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  • 얼굴 및 감정 인식 시스템이 제공하는 결과의 품질과 정확성은 데이터에 따라 달라집니다. 데이터가 더 정확하고 광범위할수록 AI 프로그램이 감정을 식별하고 감지할 가능성이 더 높아집니다.

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    인공지능은 회사가 인공지능의 구현을 이해한다면 보험 업계에 몇 가지 획기적인 이점을 제공합니다. 클레임 처리, 프리미엄 설정, 손상 감지 등의 업무가 간소화되면 고객 서비스에도 도움이 되어 전반적인 만족도가 높아집니다.

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    데이터 비식별화는 HIPAA 및 GDPR과 같은 규제 요구 사항에 맞춰 의료 분야에서 개인 식별 정보를 보호하는 데 중요합니다. IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip 및 Private-AI를 포함한 주요 도구는 효과적인 데이터 마스킹을 위한 다양한 솔루션을 제공합니다.

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    Generative AI에는 고객 서비스 지원 시스템을 점검하기 위한 몇 가지 강력한 기능이 있습니다. 고객의 문제를 즉각적으로 해결할 수 있는 경우 생성 AI는 최초 대응자로서 상담원을 대체하고 인간처럼 고객과 소통할 수도 있습니다.

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    데이터 비식별화는 개인 데이터의 무단 접근과 불법적인 사용을 보호하기 위한 중요한 절차입니다. 의료 데이터에 특히 중요한 이 프로세스는 개인 식별 정보가 데이터와 밀접하게 관련된 사람 이외의 개인의 손에 들어가지 않도록 보장합니다.

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    대화형 AI와 생성형 AI는 독특한 방식으로 우리의 세계를 변화시키고 있습니다. 대화형 AI를 사용하면 기계와 쉽고 유용하게 대화할 수 있어 고객 지원과 의료 서비스가 향상됩니다. 반면에 생성적 AI(Generative AI)는 창의적인 강국입니다. 예술, 음악 등의 새롭고 독창적인 콘텐츠를 만들어냅니다. 이러한 AI 유형을 이해하는 것은 현명한 비즈니스, 윤리 및 혁신 결정의 핵심입니다.

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    음성 기술은 여전히 ​​상대적으로 새로운 기술이며 우리는 여전히 해당 기술과 함께 제공되는 솔루션을 잘 이해하기 위해 노력하고 있습니다. 시간에 민감한 의료 환경에서는 효율성과 정확성이 가장 중요합니다.

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    Generative AI는 은행 및 금융 서비스의 환경을 재편하고 효율성을 도입하고 보안을 강화하며 고객과 기관 모두에게 개인화된 경험을 제공하고 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 금융 산업에 미치는 영향도 커져 혁신과 최적화의 새로운 시대가 열릴 것입니다.

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    의료 및 제약 산업에서 자연어 처리(NLP) 활용은 구조화되지 않은 데이터 분석에 크게 기반을 두고 있습니다. 관련 정보를 통해 의료 기관은 여러 가지 이점을 추출하고 환자에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있습니다.

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    사용자 제작 콘텐츠의 양과 빈도는 향후 몇 년 동안 증가할 것입니다. 오늘날 고객은 브랜드에 대한 모든 것을 알 수 있는 혁신적인 도구에 액세스할 수 있습니다. 기존 고객, 신규 고객, 잠재 고객과의 소통이 브랜드에 필수적인 경우 콘텐츠 모니터링 및 조정은 긍정적인 이미지를 만드는 데 매우 중요합니다.

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    효과적인 데이터 라벨링은 검색 관련성을 높이는 데 중요한 부분입니다. 전자상거래 플랫폼과 기업은 검색 결과에 제품을 표시해야 하기 때문에 데이터 라벨링을 통해 가장 큰 이점을 얻습니다. 이는 매출과 수익 증가로 이어집니다.

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    자연어 처리(NLP)는 모든 산업 분야에서 정보 추출 및 분석 혁명을 시작했습니다. 이 기술의 다양성은 더 나은 솔루션과 새로운 애플리케이션을 제공하기 위해 발전하고 있습니다. 금융 분야에서 NLP의 사용은 위에서 언급한 응용 프로그램에만 국한되지 않습니다. 시간이 지나면 우리는 이 기술과 그 기술을 훨씬 더 복잡한 작업과 운영에 사용할 수 있습니다.

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    헬스케어에 AI를 적용하는 핵심에는 데이터와 그에 대한 정확한 분석이 있습니다. 이러한 데이터와 의료 전문가가 제공하는 정보를 활용해 AI 도구와 기술은 진단, 치료, 예측, 처방, 영상화 측면에서 더 나은 의료 솔루션을 제공할 수 있습니다.

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    명명된 엔터티 인식은 텍스트에 대한 고급 기계 이해를 위한 기반을 마련하는 중요한 기술입니다. 오픈 소스 데이터 세트에는 장점과 단점이 있지만 NER 모델을 훈련하고 미세 조정하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 리소스를 합리적으로 선택하고 적용하면 NLP 프로젝트의 결과를 크게 높일 수 있습니다.

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    Generative AI는 다양한 콘텐츠를 생성하는 능력을 통해 효율성, 확장성, 개인화 등 놀라운 이점을 제공합니다. 그러나 품질 관리, 창의성 한계, 윤리적 우려와 같은 문제에는 세심한 주의가 필요합니다.

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    생성적 AI(Generative AI)는 기술과 창의성의 경계를 재정의하는 흥미로운 개척지입니다. 인간과 유사한 텍스트 생성부터 사실적인 이미지 생성, 코드 개발 강화, 고유한 오디오 출력 시뮬레이션에 이르기까지 실제 응용 프로그램은 혁신적인 만큼 다양합니다.

