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.
사례 연구
이미지 인식 향상을 위한 이미지 수집 및 주석
새로운 스마트폰 시리즈를 위한 이미지 인식 모델을 훈련하기 위해 소싱되고 주석이 달린 고품질 이미지 데이터.
5가지 콘텐츠 조정 유형과 AI를 사용하여 확장하는 방법은 무엇입니까?
오늘날의 역동적인 비즈니스 세계에서 사용자 생성 데이터에 대한 필요성과 수요는 지속적으로 증가하고 있으며 콘텐츠 조정 역시 충분한 관심을 받고 있습니다. 그것이든
데이터 마이닝의 구조화되지 않은 텍스트: 문서 처리에서 통찰력 확보
우리는 이전과는 전혀 다른 방식으로 데이터를 수집하고 있으며, 2025년에는 이 데이터의 약 80%가 구조화되지 않을 것입니다. 데이터 마이닝은 이 데이터를 형성하는 데 도움이 되며,
문서 디지털화에서 OCR의 역할
종이 없는 전환은 디지털 혁신의 중요한 단계입니다. 기업은 종이에 대한 의존도를 줄이고 디지털 매체를 사용하여 정보를 공유하고 메모를 작성함으로써 이익을 얻습니다.
번역에서 자연어 처리(NLP) 살펴보기
NLP 기술은 점진적인 속도로 두각을 나타내고 있습니다. 컴퓨터 과학, 정보 공학, 인공 지능의 결합은 잠재적으로 언어 장벽을 제거할 수 있습니다. 와 함께
콘텐츠 조정: 사용자 생성 콘텐츠 – 축복인가 저주인가?
사용자 제작 콘텐츠(UGC)에는 고객이 소셜 미디어 플랫폼에 게시하는 브랜드별 콘텐츠가 포함됩니다. 여기에는 게시된 오디오 파일을 포함하여 모든 유형의 텍스트 및 미디어 콘텐츠가 포함됩니다.
의료 혁명: AI 진단에서 의료 이미지 주석의 역할
의료 이미지 주석은 훈련 데이터를 기계 학습 알고리즘 및 AI 모델에 공급하는 데 중요한 작업입니다. AI 프로그램은 사전 모델링된 데이터를 사용하여
의료 분야에서 임상 자연어 처리(NLP)의 잠재력 활용
자연어 처리(NLP)를 통해 컴퓨터는 인간의 언어를 이해할 수 있습니다. 알고리즘과 기계 학습을 사용하여 텍스트, 오디오 및 기타 미디어 형식을 해석합니다. 그만큼
비하인드 스토리: ChatGPT의 내부 작동 방식 탐색 – 2부
ChatGPT와의 흥미로운 토론의 두 번째 부분에 다시 오신 것을 환영합니다. 대화의 초기 부분에서 우리는 데이터의 역할에 대해 논의했습니다.
비하인드 스토리: ChatGPT의 내부 작동 방식 탐색 – 1부
안녕하세요, 저는 Shaip의 마케팅 이사 Anubhav Saraf입니다. 오늘은 어떠세요? 안녕 아누바브! 나는 AI이므로 가지고 있지 않습니다.
기계 학습의 텍스트 주석: 종합 안내서
기계 학습에서 텍스트 주석이란 무엇입니까? 기계 학습의 텍스트 주석은 원시 텍스트 데이터에 메타데이터 또는 레이블을 추가하여 구조화된 데이터를 생성하는 것을 말합니다.
음악 산업의 AI: ML 모델에서 훈련 데이터의 중요한 역할
인공 지능은 자동화된 구성, 마스터링 및 연주 도구를 제공하여 음악 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 알고리즘은 새로운 구성을 생성하고 히트를 예측하며 청취자 경험을 개인화합니다.
ROI를 극대화하는 4가지 효과적인 대화형 AI 사례
자연어 처리 및 기계 학습과 같은 고급 기술로 구동되는 대화형 AI는 새로운 비즈니스 환경에서 게임 체인저로 부상했습니다. 혁명을 일으킨다
의료 분야의 OCR: 사용 사례, 이점 및 단점에 대한 종합 가이드
의료 산업은 AI의 새로운 첨단 기술의 시작과 함께 워크플로우의 패러다임 변화에 직면해 있습니다. AI 도구와 기술을 활용하여
정신 건강 분야의 AI – 예, 이점 및 추세
오늘날 AI는 가장 중요한 기술 중 하나가 되어 모든 주요 산업을 혼란에 빠뜨리고 전 세계 산업 및 부문에 막대한 이점을 제공합니다. 활용하여
NLP를 사용하여 비정형 의료 데이터의 잠재력 활용
오늘날 의료 기관에 존재하는 방대한 데이터는 엄청나게 증가하고 있습니다. 데이터는 오늘날의 디지털 세계에서 가장 중요한 자산으로 간주되지만 의료는
데이터 주석의 A부터 Z까지
데이터 주석에 대한 초보자 가이드: 팁 및 모범 사례 The Ultimate Buyers Guide 2023 색인 소개 표 기계 학습이란? 무엇인가요
대화형 AI에 대한 완전한 가이드
대화형 AI에 대한 완벽한 가이드 The Ultimate Buyers Guide 2023 색인 표 소개 대화형 AI란 무엇입니까 대화형 AI는 어떻게 작동합니까 유형
NLP, NLU 및 NLG는 무엇이며 이들과 차이점에 대해 알아야 하는 이유는 무엇입니까?
