In die media - Shaip
Kies publikasie AI-forumAICloudITAnalytics InsigBig Data Analytics-nuusComputer Tech ResensiesDashTechDatakonomieDatafloqDataWiderDeep Tech BytesDigital Health BuzzForbesHacker middagHealth News TribuneGesondheidsorgbesigheid vandagiCrowdNewswireIMC GroepIndiaai.gov.inInsidebigdataIoT vir almalIChroniclesITproportaalKDnuggetsLabrootsMedikasieMy opstart -TVNuus AKMIPols OpskrifteLees skryfRTIsightsTech Buzz ResensiesTegniese TydskrifTechBullionTechCultsTechdeeTechGogoalTegniese kundigeTegnologie opvlamTegniese taalTechStoryTegniese SkindersTechzimoDie Advertensie-oorsigDie KI-joernaalDie Europese besigheidsoorsigDie volgende tegniekDie Tegnologie TrendTyd BesigheidsnuusGereedskapkisTycoonstorieVentureBeatVU-bystandWeb SnipersWebopdaterings daagliks
Wat is OCR? Hoe werk dit, en wat is die gebruiksgevalle daarvan?
Ondernemings regoor die wêreld gaan oor van papiergebaseerde dokumente na digitale dataverwerking. Maar wat is OCR? Hoe werk dit? En in watter sakeproses kan dit gebruik word om die voordele daarvan te benut? Kom ons delf in hierdie artikel na watter voordele OCR na die tafel inhou.
Outomatiese spraakherkenning (ASR) - Bou 'n toekomsgereed werkplek
Die antwoord is outomatiese spraakherkenning (ASR). Dit is 'n groot stap om die gesproke woord in geskrewe vorm te omskep. Outomatiese spraakherkenning (ASR) is 'n neiging wat in 2022 geraas sal maak. En die toename in die groei van stemassistente is te danke aan ingeboude stemassistent-slimfone en slim stemtoestelle soos Alexa.
Hoe is data-annoteerders agter die vinnige groei van mediese KI?
Is jy op soek na die brein agter die beste kunsmatige intelligensie-modelle? Wel, buig voor die Data Annotators. Selfs al neem data-aantekening die middelpunt in die voorbereiding van hulpbronne wat relevant is vir elke KI-gedrewe vertikale, sal ons die konsep verken en meer leer oor die etikettering-protagoniste vanuit die perspektief van Healthcare KI.
Gesigsherkenning in kleinhandel- innovasie vir digitale gereed toekoms
En vind jy dit nie fassinerend as kopers die rekening by die uitcheck betaal deur net 'n gesig voor te stel, nie enige kaart of beursie nie? Gesigsherkenning stel kleinhandelaars in staat om kopers se buie en voorkeure te analiseer op grond van hul vorige aankope.
Natuurlike Taalverwerking In Finansies- Acing Digitalization Game
Met die toenemende digitale betalings wat regoor die wêreld gemaak word, hoe kan finansiële organisasies maksimum verkoopsomskakeling en betalingsaanvaarding verseker, asook risikoblootstelling tot die minimum beperk? Klink kommerwekkend? In die finansiesbedryf, wat hoogs afhanklik is van dataverwerking en inligting, vereis KI-verwante tegnologie om 'n marginale voorsprong te handhaaf en die natuurlike nuanse van kliënte te verstaan ​​om betyds oplossing te verskaf.
Data-insameling met hommeltuie – 'n digitale oog in die lug
Drones is 'n lewensvatbare hulpmiddel vir data-insameling en verskaf intydse inligting. Die gebruik van data-analise maak dit makliker om brûe, mynbou en weervoorspelling te inspekteer.
Inbelsentrum sentimentanalise – Hack na empatiese kliëntediens
Inbelsentrum sentimentanalise is die verwerking van data deur die natuurlike nuanse van kliëntkonteks te identifiseer en data te ontleed om kliëntediens meer empaties te maak.
Waarom masjienleerprojekte misluk - 7 redes wat u moeite kan doen?
