Filter efter:
Kvaliteten og nøjagtigheden af resultater leveret af et ansigts- og følelsesgenkendelsessystem afhænger af dataene. Jo mere nøjagtige og ekspansive data, jo bedre er chancerne for et AI-program til at identificere og opdage følelser.
Kunstig intelligens har nogle store fordele for forsikringsbranchen, forudsat at selskaberne forstår implementeringen heraf. Hvor opgaver som behandling af krav, præmieindstilling og skadesdetektion er strømlinet, kan det også hjælpe med kundeservice og øge det overordnede tilfredshedsniveau.
Afidentifikation af data er afgørende for at beskytte personligt identificerbare oplysninger i sundhedsvæsenet, i overensstemmelse med regulatoriske krav såsom HIPAA og GDPR. De fremhævede værktøjer, herunder IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip og Private-AI, tilbyder forskellige løsninger til effektiv datamaskering.
Generativ AI har nogle kraftfulde funktioner og funktionaliteter, der er indstillet til at revidere kundeservicesupportsystemer. Hvor den kan løse kundens problemer hurtigt, kan generativ AI også erstatte agenter som førstehjælpere og kommunikere med kunder som et menneske.
Afidentifikation af data er en kritisk procedure for at sikre beskyttelsen af uautoriseret adgang og ulovlig brug af personoplysninger. Denne proces, der er særlig vigtig for sundhedsdata, sikrer, at ingen personligt identificerbar information lander i hænderne på andre personer end dem, der er tæt relateret til dataene.
Konversationel og generativ kunstig intelligens transformerer vores verden på unikke måder. Conversational AI gør det nemt og nyttigt at tale med maskiner, hvilket forbedrer kundesupport og sundhedsydelser. Generativ AI er på den anden side et kreativt kraftcenter. Den opfinder nyt, originalt indhold inden for kunst, musik og meget mere. At forstå disse AI-typer er nøglen til smarte forretnings-, etik- og innovationsbeslutninger.
Stemmeteknologier er stadig relativt nye teknologier, og vi arbejder stadig på at få et godt overblik over de løsninger, der tilbydes med dem. I et tidsfølsomt sundhedsmiljø er effektivitet og nøjagtighed af afgørende betydning.
Generativ AI omformer landskabet for bank- og finansielle tjenester, introducerer effektivitet, øger sikkerheden og leverer personlige oplevelser til både kunder og institutioner. Efterhånden som teknologien fortsætter med at udvikle sig, vil dens indvirkning på den finansielle industri sandsynligvis vokse, hvilket indvarsler en ny æra med innovation og optimering.
Anvendelsen af Natural Language Processing (NLP) i sundheds- og medicinalindustrien er stærkt baseret på analyse af ustrukturerede data. Med relevant information kan sundhedsorganisationer uddrage flere fordele og levere bedre sundhedsydelser til patienter.
Kvantumet og hyppigheden af brugergenereret indhold vil stige i de kommende år. Kunder i dag har adgang til innovative værktøjer, der giver dem mulighed for at vide alt om et brand. Hvor interaktion med eksisterende, nye og potentielle kunder er afgørende for et brand, er overvågning og moderering af indhold afgørende for at skabe et positivt image.
Effektiv datamærkning er en afgørende del af forbedringen af søgerelevansen. E-handelsplatforme og virksomheder drager størst fordel af datamærkning, da de skal bringe deres produkter op i søgeresultaterne, hvilket fører til en stigning i salg og omsætning.
Naturlig sprogbehandling (NLP) har startet en informationsudtrækning og -analyserevolution i alle brancher. Denne teknologis alsidighed udvikler sig også for at levere bedre løsninger og nye applikationer. Brugen af NLP i finansiering er ikke begrænset til de applikationer, vi har nævnt ovenfor. Med tiden kan vi bruge denne teknologi og dens teknikker til endnu mere komplekse opgaver og operationer.
Kernen i anvendelsen af AI i sundhedsvæsenet er data og dens korrekte analyse. Ved at bruge disse data og oplysninger leveret af sundhedspersonale er AI-værktøjer og -teknologier i stand til at levere bedre sundhedsløsninger med hensyn til diagnose, behandling, forudsigelse, ordination og billeddannelse.
