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世界中の複数の言語の豊富な構造化データセットを使用して、AI対応の音声モデルを構築およびローカライズします。 完全にカスタマイズされた意図、発話、および人口統計学的分布。
画像またはビデオの顔のランドマークに基づいて、XNUMXつまたは複数の人間の顔を自動的に検出します。 人間の顔の既存のデータベースを検索して比較および照合し、インテリジェントな顔認識プラットフォームを構築します。
コンピュータビジョンは、人間と同じように視覚世界を見て、理解し、解釈するように機械を訓練する人工知能技術の分野です。 これは、画像またはビデオ内のオブジェクトをはるかに大きなスケールと速度で正確に理解、識別、分類するための機械学習モデルの開発に役立ちます。
消費者のダイナミクスは、過去数年間で劇的に変化しました。 人々はパーソナライズされたショッピング体験を望んでいます。 これを顧客に提供できる唯一の方法は、強力なレコメンデーションエンジンを使用することです。
消費者のダイナミクスは、過去数年間で劇的に変化しました。 人々はパーソナライズされたショッピング体験を望んでいます。 これを顧客に提供できる唯一の方法は、強力なレコメンデーションエンジンを使用することです。
AIは、次世代のテクノロジー、アルゴリズム、フレームワークを使用して、損傷した部品を特定して認識し、損傷の程度を評価し、必要な修理の種類を予測し、総コストを見積もるプロセスを理解できます。
機械学習アルゴリズムをトレーニングして、テキストドキュメントに表示されている名前付きエンティティを、事前定義されたカテゴリ（つまり、人、組織、場所など）にラベル付けして識別および分類します。
画像またはビデオの顔のランドマークに基づいて、XNUMXつまたは複数の人間の顔を自動的に検出します。 人間の顔の既存のデータベースを検索して比較および照合し、インテリジェントな顔認識プラットフォームを構築します。
仮想/デジタル アシスタントとチャットボットをトレーニングして、さまざまな言語、環境、コンテキストで人間の音声に応答するためのデータ。
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画像とその説明は密接に関連している必要があります。 画像は顧客の興味を引くはずですが、説明はそれを維持し、購入を強いる必要があります。 機械学習システムで画像と製品の精度を自動的に検証および最適化します。
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私たちは、会話型AIとチャットボットのトレーニングと改善のための音声データ収集のリーダーです。 発話として収集され、タイムスタンプが付けられ、60を超える言語と方言に分類されたデータを支援します。
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画像分類、顔認識などのさまざまなユースケースの画像データセット（医療画像データセット、請求書画像データセット、顔データセットコレクション、または任意のカスタムデータセット）を大量に収集することで、機械学習機能にコンピュータービジョンを追加します。
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CCTV映像、交通ビデオ、監視ビデオなどの実用的なトレーニングビデオデータセットを収集して、機械学習モデルをトレーニングします。 各データセットは、クライアントの要件に従ってカスタマイズされます。
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AIシステムは、顧客が以前に購入したものに基づいて、購入する可能性が最も高い製品やサービスを推奨できます。 AIは、顧客の友人や家族のサークルで購入した製品をキュレートし、理想的な製品を推奨することもできます。
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顧客レビュー監視アプリケーションを開発するための顧客フィードバックの感情分析（幸福、欲求不満、怒り、悲しみ）
顧客体験を向上させ、次世代チャットボット、デジタルアシスタント、会話型AIの開発を正確に推進するというユーザーの意図をよりよく理解します。
個人、組織、場所など、ドキュメント内の名前付きエンティティ間のリンクを特定する際に存在する証拠を検索することにより、不正の悪意のあるパターンを特定できるNLPを開発して提供します。
画像診断と異常検出を改善するための放射線画像内の選択領域のセグメンテーションと分類。
重要な疾患をさまざまなカテゴリにマッピングすることによる臨床NLPの開発は、十分に注釈が付けられたグラウンドトゥルースデータになります。
重要な疾患をさまざまなカテゴリにマッピングすることによる臨床NLPの開発は、十分に注釈が付けられたグラウンドトゥルースデータになります。
大量の画像リポジトリを使用して、自動車および不動産の請求評価を迅速化します。
堅牢で十分に訓練された仮想チャットボットまたはデジタルアシスタントは、顧客が売り手と通信する方法に革命をもたらし、顧客体験を大幅に向上させました。
分類は分類とも呼ばれます。タグ付けは、テキストを整理されたグループに分類し、関心のある機能に基づいてラベルを付けるプロセスです。
トピック分析またはトピックのラベル付けとは、検討中の繰り返しのトピック/テーマを特定することにより、特定のテキストから意味を特定して抽出することです。