Filter efter:

  • Virksomheder over hele verden går fra papirbaserede dokumenter til digital databehandling. Men hvad er OCR? Hvordan virker det? Og i hvilken forretningsproces kan den bruges til at udnytte fordelene? Lad os grave ind i denne artikel i, hvilke fordele OCR bringer til bordet.

    Lær mere 

    Svaret er Automatic Speech Recognition (ASR). Det er et stort skridt at omdanne det talte ord til skriftlig form. Automatic Speech Recognition (ASR) er en trend, der er indstillet til at lave støj i 2022. Og stigningen i væksten af ​​stemmeassistenter skyldes indbyggede stemmeassistent-smartphones og smarte stemmeenheder som Alexa.

    Lær mere 

    Leder du efter hjernen bag de bedste Artificial Intelligence-modeller? Nå, bøj ​​dig for dataannotatorerne. Selvom dataannotering er i centrum for at forberede ressourcer, der er relevante for enhver AI-drevet vertikal, vil vi udforske konceptet og lære mere om mærkningshovedpersonerne fra Healthcare AI's perspektiv.

    Lær mere 

    Og synes du ikke, det er fascinerende, hvis kunder betaler regningen ved udtjekning ved blot at repræsentere et ansigt, ikke et hvilket som helst kort eller pung? Ansigtsgenkendelse giver detailhandlere mulighed for at analysere shoppers humør og præferencer baseret på deres tidligere køb.

    Lær mere 

    Med de stigende digitale betalinger, der foretages over hele kloden, hvordan kan finansielle organisationer sikre maksimal salgskonvertering og betalingsaccept samt minimere risikoeksponering? Lyder det alarmerende? I finansbranchen, der er meget afhængig af databehandling og information, kræver det AI-relateret teknologi at bevare en marginal kant og forstå kundernes naturlige nuancer for at levere rettidig opløsning.

    Lær mere 

    Droner er et levedygtigt værktøj til dataindsamling og giver information i realtid. Brug af dataanalyse gør det nemmere at inspicere broer, minedrift og vejrudsigt.

    Lær mere 

    Call Center-stemningsanalyse er behandling af data ved at identificere den naturlige nuance af kundekontekst og analysere data for at gøre kundeservice mere empatisk.

    Lær mere 

    Nå, den første grund behøver ikke nogen validering. Maskinlæringsprojekter kræver algoritmer, dataindkøb, højkvalitets annoteringer og andre komplekse aspekter, der tages godt hånd om.

    Lær mere 

    Som en gren af ​​kunstig intelligens handler NLP om at få maskiner til at reagere på menneskeligt sprog. Når det kommer til det tekniske aspekt af det, bruger NLP, ganske passende, datalogi, lingvistik, algoritmer og overordnet sprogstruktur til at gøre maskinerne intelligente. De proaktive og intuitive maskiner, når de er bygget, kan udtrække, analysere og forstå den sande betydning og kontekst fra tale og endda tekst.

    Lær mere 

    Det er her, Medical Image Annotation har en rolle at spille, da den effektivt formidler den nødvendige viden til de AI-drevne medicinske diagnostiske opsætninger for at fremme tilstedeværelsen af ​​nøjagtigt computersyn, som den underliggende modeludviklingsteknologi.

    Lær mere 

    Kunstig intelligens behøver ikke at være et dystert emne at diskutere. Fyldt med muligheder for at blive det mest transformative værktøj i de kommende år, er AI hurtigt ved at blive en hjælperessource i stedet for at holde sig på kurs som en overvældende teknologi.

    Lær mere 

    Er du klar over de tekniske aspekter ved at gøre Machine Learning-modeller holistiske, intuitive og virkningsfulde? Hvis ikke, skal du først forstå, hvordan hver proces i store træk er opdelt i tre faser, dvs. sjov, funktionalitet og finesse. Mens 'Finesse' handler om at træne ML-algoritmer til perfektion ved først at udvikle komplekse programmer ved hjælp af relevante programmeringssprog, handler 'Fun'-delen om at gøre kunderne glade ved at tilbyde dem det indsigtsfulde og intelligente sjove produkt.

    Lær mere 

    Forestil dig, at du vågner op en skønne dag og ser alle dine køkkencontainere markedsføres i sort, hvilket blænder dig over for, hvad der er indeni. Og så vil det være en udfordring at finde sukkerterninger til din te. Forudsat at du kan finde teen først.

