샤이프 블로그
인공 지능 및 기계 학습 기술을 주도하는 최신 통찰력과 솔루션을 알아보십시오.
NLP 란 무엇입니까? 작동 방식, 이점, 과제, 예
인포그래픽 다운로드 NLP란 무엇입니까? 자연어 처리(NLP)는 인공 지능(AI), 특히 기계 학습(ML)의 하위 집합으로 컴퓨터와
규모와 민감도의 균형: 대규모 Human-in-the-Loop AI 평가의 과제
빠르게 발전하는 인공지능(AI) 분야에서 HITL(Human-In-The-Loop) 평가는 인간의 민감도와 기계 효율성 사이의 중요한 가교 역할을 합니다. 그러나 다음과 같이
AI 평가를 위한 효과적인 Human-in-the-Loop 시스템 설계
소개 HITL(Human-In-The-Loop) 시스템으로 알려진 인간의 직관과 감독을 AI 모델 평가에 통합하는 것은 더 많은 것을 추구하는 최전선을 나타냅니다.
생성 AI를 통한 의료 역량 강화: 진단 및 치료 혁신
최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 다양한 산업 분야에서 큰 발전을 이루었으며, 헬스케어도 예외는 아닙니다. AI 중심의 하위 집합인 생성적 AI
의료 영상 주석: 정의, 응용, 사용 사례 및 유형
의료 영상 주석은 기계 학습 알고리즘과 AI 모델에 필요한 훈련 데이터를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 과정은 다음과 같은 경우에 필수적입니다.
윤리와 편견: 모델 평가에서 인간-AI 협업의 과제 탐색
인공 지능(AI)의 혁신적인 힘을 활용하려는 과정에서 기술 커뮤니티는 윤리적 무결성을 보장하고 편견을 최소화하는 중요한 과제에 직면해 있습니다.
휴먼 터치: 주관적 평가를 통해 AI 창의성 향상
빠르게 진화하는 인공지능(AI)의 세계에서 창의성에 대한 탐구는 더 이상 인간만의 노력이 아닙니다. 오늘날의 AI 기술은 무너지고 있다
데이터 라벨링을 통한 검색 관련성 극대화: 팁 및 모범 사례
오늘날 사용자는 방대한 양의 정보에 노출되어 있어 필요한 정보를 찾기가 복잡합니다. 검색 관련성은 정보의 정확성을 측정하고
격차 해소: 인간의 직관을 AI 모델 평가에 통합
소개 인공 지능(AI)이 우리 삶의 모든 측면을 형성하는 시대에 인간의 직관을 AI 모델 평가에 통합하는 것은 다음과 같이 나타납니다.
Shaip: 언어 다양성과 경제적 역량 강화를 위한 윤리적 AI 혁신
미국 켄터키주 루이빌, 01년 2024월 XNUMX일: Shaip: 언어 다양성과 경제적 역량 강화를 위한 윤리적 AI 혁신. 기술의 발전이 지배하는 시대에,
기계 학습 프로젝트를 위한 최고의 오픈 소스 의료 데이터 세트
글로벌 의료 시스템은 매일 방대한 양의 의료 데이터를 생성하며, 이는 기계 학습 애플리케이션에 활용될 가능성이 있습니다.
AI의 데이터 개인정보 보호 탐색: 규정 준수 및 혁신을 위한 전략
소개 빠르게 진화하는 인공 지능(AI) 환경에서 OpenAI와 같은 회사는 데이터에 대한 끝없는 요구와 엄격한 요구 사항 사이의 균형을 맞추는 데 있어 심각한 과제에 직면해 있습니다.
지능형 문자 인식(ICR)을 통한 데이터의 미래
손으로 쓴 메모는 디지털 세계에서도 특별한 매력을 지니고 있습니다. ICR(지능형 문자 인식)은 아날로그와 디지털 격차를 해소하고 손으로 쓴 텍스트를 변환하는 데 도움이 됩니다.
의료 진단에 대한 NLP의 영향
자연어 처리(NLP)는 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시킵니다. 인간의 언어를 처리하여 방대한 정보 잠재력을 발휘합니다. 기술은 동일한 잠재력을 가지고 있습니다.
AI 모델에 적합한 음성 인식 데이터 세트 선택
Siri나 Alexa와 상호작용한다고 상상해 보세요. 우리의 말을 이해하는 그들의 능력은 정말 놀랍습니다. 이 기능은 교육에 사용된 데이터 세트에서 비롯됩니다. 이것들
의료 데이터세트: 의료 AI에 도움이 됨
한때 SF에서 주로 등장했던 용어인 인공지능(AI)은 이제 다양한 산업의 성장을 촉진하는 현실이 됐다. Next Move 전략 컨설팅
인간 피드백을 통한 강화 학습: 정의 및 단계
강화 학습(RL)은 기계 학습의 한 유형입니다. 이 접근 방식에서 알고리즘은 인간과 마찬가지로 시행착오를 통해 결정을 내리는 방법을 배웁니다.
AI 환각의 원인(및 이를 줄이는 기술)
AI 환각은 AI 모델, 특히 LLM(대형 언어 모델)이 사실인 것처럼 보이지만 정확하지 않거나 관련이 없는 정보를 생성하는 경우를 의미합니다.
