Filtrera efter:
Kvaliteten och noggrannheten hos resultaten som tillhandahålls av ett ansikts- och känsloigenkänningssystem beror på data. Ju mer exakta och expansiva data, desto bättre är chanserna för ett AI-program att identifiera och upptäcka känslor.
Artificiell intelligens har några svepande fördelar för försäkringsbranschen, förutsatt att bolagen förstår dess implementering. Där uppgifter som skadehantering, premiuminställning och skadedetektering effektiviseras, kan det också hjälpa till med kundservice, vilket ökar den övergripande nöjdhetsnivån.
Avidentifiering av data är avgörande för att skydda personlig identifierbar information inom hälso- och sjukvården, i linje med regulatoriska krav som HIPAA och GDPR. De utvalda verktygen, inklusive IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip och Private-AI, erbjuder olika lösningar för effektiv datamaskering.
Generativ AI har några kraftfulla funktioner och funktioner för att se över kundtjänstens supportsystem. Där den kan lösa kundens problem omedelbart, kan generativ AI också ersätta agenter som första responders och kommunicera med kunder som en människa.
Avidentifiering av data är en kritisk procedur för att säkerställa skyddet av obehörig åtkomst och olaglig användning av personuppgifter. Den här processen är särskilt viktig för sjukvårdsdata och säkerställer att ingen personligt identifierbar information hamnar i händerna på andra individer än de som är nära relaterade till uppgifterna.
Konversationsmässig och generativ AI förvandlar vår värld på unika sätt. Conversational AI gör det enkelt och användbart att prata med maskiner, vilket förbättrar kundsupport och hälsovårdstjänster. Generativ AI, å andra sidan, är ett kreativt kraftpaket. Den uppfinner nytt, originellt innehåll inom konst, musik och mer. Att förstå dessa AI-typer är nyckeln till smarta affärs-, etik- och innovationsbeslut.
Röstteknologier är fortfarande relativt nya tekniker och vi arbetar fortfarande för att få ett bra grepp om de lösningar som erbjuds med dem. I en tidskänslig vårdmiljö är effektivitet och noggrannhet av största vikt.
Generativ AI omformar landskapet för bank- och finansiella tjänster, introducerar effektivitet, förbättrar säkerheten och levererar personliga upplevelser för både kunder och institutioner. När tekniken fortsätter att utvecklas kommer dess inverkan på finansbranschen sannolikt att växa, vilket inleder en ny era av innovation och optimering.
Användningen av Natural Language Processing (NLP) inom hälso- och sjukvården och läkemedelsindustrin är starkt baserad på analys av ostrukturerad data. Med relevant information kan sjukvårdsorganisationer utvinna flera fördelar och leverera bättre sjukvårdstjänster till patienter.
Kvantiteten och frekvensen av användargenererat innehåll kommer att öka under de kommande åren. Kunder har idag tillgång till innovativa verktyg som låter dem veta allt om ett varumärke. Där det är viktigt att engagera sig med befintliga, nya och potentiella kunder för ett varumärke, är övervakning och moderering av innehåll avgörande för att skapa en positiv image.
Effektiv datamärkning är en avgörande del för att förbättra sökrelevansen. E-handelsplattformar och företag drar mest nytta av datamärkning eftersom de behöver ta upp sina produkter i sökresultat, vilket leder till en ökning av försäljning och intäkter.
Natural Language Processing (NLP) har startat en revolution för informationsutvinning och analys inom alla branscher. Denna tekniks mångsidighet utvecklas också för att leverera bättre lösningar och nya applikationer. Användningen av NLP i finans är inte begränsad till de applikationer vi har nämnt ovan. Med tiden kan vi använda denna teknik och dess tekniker för ännu mer komplexa uppgifter och operationer.
Kärnan i tillämpningarna av AI inom vården är data och dess korrekta analys. Genom att använda dessa data och information från sjukvårdspersonal kan AI-verktyg och -tekniker leverera bättre hälsovårdslösningar när det gäller diagnos, behandling, förutsägelse, ordination och bildbehandling.
Namngiven enhetsigenkänning är en viktig teknik som banar väg för avancerad maskinförståelse av texten. Även om datauppsättningar med öppen källkod har fördelar och nackdelar, är de avgörande för att träna och finjustera NER-modeller. Ett rimligt urval och tillämpning av dessa resurser kan avsevärt höja resultaten av NLP-projekt.
Generativ AI erbjuder anmärkningsvärda fördelar som effektivitet, skalbarhet och personalisering med sin förmåga att skapa mångsidigt innehåll. Men utmaningar som kvalitetskontroll, kreativitetsbegränsningar och etiska problem kräver noggrann uppmärksamhet.
Generativ AI är en spännande gräns som omdefinierar gränserna för teknik och kreativitet. Från att generera människoliknande text till att skapa realistiska bilder, förbättra kodutvecklingen och till och med simulera unika ljudutgångar, dess verkliga tillämpningar är lika olika som de är transformativa.