    Lær mere 

    Dataannotering er simpelthen processen med at mærke information, så maskiner kan bruge dem. Det er især nyttigt til overvåget maskinlæring (ML), hvor systemet er afhængigt af mærkede datasæt til at behandle, forstå og lære af inputmønstre for at nå frem til ønskede output.

    Lær mere 

    Datamærkning er ikke så svært, sagde ingen organisation nogensinde! Men på trods af udfordringerne undervejs, er der ikke mange, der forstår den krævende karakter af opgaverne. Mærkning af datasæt, især for at gøre dem egnede til AI- og Machine learning-modeller, er noget, der kræver mange års erfaring og praktisk troværdighed. Og oven i det hele er datamærkning ikke en endimensionel tilgang og varierer afhængigt af typen af ​​model i værkerne.

    Lær mere 

    Indhentning af data til taleprojekter er forenklet, når du tager en systematisk tilgang. Læs vores eksklusive indlæg om dataindsamling til taleprojekter og få klarhed.

    Lær mere 

    Med enkle ord handler tekstannotering om at mærke specifikke dokumenter, digitale filer og endda det tilhørende indhold. Når disse ressourcer er mærket eller mærket, bliver de forståelige og kan implementeres af maskinlæringsalgoritmerne for at træne modellerne til perfektion.

    Lær mere 

    I dag har vi udvalgt Vatsal Ghiya til at tage hans interview. Vatsal Ghiya er en serieiværksætter med mere end 20 års erfaring inden for AI-software og -tjenester til sundhedspleje. Han er administrerende direktør og medstifter af Shaip, som muliggør on-demand-skalering af vores platform, processer og mennesker for virksomheder med de mest krævende maskinlærings- og kunstig intelligens-initiativer.

    Lær mere 

    Finansielle tjenesteydelser har forvandlet sig over tid. Stigningen i mobile betalinger, personlige bankløsninger, bedre kreditovervågning og andre finansielle mønstre sikrer yderligere, at området omkring monetære inklusion ikke er, hvad det var for et par år tilbage. I 2021 handler det ikke kun om 'Fin' eller Finans, men alle 'FinTech' med forstyrrende finansielle teknologier, der gør deres tilstedeværelse mærket for at ændre kundeoplevelsen, modus operandi for relevante organisationer eller hele den finanspolitiske arena for at være præcis.

    Lær mere 

    På trods af bilindustriens rettidige opstigning efterlader den vertikale en masse muligheder for trinvise forbedringer. Fra at reducere trafikulykker til at forbedre køretøjsproduktionen og ressourceudnyttelsen virker kunstig intelligens som den mest sandsynlige løsning til at få tingene til at bevæge sig mod himlen.

    Lær mere 

    Kunstig intelligens virker mere som markedsføringsjargon i disse dage. Hver virksomhed, startup eller virksomhed, du kender nu, promoverer sine produkter og tjenester med udtrykket 'AI-powered' som sin USP. Tro mod dette, synes kunstig intelligens bestemt at være uundgåelig i dag. Hvis du bemærker, er næsten alt, hvad du har omkring dig, drevet af AI. Fra anbefalingsmotorerne på Netflix og algoritmer i dating-apps til nogle af de mest komplekse enheder i sundhedssektoren, der hjælper med onkologi, er kunstig intelligens omdrejningspunktet for alt i dag.

    Lær mere 

    Maskinlæring har sandsynligvis de mest blandede definitioner og fortolkninger i verden. Det, der ankom som et modeord for et par år siden, fortsætter med at forvirre mange mennesker takket være den måde, det er blevet skildret og præsenteret på.

    Lær mere 

    Kunstig intelligens (AI) er ambitiøs og yderst gavnlig for menneskehedens fremgang. Især i et rum som sundhedspleje medfører kunstig intelligens bemærkelsesværdige ændringer i måderne, hvorpå vi griber diagnosen sygdomme, deres behandlinger, patientpleje og patientovervågning. For ikke at forglemme den forskning og udvikling, der er involveret i udviklingen af ​​nye lægemidler, nyere måder at opdage bekymringer og underliggende forhold på og mere.

    Lær mere 

    Sundhedspleje, som en lodret, var aldrig statisk. Men så har det aldrig været denne dynamik nogensinde med sammenløbet af forskellig medicinsk indsigt, der fik os til at stirre stille og roligt på bunker af ustrukturerede data. For at være ærlig er den enorme datamængde ikke engang et problem længere. Det er en realitet, der endda oversteg 2,000 Exabyte -mærket ved udgangen af ​​2020.

