Filtro nga:
Shënimi i të dhënave është thelbësor për përmirësimin e performancës së tregtisë elektronike. Të dhënat e shënuara mirë mund të përmirësojnë dukshmërinë organike, të tërheqin më shumë klientë dhe të rrisin shkallën e konvertimit. Megjithatë, efektiviteti i shënimit të të dhënave varet nga saktësia dhe rëndësia e tij.
Zgjidhjet e të dhënave tekst-në-fjalë (TTS) ofrojnë përparësi të shumta. Por, zbatimi i tyre kërkon sigurimin e grupeve të të dhënave të sakta dhe të gjera. Në Shaip, ne përdorim grupe të dhënash "Text-to-Speech" të kuruar nga ekspertët, të cilat mund t'ju ndihmojnë të ndërtoni zgjidhje të avancuara TTS që mbulojnë gjuhët globale.
Modelet e mëdha të gjuhës (LLM) sigurojnë bazën për të ndërtuar grupe të dhënash me cilësi të lartë dhe për të siguruar që ato të përdoren më pas për të krijuar modele gjeneruese të AI të aktivizuara me NLP. Në një botë të drejtuar nga të dhënat, të dhënat e duhura të trajnimit janë thelbësore për të arritur sukses në të gjitha format.
Ndërtimi i grupeve të të dhënave me cilësi të lartë me LLM është një qasje transformuese që kombinon fuqinë e modeleve gjuhësore me teknikat tradicionale të krijimit të të dhënave. Duke përdorur LLM-të për burimin e të dhënave, përpunimin paraprak, shtimin, etiketimin dhe vlerësimin, studiuesit mund të ndërtojnë grupe të dhënash të fuqishme dhe të larmishme në mënyrë më efikase.
Shërbimet tona të etiketimit sigurojnë që algoritmet tuaja të trajnohen me grupet më të sakta të të dhënave për një përvojë kërkimi pa probleme. Me cilësinë hermetike dhe protokollet e vlefshmërisë, ne vendosim njerëzit në një ekosistem që është krijuar për ta bërë AI më të mirë.
Modelet e AI mund ta kuptojnë kontekstin në mënyrë më efektive për shkak të grupeve të të dhënave të personalizuara të komandave të të folurit, duke përmirësuar intuitivitetin e ndërveprimeve dhe ngjashmërinë me njeriun. AI bëhet më i mirë në identifikimin dhe reagimin e duhur duke shtuar komanda specifike për domenin, thekse rajonale dhe terma specifikë të industrisë.
Një nga mënyrat më të mira për të qëndruar përpara shqetësimeve është të qëndrosh në krah të përparimeve dhe zhvillimeve më të fundit në hapësirën e LLM. Kjo është veçanërisht kritike në lidhje me sigurinë kibernetike. Sa më i gjerë të kuptoni këtë temë, aq më shumë metrika dhe teknika mund të gjeni për të monitoruar modelet tuaja.
Nëse jeni duke kërkuar për grupe të dhënash cilësore për të trajnuar modelet tuaja, ju rekomandojmë të kontaktoni me ne për të diskutuar qëllimin tuaj. Ne do të fillojmë me gjetjen dhe ofrimin e grupeve të të dhënave të komandave të të folurit me cilësi të lartë dhe të personalizuar për vizionet tuaja, pavarësisht nga shkalla e kërkesës.
Kjo analogji është e vlefshme në lidhje me krahasimin e saj me zjarrin, sepse kur zbulohej zjarri, njerëzit kishin frikë prej tij. Ata e panë zjarrin si apokaliptik, të aftë për të shkaktuar shkatërrim. Vetëm kur ne si njerëz punuam për zbutjen e zjarrit, evolucioni ra në vend.
Shaip përfaqëson një ekip të talentuar specialistësh me njohuri të gjera se si AI dhe aplikacionet e saj mund të transformojnë organizatën tuaj. Shfrytëzojeni të kuptuarit tonë të AI, veçanërisht aftësitë e tekstit në të folur, për ndërtimin e programeve të AI bazuar në të dhëna të sakta dhe të gjera, duke ju lejuar të personalizoni përdorimin e AI dhe të arrini rezultatet më të mira të mundshme.
Cilësia dhe saktësia e rezultateve të ofruara nga një sistem i njohjes së fytyrës dhe emocioneve varet nga të dhënat. Sa më të sakta dhe të shtrira të jenë të dhënat, aq më të mira janë shanset e një programi AI për të identifikuar dhe zbuluar emocionet.
Inteligjenca artificiale ka disa avantazhe gjithëpërfshirëse për industritë e sigurimeve, me kusht që kompanitë të kuptojnë zbatimin e saj. Aty ku detyrat si përpunimi i kërkesave, përcaktimi i premiumit dhe zbulimi i dëmit janë thjeshtuar, ai mund të ndihmojë gjithashtu me shërbimin ndaj klientit, duke rritur nivelin e përgjithshëm të kënaqësisë.
Deidentifikimi i të dhënave është thelbësor për ruajtjen e informacionit personal të identifikueshëm në kujdesin shëndetësor, në përputhje me kërkesat rregullatore si HIPAA dhe GDPR. Mjetet e paraqitura, duke përfshirë IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip dhe Private-AI, ofrojnë zgjidhje të ndryshme për maskimin efektiv të të dhënave.