임상 검증이란 무엇입니까? 모범 사례 및 프로세스에 대한 가이드
새로운 진단 도구가 개발되는 시나리오를 생각해 보십시오. 의사들은 그 잠재력에 대해 매우 기대하고 있습니다. 그러나 이를 일상적인 치료에 통합하기 전에
윤리적 AI의 중요성 / 공정한 AI와 피해야 할 편견 유형
급성장하고 있는 인공 지능(AI) 분야에서 윤리적 고려와 공정성에 초점을 맞추는 것은 도덕적 의무 그 이상입니다.
임상 데이터 추상화: 정의, 프로세스 등
병원과 진료소에서는 매년 수천 명의 환자를 만납니다. 이를 위해서는 수많은 전담 의사와 간호사가 필요합니다. 그들은 돌봄을 제공하기 위해 쉬지 않고 일합니다.
의료 분야의 합성 데이터: 정의, 이점 및 과제
연구자들이 신약을 개발하는 시나리오를 상상해 보세요. 테스트를 위해서는 광범위한 환자 데이터가 필요하지만 개인 정보 보호 및
비식별화에 대한 HIPAA 전문가 결정
HIPAA(건강 보험 이전 및 책임에 관한 법률)는 의료 분야에서 환자 데이터를 보호하기 위한 표준을 설정합니다. 이것의 중요한 측면은 보호 대상을 비식별화하는 것입니다.
NLP를 통한 선구적인 종양학 연구: Shaip의 혁신
사례 연구 다운로드 암을 정복하려면 데이터가 결단만큼 중요합니다. Shaip에서는 큰 도약을 가능하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.
방사선학에서 자연어 처리(NLP)의 힘: 진단 및 효율성 향상
방사선학은 의료에서 중요한 역할을 합니다. CT 스캔, 엑스레이, MRI 등의 영상 기술을 사용하여 다양한 상태를 진단하고 치료합니다. 자연어
종양학에서 자연어 처리(NLP)의 역할
암은 전 세계적으로 심각한 건강 문제를 야기합니다. 이는 세포가 통제되지 않은 방식으로 성장하고 퍼질 때 발생합니다. 사망원인 XNUMX위입니다
인간 피드백을 통한 강화 학습에 대해 알아야 할 모든 것
2023년에는 ChatGPT와 같은 AI 도구 채택이 크게 증가했습니다. 이러한 급증으로 인해 활발한 논쟁이 시작되었고 사람들은 AI의 이점에 대해 논의하고 있습니다.
자동차 산업에서 AI의 힘
AI를 자동차에 통합하는 데 있어서 세계는 놀라운 갈림길에 서 있습니다. 복잡한 도로에서 AI로 운전하고 차량을 관리하는 것을 상상해 보세요.
산업 전반에 걸쳐 텍스트 음성 변환의 이점
TTS(텍스트 음성 변환) 기술은 서면 텍스트를 음성 단어로 변환하는 혁신적인 솔루션입니다. 여러 산업 분야에서 게임 체인저가 되었으며 혁명을 일으켰습니다.
데이터 주석의 A부터 Z까지
데이터 주석에 대한 초보자 가이드: 팁 및 모범 사례 The Ultimate Buyers Guide 2024 색인 소개 표 기계 학습이란? 무엇인가요
데이터 익명화 가이드: 초보자가 알아야 할 모든 것(2024년)
디지털 혁신 시대에 의료 기관은 운영을 디지털 플랫폼으로 빠르게 전환하고 있습니다. 이는 효율성과 간소화된 프로세스를 제공하는 동시에
의료 분야의 생성적 AI: 애플리케이션, 장점, 과제 및 미래 동향
의료는 항상 혁신이 높이 평가되고 생명을 구하는 데 중요한 분야였습니다. 기술의 발전에도 불구하고 의료 산업은 여전히 해결해야 할 과제에 직면해 있습니다.
책임 있는 AI와 윤리적인 AI의 차이점
빠르게 성장하는 글로벌 AI 시장은 1847년 2030억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. AI가 우리 삶의 중심으로 자리 잡은 가운데,
Bhasini가 인도의 언어 포용성을 촉진하는 방법
나렌드라 모디(Narendra Modi) 총리는 G20 디지털 경제 실무그룹 장관 회의에서 '바시니(Bhashini)'를 공개했습니다. 이 AI 기반 언어 번역 플랫폼은 인도의 언어 다양성을 기념합니다. 바시니
생성적 AI 훈련에서 동의의 역할
생성적 AI(Generative AI)는 인간의 지능을 모방하는 콘텐츠를 만드는 능력으로 세상을 변화시켰습니다. 기사, 예술, 음악을 생산하는 기술을 생각해 보세요.
다국어 AI 가상 비서 지원에서 대규모 언어 모델의 역할
가상 비서는 단순한 질문과 답변 형식을 넘어 복잡한 질문을 해결하는 수준으로 발전하고 있습니다. 오늘날 AI 기반 가상 비서는 여러 언어로 쉽게 의사소통하고, 대규모 언어 모델,
HITL을 통한 콘텐츠 조정: 주요 이점 및 유형
오늘날 5.19억 XNUMX천만 명이 넘는 개인이 인터넷을 탐색하고 있습니다. 정말 엄청난 청중이군요, 그렇죠? 인터넷에서 생성되는 콘텐츠의 양은 아무것도 아닙니다.
5가지 콘텐츠 조정 유형과 AI를 사용하여 확장하는 방법은 무엇입니까?