인공 지능과 그 응용 프로그램은 ChatGPT, Siri 및 Alexa와 같은 강력한 앱의 개발로 엄청나게 발전하고 있습니다.
대규모 언어 모델(LLM): 가장 중요한 방법 중 상위 3가지
대규모 언어 모델은 매우 유능한 사용 사례인 ChatGPT가 밤새 성공을 거둔 후 최근 엄청난 명성을 얻었습니다. ChatGPT의 성공과
자동 음성 인식(ASR): 초보자가 알아야 할 모든 것(2023년)
자동 음성 인식 기술은 오랫동안 사용되어 왔지만 최근에는 다음과 같은 다양한 스마트폰 애플리케이션에서 널리 사용되면서 두각을 나타내고 있습니다.
언어 처리의 미래: 대규모 언어 모델 및 그 예
인공 지능(AI)과 기계 학습이 계속 발전함에 따라 인간의 언어를 처리하고 이해하는 능력도 발전합니다. 가장 중요한 것 중 하나
제너레이티브 AI를 통한 의료 혁신: 주요 이점 및 애플리케이션
오늘날 의료 산업은 인공 지능(AI)과 기계 학습의 급속한 발전을 목격하고 있습니다. 이 기술은 개선된 환자를 위한 새로운 기회를 여는 데 도움이 되었습니다.
포용성 및 편향 제거를 위한 다양한 AI 교육 데이터
인공 지능과 빅 데이터는 지역 문제를 우선시하고 많은 심오한 방식으로 세상을 변화시키면서 글로벌 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
기성 훈련 데이터에 대한 데이터 프라이버시 및 보안의 영향
처음부터 새로운 사용자 정의 데이터 세트를 구축하는 것은 어렵고 지루합니다. 기성품 데이터 덕분에 개발자가 다음을 수행할 수 있는 빠르고 효과적인 솔루션을 제공합니다.
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.
5가지 콘텐츠 조정 유형과 AI를 사용하여 확장하는 방법은 무엇입니까?
오늘날의 역동적인 비즈니스 세계에서 사용자 생성 데이터에 대한 필요성과 수요는 지속적으로 증가하고 있으며 콘텐츠 조정 역시 충분한 관심을 받고 있습니다. 그것이든
데이터 마이닝의 구조화되지 않은 텍스트: 문서 처리에서 통찰력 확보
우리는 이전과는 전혀 다른 방식으로 데이터를 수집하고 있으며, 2025년에는 이 데이터의 약 80%가 구조화되지 않을 것입니다. 데이터 마이닝은 이 데이터를 형성하는 데 도움이 되며,
문서 디지털화에서 OCR의 역할
종이 없는 전환은 디지털 혁신의 중요한 단계입니다. 기업은 종이에 대한 의존도를 줄이고 디지털 매체를 사용하여 정보를 공유하고 메모를 작성함으로써 이익을 얻습니다.
번역에서 자연어 처리(NLP) 살펴보기
NLP 기술은 점진적인 속도로 두각을 나타내고 있습니다. 컴퓨터 과학, 정보 공학, 인공 지능의 결합은 잠재적으로 언어 장벽을 제거할 수 있습니다. 와 함께
콘텐츠 조정: 사용자 생성 콘텐츠 – 축복인가 저주인가?
사용자 제작 콘텐츠(UGC)에는 고객이 소셜 미디어 플랫폼에 게시하는 브랜드별 콘텐츠가 포함됩니다. 여기에는 게시된 오디오 파일을 포함하여 모든 유형의 텍스트 및 미디어 콘텐츠가 포함됩니다.
의료 혁명: AI 진단에서 의료 이미지 주석의 역할
의료 이미지 주석은 훈련 데이터를 기계 학습 알고리즘 및 AI 모델에 공급하는 데 중요한 작업입니다. AI 프로그램은 사전 모델링된 데이터를 사용하여
의료 분야에서 임상 자연어 처리(NLP)의 잠재력 활용
자연어 처리(NLP)를 통해 컴퓨터는 인간의 언어를 이해할 수 있습니다. 알고리즘과 기계 학습을 사용하여 텍스트, 오디오 및 기타 미디어 형식을 해석합니다. 그만큼
비하인드 스토리: ChatGPT의 내부 작동 방식 탐색 – 2부
ChatGPT와의 흥미로운 토론의 두 번째 부분에 다시 오신 것을 환영합니다. 대화의 초기 부분에서 우리는 데이터의 역할에 대해 논의했습니다.