AI gjeneruese ka disa veçori dhe funksionalitete të fuqishme të vendosura për të riparuar sistemet e mbështetjes së shërbimeve të klientit. Aty ku mund të adresojë problemet e klientit menjëherë, AI gjeneruese mund të zëvendësojë gjithashtu agjentët si përgjigjet e parë dhe të komunikojë me klientët si një njeri.
Deidentifikimi i të dhënave është një procedurë kritike për të siguruar mbrojtjen e aksesit të paautorizuar dhe përdorimit të paligjshëm të të dhënave personale. Veçanërisht i rëndësishëm për të dhënat e kujdesit shëndetësor, ky proces siguron që asnjë informacion personalisht i identifikueshëm të mos ketë në duart e individëve, përveç atyre të lidhur ngushtë me të dhënat.
AI biseduese dhe gjeneruese po e transformojnë botën tonë në mënyra unike. Inteligjenca artificiale bashkëbiseduese e bën të lehtë dhe të dobishme bisedën me makinat, duke përmirësuar mbështetjen e klientit dhe shërbimet e kujdesit shëndetësor. Inteligjenca artificiale gjeneruese, nga ana tjetër, është një fuqi krijuese. Ajo shpik përmbajtje të re, origjinale në art, muzikë dhe më shumë. Kuptimi i këtyre llojeve të AI është çelësi për vendimet e zgjuara të biznesit, etikës dhe inovacionit.
Teknologjitë e zërit janë ende teknologji relativisht të reja dhe ne ende po punojmë për të kuptuar mirë zgjidhjet e ofruara me to. Në një mjedis të kujdesit shëndetësor të ndjeshëm ndaj kohës, efikasiteti dhe saktësia janë të një rëndësie të madhe.
Inteligjenca artificiale gjeneruese po riformëson peizazhin e shërbimeve bankare dhe financiare, duke prezantuar efikasitete, duke rritur sigurinë dhe duke ofruar përvoja të personalizuara si për klientët ashtu edhe për institucionet. Ndërsa teknologjia vazhdon të përparojë, ndikimi i saj në industrinë financiare ka të ngjarë të rritet, duke sjellë në një epokë të re inovacioni dhe optimizimi.
Përdorimi i Përpunimit të Gjuhës Natyrore (NLP) në industrinë e kujdesit shëndetësor dhe farmaceutik bazohet shumë në analizën e të dhënave të pastrukturuara. Me informacionin përkatës, organizatat e kujdesit shëndetësor mund të nxjerrin disa avantazhe dhe të ofrojnë shërbime më të mira të kujdesit shëndetësor për pacientët.
Kuanti dhe frekuenca e përmbajtjes së krijuar nga përdoruesit do të rritet në vitet e ardhshme. Konsumatorët sot kanë akses në mjete inovative, duke i lejuar ata të dinë gjithçka për një markë. Aty ku angazhimi me klientët ekzistues, të rinj dhe potencial është thelbësor për një markë, monitorimi dhe moderimi i përmbajtjes është thelbësor për krijimin e një imazhi pozitiv.
Etiketimi efektiv i të dhënave është një pjesë thelbësore e përmirësimit të rëndësisë së kërkimit. Platformat dhe bizneset e E-Commerce përfitojnë më së shumti nga etiketimi i të dhënave pasi ato duhet të shfaqin produktet e tyre në rezultatet e kërkimit, gjë që çon në një rritje të shitjeve dhe të ardhurave.
Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP) ka filluar një revolucion të nxjerrjes dhe analizës së informacionit në të gjitha industritë. Shkathtësia e kësaj teknologjie po zhvillohet gjithashtu për të ofruar zgjidhje më të mira dhe aplikacione të reja. Përdorimi i NLP në financa nuk kufizohet vetëm në aplikacionet që kemi përmendur më sipër. Me kalimin e kohës, ne mund ta përdorim këtë teknologji dhe teknikat e saj për detyra dhe operacione edhe më komplekse.
Në thelb të aplikimeve të AI në kujdesin shëndetësor janë të dhënat dhe analiza e saktë e tyre. Duke përdorur këto të dhëna dhe informacione të ofruara nga profesionistët e kujdesit shëndetësor, mjetet dhe teknologjitë e AI janë në gjendje të ofrojnë zgjidhje më të mira të kujdesit shëndetësor për sa i përket diagnostikimit, trajtimit, parashikimit, recetës dhe imazhit.
Njohja e entitetit të emërtuar është një teknikë jetike që hap rrugën për kuptimin e avancuar të tekstit në makinë. Ndërsa grupet e të dhënave me burim të hapur kanë avantazhe dhe disavantazhe, ato janë të rëndësishme në trajnimin dhe rregullimin e modeleve NER. Një përzgjedhje dhe aplikim i arsyeshëm i këtyre burimeve mund të rrisë ndjeshëm rezultatet e projekteve NLP.
Inteligjenca artificiale gjeneruese ofron përfitime të jashtëzakonshme si efikasiteti, shkallëzimi dhe personalizimi me aftësinë e tij për të krijuar përmbajtje të ndryshme. Megjithatë, sfidat si kontrolli i cilësisë, kufizimet e krijimtarisë dhe shqetësimet etike kërkojnë vëmendje të kujdesshme.