Wel, die eerste rede het geen bekragtiging nodig nie. Masjienleerprojekte vereis algoritmes, dataverkryging, hoëgehalte-aantekeninge en ander komplekse aspekte wat goed versorg word.
Wat is natuurlike taalverwerking (NLP), en hoekom is dit selfs relevant in 2022?
As 'n tak van Kunsmatige Intelligensie gaan NLP alles daaroor om masjiene te laat reageer op menslike taal. Wat die tegnologiese aspek daarvan betref, gebruik NLP, heel gepas, rekenaarwetenskap, linguistiek, algoritmes en algehele taalstruktuur om die masjiene intelligent te maak. Die proaktiewe en intuïtiewe masjiene, wanneer dit ook al gebou word, kan die ware betekenis en konteks uit spraak en selfs teks onttrek, ontleed en verstaan.
Hoe mediese beeldannotasie vinnig gesondheidsorg-KI transformeer?
Dit is waar Mediese Beeldannotasie 'n rol het om te speel, aangesien dit doeltreffend die vereiste kennis aan die KI-aangedrewe Mediese diagnostiese opstellings oordra om die teenwoordigheid van akkurate rekenaarvisie, as die onderliggende modelontwikkelingstegnologie, te bevorder.
6 Era wat KI- en ML-tendense verander om voor op te let in 2022
Kunsmatige intelligensie hoef nie 'n grimmige onderwerp te wees om te bespreek nie. Vol moontlikhede om die mees transformerende instrument in die komende jare te word, is KI vinnig besig om in 'n hulpbron te vorm in plaas daarvan om op koers te bly as 'n oorweldigende tegnologie.
Wat is die rol van datastel in masjienleer?
Is jy bewus van die tegniese aspekte wat betrokke is om Masjienleer-modelle holisties, intuïtief en impakvol te maak? Indien nie, moet jy eers verstaan ​​hoe elke proses breedweg in drie fases geskei is, naamlik Pret, Funksionaliteit en Finesse. Terwyl die 'Finesse' gaan oor die opleiding van ML-algoritmes tot perfeksie deur eers komplekse programme te ontwikkel deur relevante programmeertale te gebruik, gaan die 'Pret'-deel daaroor om die klante gelukkig te maak deur hulle die oplettende en intelligente prettige produk aan te bied.
Wat is Bounding Box-annotasie, en hoekom is dit so belangrik?
Stel jou voor dat jy een mooi dag wakker word en al jou kombuishouers in swart sien bemark, wat jou verblind vir wat binne is. En dan sal dit 'n uitdaging wees om suikerblokkies vir jou tee te vind. Met dien verstande, kan jy eers die tee vind.
Data-annotasie is bloot die proses van etikettering van inligting sodat masjiene dit kan gebruik. Dit is veral nuttig vir toesig masjienleer (ML), waar die stelsel staatmaak op benoemde datastelle om te verwerk, te verstaan ​​en uit insetpatrone te leer om by gewenste uitsette uit te kom.
Wat is die belangrikste uitdagings vir beeld- en video-aantekeninge?
Data-etikettering is nie so moeilik nie, sê geen organisasie ooit nie! Maar ten spyte van die uitdagings langs die pad, verstaan ​​nie baie die veeleisende aard van die take op hande nie. Om datastelle te etiketteer, veral om dit geskik te maak vir KI- en masjienleermodelle, is iets wat jare se ondervinding en praktiese geloofwaardigheid vereis. En om alles te kroon, is data-etikettering nie 'n eendimensionele benadering nie en wissel dit na gelang van die tipe model in die werke.
'N Uitgebreide gids vir data -insameling vir spraakprojekte
Die verkryging van data vir spraakprojekte word vereenvoudig wanneer jy 'n sistematiese benadering volg. Lees ons eksklusiewe plasing oor data-verkryging vir spraakprojekte en kry duidelikheid.
Hoe speel teksannotasie 'n belangrike rol in die ontwikkeling van ML-modelle?