오늘날의 역동적인 비즈니스 세계에서 사용자 생성 데이터에 대한 필요성과 수요는 지속적으로 증가하고 있으며 콘텐츠 조정 역시 충분한 관심을 받고 있습니다. 그것이든
데이터 마이닝의 구조화되지 않은 텍스트: 문서 처리에서 통찰력 확보
우리는 이전과는 전혀 다른 방식으로 데이터를 수집하고 있으며, 2025년에는 이 데이터의 약 80%가 구조화되지 않을 것입니다. 데이터 마이닝은 이 데이터를 형성하는 데 도움이 되며,
문서 디지털화에서 OCR의 역할
종이 없는 전환은 디지털 혁신의 중요한 단계입니다. 기업은 종이에 대한 의존도를 줄이고 디지털 매체를 사용하여 정보를 공유하고 메모를 작성함으로써 이익을 얻습니다.
번역에서 자연어 처리(NLP) 살펴보기
NLP 기술은 점진적인 속도로 두각을 나타내고 있습니다. 컴퓨터 과학, 정보 공학, 인공 지능의 결합은 잠재적으로 언어 장벽을 제거할 수 있습니다. 와 함께
콘텐츠 조정: 사용자 생성 콘텐츠 – 축복인가 저주인가?
사용자 제작 콘텐츠(UGC)에는 고객이 소셜 미디어 플랫폼에 게시하는 브랜드별 콘텐츠가 포함됩니다. 여기에는 게시된 오디오 파일을 포함하여 모든 유형의 텍스트 및 미디어 콘텐츠가 포함됩니다.
의료 분야에서 임상 자연어 처리(NLP)의 잠재력 활용
자연어 처리(NLP)를 통해 컴퓨터는 인간의 언어를 이해할 수 있습니다. 알고리즘과 기계 학습을 사용하여 텍스트, 오디오 및 기타 미디어 형식을 해석합니다. 그만큼
비하인드 스토리: ChatGPT의 내부 작동 방식 탐색 – 2부
ChatGPT와의 흥미로운 토론의 두 번째 부분에 다시 오신 것을 환영합니다. 대화의 초기 부분에서 우리는 데이터의 역할에 대해 논의했습니다.
비하인드 스토리: ChatGPT의 내부 작동 방식 탐색 – 1부
안녕하세요, 저는 Shaip의 마케팅 이사 Anubhav Saraf입니다. 오늘은 어떠세요? 안녕 아누바브! 나는 AI이므로 가지고 있지 않습니다.
기계 학습의 텍스트 주석: 종합 안내서
기계 학습에서 텍스트 주석이란 무엇입니까? 기계 학습의 텍스트 주석은 원시 텍스트 데이터에 메타데이터 또는 레이블을 추가하여 구조화된 데이터를 생성하는 것을 말합니다.
가이드 대형 언어 모델 LLM
대형 언어 모델(LLM): 2023년 전체 가이드 LLM에 대해 알아야 할 모든 것 색인 표 소개 대형 언어 모델이란 무엇입니까? 필수적인
Shaip, American Business Awards에서 올해의 스타트업 부문 동상 수상(2년 연속)
미국 켄터키주 루이빌, 20년 2022월 21일: Shaip은 제XNUMX회 연례 미국 비즈니스 어워드에서 스타트업 부문에서 동상을 수상했습니다.
음악 산업의 AI: ML 모델에서 훈련 데이터의 중요한 역할
인공 지능은 자동화된 구성, 마스터링 및 연주 도구를 제공하여 음악 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 알고리즘은 새로운 구성을 생성하고 히트를 예측하며 청취자 경험을 개인화합니다.
ROI를 극대화하는 4가지 효과적인 대화형 AI 사례
자연어 처리 및 기계 학습과 같은 고급 기술로 구동되는 대화형 AI는 새로운 비즈니스 환경에서 게임 체인저로 부상했습니다. 혁명을 일으킨다
의료 분야의 OCR: 사용 사례, 이점 및 단점에 대한 종합 가이드
의료 산업은 AI의 새로운 첨단 기술의 시작과 함께 워크플로우의 패러다임 변화에 직면해 있습니다. AI 도구와 기술을 활용하여
정신 건강 분야의 AI – 예, 이점 및 추세
오늘날 AI는 가장 중요한 기술 중 하나가 되어 모든 주요 산업을 혼란에 빠뜨리고 전 세계 산업 및 부문에 막대한 이점을 제공합니다. 활용하여
NLP를 사용하여 비정형 의료 데이터의 잠재력 활용
오늘날 의료 기관에 존재하는 방대한 데이터는 엄청나게 증가하고 있습니다. 데이터는 오늘날의 디지털 세계에서 가장 중요한 자산으로 간주되지만 의료는
대화형 AI에 대한 완전한 가이드
대화형 AI에 대한 완벽한 가이드 The Ultimate Buyers Guide 2024 색인 표 소개 대화형 AI란 무엇입니까 대화형 AI는 어떻게 작동합니까 유형
NLP, NLU 및 NLG는 무엇이며 이들과 차이점에 대해 알아야 하는 이유는 무엇입니까?
인공 지능과 그 응용 프로그램은 ChatGPT, Siri 및 Alexa와 같은 강력한 앱의 개발로 엄청나게 발전하고 있습니다.
