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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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    우리뿐입니까 아니면 가상 비서가 실제로 점점 더 기발하고 요염해지고 있습니까? Siri, Cortana 또는 Alexa와 같은 가상 비서와의 첫 상호 작용을 기억한다면 무뚝뚝한 응답과 평범한 작업 실행을 기억할 것입니다.

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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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    Covid-19 대유행은 경제적 불확실성을 야기했을지 모르지만 우주에 대한 투자가 폭풍을 크게 이겨냈다는 것은 AI 혁신을 둘러싼 놀라운 흥분에 대한 증거입니다. 퍼센트는 변경되지 않고 7퍼센트는 증가하도록 설정되었습니다.

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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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