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.
대화형 AI 과제 및 솔루션: 데이터 편향에서 다국어 데이터 세트까지
오늘날처럼 빠르게 변화하는 기술 중심의 세상에서 Alexa, Siri, Google Home과 같은 대화형 AI 애플리케이션은 우리 일상생활에 없어서는 안 될 필수 요소가 되었습니다. 이러한 애플리케이션은 업무를 간소화하고,
AI 모델 및 윤리적 데이터: 머신 러닝에 대한 신뢰 구축
급속하게 발전하는 인공지능 환경에서 한 가지 근본적인 진실은 변함없이 유지됩니다. 즉, 훈련 데이터의 품질과 윤리가 신뢰성을 직접적으로 결정한다는 것입니다.
비즈니스 요구 사항에 맞는 완벽한 AI 데이터 수집 회사를 선택하는 방법
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현대 비즈니스의 핵심으로 자리 잡았습니다. 백엔드 운영 간소화 및 워크플로 자동화부터 개인화된 사용자 경험(UX) 구축까지,
오픈소스 데이터의 숨겨진 위험: AI 학습 전략을 재고해야 할 때입니다
빠르게 발전하는 인공지능(AI) 환경에서 오픈소스 데이터의 매력은 부인할 수 없습니다. 접근성과 비용 효율성 덕분에 오픈소스 데이터는 매력적인 선택지가 될 수 있습니다.
연구 및 AI 개발에 필요한 22가지 최고의 헬스케어 및 의료 데이터 세트
오늘날 의료는 머신러닝(ML)을 통해 점점 더 발전하고 있습니다. 질병 예측부터 진단 개선까지, ML은 의료 서비스의 결과를 혁신하고 있습니다. 하지만 모든 ML은
엔드투엔드 교육 데이터 서비스 제공업체가 AI 프로젝트를 혁신하는 방법
빠르게 진화하는 인공지능(AI) 세계에서 학습 데이터는 모든 혁신의 기반이 됩니다. 고품질의 체계적인 데이터 세트가 없다면,
인간 참여: 인간의 전문성이 생성 AI를 강화하는 방식
생성적 AI는 콘텐츠 제작, 데이터 분석, 그리고 의사 결정 과정에 혁명을 일으켰습니다. 하지만 인간의 감독 없이는 이러한 시스템은 오류, 편향 또는 비윤리적인 결과를 초래할 수 있습니다.
AI 데이터 품질을 개선하고 모델 정확도를 극대화하는 방법
인공지능(AI)은 미래적인 개념에서 벗어나 현대 생활의 필수적인 부분으로 발전하여 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있습니다. 그러나 모든 것의 기반은
AI 교육 데이터 수집 파트너가 AI를 위해 수행하는 작업: 정확성, 공정성 및 규정 준수
인공지능(AI)의 맥락에서 정보는 모델 학습 및 운영에 사용되는 기본 요소입니다. 데이터의 다양성, 품질, 그리고 관련성은
AI 기반: 지능적이고 안정적인 언어 모델을 향하여
인공 지능 기초 소개 빠르게 변화하는 인공 지능 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 강력한 도구가 되었습니다.
의료 분야에서 가장 일반적인 AI 사용 사례를 위한 데이터 주석 기술
헬스케어 AI에서 데이터 주석의 역할은 매우 중요합니다. 고품질 데이터 레이블링과 주석은 AI 학습 데이터의 정확도와
데이터 주석을 올바르게 작성하기: 정확성 및 공급업체 선택 가이드
강력한 AI 기반 솔루션은 모든 데이터가 아니라 고품질의 정확하게 주석이 달린 데이터를 기반으로 구축됩니다. 가장 훌륭하고 정제된 데이터만
의료 분야의 앰비언트 스크라이브: AI와 함께 성장하다
지능형 AI 기반 스크라이브 기술을 통해 임상 문서 작성을 혁신합니다! 의료 및 헬스케어 산업은 인공지능을 선두로 디지털 혁신을 빠르게 받아들이고 있습니다.
대화형 AI 데이터 수집 및 비즈니스 성장을 위한 모범 사례
자연어 처리(NLP) 및 머신러닝(ML)과 같은 첨단 기술로 구동되는 대화형 AI는 기업이 고객과 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 챗봇부터
의료 분야의 익명화: 2025년 HIPAA 표준 충족
오늘날 디지털 중심의 의료 환경에서 민감한 환자 정보 보호는 더 이상 단순한 규제 요건을 넘어 도덕적 의무입니다. 의료 데이터가 핵심이 되는 지금,
의료 분야의 대규모 언어 모델: 혁신과 과제
우리는 인간 문명으로서 왜 과학적 역량을 키우고 R&D 중심의 혁신을 촉진해야 할까요? 기존의 기술과 접근 방식을 따를 수 없나요?