In eenvoudige woorde gaan teksaantekeninge oor die etikettering van spesifieke dokumente, digitale lêers en selfs die gepaardgaande inhoud. Sodra hierdie hulpbronne gemerk of geëtiketteer is, word dit verstaanbaar en kan deur die masjienleeralgoritmes ontplooi word om die modelle tot perfeksie op te lei.
Ontmoet Vatsal Ghiya – uitvoerende hoof van Shaip, deel insigte oor hoe om vooroordeel in gesprekke-KI uit te skakel
Vandag het ons vir Vatsal Ghiya gekies om sy onderhoud te neem. Vatsal Ghiya is 'n reeksentrepreneur met meer as 20 jaar ondervinding in gesondheidsorg KI-sagteware en -dienste. Hy is die HUB en medestigter van Shaip, wat die op-aanvraag-skaal van ons platform, prosesse en mense moontlik maak vir maatskappye met die mees veeleisende masjienleer en kunsmatige intelligensie-inisiatiewe.
Hoe kan kunsmatige intelligensie FinTech-maatskappye help?
Finansiële dienste het mettertyd verander. Die oplewing in mobiele betalings, persoonlike bankoplossings, beter kredietmonitering en ander finansiële patrone verseker verder dat die gebied van monetêre insluitings nie is wat dit 'n paar jaar gelede was nie. In 2021 gaan dit nie net oor die 'Fin' of Finansies nie, maar alle 'FinTech' met ontwrigtende finansiële tegnologieë wat hul teenwoordigheid laat voel om die kliëntervaring, modus operandi vir relevante organisasies, of die hele fiskale arena om presies te wees, te verander.
Die rol van rekenaarvisie in die motorbedryf
Ondanks die tydige opkoms van die motorbedryf, bied die vertikale ruimte baie ruimte vir inkrementele verbeterings. Van die vermindering van verkeersongelukke tot die verbetering van voertuigvervaardiging en hulpbronontplooiing, kunsmatige intelligensie lyk na die mees waarskynlike oplossing om dinge na die hemel te laat beweeg.
5 soorte kunsmatige intelligensie - verduidelik en gedekodeer
Kunsmatige intelligensie lyk deesdae meer na bemarkingstaal. Elke onderneming, begin of onderneming wat u ken, bevorder nou sy produkte en dienste met die term 'AI-aangedrewe' as sy USP. Trouens, dit blyk dat kunsmatige intelligensie deesdae beslis onvermydelik is. As u agterkom, word byna alles wat u in u omgewing het, aangedryf deur AI. Van die aanbeveling -enjins op Netflix en algoritmes in dating -apps tot sommige van die mees komplekse entiteite in die gesondheidsorgsektor wat help met onkologie, kunsmatige intelligensie is vandag die kern van alles.
Masjienleer - alles wat u moet weet oor masjienleer
Masjienleer het waarskynlik die mees gemengde definisies en interpretasies ter wêreld. Wat 'n paar jaar gelede as 'n modewoord gekom het, bly baie mense verbaas danksy die manier waarop dit uitgebeeld en aangebied is.
Belangrikheid van sintetiese data in gesondheidsorg
Kunsmatige intelligensie (AI) is ambisieus en baie voordelig vir die bevordering van die mensdom. In 'n ruimte soos veral gesondheidsorg bring kunsmatige intelligensie merkwaardige veranderinge teweeg in die manier waarop ons die diagnose van siektes, hul behandelings, pasiëntsorg en pasiëntmonitering benader. Om nie te vergeet van die navorsing en ontwikkeling wat betrokke is by die ontwikkeling van nuwe middels nie, nuwer maniere om bekommernisse en onderliggende toestande te ontdek, en meer.
Data -insameling as 'n instrument om die gesondheidsorgsektor te hervorm
Gesondheidsorg, as vertikaal, was nooit staties nie. Maar dan was dit nog nooit so dinamies nie, met die sameloop van uiteenlopende mediese insigte, wat ons eenmalig na hope ongestruktureerde data laat staar het. Om eerlik te wees, is die groot hoeveelheid data nie eers meer 'n probleem nie. Dit is 'n werklikheid wat teen die einde van 2,000 selfs die 2020 Exabyte -punt oorskry het.