Genkendelse af navngivne enheder er en vital teknik, der baner vejen for avanceret maskinforståelse af teksten. Mens open source-datasæt har fordele og ulemper, er de medvirkende til træning og finjustering af NER-modeller. En rimelig udvælgelse og anvendelse af disse ressourcer kan højne resultaterne af NLP-projekter betydeligt.
Generativ AI tilbyder bemærkelsesværdige fordele som effektivitet, skalerbarhed og personalisering med sin evne til at skabe forskelligartet indhold. Udfordringer som kvalitetskontrol, kreativitetsbegrænsninger og etiske bekymringer kræver dog omhyggelig opmærksomhed.
Generativ AI er en spændende grænse, der omdefinerer grænserne for teknologi og kreativitet. Fra generering af menneskelignende tekst til skabelse af realistiske billeder, forbedring af kodeudvikling og endda simulering af unikke lydoutput, dens applikationer i den virkelige verden er lige så forskellige, som de er transformative.
Anvendelserne af machine learning og AI i klinisk dataanalyse er omfattende og banebrydende. De tilbyder et enormt potentiale for at omforme patientpleje, forbedre medicinsk forskning og give tidligere og mere præcise diagnoser.
Shaip står i spidsen for at levere førsteklasses sundhedspleje og medicinske data, der er afgørende for AI og maskinlæringsmodeller (ML). Hvis du går i gang med et sundheds-AI-projekt eller har brug for specifikke medicinske data, er Shaip den perfekte partner.
Stemmeassistenter er ikke længere en nyhed; de bliver hurtigt vigtige for vores daglige digitale interaktioner. Fremkomsten af den flersprogede stemmeassistent lover at være et betydeligt spring fremad, der nedbryder sprogbarrierer og fremmer større global forbindelse.
Dokumentannotering er en vigtig byggesten i kunstig intelligens, maskinlæring og naturlig sprogbehandling. Det forbedrer AI-systemernes forståelse og bearbejdningskapacitet, driver effektiv informationsudtrækning og fremmer automatisering på tværs af forskellige domæner.
Som vi har undersøgt i ovenstående eksempler, rummer sentimentanalyse et bemærkelsesværdigt potentiale i en række forskellige applikationer, lige fra kundeservice til politik. Det gør det muligt for organisationer at låse op for styrken ved subjektive data og transformere ustruktureret tekst til handlingsorienteret indsigt.
Fremtiden for AI på sundhedsområdet er fuld af løfter og potentiale, og de nye tendenser for 2023 signalerer et transformativt skift i leveringen af patientpleje.
Anvendelsen af naturlig sprogbehandling i sundhedsvæsenet er omfattende og transformerende. Ved at udnytte kraften i AI, maskinlæring og samtale-AI revolutionerer NLP, hvordan sundhedspersonale griber patientbehandlingen an. Det gør medicinske arbejdsgange mere effektive og forbedrer de overordnede patientresultater.
Indførelsen af AI-baseret enhedsudvinding har ført til betydelige fremskridt i forskellige industrier, fra sundhedspleje til e-handel, forbedring af beslutningstagning, strømlining af processer og forbedring af kundeoplevelser.
Følelsesgenkendelsesteknologi er et kraftfuldt værktøj, der kan forbedre vores forståelse af menneskelige følelser og hjælpe os med at skabe personlige oplevelser inden for forskellige domæner såsom sundhedspleje, uddannelse og markedsføring.
Alt i alt er sundhedsområdet fyldt med patienter og læger, der er motiverede for igen at gøre en forskel i livet for mennesker verden over. Adgang til store datasæt er envejs kunstig intelligens vil fortsætte med at vise sig som fremtiden for medicin. Det er både op til forskere og udviklere at drage fordel af disse unikke datasæt til at forbedre vores forståelse af kliniske forsøg og patientbehandling, mens vi bevæger os mod en stadig mere forbundet fremtid for alle.
De næste fem år vil bringe mere strømlinede AI-oplevelser, sikkerhedsfunktioner, der forbedrer disse interaktioner og meget mere. Konversations-AI-tendenser i de næste par år vil være lysere og mere tilgængelige end nogensinde før.