Tillämpningarna av maskininlärning och AI i klinisk dataanalys är omfattande och banbrytande. De erbjuder en enorm potential för att omforma patientvården, förbättra medicinsk forskning och tillhandahålla tidigare och mer exakta diagnoser.
Shaip ligger i framkant när det gäller att tillhandahålla förstklassig hälsovård och medicinsk data som är avgörande för AI- och maskininlärningsmodeller (ML). Om du påbörjar ett AI-projekt inom hälsovård eller behöver specifik medicinsk data är Shaip den perfekta partnern.
Röstassistenter är inte längre en nyhet; de blir snabbt viktiga för vår dagliga digitala interaktion. Framväxten av den flerspråkiga röstassistenten lovar att bli ett betydande steg framåt, som bryter ner språkbarriärer och främjar större global anslutning.
Dokumentkommentarer är en viktig byggsten i AI, maskininlärning och naturlig språkbehandling. Det förbättrar AI-systemens förståelse och bearbetningsmöjligheter, driver effektiv informationsextraktion och främjar automatisering inom olika domäner.
Som vi har utforskat i exemplen ovan har sentimentanalys en anmärkningsvärd potential i en mängd olika tillämpningar, allt från kundservice till politik. Det gör det möjligt för organisationer att låsa upp kraften i subjektiv data och omvandla ostrukturerad text till handlingsbara insikter.
Framtiden för AI inom sjukvården är full av löften och potential, med de framväxande trenderna för 2023 som signalerar en omvälvande förändring i leveransen av patientvård.
Användningsfallen för Natural Language Processing inom sjukvården är enorma och omvälvande. Genom att utnyttja kraften i AI, maskininlärning och konversations-AI revolutionerar NLP hur vårdpersonal närmar sig patientvård. Det gör medicinska arbetsflöden mer effektiva och förbättrar de övergripande patientresultaten.
Att använda AI-baserad enhetsextraktion har lett till betydande framsteg inom olika branscher, från hälsovård till e-handel, förbättrat beslutsfattande, effektivisera processer och förbättra kundupplevelsen.
Känsloigenkänningsteknik är ett kraftfullt verktyg som kan förbättra vår förståelse av mänskliga känslor och hjälpa oss att skapa personliga upplevelser inom olika områden som sjukvård, utbildning och marknadsföring.
Sammantaget är sjukvårdsområdet fullt av patienter och läkare som är motiverade att återigen göra skillnad i människors liv runt om i världen. Tillgång till stora datamängder är en enkelriktad artificiell intelligens kommer att fortsätta visa sig vara framtidens medicin. Det är upp till både forskare och utvecklare att dra nytta av dessa unika datauppsättningar för att förbättra vår förståelse av kliniska prövningar och patientvård när vi går mot en allt mer uppkopplad framtid för alla.
De kommande fem åren kommer att ge mer strömlinjeformade AI-upplevelser, säkerhetsfunktioner som förbättrar dessa interaktioner och mer. Konversations-AI-trender under de närmaste åren kommer att bli ljusare och mer tillgängliga än någonsin tidigare.
Förändringarna pågår, vilket leder till en mer bankvänlig, lönsam framtid som ger en bättre användarupplevelse. Med dessa förändringar i kombination med förmågan att lära av andra företags misstag, kommer BFSI-sektorn att fortsätta snabbt framåt mot att använda ansiktsigenkänning – ett effektivare och säkrare slutmål för alla inblandade organ.
Röstsökning är ett växande teknikområde. Det tar sakta men säkert enorma kliv när det blir mer kapabelt med AI, naturlig språkbehandling och maskininlärning. Den typ av AI som finns nu är inte kännande; dessa röstassistenter är verktyg för att göra våra liv bättre, enklare och effektivare.
Datamärkningstjänster hjälper företag att omvandla data som inte har etiketter eller taggar till data som har det. De använder ofta en mänsklig arbetsgrupp eller maskininlärning för att märka datamängderna som företag ger dem.
Teknik för röstigenkänning kan potentiellt revolutionera vårdbranschen på flera sätt. Genom att möjliggöra snabbare och mer exakt dokumentation, minska risken för fel och förbättra patientens engagemang, kan röstigenkänningsteknik hjälpa vårdgivare att tillhandahålla vård av bättre kvalitet.
Försäkringsbranschen har mycket data, men det är så rörigt att det är nästan omöjligt att söka. Försäkringsbranschen behöver digitaliseras — och nu kan den. Med OCR på plats blir det lika enkelt att samla in och sortera data som att ta en bild eller skriva några ord.
Banker kommer att ha en positiv erfarenhet när de implementerar AI-teknik. Detta är baserat på intervjuer med företag som redan använder AI i sina affärsprocesser. Så länge som säkerhetsåtgärder byggs för att säkerställa kunddatasäkerhet och etiska standarder som kan regleras automatiskt, bör banker implementera AI i sina system.
