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.
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.
올바른 상용 AI 교육 데이터 공급자를 선택하는 방법은 무엇입니까?
정확한 결과를 제공하는 기계 학습 알고리즘을 위한 양질의 데이터 세트를 구축하는 것은 어려운 일입니다. 정확한 기계 학습 코드를 개발하려면 상당한 시간과 노력이 필요합니다.
AI 모델에 올바른 AI 교육 데이터를 선택하는 것이 중요한 이유는 무엇입니까?
모든 사람은 진화하는 AI 시장의 엄청난 범위를 알고 이해합니다. 이것이 오늘날 기업이 AI로 앱을 개발하는 데 열심인 이유입니다.
고급 AI 솔루션을 강화하는 고품질 데이터 주석
인공 지능은 컴퓨팅 시스템과 인간과 같은 상호 작용을 촉진하는 반면 머신 러닝은 이러한 기계가 모든 상호 작용을 통해 인간 지능을 모방하는 방법을 학습할 수 있도록 합니다. 근데 뭐
양에서 질로 – AI 훈련 데이터의 진화
AI, 빅 데이터 및 기계 학습은 전 세계의 정책 입안자, 기업, 과학, 미디어 하우스 및 다양한 산업에 지속적으로 영향을 미치고 있습니다. 보고에 따르면
Shaip이 인공 지능 프로젝트를 지원하는 방법
데이터는 힘입니다. 매우 중요하지만 방대한 양의 데이터에서 가치를 도출하기는 어렵습니다. 당신의 팀은 41%의 시간을 보냅니다.
기성품 교육 데이터 세트는 어떻게 ML 프로젝트를 시작하게 합니까?
기성품 데이터 세트를 사용하여 비즈니스를 위한 고급 인공 지능 솔루션을 개발하는 것에 대한 지속적인 논쟁이 있습니다. 그러나 기성 훈련 데이터 세트는
안정적이고 확장 가능한 ML 모델을 위한 데이터 파이프라인 설정
오늘날 기업에게 가장 소중한 상품은 데이터입니다. 조직과 개인이 초당 엄청난 양의 데이터를 지속적으로 생성함에 따라
AI/ML 프로젝트에 Human-in-the-Loop 또는 Human Intervention이 필요합니까?
AI를 사용하여 탁월한 고객 서비스를 제공하고, 생산성을 높이고, 운영을 간소화하고, 집으로 가져오는 등 다양한 산업 분야의 회사에서 인공 지능이 빠르게 보편화되고 있습니다.
음성 인식은 음성 인식과 어떻게 다른가요?
음성 인식과 음성 인식이 별개의 기술이라는 사실을 알고 계셨나요? 사람들은 종종 한 기술을 다른 기술로 잘못 해석하는 일반적인 실수를 범합니다.
AI가 보험 청구 처리를 간단하고 안정적으로 만드는 방법
클레임은 보험 업계(보험 클레임)에서 모순입니다. 보험 회사도 고객도 클레임을 제기하기를 원하지 않습니다. 그러나 둘 다
컴퓨터 비전을 위한 데이터 수집 시기, 이유 및 방법 탐색
컴퓨터 비전 기반 애플리케이션을 배포하는 첫 번째 단계는 데이터 수집 전략을 개발하는 것입니다. 정확하고 역동적이며 상당한 양의 데이터가 필요합니다.
AI 기반 문서 분류 – 이점, 프로세스 및 사용 사례
디지털 세계에서 기업은 매일 수많은 데이터를 처리합니다. 데이터는 조직의 운영을 유지하고 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 기업들이 범람하고 있다
얼굴 인식 모델 훈련을 위한 상위 15개 무료 얼굴 이미지 데이터 세트의 종합 목록
AI의 한 분야인 Computer Vision은 이미지와 비디오에서 유용한 정보를 추출하는 기능을 컴퓨터에 제공합니다. 그러면 기계 학습 모델이 작동합니다.
텍스트 분류 – 중요성, 사용 사례 및 프로세스
데이터는 오늘날의 세계에서 디지털 환경을 변화시키는 초강대국입니다. 이메일에서 소셜 미디어 게시물에 이르기까지 모든 곳에 데이터가 있습니다. 그것은이다
다국어 감정 분석 – 중요성, 방법론 및 과제
인터넷은 사람들이 소셜 미디어에서 세상의 거의 모든 것에 대한 자신의 의견, 견해 및 제안을 자유롭게 표현할 수 있는 문을 열었습니다.
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,
합성 데이터, 그 용도, 위험 및 응용 프로그램에 대한 편리한 안내서
기술의 발전으로 ML 모델에서 사용하는 데이터가 부족해졌습니다. 이 격차를 채우기 위해 많은 합성 데이터/인공
ML 모델 훈련을 위한 15가지 최고의 오픈 소스 필기 데이터 세트
비즈니스 세계는 경이적인 속도로 변화하고 있지만 이러한 디지털 혁신은 우리가 바라는 것만큼 광범위하지 않습니다.
대화형 AI에 좋은 발화 데이터가 필요한 이유는 무엇입니까?
'Siri야' 또는 'Alexa'라고 말하면 챗봇과 가상 비서가 어떻게 깨어나는지 궁금하신가요? 문장의 발음 때문이다.
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.