    Lær mere 

    Kunstig intelligens er den teknologi, der giver maskiner mulighed for at efterligne menneskelig adfærd. Det handler om at lære maskiner at lære og tænke autonomt og bruge resultater til at reagere og reagere i overensstemmelse hermed.

    Lær mere 

    Hver gang dit GPS -navigationssystem beder dig om at tage en omvej for at undgå trafik, skal du indse, at sådanne præcise analyser og resultater kommer efter flere hundrede timers træning. Når din Google Lens -app præcist identificerer et objekt eller et produkt, skal du forstå, at tusinder efter tusinder af billeder er blevet behandlet af dets AI (Artificial Intelligence) -modul til nøjagtig identifikation.

    Lær mere 

    4 Grundlæggende ting at vide om data-identifikation, Da datagenerering sker med en hastighed på 2.5 quintillion bytes hver dag, genererede vi som internetbrugere næsten 1.7 MB hvert eneste sekund i 2020.

    Lær mere 

    Nu hvor hele planeten er online og forbundet, genererer vi i fællesskab umådelige mængder data. En industri, en virksomhed, et markedssegment eller en anden enhed vil se data som en enkelt enhed. Alligevel betegnes data, hvad angår enkeltpersoner, bedre som vores digitale fodaftryk.

    Lær mere 

    Kvalitetsdata oversættes til succeshistorier, mens dårlig datakvalitet skaber en god casestudie. Nogle af de mest effektive casestudier om AI-funktionalitet stammer fra mangel på kvalitetsdatasæt. Mens virksomheder alle er begejstrede og ambitiøse over deres AI-projekter og produkter, afspejler spændingen ikke dataindsamling og træningspraksis. Med mere fokus på produktion end uddannelse ender flere virksomheder med at forsinke deres tid til at markedsføre, miste finansiering eller endda trække deres skodder ned for evigt.

    Lær mere 

    En proces til at kommentere eller mærke genererede data, dette gør det muligt for maskinlæring og algoritmer for kunstig intelligens effektivt at identificere hver datatype og beslutte, hvad de skal lære af den, og hvad de skal gøre med den. Jo mere veldefineret eller mærket hvert datasæt er, jo bedre kan algoritmerne behandle det til optimerede resultater.

    Lær mere 

    Alexa, er der et sushi sted i nærheden af ​​mig? Ofte stiller vi ofte åbne spørgsmål til vores virtuelle assistenter. At stille spørgsmål som disse til andre mennesker er forståeligt, da det er sådan, vi er vant til at tale og interagere. At stille et meget afslappet spørgsmål i en daglig tale til en maskine, der næppe har nogen forståelse for sprog og samtaleforviklinger, giver ikke mening, ikke?

    Lær mere 

    Nå, bag enhver sådan overraskende hændelse er der begreber i aktion som kunstig intelligens, maskinindlæring og vigtigst af alt NLP (Natural Language Processing). Et af de største gennembrud i vores seneste tid er NLP, hvor maskiner gradvist udvikler sig for at forstå, hvordan mennesker snakker, emoter, forstår, reagerer, analyserer og endda efterligner menneskelige samtaler og sentiment-drevet adfærd. Dette koncept har haft stor indflydelse på udviklingen af ​​chatbots, tekst-til-tale-værktøjer, stemmegenkendelse, virtuelle assistenter og mere.

    Lær mere 

    På trods af at det var et koncept, der blev introduceret i 1950'erne, blev kunstig intelligens først et husstandsnavn for et par år tilbage. Udviklingen af ​​AI har været gradvis, og det har taget næsten 6 årtier at tilbyde de vanvittige funktioner og funktioner, den gør i dag. Alt dette har været uhyre muligt på grund af den samtidige udvikling af hardware-periferiudstyr, tech-infrastrukturer, allierede koncepter som cloud computing, datalagrings- og behandlingssystemer (Big Data og analytics), internetindtrængning og kommercialisering med mere. Alt sammen har ført til denne fantastiske fase af tech-tidslinje, hvor AI og Machine Learning (ML) ikke kun driver innovationer, men også bliver uundgåelige koncepter at leve uden.

    Lær mere 

    Hvert AI-system har brug for enorme mængder kvalitetsdata for at træne og levere nøjagtige resultater. Nu er der to nøgleord i denne sætning - massive mængder og kvalitetsdata. Lad os diskutere begge individuelt.

