を解き放つ
自然言語処理 (NLP) により、コンピューターは人間の言語を理解できるようになります。 アルゴリズムと機械学習を使用して、テキスト、オーディオ、その他のメディア形式を解釈します。 の
より良い成長と成功のための生成 AI の実装
生産性、効率、創造性。 これらは、あらゆる業界や組織において非常に重要な XNUMX つの言葉です。 生成 AI はあらゆる個人を可能にする可能性を秘めています。
舞台裏: ChatGPT の内部動作を探る – パート 2
ChatGPT との興味深いディスカッションの第 XNUMX 部へようこそ。 会話の最初の部分では、データの役割について話し合いました。
舞台裏: ChatGPT の内部動作を探る – パート 1
こんにちは。私の名前はシャイプ社マーケティングディレクターのアヌバフ・サラフです。今日はどうですか? こんにちは、アヌバブ！ 私はAIなので、持っていません。
機械学習におけるテキスト注釈: 包括的なガイド
機械学習におけるテキスト アノテーションとは何ですか? 機械学習におけるテキスト アノテーションとは、生のテキスト データにメタデータまたはラベルを追加して、構造化されたデータを作成することを指します。
大規模言語モデル LLM ガイド
大規模言語モデル (LLM): 2023 年の完全ガイド LLM について知っておくべきことすべて 索引の表 はじめに 大規模言語モデルとは何ですか? 人気
音楽業界における AI: ML モデルにおけるトレーニング データの重要な役割
人工知能は音楽業界に革命をもたらし、自動作曲、マスタリング、パフォーマンス ツールを提供します。 AI アルゴリズムが斬新な楽曲を生成し、ヒット曲を予測し、リスナーのエクスペリエンスをパーソナライズします。
ROI を最大化するための 4 つの効果的な会話型 AI 実践
自然言語処理や機械学習などの高度なテクノロジーを活用した会話型 AI は、新しいビジネス環境における変革者として浮上しています。 革命を起こす
AI トレーニング データ不足に直面しているでしょうか?
AI トレーニング データ不足の概念は複雑であり、進化しています。 大きな懸念は、現代のデジタル世界には、優れた、信頼性の高い、
医療における OCR: ユースケース、利点、欠点に関する包括的なガイド
ヘルスケア業界は、AI における新しい先進テクノロジーの導入により、ワークフローのパラダイムシフトに直面しています。 AIツールやテクノロジーを活用し、
メンタルヘルスにおける AI – 例、利点、トレンド
今日の AI は最も重要なテクノロジーの XNUMX つとなり、すべての主要産業を破壊し、世界の産業や分野に多大な利益をもたらしています。 活用することで
NLP を使用して非構造化医療データの可能性を解き放つ
今日の医療機関に存在する膨大なデータは、途方もなく増大しています。 データは今日のデジタル世界で最も重要な資産と考えられていますが、ヘルスケア
会話型AIの完全ガイド
The Complete Guide to Conversational AI The Ultimate Buyers Guide 2023 目次 はじめに 会話型 AI とは 会話型 AI の仕組み 種類
NLP、NLU、NLG とは何ですか?また、それらとその違いについて知っておく必要があるのはなぜですか?
人工知能とそのアプリケーションは、ChatGPT、Siri、Alexa などの強力なアプリの開発により、ユーザーにさまざまな世界をもたらすことで、飛躍的に進歩しています。
大規模言語モデル (LLM): 最も重要なメソッドのトップ 3
大規模言語モデルは、非常に有能なユース ケース ChatGPT が一夜にして成功した後、最近大きな注目を集めています。 ChatGPT の成功と
自動音声認識 (ASR): 初心者が知っておくべきこと (2023 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。
NLU の謎を解く: 自然言語処理を理解するためのガイド
Siri や Alexa などの仮想アシスタントと話して、彼らがあなたの言っていることを理解しているように見えることに驚いたことはありませんか? または持っている
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
今日、ヘルスケア業界では、人工知能 (AI) と機械学習の急速な進歩が見られます。 テクノロジーは、患者を改善するための新しい機会を切り開くのに役立ちました
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
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。
自動コンテンツモデレーション: 主な利点と種類
Today, over 5.19 billion individuals explore the internet. That’s a vast audience, isn’t it? The sheer volume of content generated on the internet is nothing
5 種類のコンテンツモデレーションと AI を使用して拡張する方法?
今日のダイナミックなビジネス世界におけるユーザー生成データの必要性と需要は継続的に増加しており、コンテンツのモデレーションも十分な注目を集めています。 そうであるかどうか
データマイニングにおける非構造化テキスト: 文書処理における洞察を解き放つ
私たちはこれまでにない方法でデータを収集しており、2025 年までにこのデータの約 80% が非構造化される予定です。 データマイニングは、このデータの形成に役立ちます。
文書のデジタル化における OCR の役割
ペーパーレス化は、デジタル変革における重要な段階です。 企業は、紙への依存を減らし、情報を共有したり、メモを作成したり、デジタル媒体を使用したりすることで利益を得ることができます。
翻訳における自然言語処理 (NLP) の探索
NLP テクノロジーは、急速に注目を集めています。 コンピューター サイエンス、情報工学、人工知能を組み合わせることで、言語の壁を取り除くことができる可能性があります。 と
コンテンツモデレーション: ユーザー作成コンテンツ – 祝福か呪いか?
