AI 리소스 센터
더 나은 데이터 파이프라인 구축
사례 연구
Clinical NLP에 대한 NER(Named Entity Recognition) 주석
다음 버전의 Healthcare API를 구축하기 위해 임상 NLP를 훈련/개발하기 위한 주석이 잘 달린 골드 표준 임상 텍스트 데이터입니다.
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.
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,
임상 NLP를 위한 명명된 개체 인식(NER)
다음 버전의 Healthcare API를 구축하기 위해 임상 NLP를 훈련/개발하기 위한 주석이 잘 달린 골드 표준 임상 텍스트 데이터입니다.
AI4 컨퍼런스: 컴퓨터 비전 데이터 수집 문제 해결
시중에 나와 있는 모든 주요 AI 솔루션은 모두 우리가 데이터 수집 또는 데이터 소싱 또는 AI 교육 데이터라고 부르는 중요한 프로세스의 제품입니다. CRO인 Mr. Hardik Parikh는 4월 2022일 라스베가스에서 최근 종료된 Event Ai17 XNUMX에서 "컴퓨터 비전 데이터 수집 문제 해결"에 대한 기조 연설을 했습니다.
음성 기술의 미래 – 도전과 기회
음성 기술은 의사 소통 방식을 혁신할 수 있는 힘이 있습니다. 이 웨비나는 참가자에게 '음성 기술을 모든 도메인에서 활용하는 방법'과 다양한 대화형 AI 사용 사례를 사용하여 최종 사용자 경험을 풍부하게 하는 방법에 대해 교육하는 것을 목표로 합니다.
데이터 혁신 의료
인공 지능(AI)은 의료 서비스 제공 방식을 혁신할 가능성이 있습니다. 이 웨비나는 사례 연구를 사용하여 '의료 영역에서 데이터를 활용하는 방법'과 교육 데이터 세트 및 데이터 처리에 대해 참가자를 교육하는 것을 목표로 합니다.
구매자 가이드
구매자 안내서: 데이터 주석/라벨링
따라서 새로운 AI/ML 이니셔티브를 시작하려고 하며 좋은 데이터를 찾는 것이 작업에서 더 어려운 측면 중 하나가 될 것임을 깨닫고 있습니다. AI/ML 모델의 출력은 학습에 사용하는 데이터만큼만 우수하므로 데이터 집계, 주석 및 레이블 지정에 적용하는 전문 지식이 매우 중요합니다.
구매자 가이드: 고품질 AI 교육 데이터
인공 지능과 머신 러닝의 세계에서 데이터 교육은 불가피합니다. 이것은 기계 학습 모듈을 정확하고 효율적이며 완벽하게 작동시키는 프로세스입니다. 이 가이드에서는 AI 교육 데이터가 무엇인지, 교육 데이터 유형, 교육 데이터 품질, 데이터 수집 및 라이선스 등을 자세히 살펴봅니다.
구매자 가이드: 대화형 AI에 대한 완전한 가이드
대화를 나눈 챗봇은 수많은 음성 인식 데이터 세트를 사용하여 훈련, 테스트 및 구축된 고급 대화형 AI 시스템에서 실행됩니다. 기계를 지능적으로 만드는 것은 기술 이면의 기본 프로세스이며 이것이 바로 우리가 논의하고 탐구하려는 것입니다.
구매자 가이드: AI 데이터 수집
기계는 자신의 마음이 없습니다. 그들은 의견, 사실, 추론, 인지 등과 같은 능력이 결여되어 있습니다. 이를 강력한 매체로 전환하려면 데이터를 기반으로 개발된 알고리즘이 필요합니다. 관련성 있고 상황에 맞는 최신 데이터입니다. 이러한 데이터를 기계에 수집하는 과정을 AI 데이터 수집이라고 합니다.
구매자 가이드: 비디오 주석 및 라벨링
우리 모두가 들어본 아주 흔한 말입니다. 한 장의 사진이 천 마디 말을 할 수 있다는 사실을 동영상이 무엇을 말해줄지 상상해 보세요. 백만 가지, 아마도. 무인 자동차나 지능형 소매점 계산대와 같이 우리가 약속한 획기적인 애플리케이션은 비디오 주석 없이는 불가능합니다.
구매자 가이드: CV용 이미지 주석
컴퓨터 비전은 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 교육하기 위해 시각적 세계를 이해하는 것입니다. 그 성공은 우리가 이미지 주석이라고 하는 것, 즉 기계가 지능적인 결정을 내리도록 하는 기술의 기본 프로세스이며 이것이 바로 우리가 논의하고 탐구하려는 것입니다.
구매자 가이드: 대규모 언어 모델 LLM
구글이나 알렉사가 당신을 '잡는' 방법에 놀란 적이 있습니까? 아니면 소름 끼치게 인간적으로 들리는 컴퓨터 생성 에세이를 읽고 있는 자신을 발견했습니까? 당신은 혼자가 아닙니다. 커튼을 뒤로 젖히고 비밀을 밝힐 때입니다. 바로 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)입니다.
전자 책
AI 개발 장애 극복의 열쇠
Social Media Today에 따르면 실제로 매일 생성되는 엄청난 양의 데이터가 있습니다. 2.5퀸틸리언 바이트입니다. 그러나 이것이 알고리즘을 훈련할 가치가 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 일부 데이터는 불완전하고 일부는 품질이 낮고 일부는 정확하지 않습니다. 따라서 이 잘못된 정보를 사용하면 (값비싼) AI 데이터 혁신에서 동일한 특성을 얻게 됩니다.
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.
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,
NLP 란 무엇입니까? 작동 방식, 이점, 과제, 예
인포그래픽 다운로드 NLP란? 자연어 처리(NLP)는 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 로봇이 인간의 언어를 분석하고 이해할 수 있도록 하며,
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.
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
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
다음 AI 이니셔티브를 지원하는 방법을 알려주세요.