Effekten av maskininlärning på callcentermarknaden är verklig och mätbar. Datainsamling i realtid och maskininlärning har förenats för att möjliggöra ännu effektivare callcenter. Dessutom har röstbaserade lösningar ökat i hela Nordamerika och fortsätter att spridas över hela världen.
Tekniken för röstigenkänning blir allt viktigare inom hälso- och sjukvården, där läkare och sjuksköterskor i allt högre grad förlitar sig på den för att hantera många av sina yrkesuppgifter. Även om många frågor fortfarande måste lösas innan vi ser utbredd användning av denna teknik på sjukhus, kliniska miljöer och läkarmottagningar, tyder de tidiga tecknen på betydande löfte.
Videokommentarsteknik är avsedd att hålla detaljhandelns AI-system och kunder säkra. Programvara för videokommentarer är ett utmärkt sätt att göra detta genom att låta människor snabbt och enkelt varna myndigheter när de ser något misstänkt i en detaljhandelsmiljö och; hjälpa AI-system att lära av tidigare erfarenheter så att de kan skräddarsy sina svar för att må bättre om vad som anses vara normalt beteende.
Användningsfall av ansiktsigenkänning kan göra underverk när du lagrar och hämtar data, men de kommer också med ett spännande etiskt problem. Är det vettigt att använda en sådan teknik? Vissa människor tror att svaret är "nej", särskilt när det gäller ansiktsigenkänningens intrång i integriteten. Andra nämner användningen av dessa nya verktyg, varför denna teknik kanske inte är en du vill undvika till varje pris.
AI kommer att förändra hur vi interagerar med teknik. När du väl har vant dig vid konversations-AI och det blir en sömlös del av ditt liv, kommer du att undra hur du någonsin kunde ha klarat dig utan den.
Anpassade väckningsord kan hjälpa till med ditt varumärkes anpassning och skilja det från konkurrenterna. Det finns många faktorer att tänka på när du väljer ett anpassat wake-ord. Men om du vill sticka ut i dagens konkurrensutsatta affärsvärld är det värt det att lägga extra kraft på att se till att din röstassistent låter unik.
Nya framsteg inom röstteknik är här för att stanna. De kommer bara att fortsätta att växa i popularitet, vilket gör det nu till den perfekta tiden att komma före kurvan och börja skapa innovativa röstupplevelser för förare. När biltillverkarna integrerar taligenkänning i sina bilar öppnar detta upp en ny värld av möjligheter för tekniken och dess användare.
Det är uppenbart att mat AI kommer att ha ett stort inflytande på hur vi äter. Från snabbmatskedjors strävan mot mer anpassningsbara menyer till en mängd nya, innovativa restauranger, det finns otaliga möjligheter för teknik att förenkla våra matupplevelser och förbättra kvaliteten på vår mat. Med utvecklingen av artificiell intelligens och maskininlärningsalgoritmer kan vi förvänta oss att intelligent mat-AI positivt kommer att påverka vår hälsa och den övergripande ekologiska effekten av vårt matsystem.
Sammanfattningsvis är semantisk segmentering en viktig sektor av algoritmer för djupinlärning som utnyttjas för att överdriva framsteg inom datorseende. Semantisk segmentering kommer att fortsätta att utvecklas i många av dessa relaterade underkategorier, objektdetektering, klassificering och lokalisering.
Sammantaget bör ett effektivt taligenkänningssystem vara lätt att installera och använda i olika situationer samtidigt som det uppnår korrekta resultat med liten frustration från användarens sida.
Att bygga smarta hemdata kräver en uppsättning processer som i slutändan säkerställer att maskininlärningsalgoritmen fungerar och bearbetar data utan några avbrott.
Försäkringsbranschen har traditionellt varit konservativ med tekniska framsteg och tveksamt till att ta till sig ny teknik. Men tiderna förändras, och artificiell intelligens (AI) får stor uppmärksamhet från försäkringsbolag, som börjar inse den viktiga roll som AI kan spela i deras verksamhet.
Datainsamling är processen att samla in, analysera och mäta korrekt data från olika system för att använda för beslutsfattande i affärsprocesser, talprojekt och forskning.
Bankverksamhet är inte vad det brukade vara. De flesta av oss behöver snabba, effektiva, felfria banktjänster som är problemfria och, viktigast av allt, pålitliga. Det är bara vettigt att gå över till digitala bankkanaler som kan tillhandahålla dessa saker. Det visar sig att virtuella assistenter med artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) kan göra just det.
Har du någonsin behövt översätta viktiga e-postmeddelanden till ett annat språk? Om så är fallet kommer du att tycka att det är frustrerande att veta att någons e-postsvarstjänst inte kan översätta dina e-postmeddelanden åt dig snabbt. Detta kan vara särskilt frustrerande om kommunikation är nyckeln för alla organisationer.
