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.
자동 음성 인식 / Speech-to-Text의 과거, 현재, 미래
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
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
대화형 AI에 대한 완전한 가이드
대화형 AI에 대한 완전한 가이드 Ultimate Buyers Guide 2022 소개 유형 장점 데이터 문제 데이터 유형의 장단점 사용 사례 산업
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
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
기계 학습을 위한 비디오 주석 및 레이블 지정에 대한 포괄적인 가이드 비디오 주석이란? 목적 비디오 대 이미지 주석 다양한 기법 유형
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.
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
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.
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.
자동 음성 인식 / Speech-to-Text의 과거, 현재, 미래
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
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
대화형 AI에 대한 완전한 가이드
대화형 AI에 대한 완전한 가이드 Ultimate Buyers Guide 2022 소개 유형 장점 데이터 문제 데이터 유형의 장단점 사용 사례 산업
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
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
기계 학습을 위한 비디오 주석 및 레이블 지정에 대한 포괄적인 가이드 비디오 주석이란? 목적 비디오 대 이미지 주석 다양한 기법 유형
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.
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
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.