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    임상 데이터 분석에 머신러닝과 AI를 적용하는 방법은 광범위하고 획기적입니다. 이는 환자 치료를 재편하고 의학 연구를 개선하며 더 빠르고 정확한 진단을 제공할 수 있는 엄청난 잠재력을 제공합니다.

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    Shaip은 AI 및 기계 학습(ML) 모델에 필수적인 최고의 의료 및 의료 데이터를 제공하는 최전선에 서 있습니다. 의료 AI 프로젝트를 시작하거나 특정 의료 데이터가 필요한 경우 Shaip은 완벽한 파트너입니다.

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    음성 비서는 더 이상 참신하지 않습니다. 일상적인 디지털 상호 작용에 빠르게 중요해지고 있습니다. 다국어 음성 비서의 부상은 언어 장벽을 허물고 더 큰 글로벌 연결성을 촉진하는 상당한 도약을 약속합니다.

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    문서 주석은 AI, 기계 학습 및 자연어 처리의 필수 구성 요소입니다. AI 시스템의 이해 및 처리 기능을 향상시켜 효율적인 정보 추출을 지원하고 다양한 영역에서 자동화를 촉진합니다.

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    위의 예에서 살펴본 것처럼 감정 분석은 고객 서비스에서 정치에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 놀라운 잠재력을 가지고 있습니다. 이를 통해 조직은 주관적 데이터의 힘을 발휘하고 구조화되지 않은 텍스트를 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있습니다.

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    의료 AI의 미래는 약속과 잠재력으로 가득 차 있으며 2023년의 새로운 트렌드는 환자 치료 제공의 혁신적인 변화를 나타냅니다.

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    의료 분야의 자연어 처리 사용 사례는 방대하고 혁신적입니다. NLP는 AI, 기계 학습 및 대화형 AI의 힘을 활용하여 의료 전문가가 환자 치료에 접근하는 방식을 혁신하고 있습니다. 의료 워크플로를 보다 효율적으로 만들고 전반적인 환자 결과를 개선하고 있습니다.

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    AI 기반 엔터티 추출을 채택함으로써 의료에서 ​​전자 상거래, 의사 결정 개선, 프로세스 간소화 및 고객 경험 향상에 이르기까지 다양한 산업에서 상당한 발전이 이루어졌습니다.

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    감정 인식 기술은 인간의 감정에 대한 이해를 높이고 의료, 교육 및 마케팅과 같은 다양한 영역에서 개인화된 경험을 만드는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다.

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    대체로 의료 분야는 전 세계 사람들의 삶을 다시 한 번 변화시키려는 의욕을 가진 환자와 의사로 가득합니다. 대규모 데이터 세트에 대한 액세스는 단방향 인공 지능이 의학의 미래임을 계속 증명할 것입니다. 모든 사람을 위해 점점 더 연결되는 미래를 향해 나아가면서 임상 시험 및 환자 치료에 대한 이해를 개선하기 위해 이러한 고유한 데이터 세트를 활용하는 것은 연구자와 개발자 모두에게 달려 있습니다.

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    향후 XNUMX년은 보다 간소화된 AI 경험, 이러한 상호 작용을 강화하는 보안 기능 등을 제공할 것입니다. 향후 몇 년간 대화형 AI 트렌드는 그 어느 때보다 더 밝고 접근하기 쉬워질 것입니다.

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    변화는 계속되고 있으며, 더 나은 사용자 경험을 제공하는 더 많은 돈을 벌 수 있고 수익성 있는 미래로 이어지고 있습니다. 다른 회사의 실수로부터 배울 수 있는 능력과 함께 이러한 변화를 통해 BFSI 부문은 안면 인식을 사용하는 방향으로 계속해서 빠르게 발전할 것입니다.

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    음성 검색은 급성장하는 기술 분야입니다. AI, 자연어 처리 및 기계 학습을 통해 더 많은 기능을 갖추게 됨에 따라 느리지만 확실하게 큰 발전을 이루고 있습니다. 현재 존재하는 AI 유형은 지각력이 없습니다. 이러한 음성 비서는 우리의 삶을 더 좋고, 더 단순하고, 더 효율적으로 만드는 도구입니다.

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    데이터 라벨링 서비스는 기업이 라벨이나 태그가 없는 데이터를 있는 데이터로 전환하도록 도와줍니다. 기업에서 제공하는 데이터 세트에 레이블을 지정하기 위해 인간 태스크 포스 또는 머신 러닝을 사용하는 경우가 많습니다.

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    음성 인식 기술은 잠재적으로 여러 가지 방식으로 의료 산업에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 보다 빠르고 정확한 문서화를 가능하게 하고 오류 위험을 줄이며 환자 참여를 개선함으로써 음성 인식 기술은 의료 제공자가 더 나은 품질의 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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    보험 업계는 많은 데이터를 보유하고 있지만 검색이 거의 불가능할 정도로 복잡합니다. 보험 산업은 디지털화되어야 하며 이제 가능합니다. OCR을 사용하면 데이터 수집 및 정렬이 사진을 찍거나 몇 단어를 입력하는 것처럼 간단해집니다.

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    은행은 AI 기술을 구현할 때 긍정적인 경험을 할 것입니다. 이는 비즈니스 프로세스에서 이미 AI를 활용하고 있는 회사와의 인터뷰를 기반으로 합니다. 고객 데이터 안전과 자동으로 규제될 수 있는 윤리적 기준을 보장하기 위한 보호 장치가 구축되어 있는 한 은행은 시스템에 AI를 구현해야 합니다.

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    콜센터 시장에서 기계 학습의 영향은 실제적이고 측정 가능합니다. 실시간 데이터 캡처와 기계 학습이 결합되어 훨씬 더 효율적인 콜 센터가 가능합니다. 또한 음성 기반 솔루션은 북미 전역에서 증가했으며 전 세계적으로 계속 확산되고 있습니다.

