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사용 사례를 찾을 수 없습니다.
사전 정의된 범주(예: 사람, 조직, 장소 등)로 레이블을 지정하여 텍스트 문서에 표시된 명명된 엔터티를 식별 및 분류하도록 기계 학습 알고리즘을 훈련합니다.
이미지 또는 비디오의 얼굴 랜드마크를 기반으로 하나 이상의 사람 얼굴을 자동으로 감지합니다. 기존의 사람 얼굴 데이터베이스를 검색하여 비교하고 일치시켜 지능형 얼굴 인식 플랫폼을 구축합니다.
5만 개 이상의 환자 기록과 250개 이상의 의료 전문 분야의 환자 오디오 파일 및 의료 이미지가 포함된 고도로 선별되고 익명화된 의료 데이터 31시간 이상에 라이선스를 부여하여 임상 AI를 신속하게 개발하십시오.
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도메인별 다국어 텍스트 데이터(명함 데이터 세트, 문서 데이터 세트, 메뉴 데이터 세트, 영수증 데이터 세트, 티켓 데이터 세트) 수집으로 자연어 처리를 개발하여 다양한 사용 사례를 해결하기 위해 비정형 데이터 깊숙이 있는 중요한 정보를 잠금 해제합니다.
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우리는 대화형 AI 및 챗봇 교육 및 개선을 위한 음성 데이터 수집 분야의 선두 주자입니다. 60개 이상의 언어 및 방언에 대해 발화, 타임스탬프 및 분류로 수집된 데이터로 도움을 드립니다.
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다양한 사용 사례(예: 이미지 분류, 얼굴 인식 등)에 대해 대량의 이미지 데이터 세트(의료 이미지 데이터 세트, 청구서 이미지 데이터 세트, 얼굴 데이터 세트 수집 또는 모든 사용자 지정 데이터 세트)를 수집하여 머신 러닝 기능에 컴퓨터 비전을 추가합니다.
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CCTV 영상, 교통 비디오, 감시 비디오 등과 같은 실행 가능한 훈련 비디오 데이터 세트를 수집하여 머신 러닝 모델을 훈련합니다. 각 데이터 세트는 클라이언트 요구 사항에 따라 사용자 정의됩니다.
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개인, 조직, 위치 등과 같은 문서에서 명명된 엔터티 간의 링크를 식별하는 데 존재하는 증거를 검색하여 악의적인 사기 패턴을 식별할 수 있는 NLP를 개발 및 제공합니다.
영상 진단 및 이상 감지를 개선하기 위해 방사선 영상 내의 선택 영역을 분할 및 분류합니다.
중요한 질병을 다양한 범주로 매핑하여 임상 NLP를 개발하면 실측 데이터에 주석을 달 수 있습니다.
중요한 질병을 다양한 범주로 매핑하여 임상 NLP를 개발하면 실측 데이터에 주석을 달 수 있습니다.
대용량 이미지 리포지토리로 자동 및 재산 청구 평가를 신속하게 처리합니다.
강력하고 잘 훈련된 가상 챗봇 또는 디지털 어시스턴트는 고객이 판매자와 통신하는 방식을 혁신하여 고객 경험을 크게 개선했습니다.
분류는 분류 또는 태깅이라고도 하며 관심 있는 기능에 따라 텍스트를 조직화된 그룹으로 분류하고 레이블을 지정하는 프로세스입니다.
주제 분석 또는 주제 라벨링은 고려 중인 반복되는 주제/주제를 식별하여 주어진 텍스트에서 의미를 식별하고 추출하는 것입니다.