AI gjeneruese është një kufi emocionues që po ripërcakton kufijtë e teknologjisë dhe krijimtarisë. Nga krijimi i tekstit të ngjashëm me njeriun deri te krijimi i imazheve realiste, përmirësimi i zhvillimit të kodit dhe madje simulimi i daljeve unike të audios, aplikacionet e tij në botën reale janë sa të ndryshme aq edhe transformuese.
Aplikimet e mësimit të makinerive dhe AI në analizën e të dhënave klinike janë të gjera dhe novator. Ato ofrojnë potencial të jashtëzakonshëm për riformësimin e kujdesit ndaj pacientit, përmirësimin e kërkimit mjekësor dhe ofrimin e diagnozave më të hershme dhe më të sakta.
Shaip qëndron në ballë të ofrimit të kujdesit shëndetësor dhe të të dhënave mjekësore të nivelit të lartë jetik për modelet e AI dhe të mësimit të makinerive (ML). Nëse po filloni një projekt të kujdesit shëndetësor të AI ose kërkoni të dhëna specifike mjekësore, Shaip është partneri i përsosur.
Asistentët zanorë nuk janë më një risi; ato po bëhen shpejt jetike për ndërveprimet tona dixhitale të përditshme. Rritja e asistentit zanor shumëgjuhësh premton të jetë një hap i rëndësishëm përpara, duke thyer barrierat gjuhësore dhe duke nxitur një lidhje më të madhe globale.
Shënimi i dokumentit është një bllok themelor ndërtimor në AI, mësimin e makinerive dhe përpunimin e gjuhës natyrore. Ai rrit aftësitë e të kuptuarit dhe të përpunimit të sistemeve të AI, duke fuqizuar nxjerrjen efikase të informacionit dhe duke nxitur automatizimin në fusha të ndryshme.
Siç kemi eksploruar në shembujt e mësipërm, analiza e ndjenjave ka një potencial të jashtëzakonshëm në një sërë aplikacionesh, që shtrihen nga shërbimi ndaj klientit në politikë. Ai u mundëson organizatave të zhbllokojnë fuqinë e të dhënave subjektive dhe të transformojnë tekstin e pastrukturuar në njohuri të zbatueshme.
E ardhmja e inteligjencës artificiale të kujdesit shëndetësor është plot premtime dhe potencial, me tendencat në zhvillim për vitin 2023 që sinjalizojnë një ndryshim transformues në ofrimin e kujdesit ndaj pacientit.
Rastet e përdorimit të Përpunimit të Gjuhës Natyrore në kujdesin shëndetësor janë të mëdha dhe transformuese. Duke shfrytëzuar fuqinë e AI, mësimin e makinerive dhe AI biseduese, NLP po revolucionarizon mënyrën se si profesionistët e kujdesit shëndetësor i qasen kujdesit ndaj pacientit. Ai po i bën flukset e punës mjekësore më efikase dhe po përmirëson rezultatet e përgjithshme të pacientit.
Miratimi i nxjerrjes së subjekteve të bazuara në AI ka çuar në përparime të rëndësishme në industri të ndryshme, nga kujdesi shëndetësor te tregtia elektronike, përmirësimi i vendimmarrjes, thjeshtimi i proceseve dhe përmirësimi i përvojave të klientëve.
Teknologjia e njohjes së emocioneve është një mjet i fuqishëm që mund të përmirësojë kuptimin tonë të emocioneve njerëzore dhe të na ndihmojë të krijojmë përvoja të personalizuara në fusha të ndryshme si kujdesi shëndetësor, arsimi dhe marketingu.
Në përgjithësi, fusha e kujdesit shëndetësor është plot me pacientë dhe mjekë që janë të motivuar për të bërë edhe një herë ndryshim në jetën e njerëzve në mbarë botën. Qasja në grupe të mëdha të dhënash është një drejtim që inteligjenca artificiale do të vazhdojë të provojë veten si e ardhmja e mjekësisë. U takon studiuesve dhe zhvilluesve njësoj të përfitojnë nga këto grupe të dhënash unike për të përmirësuar të kuptuarit tonë të provave klinike dhe kujdesit ndaj pacientit ndërsa shkojmë drejt një të ardhmeje gjithnjë e më të lidhur për të gjithë.
Pesë vitet e ardhshme do të sjellin përvoja më të thjeshta të AI, veçori sigurie që përmirësojnë ato ndërveprime dhe më shumë. Tendencat biseduese të AI në vitet e ardhshme do të jenë më të ndritshme dhe më të aksesueshme se kurrë më parë.
Ndryshimet janë në vazhdim, duke çuar në një të ardhme më të dobishme dhe fitimprurëse që ofron një përvojë më të mirë të përdoruesit. Me këto ndryshime të shoqëruara me aftësinë për të mësuar nga gabimet e kompanive të tjera, sektori BFSI do të vazhdojë të ecë përpara me shpejtësi drejt përdorimit të njohjes së fytyrës - një qëllim përfundimtar më efektiv dhe më i sigurt për të gjitha organet e përfshira.
Kërkimi zanor është një fushë në zhvillim e teknologjisë. Ngadalë por me siguri po bën hapa gjigantë pasi bëhet më i aftë me AI, përpunimin e gjuhës natyrore dhe mësimin e makinerive. Lloji i AI që ekziston tani nuk është i ndjeshëm; këta asistentë zanor janë mjete për ta bërë jetën tonë më të mirë, më të thjeshtë dhe më efikase.