비하인드 스토리: ChatGPT의 내부 작동 방식 탐색 – 1부
안녕하세요, 저는 Shaip의 마케팅 이사 Anubhav Saraf입니다. 오늘은 어떠세요? 안녕 아누바브! 나는 AI이므로 가지고 있지 않습니다.
기계 학습의 텍스트 주석: 종합 안내서
기계 학습에서 텍스트 주석이란 무엇입니까? 기계 학습의 텍스트 주석은 원시 텍스트 데이터에 메타데이터 또는 레이블을 추가하여 구조화된 데이터를 생성하는 것을 말합니다.
음악 산업의 AI: ML 모델에서 훈련 데이터의 중요한 역할
인공 지능은 자동화된 구성, 마스터링 및 연주 도구를 제공하여 음악 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 알고리즘은 새로운 구성을 생성하고 히트를 예측하며 청취자 경험을 개인화합니다.
ROI를 극대화하는 4가지 효과적인 대화형 AI 사례
자연어 처리 및 기계 학습과 같은 고급 기술로 구동되는 대화형 AI는 새로운 비즈니스 환경에서 게임 체인저로 부상했습니다. 혁명을 일으킨다
의료 분야의 OCR: 사용 사례, 이점 및 단점에 대한 종합 가이드
의료 산업은 AI의 새로운 첨단 기술의 시작과 함께 워크플로우의 패러다임 변화에 직면해 있습니다. AI 도구와 기술을 활용하여
정신 건강 분야의 AI – 예, 이점 및 추세
오늘날 AI는 가장 중요한 기술 중 하나가 되어 모든 주요 산업을 혼란에 빠뜨리고 전 세계 산업 및 부문에 막대한 이점을 제공합니다. 활용하여
NLP를 사용하여 비정형 의료 데이터의 잠재력 활용
오늘날 의료 기관에 존재하는 방대한 데이터는 엄청나게 증가하고 있습니다. 데이터는 오늘날의 디지털 세계에서 가장 중요한 자산으로 간주되지만 의료는
데이터 주석의 A부터 Z까지
데이터 주석에 대한 초보자 가이드: 팁 및 모범 사례 The Ultimate Buyers Guide 2023 색인 소개 표 기계 학습이란? 무엇인가요
대화형 AI에 대한 완전한 가이드
대화형 AI에 대한 완벽한 가이드 The Ultimate Buyers Guide 2023 색인 표 소개 대화형 AI란 무엇입니까 대화형 AI는 어떻게 작동합니까 유형
NLP, NLU 및 NLG는 무엇이며 이들과 차이점에 대해 알아야 하는 이유는 무엇입니까?
인공 지능과 그 응용 프로그램은 ChatGPT, Siri 및 Alexa와 같은 강력한 앱의 개발로 엄청나게 발전하고 있습니다.
대규모 언어 모델(LLM): 가장 중요한 방법 중 상위 3가지
대규모 언어 모델은 매우 유능한 사용 사례인 ChatGPT가 밤새 성공을 거둔 후 최근 엄청난 명성을 얻었습니다. ChatGPT의 성공과
자동 음성 인식(ASR): 초보자가 알아야 할 모든 것(2023년)
자동 음성 인식 기술은 오랫동안 사용되어 왔지만 최근에는 다음과 같은 다양한 스마트폰 애플리케이션에서 널리 사용되면서 두각을 나타내고 있습니다.
언어 처리의 미래: 대규모 언어 모델 및 그 예
인공 지능(AI)과 기계 학습이 계속 발전함에 따라 인간의 언어를 처리하고 이해하는 능력도 발전합니다. 가장 중요한 것 중 하나
제너레이티브 AI를 통한 의료 혁신: 주요 이점 및 애플리케이션
오늘날 의료 산업은 인공 지능(AI)과 기계 학습의 급속한 발전을 목격하고 있습니다. 이 기술은 개선된 환자를 위한 새로운 기회를 여는 데 도움이 되었습니다.
포용성 및 편향 제거를 위한 다양한 AI 교육 데이터
인공 지능과 빅 데이터는 지역 문제를 우선시하고 많은 심오한 방식으로 세상을 변화시키면서 글로벌 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
기성 훈련 데이터에 대한 데이터 프라이버시 및 보안의 영향
처음부터 새로운 사용자 정의 데이터 세트를 구축하는 것은 어렵고 지루합니다. 기성품 데이터 덕분에 개발자가 다음을 수행할 수 있는 빠르고 효과적인 솔루션을 제공합니다.
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.