대규모 언어 모델(LLM): 가장 중요한 방법 중 상위 3가지
대규모 언어 모델은 매우 유능한 사용 사례인 ChatGPT가 밤새 성공을 거둔 후 최근 엄청난 명성을 얻었습니다. ChatGPT의 성공과
자동 음성 인식(ASR): 초보자가 알아야 할 모든 것(2024년)
자동 음성 인식 기술은 오랫동안 사용되어 왔지만 최근에는 다음과 같은 다양한 스마트폰 애플리케이션에서 널리 사용되면서 두각을 나타내고 있습니다.
언어 처리의 미래: 대규모 언어 모델 및 그 예
인공 지능(AI)과 기계 학습이 계속 발전함에 따라 인간의 언어를 처리하고 이해하는 능력도 발전합니다. 가장 중요한 것 중 하나
제너레이티브 AI를 통한 의료 혁신: 주요 이점 및 애플리케이션
오늘날 의료 산업은 인공 지능(AI)과 기계 학습의 급속한 발전을 목격하고 있습니다. 이 기술은 개선된 환자를 위한 새로운 기회를 여는 데 도움이 되었습니다.
Shaip, 인도 구자라트의 아마다바드에 새 사무소를 개장하여 성장 가속화
새로운 사무실 확장을 통해 Shaip은 제품 엔지니어링, 전문 서비스, 품질 관리 및 고객 지원 분야에서 성장을 가속화할 수 있습니다. 인도 구자라트주 아흐메다바드: Shaip, 데이터 플랫폼
포용성 및 편향 제거를 위한 다양한 AI 교육 데이터
인공 지능과 빅 데이터는 지역 문제를 우선시하고 많은 심오한 방식으로 세상을 변화시키면서 글로벌 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
기성 훈련 데이터에 대한 데이터 프라이버시 및 보안의 영향
처음부터 새로운 사용자 정의 데이터 세트를 구축하는 것은 어렵고 지루합니다. 기성품 데이터 덕분에 개발자가 다음을 수행할 수 있는 빠르고 효과적인 솔루션을 제공합니다.
올바른 상용 AI 교육 데이터 공급자를 선택하는 방법은 무엇입니까?
정확한 결과를 제공하는 기계 학습 알고리즘을 위한 양질의 데이터 세트를 구축하는 것은 어려운 일입니다. 정확한 기계 학습 코드를 개발하려면 상당한 시간과 노력이 필요합니다.
AI 모델에 올바른 AI 교육 데이터를 선택하는 것이 중요한 이유는 무엇입니까?
모든 사람은 진화하는 AI 시장의 엄청난 범위를 알고 이해합니다. 이것이 오늘날 기업이 AI로 앱을 개발하는 데 열심인 이유입니다.
고급 AI 솔루션을 강화하는 고품질 데이터 주석
인공 지능은 컴퓨팅 시스템과 인간과 같은 상호 작용을 촉진하는 반면 머신 러닝은 이러한 기계가 모든 상호 작용을 통해 인간 지능을 모방하는 방법을 학습할 수 있도록 합니다. 근데 뭐
양에서 질로 – AI 훈련 데이터의 진화
AI, 빅 데이터 및 기계 학습은 전 세계의 정책 입안자, 기업, 과학, 미디어 하우스 및 다양한 산업에 지속적으로 영향을 미치고 있습니다. 보고에 따르면
Shaip이 인공 지능 프로젝트를 지원하는 방법
데이터는 힘입니다. 매우 중요하지만 방대한 양의 데이터에서 가치를 도출하기는 어렵습니다. 당신의 팀은 41%의 시간을 보냅니다.
기성품 교육 데이터 세트는 어떻게 ML 프로젝트를 시작하게 합니까?
기성품 데이터 세트를 사용하여 비즈니스를 위한 고급 인공 지능 솔루션을 개발하는 것에 대한 지속적인 논쟁이 있습니다. 그러나 기성 훈련 데이터 세트는
안정적이고 확장 가능한 ML 모델을 위한 데이터 파이프라인 설정
오늘날 기업에게 가장 소중한 상품은 데이터입니다. 조직과 개인이 초당 엄청난 양의 데이터를 지속적으로 생성함에 따라
AI/ML 프로젝트에 Human-in-the-Loop 또는 Human Intervention이 필요합니까?
AI를 사용하여 탁월한 고객 서비스를 제공하고, 생산성을 높이고, 운영을 간소화하고, 집으로 가져오는 등 다양한 산업 분야의 회사에서 인공 지능이 빠르게 보편화되고 있습니다.
음성 인식은 음성 인식과 어떻게 다른가요?
음성 인식과 음성 인식이 별개의 기술이라는 사실을 알고 계셨나요? 사람들은 종종 한 기술을 다른 기술로 잘못 해석하는 일반적인 실수를 범합니다.
AI가 보험 청구 처리를 간단하고 안정적으로 만드는 방법
클레임은 보험 업계(보험 클레임)에서 모순입니다. 보험 회사도 고객도 클레임을 제기하기를 원하지 않습니다. 그러나 둘 다
컴퓨터 비전을 위한 데이터 수집 시기, 이유 및 방법 탐색
컴퓨터 비전 기반 애플리케이션을 배포하는 첫 번째 단계는 데이터 수집 전략을 개발하는 것입니다. 정확하고 역동적이며 상당한 양의 데이터가 필요합니다.