Shërbimet e etiketimit të të dhënave ndihmojnë bizneset që të kthejnë të dhënat që nuk kanë etiketa ose etiketa në të dhëna që kanë. Ata shpesh përdorin një grup pune njerëzor ose mësim makineri për të etiketuar grupet e të dhënave që bizneset u japin atyre.
Teknologjia e njohjes së zërit mund të revolucionarizojë industrinë e kujdesit shëndetësor në disa mënyra. Duke mundësuar dokumentacion më të shpejtë dhe më të saktë, duke reduktuar rrezikun e gabimeve dhe duke përmirësuar angazhimin e pacientit, teknologjia e njohjes së zërit mund të ndihmojë ofruesit e kujdesit shëndetësor të ofrojnë kujdes më cilësor.
Industria e sigurimeve ka shumë të dhëna, por është aq e rrëmujshme sa është pothuajse e pamundur të kërkosh. Industria e sigurimeve duhet të dixhitalizohet – dhe tani mundet. Me OCR në vend, mbledhja dhe renditja e të dhënave bëhet aq e thjeshtë sa të bësh një fotografi ose të shkruash disa fjalë.
Bankat do të kenë një përvojë pozitive kur zbatojnë teknologjitë e AI. Kjo bazohet në intervista me kompani që tashmë përdorin AI në proceset e tyre të biznesit. Për sa kohë që ndërtohen masa mbrojtëse për të garantuar sigurinë e të dhënave të klientëve dhe standardet etike që mund të rregullohen automatikisht, bankat duhet të zbatojnë AI në sistemet e tyre.
Ndikimi i mësimit të makinerive në tregun e qendrave të thirrjeve është real dhe i matshëm. Kapja e të dhënave në kohë reale dhe mësimi i makinerive janë martuar për të lejuar qendra thirrjesh edhe më efikase. Përveç kësaj, zgjidhjet e bazuara në zë janë rritur në të gjithë Amerikën e Veriut dhe vazhdojnë të përhapen në të gjithë globin.
Teknologjia e njohjes së zërit po bëhet gjithnjë e më e rëndësishme në kujdesin shëndetësor, me mjekët dhe infermierët që mbështeten gjithnjë e më shumë tek ajo për të kryer shumë nga detyrat e tyre profesionale. Ndërsa shumë pyetje ende duhet të adresohen përpara se të shohim përdorim të gjerë të kësaj teknologjie në spitale, mjedise klinike dhe zyra mjekësh, shenjat e hershme sugjerojnë premtime të rëndësishme.
Teknologjia e shënimeve video ka për qëllim të mbajë të sigurt sistemet e AI dhe klientët me pakicë. Softueri i shënimeve video është një mënyrë e shkëlqyer për ta bërë këtë duke i lënë njerëzit të lajmërojnë shpejt dhe me lehtësi autoritetet kur shohin diçka të dyshimtë në një mjedis me pakicë dhe; duke ndihmuar sistemet e AI të mësojnë nga përvojat e kaluara në mënyrë që ata të përshtatin përgjigjet e tyre për t'u ndjerë më mirë për atë që konsiderohet sjellje normale.
Rastet e përdorimit të njohjes së fytyrës mund të bëjnë mrekulli gjatë ruajtjes dhe marrjes së të dhënave, por ato gjithashtu vijnë me një telash etik intrigues. A ka kuptim përdorimi i një teknologjie të tillë? Disa njerëz besojnë se përgjigja është "jo", veçanërisht në lidhje me pushtimin e privatësisë nga njohja e fytyrës. Të tjerë përmendin përdorimin e këtyre mjeteve të reja, kjo është arsyeja pse kjo teknologji mund të mos jetë ajo që dëshironi të shmangni me çdo kusht.
Inteligjenca artificiale do të ndryshojë mënyrën se si ne ndërveprojmë me teknologjinë. Pasi të mësoheni me inteligjencën artificiale bisedore dhe ajo të bëhet pjesë e pandërprerë e jetës suaj, do të pyesni veten se si mund të kishit bërë ndonjëherë pa të.
Fjalët e personalizuara të zgjimit mund të ndihmojnë me personalizimin e markës suaj dhe ta veçojnë atë nga konkurrentët. Ka shumë faktorë që duhen marrë parasysh kur zgjidhni një fjalë zgjimi të personalizuar. Por, nëse doni të dalloheni në botën e sotme konkurruese të biznesit, ia vlen të bëni përpjekje shtesë për t'u siguruar që asistenti juaj zanor të tingëllojë unik.
Përparimet e reja të teknologjisë së zërit janë këtu për të qëndruar. Ata vetëm do të vazhdojnë të rriten në popullaritet, duke e bërë tani kohën e përsosur për të ecur përpara dhe për të filluar krijimin e përvojave novatore zanore për shoferët. Ndërsa prodhuesit e makinave integrojnë njohjen e të folurit në makinat e tyre, kjo hap një botë të re mundësish për teknologjinë dhe përdoruesit e saj.