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    의사와 간호사가 많은 전문 업무를 처리하기 위해 음성 인식 기술에 점점 더 의존하면서 의료 분야에서 음성 인식 기술이 점점 더 중요해지고 있습니다. 병원, 임상 환경 및 의원에서 이 기술이 널리 사용되기 전에 많은 질문을 해결해야 하지만 초기 징후는 중요한 가능성을 시사합니다.

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    비디오 주석 기술은 소매 AI 시스템과 고객을 안전하게 보호하기 위한 것입니다. 비디오 주석 소프트웨어는 사람들이 소매 환경에서 의심스러운 것을 목격할 때 빠르고 쉽게 당국에 알릴 수 있게 함으로써 이를 수행할 수 있는 좋은 방법입니다. AI 시스템이 과거 경험에서 학습하여 정상적인 행동으로 간주되는 것에 대해 더 나은 느낌을 갖도록 응답을 조정할 수 있도록 지원합니다.

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    얼굴 인식의 사용 사례는 데이터를 저장하고 검색할 때 놀라운 일을 할 수 있지만 흥미로운 윤리적 문제도 수반합니다. 그러한 기술을 사용하는 것이 이치에 맞습니까? 일부 사람들은 특히 안면 인식의 사생활 침해와 관련하여 대답이 "아니오"라고 생각합니다. 다른 사람들은 이러한 새로운 도구의 사용을 인용하며, 이것이 바로 이 기술이 어떤 대가를 치르더라도 피하고 싶은 기술이 아닐 수 있는 이유입니다.

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    AI는 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 바꿀 것입니다. 대화형 AI에 익숙해지고 삶의 일부가 되면 AI 없이 어떻게 지낼 수 있었는지 의아해할 것입니다.

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    맞춤형 웨이크 워드는 브랜드의 개인화에 도움이 되고 경쟁업체와 차별화할 수 있습니다. 사용자 지정 깨우기 단어를 선택할 때 고려해야 할 많은 요소가 있습니다. 그러나 오늘날 경쟁이 치열한 비즈니스 세계에서 눈에 띄고 싶다면 음성 어시스턴트가 고유하게 들리도록 추가 노력을 기울일 가치가 있습니다.

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    새로운 음성 기술 발전이 여기에 있습니다. 그들은 계속해서 인기를 끌 것이며, 지금은 앞서 나가 운전자를 위한 혁신적인 음성 경험을 만들기 시작하기에 완벽한 시기입니다. 자동차 제조업체가 음성 인식을 자동차에 통합함에 따라 기술과 사용자에게 새로운 가능성의 세계가 열렸습니다.

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    음식 AI가 우리가 먹는 방식에 큰 영향을 미칠 것이 분명합니다. 패스트푸드 체인의 추진력이 더 커스터마이징 가능한 메뉴에서부터 수많은 새롭고 혁신적인 레스토랑에 이르기까지 기술이 우리의 식사 경험을 단순화하고 음식의 품질을 향상시킬 수 있는 기회는 무수히 많습니다. 인공 지능과 기계 학습 알고리즘의 발전으로 지능형 식품 AI가 우리의 건강과 식품 시스템의 전반적인 생태적 영향에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대할 수 있습니다.

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    요약하면, 의미론적 세분화는 컴퓨터 비전의 발전을 과급하기 위해 활용되는 딥 러닝 알고리즘의 중요한 부문입니다. 의미론적 세분화는 이러한 관련 하위 범주, 개체 감지, 분류 및 위치 지정의 많은 부분에서 계속 발전할 것입니다.

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    전반적으로 효과적인 음성 인식 시스템은 다양한 상황에서 설정 및 사용이 간편해야 하며 사용자의 불만이 거의 없이 정확한 결과를 얻을 수 있어야 합니다.

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    스마트 홈 데이터를 구축하려면 결국 기계 학습 알고리즘이 작동하고 중단 없이 데이터를 처리하는지 확인하는 일련의 프로세스가 필요합니다.

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    보험 산업은 전통적으로 기술 발전에 대해 보수적이었고 새로운 기술 채택을 주저했습니다. 하지만 시대가 변하면서 인공지능(AI)이 업무에서 중요한 역할을 하고 있다는 사실을 깨닫기 시작한 보험사들로부터 인공지능(AI)에 대한 관심이 높아지고 있다.

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    데이터 수집은 비즈니스 프로세스 의사 결정, 스피치 프로젝트 및 연구에 사용하기 위해 다양한 시스템에서 정확한 데이터를 수집, 분석 및 측정하는 프로세스입니다.

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    은행은 예전 같지 않다. 우리 대부분은 번거롭지 않고 가장 중요하게는 신뢰할 수 있는 빠르고 효율적이며 완벽한 뱅킹 서비스가 필요합니다. 이러한 것들을 제공할 수 있는 디지털 뱅킹 채널로 전환하는 것이 합리적입니다. 밝혀진 바와 같이 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기반 가상 비서가 정확히 이를 수행할 수 있습니다.

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    중요한 이메일을 다른 언어로 번역해야 했던 적이 있습니까? 그렇다면 누군가의 이메일 응답 서비스가 귀하의 이메일을 신속하게 번역할 수 없다는 사실을 알고 답답할 것입니다. 이는 어떤 조직에서든 커뮤니케이션이 핵심인 경우 특히 실망스러울 수 있습니다.

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    챗봇 및 가상 비서라는 용어는 인간의 손길로 자동화 기능을 사용하여 대화를 생성하는 데 사용됩니다. 자율적인 해결을 통해 챗봇과 가상 비서는 직원과 고객 경험도 가속화합니다.