Termerna chatbot och virtuella assistenter används för att skapa konversationer med automatiseringsförmåga med en mänsklig touch. Med autonom upplösning påskyndar chatbots och virtuella assistenter också anställdas och kundupplevelsen.
Ofta betraktad som en av underdomänerna för textklassificering innebär en alltför förenklad version av dokumentklassificering att man taggar dokumenten och sätter in dem i fördefinierade kategorier – i syfte att enkelt underhålla och effektivt hitta.
Hej Siri, kan du söka efter ett bra blogginlägg på mig som tar upp de bästa trenderna för konversations-AI. Eller, Alexa, kan du helt enkelt spela mig en låt som tar mig bort från de vardagliga dagliga uppgifterna. Tja, det här är inte bara retorik utan standarddiskussioner i salongen som validerar den övergripande effekten av ett koncept som kallas Conversational AI.
OCR eller Optical Character Recognition är ett roligt sätt att läsa och förstå dokument. Men varför är det ens vettigt? Låt oss ta reda på. Men innan vi fortsätter måste vi linda huvudet kring en mindre vanlig term för maskininlärning: RPA (Robotic Process Automation).
Den svåra sanningen är att kvaliteten på dina insamlade träningsdata avgör kvaliteten på din taligenkänningsmodell eller till och med enheten. Därför är det nödvändigt att få kontakt med erfarna dataleverantörer för att hjälpa dig att segla genom processen utan mycket ansträngning, särskilt när träning av en modell eller de berörda algoritmerna kräver insamling, anteckningar och andra skickliga strategier.
Förmågan som ingjuts i maskinerna – vilket gör dem kapabla att interagera på de mest humana sätt som möjligt – har en annan sorts höjdpunkt. Ändå kvarstår frågan, hur fungerar konversations-AI i realtid och vilken typ av teknik som driver dess existens.
Som namnet antyder är syntetisk data data som genereras artificiellt snarare än att skapas av faktiska händelser. Inom marknadsföring, sociala medier, sjukvård, ekonomi och säkerhet hjälper syntetisk data till att bygga mer innovativa lösningar.
När vi pratar om Optical Character Recognition (OCR) är det ett område för artificiell intelligens (AI) som är specifikt relaterat till datorseende och mönsterigenkänning. OCR hänvisar till processen att extrahera information från flera dataformat som bilder, pdf, handskrivna anteckningar och skannade dokument och konvertera dem till digitalt format för vidare bearbetning.
Förarövervakningssystemet är en avancerad säkerhetsfunktion som använder en kameramontering på instrumentbrädan för att övervaka förarens vakenhet och dåsighet. Om föraren blir sömnig och distraherad genererar förarövervakningssystemet en varning och rekommenderar att du tar en paus.
Natural Language Processing är ett underområde av artificiell intelligens som kan bryta ner mänskligt språk och mata in principerna i detsamma till de intelligenta modellerna. Har du planerat att använda NLP som din modell för träningsteknik? Läs vidare för att känna till utmaningarna och lösningarna för att lösa dem.
Utöver det lär sig Conversational AI ständigt av tidigare erfarenheter av att använda datauppsättningar för maskininlärning för att erbjuda realtidsinsikt och utmärkt kundservice. Conversational AI förstår och svarar inte bara manuellt på våra frågor utan kan också kopplas till andra AI-tekniker som sökning och vision för att snabba upp processen.
Bildigenkänning är programvarans förmåga att identifiera objekt, platser, människor och handlingar i bilder. Med hjälp av datauppsättningar för maskininlärning kan företag använda bildigenkänning för att identifiera och klassificera objekt i flera kategorier.
Artificiell intelligens gör maskiner smartare, punkt! Ändå är sättet de gör det på lika annorlunda och spännande som den berörda vertikalen. Till exempel kommer sådana som Natural Language Processing väl till pass om du skulle designa och utveckla kvicka chatbots och digitala assistenter. På samma sätt, om du vill göra försäkringssektorn mer transparent och tillmötesgående mot användarna, är Computer Vision AI-underdomänen som du måste fokusera på.
Kan maskiner upptäcka känslor genom att helt enkelt skanna ansiktet? Den goda nyheten är att de kan. Och de dåliga nyheterna är att marknaden fortfarande har en lång väg kvar att gå innan den blir mainstream. Ändå hindrar inte vägspärrarna och adoptionsutmaningarna AI-evangelisterna från att sätta "Emotion Detection" på AI-kartan – ganska aggressivt.
Computer Vision är inte lika utbrett som andra AI-applikationer som Natural Language Processing. Ändå kommer det sakta uppåt, vilket gör 2022 till ett spännande år för adoption i större skala. Här är några av de trendiga potentialerna för datorseende (främst domänerna) som förväntas bli bättre utforskade av företag 2022.