Është e qartë se AI ushqimore do të ketë një ndikim të madh në mënyrën se si ushqehemi. Nga lëvizja e zinxhirëve të ushqimit të shpejtë drejt menuve më të personalizueshme deri te një mori restorantesh të reja, inovative, ka mundësi të panumërta që teknologjia të thjeshtojë përvojat tona të të ngrënit dhe të përmirësojë cilësinë e ushqimit tonë. Me avancimin e inteligjencës artificiale dhe algoritmeve të mësimit të makinerive, ne mund të presim që AI inteligjente e ushqimit të ndikojë pozitivisht në shëndetin tonë dhe në ndikimin e përgjithshëm ekologjik të sistemit tonë ushqimor.
Në përmbledhje, segmentimi semantik është një sektor i rëndësishëm i algoritmeve të të mësuarit të thellë i përdorur për të shtuar përparimet në vizionin kompjuterik. Segmentimi semantik do të vazhdojë të përparojë në shumë prej këtyre nënkategorive të lidhura, zbulimin e objekteve, klasifikimin dhe lokalizimin.
Në përgjithësi, një sistem efektiv i njohjes së të folurit duhet të jetë i lehtë për t'u vendosur dhe përdorur në situata të ndryshme duke arritur rezultate të sakta me pak zhgënjim nga ana e përdoruesit.
Ndërtimi i të dhënave të shtëpisë inteligjente kërkon një sërë procesesh që sigurojnë në fund që algoritmi i mësimit të makinerive të funksionojë dhe të përpunojë të dhënat pa asnjë ndërprerje.
Industria e sigurimeve ka qenë tradicionalisht konservatore me përparimet e teknologjisë dhe hezituese për të adoptuar teknologji të reja. Megjithatë, kohët po ndryshojnë dhe inteligjenca artificiale (AI) po fiton shumë vëmendje nga kompanitë e sigurimeve, të cilat kanë filluar të kuptojnë rolin e rëndësishëm që AI mund të luajë në operacionet e tyre.
Mbledhja e të dhënave është procesi i mbledhjes, analizimit dhe matjes së të dhënave të sakta nga sisteme të ndryshme për t'u përdorur për vendimmarrjen e proceseve të biznesit, projektet e të folurit dhe kërkimin.
Banka nuk është ajo që ka qenë. Shumica prej nesh kanë nevojë për shërbime bankare të shpejta, efikase, pa të meta, pa probleme dhe, më e rëndësishmja, të besueshme. Ka kuptim vetëm të kalojmë në kanalet bankare dixhitale që mund t'i ofrojnë këto gjëra. Siç rezulton, asistentët virtualë të fuqizuar nga inteligjenca artificiale (AI) dhe mësimi i makinerive (ML) mund ta bëjnë pikërisht këtë.
A ju është dashur ndonjëherë të përktheni email të rëndësishëm në një gjuhë tjetër? Nëse po, do ta gjeni zhgënjyese duke ditur se shërbimi i përgjigjes me email të dikujt nuk mund t'i përkthejë emailet tuaja shpejt për ju. Kjo mund të jetë veçanërisht zhgënjyese nëse komunikimi është kyç për çdo organizatë.
Termat chatbot dhe asistentë virtualë përdoren për krijimin e bisedave duke përdorur aftësinë e automatizimit me një prekje njerëzore. Me rezolucion autonom, chatbots dhe asistentët virtualë përshpejtojnë gjithashtu përvojën e punonjësve dhe klientëve.
I konsideruar shpesh si një nga nën-domainët e klasifikimit të tekstit, një version i tepërt i thjeshtuar i klasifikimit të dokumenteve nënkupton etiketimin e dokumenteve dhe vendosjen e tyre drejt në kategoritë e paracaktuara - me qëllim të mirëmbajtjes së lehtë dhe zbulimit efikas.
Hej Siri, a mund të më kërkoni për një postim të mirë në blog që përfshin tendencat kryesore të AI bashkëbiseduese. Ose, Alexa, a mund të më luash thjesht një këngë që më largon mendjen nga detyrat e zakonshme të përditshme. Epo, këto nuk janë vetëm retorika, por diskutime standarde në dhomën e pritjes që vërtetojnë ndikimin e përgjithshëm të një koncepti të quajtur AI bashkëbiseduese.
OCR ose Optical Character Recognition është një mënyrë argëtuese për të lexuar dhe kuptuar dokumentet. Por pse ka kuptim? Le të zbulojmë. Por, përpara se të vazhdojmë, duhet të mbështjellim kokën rreth një termi më pak të zakonshëm të mësimit të makinerive: RPA (Automatizimi i Procesit Robotik).
E vërteta e vështirë është se cilësia e të dhënave tuaja të grumbulluara të trajnimit përcakton cilësinë e modelit tuaj të njohjes së të folurit apo edhe të pajisjes. Prandaj, është e nevojshme të lidheni me shitës të dhënash me përvojë për t'ju ndihmuar të kaloni procesin pa shumë përpjekje, veçanërisht kur trajnimi i një modeli ose algoritmeve përkatëse kërkon mbledhjen, shënimin dhe strategji të tjera të aftë.
Aftësia e injektuar në makina – duke i bërë ato të afta për të ndërvepruar në mënyrat më humane të mundshme – ka një nivel të ndryshëm. Megjithatë, pyetja mbetet, si funksionon AI bisedor në kohë reale dhe çfarë lloj teknologjie po fuqizon vetë ekzistencën e saj.
Siç sugjeron emri, të dhënat sintetike janë të dhënat që krijohen artificialisht në vend që të krijohen nga ngjarjet aktuale. Në marketing, media sociale, kujdes shëndetësor, financa dhe siguri, të dhënat sintetike ndihmojnë në ndërtimin e zgjidhjeve më inovative.