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    종종 텍스트 분류의 하위 도메인 중 하나로 간주되는 문서 분류의 지나치게 단순화된 버전은 문서에 태그를 지정하고 문서를 사전 정의된 범주로 바로 설정하여 유지 관리가 쉽고 효율적인 검색을 수행하는 것을 의미합니다.

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    Siri야, 최고의 대화형 AI 트렌드가 수록된 좋은 블로그 게시물을 검색해 주실 수 있나요? 아니면 Alexa, 평범한 일상 업무에서 내 마음을 덜어주는 노래를 들려줄 수 있습니까? 글쎄요, 이것은 단순한 수사학이 아니라 대화형 AI라는 개념의 전반적인 영향을 검증하는 표준 응접실 토론입니다.

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    OCR 또는 광학 문자 인식은 문서를 읽고 이해하는 재미있는 방법입니다. 그러나 왜 그것이 의미가 있습니까? 알아 보자. 그러나 계속 진행하기 전에 덜 일반적인 기계 학습 용어인 RPA(로봇 프로세스 자동화)에 대해 머리를 숙여야 합니다.

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    어려운 사실은 수집된 훈련 데이터의 품질이 음성 인식 모델 또는 장치의 품질을 결정한다는 것입니다. 따라서 특히 모델이나 관련 알고리즘을 훈련하는 데 수집, 주석 및 기타 숙련된 전략이 필요한 경우 많은 노력 없이 프로세스를 통과할 수 있도록 숙련된 데이터 공급업체와 연결해야 합니다.

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    가장 인간적인 방식으로 상호 작용할 수 있도록 하는 기계에 주입된 능력은 다른 종류의 높이를 가지고 있습니다. 그러나 대화형 AI가 실시간으로 어떻게 작동하고 어떤 종류의 기술이 그 존재를 뒷받침하는지에 대한 질문이 남아 있습니다.

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    합성 데이터는 이름에서 알 수 있듯이 실제 사건에 의해 생성되는 것이 아니라 인위적으로 생성된 데이터입니다. 마케팅, 소셜 미디어, 의료, 금융 및 보안 분야에서 합성 데이터는 보다 혁신적인 솔루션을 구축하는 데 도움이 됩니다.

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    광학 문자 인식(OCR)에 대해 이야기할 때 특히 컴퓨터 비전 및 패턴 인식과 관련된 인공 지능(AI) 분야입니다. OCR은 이미지, pdf, 필기 메모 및 스캔 문서와 같은 여러 데이터 형식에서 정보를 추출하고 추가 처리를 위해 디지털 형식으로 변환하는 프로세스를 말합니다.

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    운전자 모니터링 시스템은 대시보드에 장착된 카메라를 활용하여 운전자의 주의력과 졸음을 모니터링하는 고급 안전 기능입니다. 운전자가 졸리고 주의가 산만해지면 운전자 모니터링 시스템이 경고를 생성하고 휴식을 권장합니다.

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    자연어 처리(Natural Language Processing)는 인간의 언어를 분해하고 그 신조를 지능적 모델에 제공할 수 있는 인공 지능의 하위 분야입니다. NLP를 모델 교육 기술로 사용할 계획이 있습니까? 문제를 해결하기 위한 과제와 솔루션을 알아보려면 계속 읽으십시오.

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    그 위에 Conversational AI는 실시간 통찰력과 우수한 고객 서비스를 제공하기 위해 기계 학습 데이터 세트를 사용하여 이전 경험에서 지속적으로 학습합니다. 또한 대화형 AI는 수동으로 쿼리를 이해하고 응답할 뿐만 아니라 검색 및 비전과 같은 다른 AI 기술과 연결하여 프로세스를 빠르게 추적할 수 있습니다.

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    이미지 인식은 이미지에서 사물, 장소, 사람 및 동작을 식별하는 소프트웨어의 기능입니다. 기업은 기계 학습 데이터 세트를 사용하여 이미지 인식을 사용하여 개체를 식별하고 여러 범주로 분류할 수 있습니다.

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    인공 지능은 기계를 더 똑똑하게 만듭니다! 그러나 그들이 하는 방식은 관련 업종만큼이나 다양하고 흥미롭습니다. 예를 들어, 자연어 처리(Natural Language Processing)와 같은 것은 재치 있는 챗봇과 디지털 비서를 설계하고 개발하려는 경우에 유용합니다. 마찬가지로, 보험 부문을 사용자에게 보다 투명하고 수용적으로 만들고 싶다면 Computer Vision은 집중해야 하는 AI 하위 도메인입니다.

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    얼굴만 스캔하면 기계가 감정을 감지할 수 있을까? 좋은 소식은 그들이 할 수 있다는 것입니다. 그리고 나쁜 소식은 시장이 주류가 되기까지 아직 갈 길이 멀다는 것입니다. 그러나 장애물과 채택 문제가 AI 전도사들이 AI 지도에 '감정 감지'를 표시하는 것을 막지는 못합니다. 상당히 공격적입니다.

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    Computer Vision은 자연어 처리와 같은 다른 AI 애플리케이션만큼 널리 보급되어 있지 않습니다. 그러나 서서히 순위가 올라가고 있어 2022년을 더 큰 규모로 채택하기에 흥미진진한 해가 될 것입니다. 다음은 2022년에 기업이 더 잘 탐색할 것으로 예상되는 최신 유행하는 컴퓨터 비전 잠재력(대부분 도메인)입니다.

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    전 세계의 기업은 종이 기반 문서에서 디지털 데이터 처리로 전환하고 있습니다. 하지만 OCR이란 무엇입니까? 어떻게 작동합니까? 그리고 어떤 비즈니스 프로세스에서 이점을 활용하기 위해 활용할 수 있습니까? OCR이 테이블에 가져다 주는 이점에 대해 이 기사를 자세히 살펴보겠습니다.