    Lær mere 

    Alle samtaler og diskussioner hidtil om anvendelse af kunstig intelligens til forretnings- og driftsformål har kun været overfladiske. Nogle taler om fordelene ved at implementere dem, mens andre diskuterer, hvordan et AI-modul kan øge produktiviteten med 40%. Men vi tager næppe fat på de reelle udfordringer, der er forbundet med at inkorporere dem til vores forretningsformål.

    Lær mere 

    Det er svært at forestille sig at bekæmpe en global pandemi uden teknologier som kunstig intelligens (AI) og maskinindlæring (ML). Den eksponentielle stigning i Covid-19 tilfælde rundt om i verden efterlod mange sundhedsinfrastrukturer lammet. Imidlertid var institutioner, regeringer og organisationer i stand til at kæmpe tilbage ved hjælp af avancerede teknologier. Kunstig intelligens og maskinindlæring, der engang blev set som en luksus for forhøjet livsstil og produktivitet, er blevet livreddende agenter i kampen mod Covid takket være deres utallige anvendelser.

    Lær mere 

    Smerter opleves mere intenst blandt bestemte grupper af mennesker. Undersøgelser har vist, at enkeltpersoner fra mindretal og dårligt stillede grupper har tendens til at opleve mere fysisk smerte end den generelle befolkning på grund af stress, generel sundhed og andre faktorer.

    Lær mere 

    Før du overhovedet planlægger at skaffe dataene, er en af ​​de vigtigste overvejelser i at bestemme, hvor meget du skal bruge på dine AI-træningsdata. I denne artikel vil vi give dig indsigt i at udvikle et effektivt budget til AI-træningsdata.

    Lær mere 

    Shaip er en online platform, der fokuserer på AI-dataløsninger inden for sundhedssektoren og tilbyder licenserede sundhedsdata, der er designet til at hjælpe med at konstruere AI-modeller. Det leverer tekstbaserede patientjournaler og data om krav, lyd såsom lægeoptagelser eller samtaler mellem patienter og læger og billeder og video i form af røntgenbilleder, CT-scanninger og MR-resultater.

    Lær mere 

    Data er et af de vigtigste elementer i udviklingen af ​​en AI-algoritme. Husk, at bare fordi data genereres hurtigere end nogensinde før, betyder det ikke, at de rigtige data er lette at komme til. Data af lav kvalitet, forudindtaget eller forkert kommenteret data kan (i bedste fald) tilføje endnu et trin. Disse ekstra trin vil sænke dig, fordi datavidenskabs- og udviklingsteamene skal arbejde igennem disse på vej til en funktionel applikation.

    Lær mere 

    Der er gjort meget om potentialet for kunstig intelligens til at transformere sundhedsindustrien og med god grund. Sofistikerede AI-platforme drives af data, og sundhedsorganisationer har det i overflod. Så hvorfor har industrien halter bagefter andre med hensyn til AI-adoption? Det er et mangesidet spørgsmål med mange mulige svar. Alle af dem vil dog utvivlsomt fremhæve især en hindring: store mængder ustrukturerede data.

    Lær mere 

    Det, der synes simpelt, er dog kedeligt at udvikle og implementere som ethvert andet komplekst AI-system. Inden din enhed kunne genkende det billede, du tager, og Machine Learning (ML) -modulerne kunne behandle det, ville en dataannotator eller et team af dem have brugt tusinder af timer på at kommentere data for at gøre dem forståelige for maskiner.

    Lær mere 

    I denne særlige gæstefunktion udforsker Vatsal Ghiya, administrerende direktør og medstifter af Shaip, de tre faktorer, som han mener vil tillade datadrevet AI at nå sit fulde potentiale i fremtiden: talentet og ressourcerne, der er nødvendige for at konstruere innovative algoritmer, en enorm mængde data for nøjagtigt at træne disse algoritmer og rigelig processorkraft til effektivt at udvinde disse data. Vatsal er en seriel iværksætter med mere end 20 års erfaring inden for AI-software og -tjenester inden for sundhedsvæsenet. Shaip muliggør on-demand-skalering af sin platform, processer og mennesker for virksomheder med de mest krævende maskinlærings- og kunstig intelligensinitiativer.

    Lær mere 

    Processer i kunstig intelligens (AI) -systemer er evolutionære. I modsætning til andre produkter, tjenester eller systemer på markedet tilbyder AI-modeller ikke øjeblikkelig brugssager eller straks 100% nøjagtige resultater. Resultaterne udvikler sig med mere behandling af relevante data og kvalitetsdata. Det er som hvordan en baby lærer at tale, eller hvordan en musiker starter med at lære de første fem store akkorder og derefter bygge videre på dem. Præstationer låses ikke op natten over, men træning sker konsekvent for at være fremragende.