Ændringerne er løbende, hvilket fører til en mere bankvenlig, profitabel fremtid, der giver en bedre brugeroplevelse. Med disse ændringer kombineret med evnen til at lære af andre virksomheders fejl, vil BFSI-sektoren fortsætte med at bevæge sig hurtigt fremad i retning af at bruge ansigtsgenkendelse - et mere effektivt, sikrere slutmål for alle involverede organer.
Stemmesøgning er et spirende teknologiområde. Det tager langsomt, men sikkert kæmpe skridt, efterhånden som det bliver mere dygtigt med AI, naturlig sprogbehandling og maskinlæring. Den type AI, der eksisterer nu, er ikke sansende; disse stemmeassistenter er værktøjer til at gøre vores liv bedre, enklere og mere effektivt.
Datamærkningstjenester hjælper virksomheder med at omdanne data, der ikke har etiketter eller tags, til data, der gør. De bruger ofte en menneskelig taskforce eller maskinlæring til at mærke de datasæt, som virksomheder giver dem.
Stemmegenkendelsesteknologi kan potentielt revolutionere sundhedsindustrien på flere måder. Ved at muliggøre hurtigere og mere nøjagtig dokumentation, reducere risikoen for fejl og forbedre patientengagementet kan stemmegenkendelsesteknologi hjælpe sundhedsudbydere med at levere bedre kvalitetspleje.
Forsikringsbranchen har en masse data, men det er så rodet, at det er næsten umuligt at søge. Forsikringsbranchen skal digitaliseres - og nu kan den det. Med OCR på plads bliver indsamling og sortering af data så simpelt som at tage et billede eller skrive et par ord.
Banker vil have en positiv oplevelse, når de implementerer AI-teknologier. Dette er baseret på interviews med virksomheder, der allerede anvender AI i deres forretningsprocesser. Så længe der er bygget sikkerhedsforanstaltninger for at sikre kundedatasikkerhed og etiske standarder, der kan reguleres automatisk, bør banker implementere AI i deres systemer.
Effekten af maskinlæring på call center-markedet er reel og målbar. Datafangst i realtid og maskinlæring er blevet gift for at tillade endnu mere effektive callcentre. Derudover er stemmebaserede løsninger steget i hele Nordamerika og fortsætter med at sprede sig over hele kloden.
Stemmegenkendelsesteknologi bliver stadig vigtigere i sundhedsvæsenet, hvor læger og sygeplejersker i stigende grad stoler på den til at varetage mange af deres professionelle opgaver. Mens mange spørgsmål stadig mangler at blive behandlet, før vi ser udbredt brug af denne teknologi på hospitaler, kliniske miljøer og lægekontorer, tyder de tidlige tegn på et betydeligt løfte.
Videoannotationsteknologi er beregnet til at holde detail-AI-systemer og kunder sikre. Videoannotationssoftware er en fantastisk måde at gøre dette på ved at lade folk hurtigt og nemt advare myndigheder, når de ser noget mistænkeligt i en detailhandel og; hjælper AI-systemer med at lære af tidligere erfaringer, så de kan skræddersy deres svar til at føle sig bedre tilpas med, hvad der betragtes som normal adfærd.
Brugstilfælde af ansigtsgenkendelse kan gøre underværker, når du gemmer og henter data, men de kommer også med et spændende etisk dilemma. Giver det mening at bruge sådan en teknologi? Nogle mennesker mener, at svaret er "nej", især med hensyn til ansigtsgenkendelses krænkelse af privatlivets fred. Andre nævner brugen af disse nye værktøjer, hvorfor denne teknologi måske ikke er en, du vil undgå for enhver pris.
AI vil ændre, hvordan vi interagerer med teknologi. Når du først har vænnet dig til konversations-AI, og det bliver en problemfri del af dit liv, vil du undre dig over, hvordan du nogensinde kunne have klaret dig uden det.
Tilpassede vækkeord kan hjælpe med dit brands personalisering og adskille det fra konkurrenterne. Der er en masse faktorer at overveje, når du vælger et brugerdefineret vækkeord. Men hvis du vil skille dig ud i dagens konkurrenceprægede forretningsverden, er det det værd at bruge den ekstra indsats på at sikre, at din stemmeassistent lyder unik.