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    답은 자동 음성 인식(ASR)입니다. 구어체를 글로 바꾸는 것은 엄청난 단계입니다. ASR(Automatic Speech Recognition)은 2022년에 큰 소음이 될 트렌드입니다. 그리고 음성 비서의 성장은 내장형 음성 비서 스마트폰과 Alexa와 같은 스마트 음성 장치 때문입니다.

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    최고의 인공 지능 모델 뒤에 숨은 두뇌를 찾고 있습니까? 자, Data Annotators에게 절하십시오. 데이터 주석이 모든 AI 기반 버티컬과 관련된 리소스를 준비하는 데 중심이 되지만, 우리는 개념을 탐색하고 Healthcare AI의 관점에서 라벨링 주인공에 대해 더 배울 것입니다.

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    그리고 쇼핑객이 카드나 지갑이 아닌 얼굴만 표시하여 계산대에서 청구서를 지불하는 것이 매력적이지 않습니까? 얼굴 인식을 통해 소매업체는 과거 구매를 기반으로 쇼핑객의 기분과 선호도를 분석할 수 있습니다.

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    전 세계적으로 디지털 결제가 증가하고 있는 상황에서 금융 기관은 어떻게 최대의 판매 전환 및 결제 승인을 보장하고 위험 노출을 최소화할 수 있습니까? 놀라운 소리? 데이터 처리 및 정보 의존도가 높은 금융 산업에서 한계를 유지하고 고객의 자연스러운 뉘앙스를 이해하여 적시에 해결하기 위해서는 AI 관련 기술이 필요합니다.

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    드론은 데이터 수집을 위한 실행 가능한 도구이며 실시간 정보를 제공합니다. 데이터 분석을 사용하면 교량, 마이닝 및 일기 예보를 더 쉽게 검사할 수 있습니다.

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    콜센터 감정 분석은 고객 컨텍스트의 자연스러운 뉘앙스를 식별하고 데이터를 분석하여 고객 서비스를 보다 공감적으로 만들어 데이터를 처리하는 것입니다.

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    첫 번째 이유는 검증이 필요하지 않습니다. 기계 학습 프로젝트에는 알고리즘, 데이터 조달, 고품질 주석 및 기타 복잡한 측면을 잘 관리해야 합니다.

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    인공 지능의 한 분야인 NLP는 기계가 인간의 언어에 반응하도록 만드는 것입니다. 기술적인 측면에서 NLP는 컴퓨터 과학, 언어학, 알고리즘 및 전반적인 언어 구조를 사용하여 기계를 지능적으로 만듭니다. 사전 예방적이고 직관적인 기계는 구축될 때마다 음성과 텍스트에서 진정한 의미와 맥락을 추출, 분석 및 이해할 수 있습니다.

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    이것이 바로 의료 이미지 주석이 기본 모델 개발 기술로서 정확한 컴퓨터 비전의 존재를 촉진하기 위해 필요한 지식을 AI 기반 의료 진단 설정에 효율적으로 전달하는 역할을 하는 곳입니다.

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    인공 지능은 논의하기 위해 암울한 주제가 될 필요가 없습니다. 앞으로 몇 년 동안 가장 변혁적인 도구가 될 가능성으로 가득 찬 AI는 압도적인 기술을 유지하는 대신 보조 리소스로 빠르게 형성되고 있습니다.

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    기계 학습 모델을 총체적이고 직관적이며 영향력 있게 만드는 데 관련된 기술을 알고 있습니까? 그렇지 않은 경우 먼저 각 프로세스가 재미, 기능 및 기교의 세 단계로 광범위하게 분리되는 방법을 이해해야 합니다. 'Finesse'는 관련 프로그래밍 언어를 사용하여 복잡한 프로그램을 먼저 개발하여 ML 알고리즘을 완벽하게 교육하는 것과 관련이 있지만 'Fun' 부분은 지각적이고 지능적인 재미있는 제품을 제공하여 고객을 행복하게 만드는 모든 것입니다.

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    어느 좋은 날 일어나서 모든 주방 용기 시장이 검은색으로 되어 내부가 보이지 않는 것을 상상해 보십시오. 그런 다음 차에 사용할 각설탕을 찾는 것이 어려울 것입니다. 제공하면 먼저 차를 찾을 수 있습니다.

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    데이터 주석은 단순히 기계가 사용할 수 있도록 정보에 레이블을 지정하는 프로세스입니다. 시스템이 레이블이 지정된 데이터 세트에 의존하여 입력 패턴을 처리, 이해 및 학습하여 원하는 출력에 도달하는 지도 머신 러닝(ML)에 특히 유용합니다.

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    데이터 레이블 지정은 그렇게 어렵지 않습니다. 그러나 그 과정에서 겪는 어려움에도 불구하고 당면한 작업의 정확한 특성을 이해하는 사람은 많지 않습니다. 특히 AI 및 머신 러닝 모델에 적합하도록 데이터 세트에 레이블을 지정하려면 수년간의 경험과 실제적인 신뢰성이 필요합니다. 그리고 무엇보다도 데이터 라벨링은 XNUMX차원적 접근 방식이 아니며 작업 중인 모델 유형에 따라 다릅니다.

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    체계적인 접근 방식을 취하면 음성 프로젝트를 위한 데이터 수집이 간소화됩니다. 음성 프로젝트를 위한 데이터 수집에 대한 독점 게시물을 읽고 명확성을 얻으십시오.

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    간단히 말해서 텍스트 주석은 특정 문서, 디지털 파일 및 관련 콘텐츠에 레이블을 지정하는 것입니다. 이러한 리소스에 태그가 지정되거나 레이블이 지정되면 해당 리소스는 이해할 수 있게 되며 머신 러닝 알고리즘에 의해 배포되어 모델을 완벽하게 훈련할 수 있습니다.

