AI 리소스 센터
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.
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 자동화 솔루션 등에 챗봇, 가상 비서 등의 말하는 로봇을 보유하고 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 마련해야 하는 필요성에 따라 다음 단계에 도달할 수 있습니다.
크라우드소싱 101: 크라우드소싱 데이터의 데이터 품질을 효과적으로 유지하는 방법
성공적인 도넛 사업을 시작하려면 시장에서 최고의 도넛을 준비해야 합니다. 기술력과 경험을 바탕으로
AI 교육 데이터 수집 프로세스를 간소화하기 위한 6가지 확실한 지침
AI 훈련 데이터를 수집하는 과정은 피할 수 없고 도전적입니다. 이 부분을 건너뛰고 바로 갈 수 있는 방법은 없습니다.
AI 데이터 수집 구매자 가이드
AI 데이터 수집에 대한 초보자 가이드 AI / ML 프로젝트를 위한 AI 데이터 수집 회사 선택 linkedin에서 Share on twitter
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 더욱 그렇습니다.
데이터 주석 프로젝트를 아웃소싱해야 하는 4가지 이유
AI 모델을 개발하는 것은 비용이 많이 듭니까? 많은 회사에서 단순한 AI 모델을 개발한다는 단순한 아이디어로 인해
올바른 데이터 라벨링 공급업체를 선택하기 위한 필수 핸드북
훈련 데이터를 준비하는 것은 기계 학습 개발 프로세스에서 흥미롭거나 어려운 단계일 수 있습니다. 훈련 데이터를 컴파일하는 경우
수동 및 자동 데이터 레이블링의 차이점 이해
AI 솔루션을 개발하는 경우 제품의 출시 시간은 교육 목적으로 고품질 데이터 세트를 적시에 사용할 수 있는지 여부에 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 그 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 사상 최고치를 경신했습니다. 해당 분야의 전문가와 기술 베테랑도 공개
전자 건강 기록 및 AI: A Match Made In Heaven
전자 건강 기록(EHR)은 효율적이어야 하며 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 있습니다
의료 분야에서 AI를 사용하는 4가지 고유한 데이터 과제
이미 여러 번 말했지만 AI는 의료 산업에서 게임 체인저로 입증되고 있습니다. 단순히 수동적인 참여자가 되는 것에서
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 이해합니다. 하지만,
엔드 투 엔드 교육 데이터 서비스 제공업체가 AI 프로젝트에 제공할 수 있는 이점
AI(인공지능)와 트레이닝 데이터는 떼려야 뗄 수 없는 관계다. 그들은 밤과 낮, 머리와 꼬리, 음과 양과 같습니다. 없이는 존재할 수 없다
AI 교육 데이터 구매 결정은 가격에만 기초해야 합니까?
광범위한 산업 분야의 다양한 회사에서 인공 지능을 빠르게 도입하여 운영을 개선하고 비즈니스 요구 사항에 대한 솔루션을 찾고 있습니다. NS
컴퓨터 비전용 이미지 주석
Computer Vision을 위한 이미지 주석 및 라벨링 The Ultimate Buyers Guide 2022 linkedin에서 공유 Twitter에서 공유 Facebook에서 공유 Intro 이미지란
데이터 공급업체는 항상 비용을 절감합니다. 이유는 다음과 같습니다.
인공 지능(AI) 및 머신 러닝과 관련된 모든 프로젝트에는 AI 교육 데이터가 필요합니다. AI 시스템이 더 정확해지고 학습할 수 있는 유일한 방법은
AI 및 ML 프로젝트를 위한 최고의 데이터 수집 회사를 선택하는 방법
오늘날 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)이 없는 비즈니스는 상당한 경쟁 우위에 있습니다. 백엔드 프로세스 및 워크플로 지원 및 최적화에서
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.
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: 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: 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.
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.
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 자동화 솔루션 등에 챗봇, 가상 비서 등의 말하는 로봇을 보유하고 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 마련해야 하는 필요성에 따라 다음 단계에 도달할 수 있습니다.