AI 기반 문서 분류 – 이점, 프로세스 및 사용 사례
디지털 세계에서 기업은 매일 수많은 데이터를 처리합니다. 데이터는 조직의 운영을 유지하고 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 기업들이 범람하고 있다
얼굴 인식 모델 훈련을 위한 상위 15개 무료 얼굴 이미지 데이터 세트의 종합 목록
AI의 한 분야인 Computer Vision은 이미지와 비디오에서 유용한 정보를 추출하는 기능을 컴퓨터에 제공합니다. 그러면 기계 학습 모델이 작동합니다.
텍스트 분류 – 중요성, 사용 사례 및 프로세스
데이터는 오늘날의 세계에서 디지털 환경을 변화시키는 초강대국입니다. 이메일에서 소셜 미디어 게시물에 이르기까지 모든 곳에 데이터가 있습니다. 그것은이다
다국어 감정 분석 – 중요성, 방법론 및 과제
인터넷은 사람들이 소셜 미디어에서 세상의 거의 모든 것에 대한 자신의 의견, 견해 및 제안을 자유롭게 표현할 수 있는 문을 열었습니다.
합성 데이터, 그 용도, 위험 및 응용 프로그램에 대한 편리한 안내서
기술의 발전으로 ML 모델에서 사용하는 데이터가 부족해졌습니다. 이 격차를 채우기 위해 많은 합성 데이터/인공
Shaip은 대화형 AI의 베스트 사용으로 Global AI Summit & Awards'22를 수상했습니다.
인도 구자라트 아흐메다바드, 17년 2022월 XNUMX일: Shaip은 Global Artificial Intelligence Summit &
ML 모델 훈련을 위한 15가지 최고의 오픈 소스 필기 데이터 세트
비즈니스 세계는 경이적인 속도로 변화하고 있지만 이러한 디지털 혁신은 우리가 바라는 것만큼 광범위하지 않습니다.
대화형 AI에 좋은 발화 데이터가 필요한 이유는 무엇입니까?
'Siri야' 또는 'Alexa'라고 말하면 챗봇과 가상 비서가 어떻게 깨어나는지 궁금하신가요? 문장의 발음 때문이다.
OCR – 정의, 이점, 과제 및 사용 사례 [Infographic]
OCR은 기계가 인쇄된 텍스트 및 이미지를 읽을 수 있도록 하는 기술입니다. 저장 또는 처리를 위해 문서를 디지털화하는 것과 같은 비즈니스 응용 프로그램과 비용 상환을 위해 영수증을 스캔하는 것과 같은 소비자 응용 프로그램에서 자주 사용됩니다.
자동 음성 인식을 위한 오디오 데이터 수집 프로세스 이해
자동 음성 인식 시스템과 Siri, Alexa 및 Cortana와 같은 가상 비서는 우리 삶의 일반적인 부분이 되었습니다. 그들에 대한 우리의 의존은
원격 음성 데이터 수집으로 음성 인식 간소화
오늘날의 디지털 최고 세계에서 데이터의 역할은 매우 중요해지고 있습니다. 비즈니스 예측, 일기 예보 또는 심지어는 데이터가 필요합니다.
Speech-to-Text 기술이란 무엇이며 자동 음성 인식에서 어떻게 작동합니까?
자동 음성 인식(ASR)은 먼 길을 왔습니다. 오래 전에 발명되었지만 아무도 사용하지 않았습니다. 그러나 시간과
자동 번호판 인식(ANPR) – AN 개요
기술의 진화는 인간의 노력을 쉽게 하기 위해 많은 유용한 장비의 혁신을 가능하게 했습니다. 번호판 자동인식은 이러한 기술 중 하나로,
다음은 데이터 레이블링에 대한 상위 10가지 자주 묻는 질문(FAQ)입니다.
모든 ML 엔지니어는 안정적이고 정확한 AI 모델을 개발하기를 원합니다. 데이터 과학자는 거의 80%의 시간을 데이터에 레이블을 지정하고 보강하는 데 보냅니다. 그건
Shaip은 선도적인 Fortune 7대 기업에 500백만 개 이상의 발언을 제공했습니다.
22시간이 넘는 오디오 데이터를 수집하고 기록하여 다국어 디지털 비서를 교육했습니다. 미국 켄터키주 루이빌, 1년 2022월 XNUMX일: Shaip은
보이스 어시스턴트란 무엇입니까? & Siri와 Alexa는 당신이 말하는 것을 어떻게 이해합니까?
음성 도우미는 가장 가까운 식당이나 가장 가까운 경로를 찾아달라는 요청에 응답하는 멋지고 주로 여성의 목소리일 수 있습니다.
의료 분야에서 자연어 처리의 주요 사용 사례
세계 자연어 처리 시장은 1.8년 2021억 달러에서 4.3년 2026억 달러로 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.
AI 세계에서 합성 데이터와 그 역할 – 이점, 사용 사례, 유형 및 과제
새로운 오일이라는 데이터의 최신 격언은 사실이며 일반 연료와 마찬가지로 구하기가 어려워지고 있습니다. 아직,
콘텐츠 조정에 필요한 가이드 – 중요성, 유형 및 과제
디지털 세계는 끊임없이 진화하고 있으며 이 플랫폼을 다른 플랫폼과 차별화하는 촉매 중 하나는 사용자 생성 콘텐츠입니다. 전 세계 기업들이 웹사이트를 가지고 있지만
사내 또는 아웃소싱 데이터 주석 – 어느 쪽이 더 나은 AI 결과를 제공합니까?