제너레이티브 AI를 통한 의료 혁신: 주요 이점 및 애플리케이션
심장 박동 조절기 및 엑스레이 발명부터 전자 건강 관리 도입에 이르기까지 의료 산업은 항상 기술 혁신의 최전선에 있었습니다.
음성-텍스트 변환이 의료 전사를 어떻게 변화시키는가
AI 기반 음성-텍스트 변환은 실시간 정확성과 자동화를 통해 의료 문서화를 재정의하고 있습니다. 의료 기록은 수기 기록에서 자동화된 음성 지원 문서화로 크게 발전했습니다.
인간 참여형 시스템이 AI의 정확성, 공정성 및 신뢰를 향상시키는 방법
인공지능(AI)은 속도, 연관성, 그리고 정확성으로 산업을 지속적으로 혁신하고 있습니다. 그러나 놀라운 성능에도 불구하고 AI 시스템은 종종 다음과 같은 중요한 과제에 직면합니다.
프로젝트 Vaani: 인도의 다국어 AI 구축에 있어서 Shaip의 역할
인도처럼 문화적으로 다양하고 언어적으로 풍부한 나라에서 포용적인 AI 구축은 대표적이고 고품질의 데이터 세트를 수집하는 것에서 시작됩니다. 이것이 바로 Project의 비전입니다.
AI 기반 원격 진료: 사용 사례, 이점 및 실제 과제
우리는 더 이상 AI 덕분에 기본적인 검진과 지속적인 모니터링을 위해 병원을 방문해야 했던 시대에 살고 있지 않습니다.
골든 데이터 세트: 신뢰할 수 있는 AI 시스템의 기초
AI의 골든 데이터 세트는 AI 시스템을 훈련하는 데 사용할 수 있는 가장 순수하고 고품질의 데이터 세트를 말합니다.
음성 인식이란 무엇인가: 왜 필요한가, 사용 사례, 예 및 장점
시장 규모: 20년도 채 안 되는 기간 동안 음성 인식 기술은 눈에 띄게 성장했습니다. 하지만 미래는 어떻게 될까요? 2020년에는 글로벌 음성인식 기술이
의료에서 의사-환자 대화의 중요성
의사와 환자 간의 적절한 의사소통을 통해 진단 지연을 30%까지 줄이고 치료 준수율을 최대 XNUMX%까지 향상시킬 수 있다는 사실을 알고 있습니다.
AI 데이터 수집을 단순화하고 모델 성능을 최적화하기 위한 6가지 핵심 전략
진화하는 AI 시장은 AI 기반 애플리케이션을 개발하고자 하는 기업에 엄청난 기회를 제공합니다. 그러나 성공적인 AI 모델을 구축하려면 고품질의 복잡한 알고리즘을 학습해야 합니다.
AI 이미지 인식이란? 작동 방식 및 예
인간은 사진에서 사물, 사람, 동물, 장소를 구별하고 정확하게 식별하는 타고난 능력을 가지고 있습니다. 그러나 컴퓨터에는 기능이 제공되지 않습니다.
AI에서 합성 데이터란 무엇인가? 이점, 사용 사례, 과제 및 응용 프로그램
진화하는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 세계에서 데이터는 혁신을 추진하는 연료 역할을 합니다. 그러나 고품질의 실제 데이터를 수집하는 것은
NLP 란 무엇입니까? 작동 방식, 이점, 과제, 예
NLP 인포그래픽을 확인해 보세요. NLP의 작동 원리를 알아보고, 자연어 처리의 이점, 과제, 시장 성장, 사용 사례, 미래 동향을 살펴보세요.
AI 연구 발전에 있어서 멀티모달 의료 데이터 세트의 역할
다양한 의료 데이터를 병합하는 AI 모델이 단일 방식 접근 방식보다 중환자 치료 결과에 대한 예측 정확도를 12% 이상 높일 수 있다는 사실을 알고 계셨나요?
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.