Nye fremskridt i stemmeteknologi er kommet for at blive. De vil kun fortsætte med at vokse i popularitet, hvilket gør det til det perfekte tidspunkt at komme foran kurven og begynde at skabe innovative stemmeoplevelser for chauffører. Efterhånden som bilproducenter integrerer talegenkendelse i deres biler, åbner dette en ny verden af muligheder for teknologien og dens brugere.
Det er klart, at mad AI vil have en enorm indflydelse på, hvordan vi spiser. Fra fastfoodkæders stræben mod mere tilpasselige menuer til en række nye, innovative restauranter, er der utallige muligheder for teknologi til at forenkle vores madoplevelser og forbedre kvaliteten af vores mad. Med fremskridt inden for kunstig intelligens og maskinlæringsalgoritmer kan vi forvente, at intelligent fødevare-AI positivt påvirker vores sundhed og den overordnede økologiske indvirkning af vores fødevaresystem.
Sammenfattende er semantisk segmentering en vigtig sektor af deep learning-algoritmer, der udnyttes til at overlade fremskridt inden for computervision. Semantisk segmentering vil fortsætte med at udvikle sig i mange af disse relaterede underkategorier, objektdetektion, klassificering og lokalisering.
Samlet set bør et effektivt talegenkendelsessystem være nemt at sætte op og bruge i forskellige situationer, samtidig med at det opnår præcise resultater med lidt frustration fra brugerens side.
Opbygning af smart home-data kræver et sæt processer, der i sidste ende sikrer, at maskinlæringsalgoritmen fungerer og behandler data uden afbrydelser.
Forsikringsbranchen har traditionelt været konservativ med teknologiske fremskridt og tøvende med at tage nye teknologier i brug. Tiderne ændrer sig dog, og kunstig intelligens (AI) får stor opmærksomhed fra forsikringsselskaber, som begynder at indse den vigtige rolle, som AI kan spille i deres operationer.
Dataindsamling er processen med at indsamle, analysere og måle nøjagtige data fra forskellige systemer til brug for forretningsprocessbeslutninger, taleprojekter og forskning.
Bank er ikke, hvad det plejede at være. De fleste af os har brug for hurtige, effektive, fejlfrie banktjenester, der er problemfrie og, vigtigst af alt, pålidelige. Det giver kun mening at skifte til digitale bankkanaler, der kan levere disse ting. Som det viser sig, kan kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) drevne virtuelle assistenter gøre netop det.
Har du nogensinde været nødt til at oversætte vigtige e-mails til et andet sprog? Hvis det er tilfældet, vil du finde det frustrerende at vide, at en andens e-mail-svartjeneste ikke kan oversætte dine e-mails for dig hurtigt. Dette kan især være frustrerende, hvis kommunikation er nøglen til enhver organisation.
Begreberne chatbot og virtuelle assistenter bruges til at skabe samtaler ved hjælp af automatiseringsevne med et menneskeligt præg. Med autonom opløsning accelererer chatbots og virtuelle assistenter også medarbejder- og kundeoplevelsen.
Ofte betragtet som et af underdomænerne for tekstklassificering, betyder en oversimplificeret version af dokumentklassificering, at man tagger dokumenterne og indsætter dem i foruddefinerede kategorier – med henblik på nem vedligeholdelse og effektiv opdagelse.
Hej Siri, kan du søge mig efter et godt blogindlæg, der samler de bedste Conversational AI-tendenser. Eller Alexa, kan du bare spille mig en sang, der fjerner tankerne fra de hverdagsagtige opgaver. Nå, det er ikke kun retorik, men standard diskussioner i stuen, der validerer den overordnede effekt af et koncept kaldet Conversational AI.
OCR eller Optical Character Recognition er en sjov måde at læse og forstå dokumenter på. Men hvorfor giver det overhovedet mening? Lad os finde ud af det. Men før vi fortsætter, er vi nødt til at vikle hovedet omkring et mindre almindeligt maskinlæringsudtryk: RPA (Robotic Process Automation).
Den hårde sandhed er, at kvaliteten af dine indsamlede træningsdata bestemmer kvaliteten af din talegenkendelsesmodel eller endda enheden. Derfor er det nødvendigt at oprette forbindelse til erfarne dataleverandører for at hjælpe dig med at sejle gennem processen uden en stor indsats, især når træning af en model eller de pågældende algoritmer kræver indsamling, annotering og andre dygtige strategier.