자동 음성 인식을 위한 오디오 데이터 수집 프로세스 이해
자동 음성 인식 시스템과 Siri, Alexa 및 Cortana와 같은 가상 비서는 우리 삶의 일반적인 부분이 되었습니다. 그들에 대한 우리의 의존은
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.
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.
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.
올바른 상용 AI 교육 데이터 공급자를 선택하는 방법은 무엇입니까?
정확한 결과를 제공하는 기계 학습 알고리즘을 위한 양질의 데이터 세트를 구축하는 것은 어려운 일입니다. 정확한 기계 학습 코드를 개발하려면 상당한 시간과 노력이 필요합니다.
AI 모델에 올바른 AI 교육 데이터를 선택하는 것이 중요한 이유는 무엇입니까?
모든 사람은 진화하는 AI 시장의 엄청난 범위를 알고 이해합니다. 이것이 오늘날 기업이 AI로 앱을 개발하는 데 열심인 이유입니다.
고급 AI 솔루션을 강화하는 고품질 데이터 주석
인공 지능은 컴퓨팅 시스템과 인간과 같은 상호 작용을 촉진하는 반면 머신 러닝은 이러한 기계가 모든 상호 작용을 통해 인간 지능을 모방하는 방법을 학습할 수 있도록 합니다. 근데 뭐
양에서 질로 – AI 훈련 데이터의 진화
AI, 빅 데이터 및 기계 학습은 전 세계의 정책 입안자, 기업, 과학, 미디어 하우스 및 다양한 산업에 지속적으로 영향을 미치고 있습니다. 보고에 따르면
Shaip이 인공 지능 프로젝트를 지원하는 방법
데이터는 힘입니다. 매우 중요하지만 방대한 양의 데이터에서 가치를 도출하기는 어렵습니다. 당신의 팀은 41%의 시간을 보냅니다.
기성품 교육 데이터 세트는 어떻게 ML 프로젝트를 시작하게 합니까?
기성품 데이터 세트를 사용하여 비즈니스를 위한 고급 인공 지능 솔루션을 개발하는 것에 대한 지속적인 논쟁이 있습니다. 그러나 기성 훈련 데이터 세트는
안정적이고 확장 가능한 ML 모델을 위한 데이터 파이프라인 설정
오늘날 기업에게 가장 소중한 상품은 데이터입니다. 조직과 개인이 초당 엄청난 양의 데이터를 지속적으로 생성함에 따라
AI/ML 프로젝트에 Human-in-the-Loop 또는 Human Intervention이 필요합니까?
AI를 사용하여 탁월한 고객 서비스를 제공하고, 생산성을 높이고, 운영을 간소화하고, 집으로 가져오는 등 다양한 산업 분야의 회사에서 인공 지능이 빠르게 보편화되고 있습니다.
음성 인식은 음성 인식과 어떻게 다른가요?
음성 인식과 음성 인식이 별개의 기술이라는 사실을 알고 계셨나요? 사람들은 종종 한 기술을 다른 기술로 잘못 해석하는 일반적인 실수를 범합니다.
AI가 보험 청구 처리를 간단하고 안정적으로 만드는 방법
클레임은 보험 업계(보험 클레임)에서 모순입니다. 보험 회사도 고객도 클레임을 제기하기를 원하지 않습니다. 그러나 둘 다
컴퓨터 비전을 위한 데이터 수집 시기, 이유 및 방법 탐색
컴퓨터 비전 기반 애플리케이션을 배포하는 첫 번째 단계는 데이터 수집 전략을 개발하는 것입니다. 정확하고 역동적이며 상당한 양의 데이터가 필요합니다.
AI 기반 문서 분류 – 이점, 프로세스 및 사용 사례
디지털 세계에서 기업은 매일 수많은 데이터를 처리합니다. 데이터는 조직의 운영을 유지하고 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 기업들이 범람하고 있다
얼굴 인식 모델 훈련을 위한 상위 15개 무료 얼굴 이미지 데이터 세트의 종합 목록
AI의 한 분야인 Computer Vision은 이미지와 비디오에서 유용한 정보를 추출하는 기능을 컴퓨터에 제공합니다. 그러면 기계 학습 모델이 작동합니다.
텍스트 분류 – 중요성, 사용 사례 및 프로세스
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다국어 감정 분석 – 중요성, 방법론 및 과제
인터넷은 사람들이 소셜 미디어에서 세상의 거의 모든 것에 대한 자신의 의견, 견해 및 제안을 자유롭게 표현할 수 있는 문을 열었습니다.
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,
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기술의 발전으로 ML 모델에서 사용하는 데이터가 부족해졌습니다. 이 격차를 채우기 위해 많은 합성 데이터/인공
ML 모델 훈련을 위한 15가지 최고의 오픈 소스 필기 데이터 세트
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'Siri야' 또는 'Alexa'라고 말하면 챗봇과 가상 비서가 어떻게 깨어나는지 궁금하신가요? 문장의 발음 때문이다.
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.
자동 음성 인식을 위한 오디오 데이터 수집 프로세스 이해
자동 음성 인식 시스템과 Siri, Alexa 및 Cortana와 같은 가상 비서는 우리 삶의 일반적인 부분이 되었습니다. 그들에 대한 우리의 의존은
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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.