2020년에는 1.7초에 2.5MB의 데이터가 사람에 의해 생성됩니다. 그리고 같은 해에 우리는 거의 XNUMX 데이터 바이트를 생성했습니다.
Human-in-the-Loop 접근 방식은 ML 모델 성능을 어떻게 향상합니까?
기계 학습 모델은 완벽하게 만들어지지 않습니다. 훈련과 테스트를 통해 시간이 지남에 따라 완벽해집니다. 생성할 수 있는 ML 알고리즘
예를 들어 오디오/음성 주석이란 무엇입니까?
우리는 모두 Alexa(또는 다른 음성 비서)에게 몇 가지 개방형 질문을 했습니다. Alexa, 가장 가까운 피자 가게가 열려 있습니까? Alexa, 내 위치에 있는 레스토랑
AI 이미지 인식이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?
인간은 사진에서 사물, 사람, 동물, 장소를 구별하고 정확하게 식별하는 타고난 능력을 가지고 있습니다. 그러나 컴퓨터에는 기능이 제공되지 않습니다.
광학 문자 인식(OCR)이란: 개요 및 응용
광학 문자 인식은 우리 대부분에게 강렬하고 생소하게 들릴지 모르지만 우리는 이 고급 기술을 더 자주 사용하고 있습니다. 우리는 이것을 사용합니다
Shaip, 가장 혁신적인 기술 스타트업에 대한 American Business & Asia-Pacific Stevie Awards에서 은상 및 동상 획득
루이빌, 켄터키, 미국, 3년 2022월 20일: Shaip은 제9회 연례 미국 비즈니스 어워드에서 은상을, 제XNUMX회 아시아 태평양에서 동상을 수상했습니다.
DDS란 무엇이며 DDS 모델을 훈련시키기 위한 훈련 데이터의 중요성
음주 운전이나 운전 중 문자 메시지의 위험성은 누구나 알고 있습니다. 그러나 졸음운전에 대한 주의는 별로 없다. 에
ADAS란 무엇입니까? ADAS 모델 훈련을 위한 훈련 데이터의 중요성
차량과 관련된 대부분의 사고는 인적 오류로 인해 발생합니다. 모든 교통사고를 예방할 수는 없지만 상당 부분은 피할 수 있습니다.
고품질 훈련 데이터는 고성능 자율주행 차량을 지원합니다.
지난 XNUMX년 또는 그 미만 동안, 당신이 만난 모든 자동차 제조업체는 시장에 넘쳐나는 자율주행 자동차의 전망에 대해 흥분했습니다. 몇 가지 주요
음성 데이터 수집을 사용자 지정하는 6가지 입증된 방법
여러 유형의 클라이언트가 있습니다. 일부는 음성 데이터가 어떻게 구조화되어야 하는지에 대한 명확한 아이디어가 있고 일부는 더 많습니다.
차량 손상 감지 모델 훈련을 위한 Gold-standard 훈련 데이터의 중요성
인공 지능은 그 유용성과 정교함을 여러 분야로 퍼뜨렸고, 이러한 첨단 기술의 새로운 응용 중 하나는 차량 손상을 감지하는 것입니다. 청구
의료 데이터 라벨링 회사를 고용하기 전에 해야 할 5가지 질문
헬스케어 부문의 인공지능 글로벌 시장은 1.426년 2017억28.04만 달러에서 2025년 XNUMX달러로 성장할 것으로 추정된다.
대화형 AI에서 일반적인 데이터 문제를 완화하는 방법
우리는 모두 Alexa, Siri 및 Google Home과 같은 대화형 AI 애플리케이션과 상호 작용했습니다. 이러한 응용 프로그램으로 인해 일상 생활이 훨씬 쉬워졌습니다.
음성 인식 훈련 데이터 – 유형, 데이터 수집 및 응용
Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo 또는 기타를 일상 생활의 일부로 사용하는 경우 음성 인식이
AI Training 데이터 오류를 식별하고 수정하는 방법
코드에서 작동하는 소프트웨어 개발과 마찬가지로 작동하는 인공 지능 및 기계 학습 모델을 개발하려면 고품질 데이터가 필요합니다. 모델에는 정확한 레이블이 필요하고
AI 프로젝트에 필요한 최적의 훈련 데이터 양은 얼마입니까?
작동하는 AI 모델은 견고하고 안정적이며 동적인 데이터 세트를 기반으로 합니다. 풍부하고 상세한 AI 훈련 데이터가 없다면 확실히 불가능합니다.
기계 학습을 위한 비디오 주석 달기 및 레이블 지정에 대한 포괄적인 가이드
Video Annotation & Labeling으로 기계 학습 정확도 극대화 : 종합 가이드 색인 소개 표 Video Annotation이란? 비디오 주석의 목적
2022년 대화형 AI 현황
2022년 대화형 AI 현황 대화형 AI란? 디지털 및 통신을 통해 실제 사람과의 대화를 모방한 대화 경험을 제공하는 프로그래밍 방식의 지능적인 방법
NER(Named Entity Recognition) – 개념, 유형 및 응용 프로그램
우리는 단어를 듣거나 텍스트를 읽을 때마다 그 단어를 식별하고 사람, 장소, 위치,
데이터 수집이 안면 인식 모델 개발에 중요한 역할을 하는 방법
인간은 얼굴을 인식하는 데 능숙하지만 표정과 감정도 아주 자연스럽게 해석합니다. 연구에 따르면 380ms 이내에 개인적으로 친숙한 얼굴을 식별할 수 있습니다.