Kur flasim për Njohjen Optike të Karaktereve (OCR), është një fushë e Inteligjencës Artificiale (AI) që lidhet veçanërisht me vizionin kompjuterik dhe njohjen e modeleve. OCR i referohet procesit të nxjerrjes së informacionit nga formate të shumta të të dhënave si imazhe, pdf, shënime të shkruara me dorë dhe dokumente të skanuara dhe konvertimin e tyre në format dixhital për përpunim të mëtejshëm.
Sistemi i monitorimit të shoferit është një veçori e avancuar e sigurisë që përdor një kamerë të montuar në pult për të monitoruar vigjilencën dhe përgjumjen e shoferit. Në rast se shoferi është i përgjumur dhe i hutuar, sistemi i monitorimit të drejtuesit gjeneron një alarm dhe rekomandon të bëni një pushim.
Përpunimi i Gjuhës Natyrore është një nënfushë e Inteligjencës Artificiale e aftë për të zbërthyer gjuhën njerëzore dhe për të ushqyer parimet e së njëjtës tek modelet inteligjente. A keni planifikuar të përdorni NLP si modelin e teknologjisë suaj të trajnimit? Lexoni për të njohur sfidat dhe zgjidhjet për t'i rregulluar ato.
Për më tepër, AI bashkëbisedues mëson vazhdimisht nga përvojat e mëparshme duke përdorur grupet e të dhënave të mësimit të makinerive për të ofruar njohuri në kohë reale dhe shërbim të shkëlqyer ndaj klientit. Gjithashtu, AI bashkëbiseduese jo vetëm që kupton manualisht dhe u përgjigjet pyetjeve tona, por gjithashtu mund të lidhet me teknologji të tjera të AI si kërkimi dhe vizioni për të ndjekur shpejt procesin.
Njohja e imazhit është aftësia e softuerit për të identifikuar objektet, vendet, njerëzit dhe veprimet në imazhe. Duke përdorur grupet e të dhënave të mësimit të makinerive, ndërmarrjet mund të përdorin njohjen e imazhit për të identifikuar dhe klasifikuar objektet në disa kategori.
Inteligjenca artificiale i bën makinat më të zgjuara, pikë! Megjithatë, mënyra se si ata e bëjnë atë është po aq e ndryshme dhe intriguese sa vertikali në fjalë. Për shembull, të tilla si Përpunimi i Gjuhës Natyrore ju vijnë në ndihmë nëse do të dizajnoni dhe zhvilloni chatbot të zgjuar dhe asistentë dixhitalë. Në mënyrë të ngjashme, nëse doni ta bëni sektorin e sigurimeve më transparent dhe më akomodues ndaj përdoruesve, Computer Vision është nëndomeni i AI ku duhet të përqendroheni.
A mund të zbulojnë makineritë emocionet thjesht duke skanuar fytyrën? Lajmi i mirë është se ata munden. Dhe lajmi i keq është se tregu ka ende një rrugë të gjatë për të bërë përpara se të kthehet në rrjedhën kryesore. Megjithatë, pengesat në rrugë dhe sfidat e adoptimit nuk po i ndalojnë ungjilltarët e AI që të vendosin 'Zbulimin e Emocioneve' në hartën e AI - në mënyrë mjaft agresive.
Computer Vision nuk është aq i përhapur sa aplikacionet e tjera të AI si përpunimi i gjuhës natyrore. Megjithatë, ngadalë po ngjitet në rangjet, duke e bërë vitin 2022 një vit emocionues për adoptim në shkallë më të gjerë. Këtu janë disa nga potencialet e modës të vizionit kompjuterik (kryesisht domenet) që pritet të eksplorohen më mirë nga bizneset në vitin 2022.
Ndërmarrjet në mbarë botën po kalojnë nga dokumentet e bazuara në letër në përpunimin dixhital të të dhënave. Por, çfarë është OCR? Si punon? Dhe në cilin proces biznesi mund të përdoret për të shfrytëzuar përfitimet e tij? Le të gërmojmë në këtë artikull se çfarë përfitimesh sjell OCR në tryezë.
Përgjigja është Njohja automatike e të folurit (ASR). Është një hap i madh për ta shndërruar fjalën e folur në formë të shkruar. Njohja automatike e të folurit (ASR) është një tendencë që pritet të bëjë zhurmë në vitin 2022. Dhe rritja e rritjes së asistentëve zanorë është për shkak të telefonave inteligjentë të integruar të asistentit zanor dhe pajisjeve inteligjente zanore si Alexa.
A po kërkoni për trurin pas modeleve më të mira të Inteligjencës Artificiale? Epo, përkuluni para Annotuesve të të dhënave. Edhe pse shënimi i të dhënave zë vendin qendror në përgatitjen e burimeve përkatëse për çdo vertikale të drejtuar nga AI, ne do të eksplorojmë konceptin dhe do të mësojmë më shumë rreth protagonistëve të etiketimit nga këndvështrimi i AI të kujdesit shëndetësor.
Dhe a nuk ju duket magjepsëse nëse blerësit e paguajnë faturën në përfundim të blerjes duke paraqitur vetëm një fytyrë, jo ndonjë kartë apo portofol? Njohja e fytyrës i lejon shitësit të analizojnë disponimin dhe preferencat e blerësve bazuar në blerjet e tyre të mëparshme.