대화형 AI 과제 및 솔루션: 데이터 편향에서 다국어 데이터 세트까지
오늘날처럼 빠르게 변화하는 기술 중심의 세상에서 Alexa, Siri, Google Home과 같은 대화형 AI 애플리케이션은 우리 일상생활에 없어서는 안 될 필수 요소가 되었습니다. 이러한 애플리케이션은 업무를 간소화하고,
AI 모델 및 윤리적 데이터: 머신 러닝에 대한 신뢰 구축
급속하게 발전하는 인공지능 환경에서 한 가지 근본적인 진실은 변함없이 유지됩니다. 즉, 훈련 데이터의 품질과 윤리가 신뢰성을 직접적으로 결정한다는 것입니다.
비즈니스 요구 사항에 맞는 완벽한 AI 데이터 수집 회사를 선택하는 방법
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현대 비즈니스의 핵심으로 자리 잡았습니다. 백엔드 운영 간소화 및 워크플로 자동화부터 개인화된 사용자 경험(UX) 구축까지,
오픈소스 데이터의 숨겨진 위험: AI 학습 전략을 재고해야 할 때입니다
빠르게 발전하는 인공지능(AI) 환경에서 오픈소스 데이터의 매력은 부인할 수 없습니다. 접근성과 비용 효율성 덕분에 오픈소스 데이터는 매력적인 선택지가 될 수 있습니다.
연구 및 AI 개발에 필요한 22가지 최고의 헬스케어 및 의료 데이터 세트
오늘날 의료는 머신러닝(ML)을 통해 점점 더 발전하고 있습니다. 질병 예측부터 진단 개선까지, ML은 의료 서비스의 결과를 혁신하고 있습니다. 하지만 모든 ML은
엔드투엔드 교육 데이터 서비스 제공업체가 AI 프로젝트를 혁신하는 방법
빠르게 진화하는 인공지능(AI) 세계에서 학습 데이터는 모든 혁신의 기반이 됩니다. 고품질의 체계적인 데이터 세트가 없다면,
인간 참여: 인간의 전문성이 생성 AI를 강화하는 방식
생성적 AI는 콘텐츠 제작, 데이터 분석, 그리고 의사 결정 과정에 혁명을 일으켰습니다. 하지만 인간의 감독 없이는 이러한 시스템은 오류, 편향 또는 비윤리적인 결과를 초래할 수 있습니다.
AI 데이터 품질을 개선하고 모델 정확도를 극대화하는 방법
인공지능(AI)은 미래적인 개념에서 벗어나 현대 생활의 필수적인 부분으로 발전하여 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있습니다. 그러나 모든 것의 기반은
AI 교육 데이터 수집 파트너가 AI를 위해 수행하는 작업: 정확성, 공정성 및 규정 준수
인공지능(AI)의 맥락에서 정보는 모델 학습 및 운영에 사용되는 기본 요소입니다. 데이터의 다양성, 품질, 그리고 관련성은
AI 기반: 지능적이고 안정적인 언어 모델을 향하여
인공 지능 기초 소개 빠르게 변화하는 인공 지능 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 강력한 도구가 되었습니다.
의료 분야에서 가장 일반적인 AI 사용 사례를 위한 데이터 주석 기술
헬스케어 AI에서 데이터 주석의 역할은 매우 중요합니다. 고품질 데이터 레이블링과 주석은 AI 학습 데이터의 정확도와
데이터 주석을 올바르게 작성하기: 정확성 및 공급업체 선택 가이드
강력한 AI 기반 솔루션은 모든 데이터가 아니라 고품질의 정확하게 주석이 달린 데이터를 기반으로 구축됩니다. 가장 훌륭하고 정제된 데이터만
의료 분야의 앰비언트 스크라이브: AI와 함께 성장하다
지능형 AI 기반 스크라이브 기술을 통해 임상 문서 작성을 혁신합니다! 의료 및 헬스케어 산업은 인공지능을 선두로 디지털 혁신을 빠르게 받아들이고 있습니다.
대화형 AI 데이터 수집 및 비즈니스 성장을 위한 모범 사례
자연어 처리(NLP) 및 머신러닝(ML)과 같은 첨단 기술로 구동되는 대화형 AI는 기업이 고객과 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 챗봇부터
의료 분야의 익명화: 2025년 HIPAA 표준 충족
오늘날 디지털 중심의 의료 환경에서 민감한 환자 정보 보호는 더 이상 단순한 규제 요건을 넘어 도덕적 의무입니다. 의료 데이터가 핵심이 되는 지금,
의료 분야의 대규모 언어 모델: 혁신과 과제
우리는 인간 문명으로서 왜 과학적 역량을 키우고 R&D 중심의 혁신을 촉진해야 할까요? 기존의 기술과 접근 방식을 따를 수 없나요?