Företag över hela världen övergår från pappersbaserade dokument till digital databehandling. Men vad är OCR? Hur fungerar det? Och i vilken affärsprocess kan den användas för att dra nytta av dess fördelar? Låt oss gräva i den här artikeln om vilka fördelar OCR ger till bordet.
Svaret är Automatic Speech Recognition (ASR). Det är ett stort steg att omvandla det talade ordet till skriftlig form. Automatic Speech Recognition (ASR) är en trend som kommer att göra oväsen 2022. Och ökningen i tillväxten av röstassistenter beror på inbyggda röstassistentsmartphones och smarta röstenheter som Alexa.
Letar du efter hjärnan bakom de bästa artificiella intelligensmodellerna? Nåväl, böj dig för Data Annotators. Även om datakommentarer står i centrum för att förbereda resurser som är relevanta för varje AI-driven vertikal, kommer vi att utforska konceptet och lära oss mer om märkningspersonerna ur Healthcare AI-perspektivet.
Och tycker du inte att det är fascinerande om shoppare betalar räkningen vid utcheckningen genom att bara representera ett ansikte, inte vilket kort eller plånbok som helst? Med ansiktsigenkänning kan återförsäljare analysera shoppares humör och preferenser baserat på deras tidigare köp.
Med de ökande digitala betalningarna som görs över hela världen, hur kan finansiella organisationer säkerställa maximal försäljningskonvertering och betalningsacceptans, samt minimera riskexponeringen? Låter det alarmerande? I finansbranschen som är starkt beroende av databehandling och information krävs AI-relaterad teknik för att behålla en marginell fördel och förstå den naturliga nyansen hos kunder för att tillhandahålla upplösning i tid.
Drönare är ett användbart verktyg för datainsamling och ger information i realtid. Genom att använda dataanalys blir det lättare att inspektera broar, gruvdrift och väderprognoser.
Call Center-sentimentanalys är bearbetning av data genom att identifiera den naturliga nyansen av kundsammanhang och analysera data för att göra kundservicen mer empatisk.
Tja, det första skälet behöver ingen validering. Maskininlärningsprojekt kräver algoritmer, dataanskaffning, högkvalitativa anteckningar och andra komplexa aspekter som tas väl om hand.
Som en gren av artificiell intelligens handlar NLP om att göra maskiner känsliga för mänskligt språk. När det gäller den tekniska aspekten av det, använder NLP, helt lämpligt, datavetenskap, lingvistik, algoritmer och övergripande språkstruktur för att göra maskinerna intelligenta. De proaktiva och intuitiva maskinerna, när de än är byggda, kan extrahera, analysera och förstå den sanna innebörden och sammanhanget från tal och till och med text.
Det är här Medical Image Annotation har en roll att spela eftersom den effektivt förmedlar nödvändig kunskap till de AI-drivna medicinska diagnostiska inställningarna för att främja närvaron av exakt datorseende, som den underliggande modellutvecklingsteknologin.
Artificiell intelligens behöver inte vara ett dystert ämne att diskutera. Full av möjligheter att bli det mest transformerande verktyget under de kommande åren, AI formas snabbt till en hjälpmedelsresurs istället för att hålla kursen som en överväldigande teknik.
Är du medveten om de tekniska detaljerna för att göra Machine Learning-modeller holistiska, intuitiva och effektfulla? Om inte, måste du först förstå hur varje process i stort sett är uppdelad i tre faser, det vill säga Fun, Functionality och Finesse. Medan "Finesse" handlar om att träna ML-algoritmer till perfektion genom att först utveckla komplexa program med hjälp av relevanta programmeringsspråk, handlar den "roliga" delen om att göra kunderna nöjda genom att erbjuda dem den medvetna och intelligenta roliga produkten.
Föreställ dig att vakna upp en vacker dag och se alla dina kökskärl marknad i svart, vilket gör dig förblindad mot vad som finns inuti. Och då blir det en utmaning att hitta sockerbitar till ditt te. Förutsatt att du kan hitta teet först.
Dataanteckning är helt enkelt processen att märka information så att maskiner kan använda den. Det är särskilt användbart för övervakad maskininlärning (ML), där systemet förlitar sig på märkta datamängder för att bearbeta, förstå och lära av inmatningsmönster för att komma fram till önskade utdata.
Datamärkning är inte så svårt, sa ingen organisation någonsin! Men trots utmaningarna på vägen är det inte många som förstår hur krävande uppgifterna är. Att märka datamängder, särskilt för att göra dem lämpliga för AI- och maskininlärningsmodeller, är något som kräver många års erfarenhet och praktisk trovärdighet. Och till råga på allt, datamärkning är inte ett endimensionellt tillvägagångssätt och varierar beroende på vilken typ av modell som är på gång.
Inhämtning av data för talprojekt förenklas när du tar ett systematiskt tillvägagångssätt. Läs vårt exklusiva inlägg om datainsamling för talprojekt och få klarhet.