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    오늘 우리는 인터뷰를 위해 Vatsal Ghiya를 선택했습니다. Vatsal Ghiya는 의료 AI 소프트웨어 및 서비스 분야에서 20년 이상의 경험을 가진 연쇄 창업가입니다. 그는 가장 까다로운 기계 학습 및 인공 지능 이니셔티브가 있는 회사를 위해 플랫폼, 프로세스 및 인력의 주문형 확장을 가능하게 하는 Shaip의 CEO이자 공동 설립자입니다.

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    금융 서비스는 시간이 지남에 따라 변모했습니다. 모바일 결제, 개인 뱅킹 솔루션, 더 나은 신용 모니터링 및 기타 재무 패턴의 급증으로 금전적 포함과 관련된 영역이 몇 년 전과 같지 않음을 더욱 확실하게 합니다. 2021년에는 'Fin' 또는 Finance만이 아니라 와해성 금융 기술이 포함된 모든 'FinTech'가 고객 경험, 관련 조직의 운영 방식 또는 전체 재정 분야를 정확하게 변화시키기 위해 존재감을 느끼게 됩니다.

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    자동차 산업의 시기적절한 성장에도 불구하고 이 수직 산업은 점진적 개선의 여지를 많이 남깁니다. 교통 사고 감소에서 시작하여 차량 제조 및 자원 배치 개선에 이르기까지 인공 지능은 상황을 하늘로 향하게 하는 가장 가능성 있는 솔루션인 것 같습니다.

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    요즘 인공 지능은 마케팅 전문 용어에 가깝습니다. 여러분이 알고 있는 모든 회사, 스타트업 또는 비즈니스는 이제 'AI 기반'이라는 용어를 USP로 사용하여 제품과 서비스를 홍보합니다. 사실 요즘 인공지능은 피할 수 없는 것 같습니다. 주위에 있는 거의 모든 것이 AI로 구동됩니다. Netflix의 추천 엔진과 데이트 앱의 알고리즘부터 종양학을 지원하는 의료 분야의 가장 복잡한 엔터티에 이르기까지 인공 지능은 오늘날 모든 것의 중심에 있습니다.

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    기계 학습은 아마도 세계에서 가장 혼합된 정의와 해석을 가지고 있을 것입니다. 몇 년 전에 유행어로 다가온 이 단어가 묘사되고 표현되는 방식 덕분에 많은 사람들을 계속 당황하게 만들고 있습니다.

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    인공 지능(AI)은 야심차고 인류의 발전에 매우 유익합니다. 특히 의료와 같은 공간에서 인공 지능은 질병 진단, 치료, 환자 관리 및 환자 모니터링에 접근하는 방식에 놀라운 변화를 가져오고 있습니다. 신약 개발과 관련된 연구 개발, 우려 사항 및 기저 조건을 발견하는 새로운 방법 등을 잊지 마십시오.

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    수직적 의료는 결코 고정된 것이 아닙니다. 그러나 서로 다른 의학적 통찰력이 합쳐져 우리가 구조화되지 않은 데이터 더미를 무심코 쳐다보게 만드는 역학 관계는 이제껏 없었습니다. 솔직히 말해서 엄청난 양의 데이터는 더 이상 문제가 되지 않습니다. 2,000년 말까지 2020엑사바이트를 넘어선 것이 현실입니다.

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    인공 지능은 기계가 인간의 행동을 모방할 수 있도록 하는 기술입니다. 기계에게 자율적으로 학습하고 생각하고 결과를 사용하여 그에 따라 반응하고 대응하는 방법을 가르치는 것이 전부입니다.

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    GPS 네비게이션 시스템이 교통 체증을 피하기 위해 우회하도록 요청할 때마다 수백 시간의 훈련 후에 그러한 정확한 분석과 결과가 나온다는 것을 인식하십시오. Google 렌즈 앱이 사물이나 제품을 정확하게 식별할 때마다 정확한 식별을 위해 AI(인공 지능) 모듈에서 수천 개의 이미지가 처리되었음을 이해하세요.

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    데이터 비식별화에 대해 알아야 할 4가지 기본 사항, 매일 2.5천 바이트의 바이트의 속도로 데이터 생성과 함께 인터넷 사용자로서 1.7년에 거의 2020초마다 XNUMXMB를 생성했습니다.

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    이제 지구 전체가 온라인 상태이고 연결되어 있으므로 우리는 집합적으로 헤아릴 수 없는 양의 데이터를 생성합니다. 산업, 비즈니스, 시장 부문 또는 기타 엔터티는 데이터를 단일 단위로 간주합니다. 그러나 개인에 관한 한 데이터는 디지털 발자국이라고 하는 것이 더 좋습니다.

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    양질의 데이터는 성공 사례로 이어지는 반면, 낮은 데이터 품질은 좋은 사례 연구로 이어집니다. AI 기능에 대한 가장 영향력 있는 사례 연구 중 일부는 품질 데이터 세트의 부족에서 비롯되었습니다. 기업은 AI 벤처와 제품에 대해 모두 흥분하고 야심차지만 데이터 수집 및 교육 관행에는 흥분이 반영되지 않습니다. 교육보다 결과물에 더 중점을 둔 여러 기업은 시장 출시 시기를 늦추거나 자금을 잃거나 심지어 영원히 셔터를 내리게 됩니다.

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    생성된 데이터에 주석을 달거나 태그를 지정하는 프로세스로, 이를 통해 머신 러닝 및 인공 지능 알고리즘이 각 데이터 유형을 효율적으로 식별하고 해당 데이터 유형에서 무엇을 배우고 무엇을 할 것인지 결정할 수 있습니다. 각 데이터 세트가 더 잘 정의되거나 레이블이 지정될수록 알고리즘이 최적화된 결과를 위해 더 잘 처리할 수 있습니다.

