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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.
고객 경험을 향상하고 차세대 챗봇, 디지털 비서 및 대화형 AI의 개발을 정확하게 추진하기 위한 사용자 의도를 더 잘 이해합니다.
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.