Me rritjen e pagesave dixhitale në të gjithë globin, si munden organizatat financiare të sigurojnë konvertimin maksimal të shitjeve dhe pranimin e pagesave, si dhe të minimizojnë ekspozimin ndaj rrezikut? Tingëllon alarmante? Në industrinë e financave, e cila është shumë e varur nga përpunimi i të dhënave dhe informacioni, ruajtja e një avantazhi margjinal dhe kuptimi i nuancës natyrore të klientëve për të ofruar zgjidhje në kohë, kërkon teknologji të lidhur me AI.
Dronët janë një mjet praktik për mbledhjen e të dhënave dhe ofrojnë informacion në kohë reale. Përdorimi i analitikës së të dhënave mundëson më të lehtë inspektimin e urave, minierat dhe parashikimin e motit.
Analiza e ndjenjës së Qendrës së Thirrjeve është përpunimi i të dhënave duke identifikuar nuancën natyrore të kontekstit të klientit dhe duke analizuar të dhënat për ta bërë shërbimin ndaj klientit më empatik.
Epo, arsyeja e parë nuk ka nevojë për ndonjë vërtetim. Projektet e mësimit të makinerisë kërkojnë algoritme, prokurim të të dhënave, shënime me cilësi të lartë dhe aspekte të tjera komplekse për t'u kujdesur mirë.
Si një degë e Inteligjencës Artificiale, NLP ka të bëjë me bërjen e makinave të përgjegjshme ndaj gjuhës njerëzore. Duke u nisur nga aspekti teknik i tij, NLP, në mënyrë mjaft të përshtatshme, përdor shkencën kompjuterike, gjuhësinë, algoritmet dhe strukturën e përgjithshme të gjuhës për t'i bërë makinat inteligjente. Makinat proaktive dhe intuitive, sa herë që ndërtohen, mund të nxjerrin, analizojnë dhe kuptojnë kuptimin dhe kontekstin e vërtetë nga fjalimi dhe madje edhe teksti.
Këtu ka një rol për të luajtur Shënimi i Imazhit Mjekësor, pasi i jep në mënyrë efikase njohuritë e nevojshme konfigurimeve diagnostikuese mjekësore të fuqizuara nga AI për të çuar më tej praninë e vizionit të saktë kompjuterik, si teknologjia themelore e zhvillimit të modelit.
Inteligjenca Artificiale nuk ka nevojë të jetë një temë e zymtë për t'u diskutuar. E mbushur me mundësi për t'u bërë mjeti më transformues në vitet në vijim, AI po shndërrohet shpejt në një burim ndihmës në vend që të qëndrojë në kurs si një teknologji dërrmuese.
A jeni në dijeni të teknikave të përfshira në bërjen e modeleve të Mësimit të Makinerisë holistike, intuitive dhe me ndikim? Nëse jo, së pari duhet të kuptoni se si çdo proces ndahet gjerësisht në tre faza, p.sh., Argëtim, Funksionalitet dhe Finess. Ndërsa 'Finesse' ka të bëjë me trajnimin e algoritmeve ML deri në përsosmëri duke zhvilluar fillimisht programe komplekse duke përdorur gjuhë programimi përkatëse, pjesa 'Argëtuese' ka të bëjë vetëm me kënaqësinë e klientëve duke u ofruar atyre produktin argëtues perceptues dhe inteligjent.
Imagjinoni të zgjoheni një ditë të bukur dhe të shihni të gjithë kontejnerët tuaj të kuzhinës që tregtohen në të zeza, duke ju verbuar ndaj asaj që është brenda. Dhe më pas, gjetja e kubeve të sheqerit për çajin tuaj do të jetë një sfidë. Me kusht që fillimisht mund ta gjeni çajin.
Shënimi i të dhënave është thjesht procesi i etiketimit të informacionit në mënyrë që makinat ta përdorin atë. Është veçanërisht i dobishëm për mësimin e mbikëqyrur të makinerive (ML), ku sistemi mbështetet në grupet e të dhënave të etiketuara për të përpunuar, kuptuar dhe mësuar nga modelet e hyrjes për të arritur në rezultatet e dëshiruara.
Etiketimi i të dhënave nuk është edhe aq i vështirë, tha asnjë organizatë kurrë! Por pavarësisht sfidave gjatë rrugës, jo shumë e kuptojnë natyrën kërkuese të detyrave në fjalë. Etiketimi i grupeve të të dhënave, veçanërisht për t'i bërë ato të përshtatshme për modelet e AI dhe të mësimit të makinerive, është diçka që kërkon vite përvojë dhe besueshmëri praktike. Dhe mbi të gjitha, etiketimi i të dhënave nuk është një qasje njëdimensionale dhe ndryshon në varësi të llojit të modelit në punë.
Me fjalë të thjeshta, shënimi i tekstit ka të bëjë me etiketimin e dokumenteve specifike, skedarëve dixhitalë dhe madje edhe përmbajtjes përkatëse. Pasi këto burime janë etiketuar ose etiketuar, ato bëhen të kuptueshme dhe mund të përdoren nga algoritmet e mësimit të makinerive për të trajnuar modelet në përsosmëri.