Den evne, der er infunderet i maskinerne – hvilket gør dem i stand til at interagere på de mest humane måder som muligt – har en anden slags højde. Alligevel er spørgsmålet stadig, hvordan fungerer samtale-AI i realtid, og hvilken slags teknologi driver selve dens eksistens.
Som navnet antyder, er syntetiske data de data, der er kunstigt genereret i stedet for at blive skabt af faktiske begivenheder. Inden for markedsføring, sociale medier, sundhedspleje, finans og sikkerhed hjælper syntetiske data med at bygge mere innovative løsninger.
Når vi taler om Optical Character Recognition (OCR), er det et felt af kunstig intelligens (AI), der specifikt er relateret til computersyn og mønstergenkendelse. OCR refererer til processen med at udtrække information fra flere dataformater som billeder, pdf, håndskrevne noter og scannede dokumenter og konvertere dem til digitalt format til videre behandling.
Førerovervågningssystemet er en avanceret sikkerhedsfunktion, der bruger et kameramontering på instrumentbrættet til at overvåge førerens årvågenhed og døsighed. I tilfælde af at føreren bliver søvnig og distraheret, genererer førerovervågningssystemet en advarsel og anbefaler at tage en pause.
Natural Language Processing er et underområde af kunstig intelligens, der er i stand til at nedbryde menneskeligt sprog og fodre principperne om det samme til de intelligente modeller. Har du planlagt at bruge NLP som din model træningsteknologi? Læs videre for at kende udfordringerne og løsningerne til at løse dem.
Derudover lærer Conversational AI konstant af tidligere erfaringer med maskinlæringsdatasæt for at tilbyde realtidsindsigt og fremragende kundeservice. Desuden forstår og reagerer Conversational AI ikke kun manuelt på vores forespørgsler, men kan også forbindes med andre AI-teknologier såsom søgning og vision for at fremskynde processen.
Billedgenkendelse er softwarens evne til at identificere objekter, steder, personer og handlinger i billeder. Ved hjælp af maskinlæringsdatasæt kan virksomheder bruge billedgenkendelse til at identificere og klassificere objekter i flere kategorier.
Kunstig intelligens gør maskiner smartere, punktum! Alligevel er den måde, de gør det på, lige så anderledes og spændende som den pågældende vertikal. For eksempel kommer ting som Natural Language Processing godt med, hvis du skulle designe og udvikle smarte chatbots og digitale assistenter. Tilsvarende, hvis du ønsker at gøre forsikringssektoren mere gennemsigtig og imødekommende over for brugerne, er Computer Vision AI-underdomænet, du skal fokusere på.
Kan maskiner registrere følelser ved blot at scanne ansigtet? Den gode nyhed er, at de kan. Og den dårlige nyhed er, at markedet stadig har lang vej igen, før det bliver mainstream. Alligevel forhindrer vejspærringerne og adoptionsudfordringerne ikke AI-evangelisterne i at sætte 'Emotion Detection' på AI-kortet – ret aggressivt.
Computer Vision er ikke så udbredt som andre AI-applikationer som Natural Language Processing. Alligevel er det langsomt ved at komme op i rækkerne, hvilket gør 2022 til et spændende år for adoption i større skala. Her er nogle af de trendy computervisionspotentialer (for det meste domænerne), som forventes at blive bedre udforsket af virksomheder i 2022.
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.
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.
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.
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.
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.
Droner er et levedygtigt værktøj til dataindsamling og giver information i realtid. Brug af dataanalyse gør det nemmere at inspicere broer, minedrift og vejrudsigt.
Call Center-stemningsanalyse er behandling af data ved at identificere den naturlige nuance af kundekontekst og analysere data for at gøre kundeservice mere empatisk.
Nå, den første grund behøver ikke nogen validering. Maskinlæringsprojekter kræver algoritmer, dataindkøb, højkvalitets annoteringer og andre komplekse aspekter, der tages godt hånd om.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Indhentning af data til taleprojekter er forenklet, når du tager en systematisk tilgang. Læs vores eksklusive indlæg om dataindsamling til taleprojekter og få klarhed.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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?
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.