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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。
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。
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。