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    Alexa, 내 근처에 초밥집이 있습니까? 종종 우리는 가상 비서에게 개방형 질문을 합니다. 동료 인간에게 이와 같은 질문을 하는 것은 이것이 우리가 말하고 상호 작용하는 데 익숙한 방식임을 고려할 때 이해할 수 있습니다. 그러나 언어와 대화의 복잡성을 거의 이해하지 못하는 기계에 구어체로 매우 캐주얼한 질문을 하는 것은 의미가 없습니까?

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    모든 놀라운 사건 뒤에는 인공 지능, 기계 학습, 그리고 가장 중요한 NLP(자연어 처리)와 같은 개념이 실행되고 있습니다. 최근의 가장 큰 혁신 중 하나는 NLP입니다. 여기서 기계는 인간이 어떻게 말하고, 감정을 표현하고, 이해하고, 반응하고, 분석하고, 심지어 인간의 대화와 감정 중심 행동을 모방하는지 이해하기 위해 점진적으로 진화하고 있습니다. 이 개념은 챗봇, 텍스트 음성 변환 도구, 음성 인식, 가상 비서 등의 개발에 큰 영향을 미쳤습니다.

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    1950년대에 도입된 개념임에도 불구하고 인공 지능(AI)은 몇 년 전까지만 해도 가명으로 사용되지 않았습니다. AI의 진화는 점진적이며 오늘날과 같은 미친 기능을 제공하는 데 거의 6년이 걸렸습니다. 이 모든 것은 하드웨어 주변 장치, 기술 인프라, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 저장 및 처리 시스템(빅 데이터 및 분석)과 같은 관련 개념, 인터넷의 보급 및 상용화 등의 동시 진화로 인해 엄청나게 가능했습니다. 모든 것이 함께 이 놀라운 기술 타임라인의 단계로 이어졌습니다. 여기서 AI와 머신 러닝(ML)은 혁신을 강화할 뿐만 아니라 없어도 살 수 없는 피할 수 없는 개념이 되었습니다.

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    모든 AI 시스템은 정확한 결과를 훈련하고 전달하기 위해 방대한 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 이제 이 문장에는 방대한 양과 양질의 데이터라는 두 가지 키워드가 있습니다. 둘 다 개별적으로 논의합시다.

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    비즈니스 및 운영 목적을 위한 인공 지능 배치에 대한 지금까지의 모든 대화와 토론은 피상적이었습니다. 일부는 구현의 이점에 대해 이야기하고 다른 일부는 AI 모듈이 어떻게 생산성을 40%까지 높일 수 있는지에 대해 설명합니다. 그러나 우리는 비즈니스 목적으로 이를 통합하는 것과 관련된 실제 문제를 거의 해결하지 못합니다.

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    인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)과 같은 기술 없이는 전 세계의 유행병과 싸우는 것을 상상하기 어렵습니다. 전 세계적으로 Covid-19 사례가 기하 급수적으로 증가함에 따라 많은 의료 인프라가 마비되었습니다. 그러나 기관, 정부 및 조직은 첨단 기술의 도움으로 맞서 싸울 수있었습니다. 한때 높은 라이프 스타일과 생산성을위한 사치품으로 여겨지 던 인공 지능과 머신 러닝은 수많은 응용 프로그램 덕분에 Covid와 싸우는 생명을 구하는 요원이되었습니다.

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    통증은 특정 그룹의 사람들에게서 더 심하게 경험됩니다. 연구에 따르면 소수자 및 소외 계층의 개인은 스트레스, 전반적인 건강 및 기타 요인으로 인해 일반 인구보다 신체적 고통을 더 많이 경험하는 경향이 있습니다.

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    데이터 조달을 계획하기 전에 AI 교육 데이터에 지출해야 하는 비용을 결정할 때 가장 중요한 고려 사항 중 하나입니다. 이 기사에서는 AI 교육 데이터에 대한 효과적인 예산을 개발하기 위한 통찰력을 제공합니다.

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    Shaip은 의료 AI 데이터 솔루션에 중점을 두고 AI 모델을 구성하는 데 도움이 되도록 설계된 라이선스 의료 데이터를 제공하는 온라인 플랫폼입니다. 텍스트 기반의 환자 의료 기록 및 청구 데이터, 의사 녹음 또는 환자/의사 대화와 같은 오디오, X선, CT 스캔 및 MRI 결과 형태의 이미지 및 비디오를 제공합니다.

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    데이터는 AI 알고리즘을 개발하는 데 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 데이터가 그 어느 때보다 빠르게 생성되고 있다고 해서 올바른 데이터를 쉽게 얻을 수 있는 것은 아닙니다. 품질이 낮거나 편향되거나 잘못 주석이 달린 데이터는 기껏해야 다른 단계를 추가할 수 있습니다. 이러한 추가 단계는 데이터 과학 및 개발 팀이 기능적 응용 프로그램으로 가는 도중에 이러한 단계를 거쳐야 하므로 속도가 느려집니다.

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    인공 지능이 의료 산업을 변화시킬 수 있는 가능성에 대해 많은 언급이 있었고 그럴만한 이유가 있습니다. 정교한 AI 플랫폼은 데이터를 기반으로 하며 의료 기관에는 데이터가 풍부합니다. 그렇다면 AI 도입 측면에서 업계가 다른 업계보다 뒤처진 이유는 무엇입니까? 그것은 많은 가능한 대답이 있는 다면적인 질문입니다. 그러나 이들 모두는 의심할 여지 없이 특히 한 가지 장애물, 즉 대량의 비정형 데이터를 강조할 것입니다.

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    그러나 단순 해 보이는 것은 다른 복잡한 AI 시스템처럼 개발하고 배포하는 데 지루한 작업입니다. 장치가 캡처 한 이미지를 인식하고 ML (머신 러닝) 모듈이이를 처리 할 수 ​​있기 전에 데이터 어노 테이터 또는 이들로 구성된 팀은 데이터에 주석을 달아 수천 시간을 보냈을 것입니다.