Med enkla ord handlar textkommentarer om att märka specifika dokument, digitala filer och till och med tillhörande innehåll. När dessa resurser är taggade eller märkta blir de begripliga och kan användas av maskininlärningsalgoritmerna för att träna modellerna till perfektion.
Idag har vi valt ut Vatsal Ghiya att ta hans intervju. Vatsal Ghiya är en serieentreprenör med mer än 20 års erfarenhet av AI-mjukvara och tjänster inom hälsovård. Han är VD och medgrundare av Shaip, som möjliggör skalning på begäran av vår plattform, processer och människor för företag med de mest krävande initiativen för maskininlärning och artificiell intelligens.
Finansiella tjänster har förändrats över tid. Ökningen av mobila betalningar, personliga banklösningar, bättre kreditövervakning och andra finansiella mönster säkerställer ytterligare att riket när det gäller monetära inkluderingar inte är vad det var för några år sedan. År 2021 handlar det inte bara om "Fin" eller Finans utan all "FinTech" med störande finanstekniker som gör sin närvaro märkbar för att förändra kundupplevelsen, arbetssättet för relevanta organisationer eller hela den finanspolitiska arenan för att vara exakt.
Trots fordonsindustrins snabba uppstigning lämnar vertikalen mycket utrymme för stegvisa förbättringar. Från att sänka trafikolyckor till att förbättra fordonstillverkning och resursutbredning verkar artificiell intelligens vara den mest troliga lösningen för att få saker och ting att röra sig uppåt.
Artificiell intelligens verkar mer som marknadsföringsjargong nuförtiden. Varje företag, start eller företag du känner nu marknadsför sina produkter och tjänster med termen 'AI-driven' som USP. Sann mot detta verkar artificiell intelligens vara oundviklig nuförtiden. Om du märker att nästan allt du har runt dig drivs av AI. Från rekommendationsmotorerna på Netflix och algoritmer i datingappar till några av de mest komplexa enheterna inom vården som hjälper till inom onkologi, är artificiell intelligens i centrum för allt idag.
Maskininlärning har förmodligen de mest blandade definitionerna och tolkningarna i världen. Det som kom som ett modeord för några år sedan fortsätter att förbluffa många människor tack vare hur det skildras och presenteras.
Artificiell intelligens (AI) är ambitiös och oerhört fördelaktig för mänsklighetens framsteg. I ett utrymme som sjukvård, särskilt, medför artificiell intelligens anmärkningsvärda förändringar i hur vi närmar oss diagnosen sjukdomar, deras behandlingar, patientvård och patientövervakning. För att inte glömma den forskning och utveckling som är involverad i utvecklingen av nya läkemedel, nyare sätt att upptäcka bekymmer och underliggande förhållanden och mer.
Sjukvården, som en vertikal, var aldrig statisk. Men då har det aldrig varit denna dynamik någonsin, med sammanflödet av olika medicinska insikter, som fick oss att stirra enbart på högar av ostrukturerade data. För att vara ärlig är den enorma datamängden inte ens ett problem längre. Det är en verklighet som till och med översteg 2,000 Exabyte -märket i slutet av 2020.
Artificiell intelligens är den teknik som ger maskiner möjlighet att efterlikna mänskligt beteende. Det handlar om att lära maskiner hur man lär sig och tänker självständigt och använder resultat för att reagera och svara därefter.
Varje gång ditt GPS -navigationssystem ber dig att ta en omväg för att undvika trafik, inse att så exakt analys och resultat kommer efter flera hundratals timmars träning. När din Google Lens -app exakt identifierar ett objekt eller en produkt, förstå att tusentals efter tusentals bilder har bearbetats av dess AI (Artificiell Intelligens) -modul för exakt identifiering.
4 Grundläggande saker att veta om avidentifiering av data, Eftersom datagenerering sker med en hastighet på 2.5 quintillion byte varje dag genererade vi som internetanvändare nästan 1.7 MB varje sekund under 2020.
Nu när hela planeten är online och uppkopplad genererar vi kollektivt omätbara mängder data. En industri, ett företag, marknadssegment eller någon annan enhet skulle se data som en enda enhet. När det gäller individer kallas dock data bättre som vårt digitala fotavtryck.
Kvalitetsdata översätts till framgångshistorier medan dålig datakvalitet ger en bra fallstudie. Några av de mest effektiva fallstudierna om AI-funktionalitet har härrört från brist på kvalitetsdatamängder. Medan alla företag är glada och ambitiösa över sina AI-satsningar och produkter, speglas inte spänningen i datainsamling och utbildningsmetoder. Med mer fokus på produktion än utbildning slutar flera företag att fördröja sin tid på marknaden, förlora finansiering eller till och med dra ner fönsterluckorna för evigheten.
En process för att anteckna eller märka genererade data, detta gör det möjligt för maskininlärning och algoritmer för artificiell intelligens att effektivt identifiera varje datatyp och bestämma vad man ska lära av det och vad man ska göra med det. Ju mer väldefinierade eller märkta varje datauppsättning är, desto bättre kan algoritmerna bearbeta den för optimerade resultat.
