샤이프 블로그
인공 지능 및 기계 학습 기술을 주도하는 최신 통찰력과 솔루션을 알아보십시오.
Conversational AI Challenges and Solutions: From Data Bias to Multilingual Datasets
In today’s fast-paced, tech-driven world, Conversational AI applications like Alexa, Siri, and Google Home have become indispensable in our daily lives. They simplify tasks, provide
AI 모델 및 윤리적 데이터: 머신 러닝에 대한 신뢰 구축
급속하게 발전하는 인공지능 환경에서 한 가지 근본적인 진실은 변함없이 유지됩니다. 즉, 훈련 데이터의 품질과 윤리가 신뢰성을 직접적으로 결정한다는 것입니다.
비즈니스 요구 사항에 맞는 완벽한 AI 데이터 수집 회사를 선택하는 방법
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현대 비즈니스의 핵심으로 자리 잡았습니다. 백엔드 운영 간소화 및 워크플로 자동화부터 개인화된 사용자 경험(UX) 구축까지,
오픈소스 데이터의 숨겨진 위험: AI 학습 전략을 재고해야 할 때입니다
빠르게 발전하는 인공지능(AI) 환경에서 오픈소스 데이터의 매력은 부인할 수 없습니다. 접근성과 비용 효율성 덕분에 오픈소스 데이터는 매력적인 선택지가 될 수 있습니다.
연구 및 AI 개발에 필요한 22가지 최고의 헬스케어 및 의료 데이터 세트
오늘날 의료는 머신러닝(ML)을 통해 점점 더 발전하고 있습니다. 질병 예측부터 진단 개선까지, ML은 의료 서비스의 결과를 혁신하고 있습니다. 하지만 모든 ML은
엔드투엔드 교육 데이터 서비스 제공업체가 AI 프로젝트를 혁신하는 방법
빠르게 진화하는 인공지능(AI) 세계에서 학습 데이터는 모든 혁신의 기반이 됩니다. 고품질의 체계적인 데이터 세트가 없다면,
인간 참여: 인간의 전문성이 생성 AI를 강화하는 방식
생성적 AI는 콘텐츠 제작, 데이터 분석, 그리고 의사 결정 과정에 혁명을 일으켰습니다. 하지만 인간의 감독 없이는 이러한 시스템은 오류, 편향 또는 비윤리적인 결과를 초래할 수 있습니다.
AI 데이터 품질을 개선하고 모델 정확도를 극대화하는 방법
인공지능(AI)은 미래적인 개념에서 벗어나 현대 생활의 필수적인 부분으로 발전하여 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있습니다. 그러나 모든 것의 기반은
AI 교육 데이터 수집 파트너가 AI를 위해 수행하는 작업: 정확성, 공정성 및 규정 준수
인공지능(AI)의 맥락에서 정보는 모델 학습 및 운영에 사용되는 기본 요소입니다. 데이터의 다양성, 품질, 그리고 관련성은
AI 기반: 지능적이고 안정적인 언어 모델을 향하여
인공 지능 기초 소개 빠르게 변화하는 인공 지능 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 강력한 도구가 되었습니다.
의료 분야에서 가장 일반적인 AI 사용 사례를 위한 데이터 주석 기술
헬스케어 AI에서 데이터 주석의 역할은 매우 중요합니다. 고품질 데이터 레이블링과 주석은 AI 학습 데이터의 정확도와
데이터 주석을 올바르게 작성하기: 정확성 및 공급업체 선택 가이드
강력한 AI 기반 솔루션은 모든 데이터가 아니라 고품질의 정확하게 주석이 달린 데이터를 기반으로 구축됩니다. 가장 훌륭하고 정제된 데이터만
의료 분야의 앰비언트 스크라이브: AI와 함께 성장하다
지능형 AI 기반 스크라이브 기술을 통해 임상 문서 작성을 혁신합니다! 의료 및 헬스케어 산업은 인공지능을 선두로 디지털 혁신을 빠르게 받아들이고 있습니다.
대화형 AI 데이터 수집 및 비즈니스 성장을 위한 모범 사례
자연어 처리(NLP) 및 머신러닝(ML)과 같은 첨단 기술로 구동되는 대화형 AI는 기업이 고객과 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 챗봇부터
의료 분야의 익명화: 2025년 HIPAA 표준 충족
오늘날 디지털 중심의 의료 환경에서 민감한 환자 정보 보호는 더 이상 단순한 규제 요건을 넘어 도덕적 의무입니다. 의료 데이터가 핵심이 되는 지금,
의료 분야의 대규모 언어 모델: 혁신과 과제
우리는 인간 문명으로서 왜 과학적 역량을 키우고 R&D 중심의 혁신을 촉진해야 할까요? 기존의 기술과 접근 방식을 따를 수 없나요?
제너레이티브 AI를 통한 의료 혁신: 주요 이점 및 애플리케이션
심장 박동 조절기 및 엑스레이 발명부터 전자 건강 관리 도입에 이르기까지 의료 산업은 항상 기술 혁신의 최전선에 있었습니다.
음성-텍스트 변환이 의료 전사를 어떻게 변화시키는가
AI 기반 음성-텍스트 변환은 실시간 정확성과 자동화를 통해 의료 문서화를 재정의하고 있습니다. 의료 기록은 수기 기록에서 자동화된 음성 지원 문서화로 크게 발전했습니다.
인간 참여형 시스템이 AI의 정확성, 공정성 및 신뢰를 향상시키는 방법
인공지능(AI)은 속도, 연관성, 그리고 정확성으로 산업을 지속적으로 혁신하고 있습니다. 그러나 놀라운 성능에도 불구하고 AI 시스템은 종종 다음과 같은 중요한 과제에 직면합니다.
프로젝트 Vaani: 인도의 다국어 AI 구축에 있어서 Shaip의 역할
인도처럼 문화적으로 다양하고 언어적으로 풍부한 나라에서 포용적인 AI 구축은 대표적이고 고품질의 데이터 세트를 수집하는 것에서 시작됩니다. 이것이 바로 Project의 비전입니다.
AI 기반 원격 진료: 사용 사례, 이점 및 실제 과제
우리는 더 이상 AI 덕분에 기본적인 검진과 지속적인 모니터링을 위해 병원을 방문해야 했던 시대에 살고 있지 않습니다.
골든 데이터 세트: 신뢰할 수 있는 AI 시스템의 기초
AI의 골든 데이터 세트는 AI 시스템을 훈련하는 데 사용할 수 있는 가장 순수하고 고품질의 데이터 세트를 말합니다.
음성 인식이란 무엇인가: 왜 필요한가, 사용 사례, 예 및 장점
시장 규모: 20년도 채 안 되는 기간 동안 음성 인식 기술은 눈에 띄게 성장했습니다. 하지만 미래는 어떻게 될까요? 2020년에는 글로벌 음성인식 기술이
의료에서 의사-환자 대화의 중요성
의사와 환자 간의 적절한 의사소통을 통해 진단 지연을 30%까지 줄이고 치료 준수율을 최대 XNUMX%까지 향상시킬 수 있다는 사실을 알고 있습니다.
다음 AI 이니셔티브를 지원하는 방법을 알려주세요.