ユーザー生成コンテンツ (UGC) には、顧客がソーシャル メディア プラットフォームに投稿するブランド固有のコンテンツが含まれます。 投稿された音声ファイルを含む、あらゆる種類のテキストおよびメディア コンテンツが含まれます。
ヘルスケアの革命: AI 診断における医療画像アノテーションの役割
医療画像のアノテーションは、トレーニング データを機械学習アルゴリズムや AI モデルにフィードする際の重要な作業です。 AI プログラムは事前にモデル化されたデータを使用して、
医療における臨床自然言語処理 (NLP) の可能性を解き放つ
自然言語処理 (NLP) により、コンピューターは人間の言語を理解できるようになります。 アルゴリズムと機械学習を使用して、テキスト、オーディオ、その他のメディア形式を解釈します。 の
より良い成長と成功のための生成 AI の実装
生産性、効率、創造性。 これらは、あらゆる業界や組織において非常に重要な XNUMX つの言葉です。 生成 AI はあらゆる個人を可能にする可能性を秘めています。
舞台裏: ChatGPT の内部動作を探る – パート 2
ChatGPT との興味深いディスカッションの第 XNUMX 部へようこそ。 会話の最初の部分では、データの役割について話し合いました。
舞台裏: ChatGPT の内部動作を探る – パート 1
こんにちは。私の名前はシャイプ社マーケティングディレクターのアヌバフ・サラフです。今日はどうですか? こんにちは、アヌバブ！ 私はAIなので、持っていません。
機械学習におけるテキスト注釈: 包括的なガイド
機械学習におけるテキスト アノテーションとは何ですか? 機械学習におけるテキスト アノテーションとは、生のテキスト データにメタデータまたはラベルを追加して、構造化されたデータを作成することを指します。
大規模言語モデル LLM ガイド
大規模言語モデル (LLM): 2023 年の完全ガイド LLM について知っておくべきことすべて 索引の表 はじめに 大規模言語モデルとは何ですか? 人気
音楽業界における AI: ML モデルにおけるトレーニング データの重要な役割
人工知能は音楽業界に革命をもたらし、自動作曲、マスタリング、パフォーマンス ツールを提供します。 AI アルゴリズムが斬新な楽曲を生成し、ヒット曲を予測し、リスナーのエクスペリエンスをパーソナライズします。
ROI を最大化するための 4 つの効果的な会話型 AI 実践
自然言語処理や機械学習などの高度なテクノロジーを活用した会話型 AI は、新しいビジネス環境における変革者として浮上しています。 革命を起こす
AI トレーニング データ不足に直面しているでしょうか?
AI トレーニング データ不足の概念は複雑であり、進化しています。 大きな懸念は、現代のデジタル世界には、優れた、信頼性の高い、
医療における OCR: ユースケース、利点、欠点に関する包括的なガイド
ヘルスケア業界は、AI における新しい先進テクノロジーの導入により、ワークフローのパラダイムシフトに直面しています。 AIツールやテクノロジーを活用し、
メンタルヘルスにおける AI – 例、利点、トレンド
今日の AI は最も重要なテクノロジーの XNUMX つとなり、すべての主要産業を破壊し、世界の産業や分野に多大な利益をもたらしています。 活用することで
NLP を使用して非構造化医療データの可能性を解き放つ
今日の医療機関に存在する膨大なデータは、途方もなく増大しています。 データは今日のデジタル世界で最も重要な資産と考えられていますが、ヘルスケア
会話型AIの完全ガイド
The Complete Guide to Conversational AI The Ultimate Buyers Guide 2023 目次 はじめに 会話型 AI とは 会話型 AI の仕組み 種類
NLP、NLU、NLG とは何ですか?また、それらとその違いについて知っておく必要があるのはなぜですか?
人工知能とそのアプリケーションは、ChatGPT、Siri、Alexa などの強力なアプリの開発により、ユーザーにさまざまな世界をもたらすことで、飛躍的に進歩しています。
大規模言語モデル (LLM): 最も重要なメソッドのトップ 3
大規模言語モデルは、非常に有能なユース ケース ChatGPT が一夜にして成功した後、最近大きな注目を集めています。 ChatGPT の成功と
自動音声認識 (ASR): 初心者が知っておくべきこと (2023 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。
NLU の謎を解く: 自然言語処理を理解するためのガイド
Siri や Alexa などの仮想アシスタントと話して、彼らがあなたの言っていることを理解しているように見えることに驚いたことはありませんか? または持っている
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
今日、ヘルスケア業界では、人工知能 (AI) と機械学習の急速な進歩が見られます。 テクノロジーは、患者を改善するための新しい機会を切り開くのに役立ちました
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
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、
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。
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。