Shaip, 첫 CSR 프로그램 "Prayas" 출시
Shaip은 시장에서 지속 가능한 개발을 촉진하고 그들이 운영하는 지역 사회 내에서 차이를 만들기 위해 노력하는 것을 목표로 합니다. LOUISVILLE, KENTUCKY, UNITED STATES,
Shaip은 AI 모델을 위한 고품질 AI 교육 데이터를 보장합니다.
모든 AI 모델의 성공은 시스템에 공급되는 데이터의 품질에 달려 있습니다. ML 시스템은 많은 양의 데이터에서 실행되지만
Computer Vision용으로 가장 많이 검색된 22개 이상의 오픈 소스 데이터 세트
AI 알고리즘은 제공하는 데이터만큼만 좋습니다. 과감하거나 파격적인 표현이 아닙니다. AI가 가질 수 있는
자연어 처리 모델을 훈련시키는 15가지 최고의 NLP 데이터 세트
자연어 처리는 기계 학습 갑옷의 중요한 부분입니다. 그러나 모델에 대한 방대한 양의 데이터와 교육이 필요합니다.
AI 효율성을 떨어뜨리는 상위 5가지 데이터 레이블 지정 실수
기업들이 인공지능 솔루션을 적용하여 비즈니스 관행을 가장 먼저 혁신하는 기업이 되기 위해 치열한 경쟁을 펼치고 있는 세상에서,
대화형 AI를 위한 데이터 수집에 접근하는 방법
오늘날 우리는 가정, 자동차 시스템, 휴대용 장치, 홈 오토메이션 솔루션 등에 챗봇, 가상 비서 등으로 말하는 로봇을 가지고 있습니다. 이러한 장치
머신 러닝을 위해 크라우드소싱 데이터 수집을 사용할 때의 5가지 주요 이점 및 함정 디코딩
결과를 최적화하고 추가 볼륨으로 더 많은 AI 교육을 위한 길을 열어야 하는 필요성에 따라 다음과 같은 시점에 도달할 수 있습니다.
크라우드소싱 101: 크라우드소싱 데이터의 데이터 품질을 효과적으로 유지하는 방법
성공적인 도넛 사업을 시작하려면 시장에서 가장 좋은 도넛을 준비해야 합니다. 기술력과 경험이 있으면서도
의료 교육 데이터란 무엇이며 왜 중요한가요?
의료 교육 데이터가 의료 AI를 달로 이끄는 방법은 무엇입니까? 데이터 조달은 항상 조직의 우선 순위였습니다. 관련 데이터가 있을 때 더 그렇습니다.
올바른 데이터 라벨링 공급업체를 선택하기 위한 필수 핸드북
훈련 데이터 준비는 기계 학습 개발 프로세스에서 흥미롭거나 어려운 단계일 수 있습니다. 훈련 데이터를 컴파일하는 경우 어려움
수동 및 자동 데이터 레이블링의 차이점 이해
AI 솔루션을 개발하는 경우 제품의 시장 출시 시간은 교육 목적을 위한 품질 데이터 세트의 적시 가용성에 크게 의존합니다. 일 때만
데이터 레이블링 효율성을 저하시키는 5가지 주요 과제
아시다시피 데이터 주석 또는 데이터 레이블 지정은 영구적인 프로세스입니다. 훈련을 중단하겠다고 말할 수 있는 결정적인 순간은 없습니다.
의료 분야에서 머신 러닝의 실제 적용
의료 산업은 항상 기술 발전과 제품의 혜택을 받아 왔습니다. 심박 조율기 및 X-Ray에서 전자 CPR 등에 이르기까지 의료 서비스는
의료에서 AI의 역할: 혜택, 과제 및 그 사이의 모든 것
의료 분야에서 인공 지능의 시장 가치는 2020년 6.7억 달러로 새로운 최고치를 기록했습니다. 현장 전문가와 기술 베테랑도 밝힙니다.
전자 건강 기록 및 AI: A Match Made In Heaven
전자 건강 기록(EHR)은 효율적이고 환자에게 의료 서비스를 신속하게 제공하는 데 도움이 되어야 합니다. 그러나, 있는 것 같다
데이터 라벨링이란 무엇입니까? 초보자가 알아야 할 모든 것
지능형 AI 모델은 패턴, 개체를 식별하고 궁극적으로 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있도록 광범위하게 훈련되어야 합니다. 그러나 훈련된
의료 분야에서 가장 일반적인 AI 사용 사례를 위한 데이터 주석 기술
오랫동안 우리는 기계 학습 및 인공 지능(AI) 모듈에서 데이터 주석의 역할에 대해 읽어왔습니다. 우리는 그 품질을 알고
AI 훈련 데이터의 미묘함과 그것이 당신의 프로젝트를 성공시키거나 망칠 수 있는 이유
우리 모두는 인공 지능(AI) 모듈의 성능이 훈련 단계에서 제공되는 데이터 세트의 품질에 전적으로 의존한다는 것을 알고 있습니다. 하지만,
엔드 투 엔드 교육 데이터 서비스 제공업체가 AI 프로젝트에 제공할 수 있는 이점
AI(인공 지능)와 훈련 데이터는 분리할 수 없습니다. 그것들은 밤과 낮, 머리와 꼬리, 음과 양과 같습니다. 없이는 존재할 수 없다.