    Lær mere 

    Når vi taler om kunstig intelligens (AI) og maskinindlæring (ML), er det vi øjeblikkeligt forestiller os stærke teknologiske virksomheder, praktiske og futuristiske løsninger, smarte selvkørende biler og dybest set alt, hvad der er æstetisk, kreativt og intellektuelt tiltalende. Hvad der næppe bliver projiceret for mennesker er den virkelige verden bag alle de bekvemmeligheder og livsstilsoplevelser, der tilbydes af AI.

    Lær mere 

    Et eksklusivt interview, hvor Utsav, Business Head - Shaip interagerer med Sunil, Executive Editor, My Startup, for at orientere ham om, hvordan Shaip forbedrer menneskeliv ved at løse fremtidens problemer med sine Conversational AI og Healthcare AI-tilbud. Han udtaler endvidere, hvordan AI, ML er indstillet på at revolutionere den måde, vi driver forretning på, og hvordan Shaip vil bidrage til udviklingen af ​​næste generations teknologier.

    Lær mere 

    Covid-19-pandemien kan have skabt økonomisk usikkerhed, men det er et bevis på den utrolige spænding omkring AI-innovation, at investeringer i rummet stort set klarede stormen: Bare 7 procent af investeringerne faldt, og 16 procent blev midlertidigt suspenderet i 2020, mens 47 procent forblev uændret, og 30 procent var sat til at stige.

    Lær mere 

    Kunstig intelligens (AI) forbedrer vores livsstil gennem bedre filmanbefalinger, restaurantforslag, løsning af konflikter gennem chatbots og meget mere. Kraften, potentialet og kapaciteterne i AI bliver i stigende grad brugt på tværs af industrier og i områder, som ingen sandsynligvis har tænkt på. Faktisk undersøges og implementeres AI inden for områder som sundhedspleje, detailhandel, bankvæsen, strafferet, overvågning, ansættelse, løsning af lønforskelle og mere.

    Lær mere 

    Vi har alle set, hvad der sker, når AI-udvikling går galt. Overvej Amazons forsøg på at oprette et AI-rekrutteringssystem, hvilket var en fantastisk måde at scanne cv'er og identificere de mest kvalificerede kandidater - forudsat at disse kandidater var mænd.

    Lær mere 

    Sundhedsindustrien blev sat på prøve sidste år på grund af pandemien, og en masse innovation skinnede igennem - fra nye lægemidler og medicinsk udstyr til gennembrud i forsyningskæden og bedre samarbejdsprocesser. Virksomhedsledere fra alle områder af branchen fandt nye måder at fremskynde væksten for at støtte det fælles gode og generere kritiske indtægter.

    Lær mere 

    Vi har set dem i film, vi har læst om dem i bøger, og vi har oplevet dem i det virkelige liv. Så sci-fi som det kan virke, Vi må se fakta - ansigtsgenkendelse er kommet for at blive. Teknologien udvikler sig med en dynamisk hastighed, og med de forskellige anvendelsestilfælde, der dukker op på tværs af brancher, synes den brede vifte af udviklinger af ansigtsgenkendelse simpelthen at være uundgåelig og uendelig.

    Lær mere 

    Flersprogede chatbots transformerer erhvervslivet. Chatbots er kommet langt siden deres tidlige stadier, hvor de ville give enkle svar på et ord. En chatbot kan nu chatte flydende på snesevis af sprog, så virksomheder kan udvide sig til et bredere globalt marked.

    Lær mere 

    Sundhedsvæsen betragtes ofte som en industri i forkant med teknologisk innovation. Det er sandt på mange måder, men sundhedsområdet er også stærkt reguleret af omfattende lovgivning som GDPR og HIPAA sammen med mange flere lokale retningslinjer og begrænsninger.

    Lær mere 

    En rapport fra 2018 afslørede, at vi genererede tæt på 2.5 quintillioner bytes data hver eneste dag. I modsætning til almindelig opfattelse kan ikke alle de data, vi genererer, behandles til indsigt.

    Lær mere 

    Kunstig intelligens bliver smartere for dagen. I dag er kraftfulde maskinlæringsalgoritmer inden for rækkevidde af normale virksomheder, og algoritmer, der kræver processorkraft, der engang ville være reserveret til massive mainframes, kan nu implementeres på overkommelige cloud-servere.

    Lær mere