크라우드소싱 101: 크라우드소싱 데이터의 데이터 품질을 효과적으로 유지하는 방법
성공적인 도넛 사업을 시작하려면 시장에서 최고의 도넛을 준비해야 합니다. 기술력과 경험을 바탕으로
AI 교육 데이터 수집 프로세스를 간소화하기 위한 6가지 확실한 지침
AI 훈련 데이터를 수집하는 과정은 피할 수 없고 도전적입니다. 이 부분을 건너뛰고 바로 갈 수 있는 방법은 없습니다.
AI 데이터 수집 구매자 가이드
AI 데이터 수집에 대한 초보자 가이드 AI / ML 프로젝트를 위한 AI 데이터 수집 회사 선택 linkedin에서 Share on twitter
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 더욱 그렇습니다.
데이터 주석 프로젝트를 아웃소싱해야 하는 4가지 이유
AI 모델을 개발하는 것은 비용이 많이 듭니까? 많은 회사에서 단순한 AI 모델을 개발한다는 단순한 아이디어로 인해
올바른 데이터 라벨링 공급업체를 선택하기 위한 필수 핸드북
훈련 데이터를 준비하는 것은 기계 학습 개발 프로세스에서 흥미롭거나 어려운 단계일 수 있습니다. 훈련 데이터를 컴파일하는 경우
수동 및 자동 데이터 레이블링의 차이점 이해
AI 솔루션을 개발하는 경우 제품의 출시 시간은 교육 목적으로 고품질 데이터 세트를 적시에 사용할 수 있는지 여부에 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 그 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 사상 최고치를 경신했습니다. 해당 분야의 전문가와 기술 베테랑도 공개
전자 건강 기록 및 AI: A Match Made In Heaven
전자 건강 기록(EHR)은 효율적이어야 하며 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 있습니다
의료 분야에서 AI를 사용하는 4가지 고유한 데이터 과제
이미 여러 번 말했지만 AI는 의료 산업에서 게임 체인저로 입증되고 있습니다. 단순히 수동적인 참여자가 되는 것에서
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 이해합니다. 하지만,
엔드 투 엔드 교육 데이터 서비스 제공업체가 AI 프로젝트에 제공할 수 있는 이점
AI(인공지능)와 트레이닝 데이터는 떼려야 뗄 수 없는 관계다. 그들은 밤과 낮, 머리와 꼬리, 음과 양과 같습니다. 없이는 존재할 수 없다
AI 교육 데이터 구매 결정은 가격에만 기초해야 합니까?
광범위한 산업 분야의 다양한 회사에서 인공 지능을 빠르게 도입하여 운영을 개선하고 비즈니스 요구 사항에 대한 솔루션을 찾고 있습니다. NS
컴퓨터 비전용 이미지 주석
Computer Vision을 위한 이미지 주석 및 라벨링 The Ultimate Buyers Guide 2022 linkedin에서 공유 Twitter에서 공유 Facebook에서 공유 Intro 이미지란
데이터 공급업체는 항상 비용을 절감합니다. 이유는 다음과 같습니다.
인공 지능(AI) 및 머신 러닝과 관련된 모든 프로젝트에는 AI 교육 데이터가 필요합니다. AI 시스템이 더 정확해지고 학습할 수 있는 유일한 방법은
AI 및 ML 프로젝트를 위한 최고의 데이터 수집 회사를 선택하는 방법
오늘날 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)이 없는 비즈니스는 상당한 경쟁 우위에 있습니다. 백엔드 프로세스 및 워크플로 지원 및 최적화에서
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
2021년 대화형 AI 현황
2021년 대화형 AI 현황 대화형 AI란? 디지털 및 통신을 통해 실제 사람과의 대화를 모방한 대화 경험을 제공하는 프로그래밍 방식의 지능적인 방법
다음 AI 이니셔티브를 지원하는 방법을 알려주세요.