Alexa, finns det en sushi-plats nära mig? Ofta ställer vi ofta öppna frågor till våra virtuella assistenter. Att ställa frågor som dessa till andra människor är förståeligt med tanke på att det är så vi är vana vid att prata och interagera. Att ställa en väldigt avslappnad fråga i allmänhet till en maskin som knappast har något grepp om språk och konversationsförvikelser är inte meningsfullt, eller hur?
Tja, bakom varje sådan överraskande händelse, finns det begrepp i handling som artificiell intelligens, maskininlärning och viktigast av allt, NLP (Natural Language Processing). Ett av de största genombrotten i vår tid är NLP, där maskiner gradvis utvecklas för att förstå hur människor pratar, emoter, förstår, svarar, analyserar och till och med efterliknar mänskliga konversationer och sentimentdrivna beteenden. Detta koncept har varit mycket inflytelserikt i utvecklingen av chatbots, text-till-tal-verktyg, röstigenkänning, virtuella assistenter och mer.
Trots att det var ett koncept som introducerades på 1950-talet blev Artificiell intelligens (AI) inte ett känt namn förrän för några år tillbaka. Utvecklingen av AI har gått gradvis och det har tagit nästan sex decennier att erbjuda de galna funktioner och funktioner som det gör idag. Allt detta har varit oerhört möjligt på grund av den samtidiga utvecklingen av kringutrustning för hårdvara, teknisk infrastruktur, allierade koncept som molnberäkning, datalagring och bearbetningssystem (Big Data och analys), penetration och kommersialisering av internet och mer. Allt tillsammans har lett till denna fantastiska fas av teknisk tidslinje, där AI och maskininlärning (ML) inte bara driver innovationer utan också blir oundvikliga koncept att leva utan.
Varje AI-system behöver enorma volymer kvalitetsdata för att träna och leverera korrekta resultat. Nu finns det två nyckelord i denna mening - massiva volymer och kvalitetsdata. Låt oss diskutera båda individuellt.
Alla samtal och diskussioner hittills om distribution av artificiell intelligens för affärs- och verksamhetsändamål har bara varit ytliga. Vissa pratar om fördelarna med att implementera dem medan andra diskuterar hur en AI-modul kan öka produktiviteten med 40%. Men vi hanterar knappast de verkliga utmaningarna med att integrera dem för våra affärsändamål.
Det är svårt att föreställa sig att bekämpa en global pandemi utan teknik som artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). Den exponentiella ökningen av Covid-19-fall runt om i världen lämnade många hälsoinfrastrukturer förlamade. Men institutioner, regeringar och organisationer kunde slå tillbaka med hjälp av avancerad teknik. Artificiell intelligens och maskininlärning, en gång betraktad som en lyx för förhöjda livsstilar och produktivitet, har blivit livräddande agenter i kampen mot Covid tack vare sina otaliga applikationer.
Smärta upplevs mer intensivt bland vissa grupper av människor. Studier har visat att individer från minoritetsgrupper och missgynnade grupper tenderar att uppleva mer fysisk smärta än allmänheten på grund av stress, övergripande hälsa och andra faktorer.
Innan du ens planerar att skaffa data, en av de viktigaste övervägandena för att bestämma hur mycket du ska spendera på din AI-träningsdata. I den här artikeln kommer vi att ge dig insikter för att utveckla en effektiv budget för AI-träningsdata.
Shaip är en onlineplattform som fokuserar på AI-datalösningar inom hälso- och sjukvården och erbjuder licensierad hälsoinformation som är utformad för att hjälpa till att konstruera AI-modeller. Den tillhandahåller textbaserade patientjournaler och skadedata, ljud som läkarinspelningar eller patient- / läkarsamtal, och bilder och video i form av röntgen, CT-skanningar och MR-resultat.
Data är ett av de viktigaste elementen i utvecklingen av en AI-algoritm. Kom ihåg att bara för att data genereras snabbare än någonsin tidigare betyder det inte att rätt data är lätt att få tag på. Låg kvalitet, partisk eller felaktigt kommenterad data kan (i bästa fall) lägga till ytterligare ett steg. Dessa extra steg kommer att sakta ner dig eftersom datavetenskap och utvecklingsteam måste arbeta igenom dessa på vägen till en funktionell applikation.
Mycket har gjorts om potentialen för artificiell intelligens att förändra sjukvårdsindustrin, och med goda skäl. Sofistikerade AI-plattformar drivs av data, och vårdorganisationer har det i överflöd. Så varför har industrin legat efter andra när det gäller AI-antagande? Det är en mångfacetterad fråga med många möjliga svar. Alla kommer emellertid utan tvekan att framhäva särskilt ett hinder: stora mängder ostrukturerad data.