Wat is die verskil tussen AI, ML en Deep Learning?
Kunsmatige intelligensie is die tegnologie wat masjiene in staat stel om menslike gedrag na te boots. Dit gaan alles oor die onderrig van masjiene hoe om outonoom te leer en te dink en resultate te gebruik om te reageer en dienooreenkomstig te reageer.
'N Beginnersgids vir data -aantekeninge
Elke keer as u GPS -navigasiestelsel u vra om 'n draai te neem om verkeer te vermy, moet u besef dat sulke akkurate analise en resultate na honderde ure se opleiding kom. As u Google Lens -app 'n voorwerp of 'n produk akkuraat identifiseer, moet u verstaan ​​dat duisende na duisende beelde deur die AI (Artificial Intelligence) -module verwerk is vir presiese identifikasie.
4 Basiese dinge om te weet oor data-identifikasie
4 basiese dinge om te weet oor data-identifikasie: Met die opwekking van data teen 'n snelheid van 2.5 kwiljoen grepe elke dag, het ons as internetgebruikers in 1.7 byna 2020 MB elke sekonde gegenereer.
Die kompleksiteit van data-de-identifikasie in leketerme op te breek
Noudat die hele planeet aanlyn en verbind is, genereer ons gesamentlik onmeetlike hoeveelhede data. 'N Bedryf, 'n onderneming, marksegment of enige ander entiteit sal data as 'n enkele eenheid beskou. Wat individue betref, word daar steeds beter na ons digitale voetspoor verwys.
6 Essensiële oorwegings oor die verkryging van data in 2021
Kwaliteitsdata vertaal in suksesverhale, terwyl swak datakwaliteit 'n goeie gevallestudie is. Sommige van die mees effektiewe gevallestudies oor KI-funksionaliteit is die gevolg van 'n gebrek aan kwaliteit datastelle. Alhoewel maatskappye almal opgewonde en ambisieus is oor hul KI-ondernemings en produkte, weerspieël die opwinding nie die data-insameling en opleidingspraktyke nie. Met meer fokus op produksie as opleiding, vertraag verskeie ondernemings hul tyd om te bemark, verloor finansiering of trek hul luike vir ewig af.
5 vrae wat u moet vra voordat u met die aantekening van data begin om u masjienleermodelle op te lei
Dit is 'n proses om gegenereerde data te annoteer of te merk; dit laat masjienleer- en kunsmatige intelligensie-algoritmes toe om elke datatipe doeltreffend te identifiseer en te besluit wat om daaruit te leer en wat om daarmee te doen. Hoe meer gedefinieerd of benoem elke datastel, hoe beter kan die algoritmes dit verwerk vir optimale resultate.
Die begrip van klankaantekeninge en die voordele daarvan
Alexa, is daar 'n sushi-plek naby my? Ons stel dikwels oop vrae aan ons virtuele assistente. Dit is verstaanbaar om sulke vrae aan medemense te stel, aangesien ons gewoond is aan praat en interaksie. Om 'n baie gemaklike vraag in die algemeen aan 'n masjien te stel wat amper geen taal- en gespreksinvloede het nie, maak nie sin nie?
'N Kort inleiding tot teksaantekeninge en die soorte daarvan
Wel, agter elke so 'n verrassende voorval is daar konsepte in aksie soos kunsmatige intelligensie, masjienleer, en die belangrikste, NLP (Natural Language Processing). Een van die grootste deurbrake van ons onlangse tyd is NLP, waar masjiene geleidelik ontwikkel om te verstaan ​​hoe mense menslike gesprekke en sentimentgedrewe gedrag praat, uitdruk, begryp, reageer, ontleed en selfs naboots. Hierdie konsep was van groot invloed op die ontwikkeling van chatbots, hulpmiddels vir teks-na-spraak, stemherkenning, virtuele assistente en meer.