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    이 특별 게스트 특집에서 Shaip의 CEO이자 공동 설립자인 Vatsal Ghiya는 데이터 기반 AI가 미래에 최대한의 잠재력을 발휘할 수 있도록 해줄 것이라고 믿는 세 가지 요소, 즉 혁신적인 알고리즘을 구축하는 데 필요한 인재와 자원, 이러한 알고리즘을 정확하게 훈련하기 위한 엄청난 양의 데이터와 해당 데이터를 효과적으로 마이닝할 수 있는 충분한 처리 능력. Vatsal은 의료 AI 소프트웨어 및 서비스 분야에서 20년 이상의 경험을 가진 연쇄 창업가입니다. Shaip은 가장 까다로운 기계 학습 및 인공 지능 이니셔티브가 있는 회사를 위해 플랫폼, 프로세스 및 인력의 온디맨드 확장을 지원합니다.

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    인공 지능(AI) 시스템의 프로세스는 진화적입니다. 시장의 다른 제품, 서비스 또는 시스템과 달리 AI 모델은 즉각적인 사용 사례나 즉시 100% 정확한 결과를 제공하지 않습니다. 결과는 관련성이 높고 품질이 좋은 데이터를 더 많이 처리할수록 발전합니다. 아기가 말하는 법을 배우거나 음악가가 처음 XNUMX개의 주요 코드를 학습한 다음 이를 기반으로 구축하는 방법과 같습니다. 성과는 하룻밤 사이에 잠금 해제되지 않지만 훈련은 우수성을 위해 지속적으로 발생합니다.

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    인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)에 대해 이야기할 때마다 우리가 즉시 상상하는 것은 강력한 기술 회사, 편리하고 미래 지향적인 솔루션, 멋진 자율 주행 자동차 및 기본적으로 미학적, 창의적, 지적으로 즐거운 모든 것입니다. 사람들에게 거의 투영되지 않는 것은 AI가 제공하는 모든 편의와 라이프스타일 경험 이면의 현실 세계입니다.

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    Shaip의 비즈니스 책임자인 Utsav가 My Startup의 편집장인 Sunil과 상호 작용하여 Shaip이 대화형 AI 및 의료 AI 제품으로 미래의 문제를 해결함으로써 인간의 삶을 향상시키는 방법에 대해 간략히 설명하는 독점 인터뷰입니다. 그는 또한 AI, ML이 우리가 비즈니스를 수행하는 방식에 혁명을 일으키고 Shaip이 차세대 기술 개발에 어떻게 기여할 것인지에 대해 설명합니다.

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    인공 지능(AI)은 더 나은 영화 추천, 레스토랑 제안, 챗봇을 통한 갈등 해결 등을 통해 우리의 라이프스타일을 더 좋게 만들고 있습니다. AI의 힘, 잠재력 및 능력은 산업 전반과 아무도 생각하지 못한 영역에서 점점 더 잘 활용되고 있습니다. 실제로 AI는 의료, 소매, 은행, 형사 사법, 감시, 고용, 임금 격차 해소 등과 같은 영역에서 탐구되고 구현되고 있습니다.

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    우리는 AI 개발이 잘못되면 어떻게 되는지 모두 보았습니다. 이력서를 스캔하고 가장 적합한 후보자를 식별하는 좋은 방법인 AI 채용 시스템을 만들려는 Amazon의 시도를 생각해 보십시오. 후보자가 남성일 경우.

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    작년에 의료 산업은 전염병으로 인해 시험을 받았으며 신약 및 의료 기기에서 공급망 혁신 및 더 나은 협업 프로세스에 이르기까지 많은 혁신이 이루어졌습니다. 업계의 모든 영역에서 비즈니스 리더는 성장을 가속화하여 공동선을 지원하고 중요한 수익을 창출할 수 있는 새로운 방법을 찾았습니다.

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    우리는 그들을 영화에서 보았고, 책에서 읽었고, 실생활에서 경험했습니다. 공상 과학처럼 보일 수 있지만 우리는 사실을 직시해야 합니다. 안면 인식은 여기에 있습니다. 기술은 역동적인 속도로 발전하고 있으며 산업 전반에 걸쳐 다양한 사용 사례가 등장하면서 안면 인식의 광범위한 발전은 불가피하고 무한한 것처럼 보입니다.

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    다국어 챗봇은 비즈니스 세계를 변화시키고 있습니다. 챗봇은 간단한 한 단어 답변을 제공하는 초기 단계부터 먼 길을 왔습니다. 이제 챗봇은 수십 개 언어로 유창하게 채팅할 수 있어 기업이 더 넓은 글로벌 시장으로 확장할 수 있습니다.

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    의료는 종종 기술 혁신의 최첨단에 있는 산업으로 생각됩니다. 여러 면에서 사실이지만 의료 분야는 GDPR 및 HIPAA와 같은 광범위한 법률과 더 많은 지역 지침 및 제한 사항에 의해 엄격하게 규제됩니다.

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    2018년 보고서에 따르면 우리는 매일 거의 2.5조 바이트의 데이터를 생성했습니다. 일반적인 믿음과 달리 우리가 생성하는 모든 데이터가 통찰력을 위해 처리될 수 있는 것은 아닙니다.

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    인공 지능은 날이 갈수록 똑똑해지고 있습니다. 오늘날 강력한 머신 러닝 알고리즘은 일반 기업이 사용할 수 있는 범위 내에 있으며, 한때 대규모 메인프레임용으로 예약되었던 처리 능력이 필요한 알고리즘을 이제 저렴한 클라우드 서버에 배포할 수 있습니다.

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