AI 교육 데이터 구매 결정은 가격에만 기초해야 합니까?
다양한 산업 분야의 다양한 기업이 인공 지능을 신속하게 채택하여 운영을 개선하고 비즈니스 요구 사항에 대한 솔루션을 찾고 있습니다. 그만큼
컴퓨터 비전용 이미지 주석
컴퓨터 비전을 위한 이미지 주석 및 라벨링 The Ultimate Buyers Guide 2023 색인 소개 표 이미지 주석이란 무엇입니까? 주석 유형 주석 기술 사용
데이터 공급업체는 항상 비용을 절감합니다. 이유는 다음과 같습니다.
인공 지능(AI) 및 기계 학습과 관련된 모든 프로젝트에는 AI 교육 데이터가 필요합니다. AI 시스템이 더 정확해지고
AI 및 ML 프로젝트를 위한 최고의 데이터 수집 회사를 선택하는 방법
오늘날 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)이 없는 비즈니스는 상당한 경쟁 우위에 있습니다. 백엔드 프로세스 및 워크플로 지원 및 최적화에서
사내 AI 데이터 수집의 실제 숨겨진 비용
데이터 수집은 항상 성장하는 기업의 골칫거리였습니다. 안타깝게도 중소기업은 데이터 수집 전략 및 기술에 어려움을 겪고 있습니다. 대기업
AI 프로젝트에 대한 정확한 데이터 주석 보장
강력한 AI 기반 솔루션은 모든 데이터가 아니라 고품질의 정확하게 주석이 달린 데이터를 기반으로 구축됩니다. 가장 훌륭하고 정제된 데이터만
공개적으로 사용 가능한 AI 교육 데이터의 유형과 사용해야 하는(및 사용하지 말아야 하는) 이유
공개/공개 및 무료 리소스에서 인공 지능(AI) 모듈용 데이터 세트 소싱은 상담 세션에서 가장 많이 받는 질문 중 하나입니다.
AI 훈련 데이터의 진정한 비용
인공지능(AI) 시스템을 개발하는 과정은 부담스럽습니다. 간단한 AI 모듈도 예측, 처리 또는 추천하는 데 수개월의 교육이 필요합니다.
AI/ML 모델에 대한 교육 데이터를 수집하는 3가지 간단한 방법
우리는 당신의 야심 찬 프로젝트를 위한 AI 훈련 데이터의 가치를 말할 필요가 없습니다. 가비지 데이터를
잘못된 데이터가 AI 구현 야망에 어떤 영향을 미칩니까?
인공 지능(AI)을 다룰 때 의사 결정 시스템의 효율성과 정확성만 인식하는 경우가 있습니다. 우리는 알려지지 않은 투쟁을 식별하지 못합니다
AI 훈련 데이터를 위한 효과적인 예산을 마련할 때 고려해야 할 3가지 요소
제품 및 서비스에서 인공 지능의 중요성은 2021년에 점점 더 중요해지고 있습니다. 이미 알고 있듯이 AI 모듈은 다음과 같습니다.
감정 분석 가이드: 감정 분석은 무엇을, 왜, 어떻게 작동합니까?
목차 감정 분석이란 무엇이며 왜 중요한가요? 감정 분석의 유형? 감정 분석은 어떻게 작동합니까? 감정 분석은 무엇입니까
AI 개발 장애 극복의 열쇠
AI 개발 장애 극복의 열쇠 보다 신뢰할 수 있는 데이터 Intro AI 장애 극복의 열쇠? 일관되지 않은 데이터 품질 문제 복잡한 규정 준수 탐색
오픈 소스 또는 크라우드 소싱 데이터 세트가 AI 교육에 효과적입니까?
수년간의 값비싼 AI 개발과 만족스럽지 못한 결과 이후, 빅 데이터의 편재성과 컴퓨팅 파워의 가용성이 폭발적으로 증가하고 있습니다.
의료 분야의 IoT 및 AI가 업계를 변화시킬 태세를 갖추는 방법
사물 인터넷(IoT)은 빠르게 확장되고 있으며 연결된 장치에서 생성되는 데이터의 양은 매일 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 그럴 수도 있지만
2021년에 필요한 AI 교육 데이터에 대한 유일한 가이드
기계 학습에서 교육 데이터란 무엇입니까:정의, 이점, 과제, 예제 및 데이터 세트 The Ultimate Buyers Guide 2024 색인 소개 표 AI 교육이란 무엇입니까
Shaip이 팀이 의료 AI 솔루션을 구축하도록 지원하는 방법
다음에 의사 사무실을 방문할 때 로봇 의사의 치료를 기대하지 마십시오. 컴퓨터와 알고리즘은 우리에게 무엇을 해야할지 알려줄 수 있습니다.
Shaip, 고품질 기계 학습 교육 데이터를 위한 업계 최고의 ShaipCloud 플랫폼 발표
Shaip, 고품질 기계 학습 교육 데이터를 위한 업계 최고의 ShaipCloud 플랫폼 발표 미국 켄터키주 루이빌 – 15년 2020월 XNUMX일: Shaip,
AI와 의료 서비스를 연결하기 위한 규정 준수 복잡성 탐색
풍부하고 저렴한 처리 능력과 끝없는 데이터 홍수에 힘입어 AI와 머신 러닝은 주변 조직을 위해 놀라운 일을 성취하고 있습니다.
다음 AI 이니셔티브를 지원하는 방법을 알려주세요.