제너레이티브 AI를 통한 의료 혁신: 주요 이점 및 애플리케이션
심장 박동 조절기 및 엑스레이 발명부터 전자 건강 관리 도입에 이르기까지 의료 산업은 항상 기술 혁신의 최전선에 있었습니다.
음성-텍스트 변환이 의료 전사를 어떻게 변화시키는가
AI 기반 음성-텍스트 변환은 실시간 정확성과 자동화를 통해 의료 문서화를 재정의하고 있습니다. 의료 기록은 수기 기록에서 자동화된 음성 지원 문서화로 크게 발전했습니다.
인간 참여형 시스템이 AI의 정확성, 공정성 및 신뢰를 향상시키는 방법
인공지능(AI)은 속도, 연관성, 그리고 정확성으로 산업을 지속적으로 혁신하고 있습니다. 그러나 놀라운 성능에도 불구하고 AI 시스템은 종종 다음과 같은 중요한 과제에 직면합니다.
프로젝트 Vaani: 인도의 다국어 AI 구축에 있어서 Shaip의 역할
인도처럼 문화적으로 다양하고 언어적으로 풍부한 나라에서 포용적인 AI 구축은 대표적이고 고품질의 데이터 세트를 수집하는 것에서 시작됩니다. 이것이 바로 Project의 비전입니다.
AI 기반 원격 진료: 사용 사례, 이점 및 실제 과제
우리는 더 이상 AI 덕분에 기본적인 검진과 지속적인 모니터링을 위해 병원을 방문해야 했던 시대에 살고 있지 않습니다.
골든 데이터 세트: 신뢰할 수 있는 AI 시스템의 기초
AI의 골든 데이터 세트는 AI 시스템을 훈련하는 데 사용할 수 있는 가장 순수하고 고품질의 데이터 세트를 말합니다.
음성 인식이란 무엇인가: 왜 필요한가, 사용 사례, 예 및 장점
시장 규모: 20년도 채 안 되는 기간 동안 음성 인식 기술은 눈에 띄게 성장했습니다. 하지만 미래는 어떻게 될까요? 2020년에는 글로벌 음성인식 기술이
의료에서 의사-환자 대화의 중요성
의사와 환자 간의 적절한 의사소통을 통해 진단 지연을 30%까지 줄이고 치료 준수율을 최대 XNUMX%까지 향상시킬 수 있다는 사실을 알고 있습니다.
AI 데이터 수집을 단순화하고 모델 성능을 최적화하기 위한 6가지 핵심 전략
진화하는 AI 시장은 AI 기반 애플리케이션을 개발하고자 하는 기업에 엄청난 기회를 제공합니다. 그러나 성공적인 AI 모델을 구축하려면 고품질의 복잡한 알고리즘을 학습해야 합니다.
AI 이미지 인식이란? 작동 방식 및 예
인간은 사진에서 사물, 사람, 동물, 장소를 구별하고 정확하게 식별하는 타고난 능력을 가지고 있습니다. 그러나 컴퓨터에는 기능이 제공되지 않습니다.
AI에서 합성 데이터란 무엇인가? 이점, 사용 사례, 과제 및 응용 프로그램
진화하는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 세계에서 데이터는 혁신을 추진하는 연료 역할을 합니다. 그러나 고품질의 실제 데이터를 수집하는 것은
NLP 란 무엇입니까? 작동 방식, 이점, 과제, 예
NLP 인포그래픽을 확인해 보세요. NLP의 작동 원리를 알아보고, 자연어 처리의 이점, 과제, 시장 성장, 사용 사례, 미래 동향을 살펴보세요.
AI 연구 발전에 있어서 멀티모달 의료 데이터 세트의 역할
다양한 의료 데이터를 병합하는 AI 모델이 단일 방식 접근 방식보다 중환자 치료 결과에 대한 예측 정확도를 12% 이상 높일 수 있다는 사실을 알고 계셨나요?
NLP 란 무엇입니까? 작동 방식, 이점, 과제, 예
NLP 인포그래픽을 확인해 보세요. NLP의 작동 원리를 알아보고, 자연어 처리의 이점, 과제, 시장 성장, 사용 사례, 미래 동향을 살펴보세요.
OCR(광학 문자 인식) - 정의, 이점, 과제 및 사용 사례 [인포그래픽]
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.
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