人間の知性によってよりスマートになった人工知能

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。

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これにより、ヘルスケアデータセットのデジタル化、ソース化、分類、匿名化を支援し、自動化による効率の向上と手動プロセスの削減により、ヘルスケアAIの開発に貢献します。

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カスタマーレビュー、金融ニュース、ソーシャルメディアなどのニュアンスを解釈して、人間の感情や感情を分析します。

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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。

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画像とビデオのセグメンテーションを使用して、自動運転自動車の機械学習アルゴリズムをトレーニングします。 人、車両、交通標識、車線などを分類します。

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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。

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自然言語処理（NLP）を、テキストと音声の注釈を使用した機械学習用の高品質のトレーニングデータに変換するヒューマンインテリジェンス。

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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。

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堅実な財務データ注釈サービスを使用して、結果をより適切に分析、処方、予測します

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ARおよびVRテクノロジーの正確なトレーニングデータを使用して、今日の未来を明らかにします。

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衛星画像とUAV写真の注釈、ジオプロセシング用のデータセットの準備、Geo.AI用の3Dポイントクラウドへの注釈。

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テクノロジーモジュールの高品質なトレーニングデータを通じて、常に一歩先を行き、正確な結果を得る

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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。

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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。

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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。

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データ駆動型コンテンツのモデレーションで人工知能を強化し、信頼性とブランドの評判を向上させます。

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カスタム ウェイク ワード トレーニング データを使用して、常に聞き取れる音声アプリを構築します。

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機械学習アルゴリズムをトレーニングして、テキストにエンティティタイプ、修飾子、関係に注釈を付けることで、ヘルスケアのAIモデルを開発します。

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機械学習アルゴリズムをトレーニングして、画像や画像や動画に存在するオブジェクトを分類します。
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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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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。

5万を超える患者の記録と、250を超える専門分野の患者の音声ファイルと医療画像を含む31万時間以上の高度にキュレートされた匿名化された医療データのライセンスを取得することにより、臨床AIを迅速に開発します。
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音声文字変換スペシャリストが、音声または動画内のテキストをすばやく正確に識別して音声文字変換します。
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認定および認定されたドメインの専門家による重要なデータ（つまり、個人を特定できる情報（PII）および保護された健康情報（PHI））の匿名化。
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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）

関連するカテゴリへの画像内のオブジェクトのセグメンテーション。 簡単に言えば、セグメンテーションとは、ピクセルにラベルを割り当てることです。
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性別、内側と外側、照明条件、キャプチャ角度、年齢層などのバリエーションを使用して画像データセットをキュレートし、小売用の顔認識モデルを構築します。
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ドメイン固有の多言語テキスト データ (名刺データセット、ドキュメント データセット、メニュー データセット、レシート データセット、チケット データセット) のコレクションを使用して自然言語処理を開発し、非構造化データの奥深くにある重要な情報を解き放ち、さまざまなユース ケースを解決します。
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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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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。

さまざまなソースからの財務情報を集約して分析します。 基本的なものから高度なものまで、あらゆるニーズに対応するソリューションがあります。
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認定されたドメイン エキスパートを使用して、文書から保険会社に高い精度で注釈を付けます。
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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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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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新しいアパレルやジュエリーを試すことから、フルタイムの仮想アシスタントを使ってタスクを処理することまで、VRは人間が行ういくつかのタスクに伴う複雑さを単純化することができます。
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目、頭、口などの顔のランドマークに高精度で注釈を付け、瞬きの検出と視線の推定に関連するメタデータを使用して、高精度のドライバー監視システムを有効にします。
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歩行者追跡用の高品質のトレーニングデータを構築するために、2Dバウンディングボックスを使用してさまざまな画像の歩行者に注釈を付けます。
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歩行者、車両（車、自転車、バス）、道路、AIベースの自動運転車システムの高品質なトレーニングデータを構築するためのランプポストなどのオブジェクトを含む、フレームごとの画像/ビデオのセマンティックセグメンテーション。
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医師の手書きから医師の処方箋まで、当社の転写スペシャリストは、アーカイブ文書、契約書、医療記録などの医療データを、保証されたTAT、正確性、および節約でデジタル変換します。
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医療記録から重要なデータを効率的、正確、かつ安全に転記することにより、時間とお金を節約します。
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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。

コンテンツ（テクノロジー、スポーツ、映画など）に基づいてドキュメントを分類します。
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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。

複数の形式（EHRを含む）で医療記録にラベルを付けて注釈を付けます。
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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。

音または発話を分類して、言語、方言、セマンティクス、辞書などに基づいて音声/音声を分類します。
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