Dekodering van die toenemende vraag na beeldetikettering en -aantekening
Ondanks die feit dat dit 'n konsep is wat in die vyftigerjare bekendgestel is, het Artificial Intelligence (AI) eers 'n paar jaar gelede 'n naam geword. Die ontwikkeling van AI het geleidelik plaasgevind en dit het amper 1950 dekades geneem om die waansinnige funksies en funksies wat dit vandag doen, aan te bied. Dit alles was uiters moontlik as gevolg van die gelyktydige evolusie van hardeware-randapparatuur, tegnologiese infrastruktuur, verwante konsepte soos wolkrekenaars, stoor en verwerking van data (Big Data en analytics), die penetrasie en kommersialisering van die internet, en meer. Alles bymekaar het gelei tot hierdie wonderlike fase van tegnologiese tydlyn, waar AI en Machine Learning (ML) nie net innovasies dryf nie, maar onvermydelike konsepte word om ook sonder te leef.
3 metodes vir outomatiese etikettering van data in masjienleer
Elke KI-stelsel benodig groot hoeveelhede kwaliteit data om akkurate resultate op te lei en te lewer. Daar is nou twee sleutelwoorde in hierdie sin - massiewe volumes en kwaliteit data. Kom ons bespreek albei afsonderlik.
Die identifisering van die fundamentele uitdagings wat by AI-aanneming betrokke is
Alle gesprekke en besprekings tot dusver oor die ontplooiing van kunsmatige intelligensie vir sake- en bedryfsdoeleindes was slegs oppervlakkig. Sommige praat oor die voordele van die implementering daarvan, terwyl ander bespreek hoe 'n KI-module die produktiwiteit met 40% kan verhoog. Maar ons hanteer skaars die werklike uitdagings om dit vir ons besigheidsdoeleindes in te werk.
Hoe KI en masjienleer help om die COVID-19-stryd te beveg
Dit is moeilik om voor te stel om 'n wêreldwye pandemie te beveg sonder tegnologieë soos kunsmatige intelligensie (AI) en masjienleer (ML). Die eksponensiële toename van Covid-19-gevalle regoor die wêreld het baie gesondheidsinfrastrukture verlam gelaat. Instellings, regerings en organisasies kon egter terugveg met behulp van gevorderde tegnologieë. Kunsmatige intelligensie en masjienleer, wat eens gesien word as 'n luukse vir verhoogde lewenstyle en produktiwiteit, het lewensreddende middels geword om Covid te bekamp danksy ontelbare toepassings.
AI skep ruimte vir gelykheid in pynbestuur
Pyn word meer intens onder sekere groepe mense ervaar. Studies het getoon dat individue uit minderheids- en minderbevoorregte groepe geneig is om meer fisiese pyn te ervaar as die algemene bevolking as gevolg van spanning, algemene gesondheid en ander faktore.
Begroot vir u KI-opleidingsdata: oorweeg hierdie drie faktore
Voordat u van plan is om die data te bekom, is dit een van die belangrikste oorwegings om te bepaal hoeveel u aan u AI-opleidingsdata moet spandeer. In hierdie artikel sal ons u insig gee om 'n effektiewe begroting vir AI-opleidingsdata op te stel.
AI vir gesondheidsorg, beperkende vooroordele en goue standaard datastelle
Shaip is 'n aanlyn platform wat fokus op KI-data-oplossings en bied gelisensieerde gesondheidsorgdata wat ontwerp is om AI-modelle te konstrueer. Dit bied teksgebaseerde mediese rekords vir pasiënte en data vir klagtes, klank soos opnames van geneeshere of gesprekke tussen pasiënte en dokters, en beelde en video's in die vorm van X-strale, CT-skanderings en MRI-resultate.
3 stappe om algemene hindernisse vir die ontwikkeling van AI-toepassings te oorkom
Data is een van die belangrikste elemente in die ontwikkeling van 'n AI-algoritme. Onthou dat net omdat data vinniger gegenereer word as ooit tevore, dit nie beteken dat die regte data maklik bekombaar is nie. Data van lae gehalte, bevooroordeeld of verkeerd geannoteerde data kan (op sy beste) nog 'n stap byvoeg. Hierdie ekstra stappe sal u vertraag omdat die datawetenskap- en ontwikkelingspanne hierdeur moet werk op pad na 'n funksionele toepassing.