Det som verkar enkelt är dock tråkigt att utveckla och distribuera som alla andra komplexa AI-system. Innan din enhet kunde känna igen bilden som du tog och MLM-modulerna (Machine Learning) kunde bearbeta den, skulle en datainformator eller ett team av dem ha spenderat tusentals timmar på att kommentera data för att göra dem förståbara för maskiner.
I den här speciella gästfunktionen utforskar Vatsal Ghiya, VD och grundare av Shaip, de tre faktorer som han tror kommer att göra det möjligt för datadriven AI att nå sin fulla potential i framtiden: de talanger och resurser som krävs för att konstruera innovativa algoritmer, en enorm mängd data för att träna dessa algoritmer exakt, och riklig processorkraft för att effektivt bryta ut datan. Vatsal är en serieentreprenör med mer än 20 års erfarenhet av AI-programvara och tjänster inom sjukvården. Shaip möjliggör skalning på begäran av sin plattform, processer och människor för företag med de mest krävande maskininlärnings- och artificiella intelligensinitiativen.
Processer i artificiell intelligens (AI) är evolutionära. Till skillnad från andra produkter, tjänster eller system på marknaden erbjuder AI-modeller inte omedelbar användning eller omedelbart 100% exakta resultat. Resultaten utvecklas med mer bearbetning av relevant och kvalitetsdata. Det är som hur en baby lär sig att prata eller hur en musiker börjar med att lära sig de fem första stora ackorden och sedan bygger på dem. Prestationer låses inte upp över natten, men träning sker konsekvent för excellens.
När vi pratar om artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) är det vi direkt föreställer oss kraftfulla teknikföretag, praktiska och futuristiska lösningar, snygga självkörande bilar och i princip allt som är estetiskt, kreativt och intellektuellt tilltalande. Det som knappast projiceras för människor är den verkliga världen bakom alla bekvämligheter och livsstilsupplevelser som AI erbjuder.
En exklusiv intervju där Utsav, Business Head - Shaip interagerar med Sunil, Executive Editor, My Startup för att informera honom om hur Shaip förbättrar människors liv genom att lösa framtidens problem med sina konversations AI och Healthcare AI-erbjudanden. Han säger vidare hur AI, ML kommer att revolutionera vårt sätt att göra affärer och hur Shaip kommer att bidra till utvecklingen av nästa generations teknik.
Artificiell intelligens (AI) förbättrar våra livsstilar genom bättre filmrekommendationer, restaurangförslag, lösning av konflikter via chatbots och mer. Kraften, potentialen och kapaciteten hos AI utnyttjas i allt högre grad inom branscher och i områden som ingen förmodligen tänkt på. Faktum är att AI utforskas och implementeras inom områden som hälso- och sjukvård, detaljhandel, bankrättsliga frågor, övervakning, anställning, lösning av löneskillnader och mer.
Vi har alla sett vad som händer när AI-utveckling går fel. Tänk på Amazons försök att skapa ett AI-rekryteringssystem, vilket var ett utmärkt sätt att skanna resuméer och identifiera de mest kvalificerade kandidaterna - förutsatt att dessa kandidater var män.
Hälso- och sjukvårdsindustrin testades förra året på grund av pandemin och mycket innovation skenade igenom - från nya läkemedel och medicintekniska produkter till genombrott i försörjningskedjan och bättre samarbetsprocesser. Företagsledare från alla delar av branschen hittade nya sätt att påskynda tillväxten för att stödja det allmänna bästa och generera kritiska intäkter.
Vi har sett dem i filmer, vi har läst om dem i böcker och vi har upplevt dem i verkligheten. Så sci-fi som det kan verka måste vi möta fakta - ansiktsigenkänning är här för att stanna. Tekniken utvecklas i en dynamisk takt och med de olika användningsfall som dyker upp i branscher verkar det stora utbudet av ansiktsigenkänning helt enkelt vara oundvikligt och oändligt.
Flerspråkiga chatbots förändrar näringslivet. Chatbots har kommit långt sedan deras tidiga stadier, där de skulle ge enkla svar på ett ord. En chatbot kan nu chatta flytande på dussintals språk, vilket gör det möjligt för företag att expandera till en bredare global marknadsplats.
Hälso- och sjukvård betraktas ofta som en bransch i framkant av teknisk innovation. Det är sant på många sätt, men vårdutrymmet är också mycket reglerat av omfattande lagstiftning som GDPR och HIPAA, tillsammans med många fler lokala riktlinjer och begränsningar.
En rapport från 2018 avslöjade att vi genererade nära 2.5 quintillioner byte data varje dag. I motsats till vad många tror kan inte all information vi genererar behandlas för insikter.
Artificiell intelligens blir smartare för varje dag. Idag är kraftfulla maskininlärningsalgoritmer inom räckhåll för normala företag, och algoritmer som kräver processorkraft som en gång skulle ha reserverats för massiva mainframes kan nu distribueras på prisvärda molnservrar.