3 strategieë vir AI-ontwikkelingspanne om sin te maak van ongestruktureerde gesondheidsorgdata
Daar is baie gedoen oor die potensiaal vir kunsmatige intelligensie om die gesondheidsorgbedryf te transformeer, en om goeie rede. Gesofistikeerde KI-platforms word aangevuur deur data, en gesondheidsorgorganisasies het dit in oorvloed. Waarom het die bedryf dus agter geraak in terme van AI-aanneming? Dit is 'n veelsydige vraag met baie moontlike antwoorde. Almal van hulle sal egter ongetwyfeld veral een hindernis uitlig: groot hoeveelhede ongestruktureerde data.
Die mees prominente aantekeningstegnieke en die gebruiksgevalle daarvan
Wat egter eenvoudig lyk, is vervelig om te ontwikkel en te implementeer soos enige ander komplekse KI-stelsel. Voordat u die beeld wat u vang en die Machine Learning (ML) -modules kon verwerk, kon herken, sou 'n data-aantekenaar of 'n span daarvan duisende ure spandeer het om data aan te teken om dit deur masjiene verstaanbaar te maak.
Wat is die toekoms van KI? 3 faktore wat AI se data-evolusie sal bevorder
In hierdie spesiale gasfunksie ondersoek Vatsal Ghiya, uitvoerende hoof en mede-stigter van Shaip, die drie faktore wat volgens hom data-gedrewe AI in die toekoms moontlik sal maak om sy volle potensiaal te bereik: die talent en hulpbronne wat nodig is om innoverende algoritmes te konstrueer, 'n ontsaglike hoeveelheid data om daardie algoritmes akkuraat op te lei, en genoeg verwerkingskrag om daardie data effektief te ontgin. Vatsal is 'n reeksondernemer met meer as 20 jaar ervaring in AI-sagteware en dienste vir gesondheidsorg. Shaip stel die platform, prosesse en mense op aanvraag vir maatskappye met die mees veeleisende inisiatiewe vir masjienleer en kunsmatige intelligensie moontlik.
Doeltreffende wenke om 'n opleidingsstrategie vir masjienleer op te stel
Prosesse in kunsmatige intelligensie (AI) stelsels is evolusionêr. Anders as ander produkte, dienste of stelsels in die mark, bied AI-modelle nie onmiddellike gebruiksgevalle of onmiddellik 100% akkurate resultate nie. Die resultate ontwikkel met meer verwerking van relevante data en kwaliteit data. Dit is soos hoe 'n baba leer praat of hoe 'n musikant die eerste vyf hoofakkoorde begin leer en daarop voortbou. Prestasies word nie oornag ontsluit nie, maar opleiding vind deurgaans plaas vir uitnemendheid.
Waarom kunsmatige intelligensie onvolledig is sonder data-aantekening
Telkens as ons oor kunsmatige intelligensie (AI) en masjienleer (ML) praat, is dit onmiddellik kragtige tegnologiese ondernemings, gerieflike en futuristiese oplossings, luukse selfbestuurde motors en basies alles wat esteties, kreatief en intellektueel aangenaam is. Wat amper nie by mense geprojekteer word nie, is die regte wêreld agter al die gemak en lewenstylervarings wat AI bied.
Utsav Shah, Business Head - APAC & Europe, Shaip in gesprek met Sunil Shetty - Redakteur, My Startup TV.
'N Eksklusiewe onderhoud waarin Utsav, Business Head - Shaip, in gesprek tree met Sunil, Uitvoerende Redakteur, My Startup, om hom in te lig oor hoe Shaip die menslike lewe verbeter deur die probleme van die toekoms op te los met sy AI-aanbiedings vir Gesprekskuns en Gesondheidsorg. Hy sê verder hoe AI, ML die manier waarop ons sake doen, sal revolusioneer en hoe Shaip sal bydra tot die ontwikkeling van die volgende generasie tegnologieë.
KI kan ongelooflike dinge vermag as leiers op hierdie drie gebiede fokus
Die Covid-19-pandemie het moontlik ekonomiese onsekerheid geskep, maar dit is 'n bewys van die ongelooflike opgewondenheid rondom KI-innovasie dat beleggings in die ruimte die storm grootliks deurstaan ​​het: Slegs 7 persent van die beleggings het afgeneem en 16 persent is in 2020 tydelik opgeskort, terwyl 47 persent bly onveranderd en 30 persent sal styg.
Hoe om vooroordeel in masjienleer te hanteer?
Kunsmatige intelligensie (KI) verbeter ons lewenstyle deur beter filmaanbevelings, restaurantvoorstelle, die oplossing van konflik deur chatbots, en meer. Die krag, potensiaal en vermoëns van KI word toenemend aangewend in bedrywe en in gebiede waaraan niemand waarskynlik gedink het nie. In werklikheid word AI ondersoek en geïmplementeer op gebiede soos gesondheidsorg, kleinhandel, bankwese, strafreg, toesig, huur, die herstel van loongapings en meer.
6 maniere om KI te bou wat integriteit, diversiteit en etiek insluit
Ons het almal gesien wat gebeur as AI-ontwikkeling verkeerd loop. Dink aan Amazon se poging om 'n AI-werwingstelsel te skep, wat 'n uitstekende manier was om CV's te skandeer en die mees gekwalifiseerde kandidate te identifiseer - mits die kandidate mans was.
Wat entrepreneurs kan leer uit die Covid-19-antwoord van die gesondheidsorgbedryf
Die gesondheidsbedryf is verlede jaar op die proef gestel weens die pandemie, en baie innovasie het deurgebring - van nuwe medisyne en mediese toestelle tot deurbrake in die voorsieningsketting en beter samewerkingsprosesse. Sakeleiers van alle dele van die bedryf het nuwe maniere gevind om groei te versnel om die algemene voordeel te ondersteun en om kritiese inkomste te genereer.
Die prestasie van u model vir gesigsherkenning hang af van die data wat u invoer
Ons het hulle in films gesien, dit in boeke gelees en in die werklike lewe ervaar. Hoe wetenskaplik dit ook mag lyk, ons moet die feite in die gesig staar - gesigherkenning is hier om te bly. Die tegnologie ontwikkel in 'n dinamiese tempo en met die uiteenlopende gebruiksgevalle wat in verskillende bedrywe opduik, blyk die groot verskeidenheid ontwikkelings van gesigsherkenning eenvoudig onvermydelik en oneindig te wees.
Om die belangrikheid van data van hoë gehalte te verstaan ​​om 'n Muti-Lingual Chatbot op te stel
Veeltalige chatbots transformeer die sakewêreld. Chatbots het 'n lang pad geloop sedert hulle vroeë stadiums was, waar hulle eenvoudige eenwoord-antwoorde sou gee. 'N Chatbot kan nou vlot in tientalle tale gesels, wat ondernemings toelaat om uit te brei na 'n breër wêreldmark.
Die sleutels om die ontsaglike potensiaal van Healthcare AI in 2021 te ontsluit
Gesondheidsorg word dikwels beskou as 'n bedryf op die voorpunt van tegnologiese innovasie. Dit is op baie maniere waar, maar die gesondheidsorgruimte word ook sterk gereguleer deur omvattende wetgewing soos GDPR en HIPAA, tesame met baie meer plaaslike riglyne en beperkings.
Data-aantekening - Outsourcing v / s intern - ROI en voordele
In 'n verslag uit 2018 blyk dit dat ons elke dag ongeveer 2.5 miljoen grepe data genereer. Anders as wat algemeen geglo word, kan nie al die data wat ons genereer vir insigte verwerk word nie.
Hoe om aan die gang te kom met data-aantekening: die keuse van 'n verskaffer
Kunsmatige intelligensie word by die dag slimmer. Vandag is kragtige masjienleeralgoritmes binne bereik van normale ondernemings, en algoritmes wat verwerkingskrag benodig wat eens vir massiewe hoofraamwerke gereserveer sou word, kan nou op bekostigbare wolkbedieners ontplooi word.