Shërbimet financiare janë metamorfozuar me kalimin e kohës. Rritja e pagesave me celular, zgjidhjeve bankare personale, monitorimit më të mirë të kredisë dhe modeleve të tjera financiare garantojnë më tej që sfera në lidhje me përfshirjet monetare nuk është ajo që ishte disa vite më parë. Në vitin 2021, nuk ka të bëjë vetëm me 'Fin' ose Financat, por të gjithë 'FinTech' me teknologji financiare përçarëse që bëjnë të ndjehet prania e tyre për të ndryshuar përvojën e klientit, modus operandi për organizatat përkatëse ose të gjithë arenën fiskale për të qenë të saktë.
Pavarësisht rritjes në kohë të industrisë së automobilave, vertikali lë shumë hapësirë për përmirësime në rritje. Duke filluar nga ulja e aksidenteve të trafikut tek përmirësimi i prodhimit të automjeteve dhe vendosja e burimeve, Inteligjenca Artificiale duket si zgjidhja më e mundshme për t'i bërë gjërat të lëvizin drejt qiellit.
Inteligjenca Artificiale duket më shumë si zhargon marketingu këto ditë. Çdo kompani, startup ose biznes që njihni tani promovon produktet dhe shërbimet e saj me termin 'e fuqizuar nga AI' si USP e saj. Vërtetë për këtë, inteligjenca artificiale duket se është e pashmangshme në ditët e sotme. Nëse vini re, pothuajse gjithçka që keni rreth jush mundësohet nga AI. Nga motorët e rekomandimeve në Netflix dhe algoritmet në aplikacionet e takimeve deri tek disa nga entitetet më komplekse në sektorin e kujdesit shëndetësor që ndihmojnë në onkologji, inteligjenca artificiale është sot në pikëmbështetje të gjithçkaje.
Mësimi i makinerisë ka ndoshta përkufizimet dhe interpretimet më të përziera në botë. Ajo që erdhi si një fjalë kryesore disa vite më parë vazhdon të hutojë shumë njerëz falë mënyrës se si është portretizuar dhe paraqitur.
Inteligjenca Artificiale (AI) është ambicioze dhe jashtëzakonisht e dobishme për përparimin e njerëzimit. Në një hapësirë si kujdesi shëndetësor, veçanërisht, inteligjenca artificiale po sjell ndryshime të jashtëzakonshme në mënyrën se si i qasemi diagnostikimit të sëmundjeve, trajtimeve të tyre, kujdesit ndaj pacientit dhe monitorimit të pacientit. Për të mos harruar kërkimin dhe zhvillimin e përfshirë në zhvillimin e barnave të reja, mënyrat më të reja për të zbuluar shqetësimet dhe kushtet themelore, dhe më shumë.
Shëndetësia, si vertikale, nuk ka qenë asnjëherë statike. Por atëherë, nuk ka qenë ndonjëherë kaq dinamike, me ndërthurjen e njohurive të ndryshme mjekësore, duke na bërë të ngulmojmë pa jetë në grumbuj të dhënash të pastrukturuara. Për të qenë i sinqertë, vëllimi gjigant i të dhënave nuk është më një problem. Është një realitet, i cili madje ka tejkaluar shifrën e 2,000 Exabyte deri në fund të 2020.
Inteligjenca artificiale është teknologjia që fuqizon makinat për të imituar sjelljet njerëzore. Gjithçka ka të bëjë me mësimin e makinave se si të mësojnë dhe të mendojnë në mënyrë autonome dhe të përdorin rezultatet për të reaguar dhe përgjigjur në përputhje me rrethanat.
Sa herë që sistemi juaj i navigimit GPS ju kërkon të bëni një rrugë të tërthortë për të shmangur trafikun, kuptoni se analiza dhe rezultate të tilla të sakta vijnë pas disa qindra orësh stërvitje. Sa herë që aplikacioni juaj i "Lenteve të Google" identifikon me saktësi një objekt ose një produkt, kuptoni se mijëra pasi mijëra imazhe janë përpunuar nga moduli i tij AI (Inteligjenca Artificiale) për identifikimin e saktë.
4 gjërat themelore që duhen ditur për çidentifikimin e të dhënave, me gjenerimin e të dhënave që ndodh me shpejtësinë 2.5 kuintilion bajtë çdo ditë, ne si përdorues të internetit gjeneruam pothuajse 1.7 MB çdo sekondë në vitin 2020.
Tani që i gjithë planeti është në linjë dhe i lidhur, ne po gjenerojmë kolektivisht sasi të pamatshme të dhënash. Një industri, një biznes, segment tregu ose çdo subjekt tjetër do t'i shikonte të dhënat si një njësi të vetme. Megjithatë, për sa i përket individëve, të dhënat janë më mirë t'i referohen si gjurmët tona dixhitale.
Të dhënat cilësore përkthehen në histori suksesi, ndërsa cilësia e dobët e të dhënave bën një studim të mirë rasti. Disa nga rastet studimore më me ndikim mbi funksionalitetin e AI kanë ardhur nga mungesa e grupeve të të dhënave cilësore. Ndërsa kompanitë janë të gjitha të emocionuara dhe ambicioze për sipërmarrjet dhe produktet e tyre të AI, emocioni nuk reflektohet në mbledhjen e të dhënave dhe praktikat e trajnimit. Me më shumë fokus në rezultate sesa në trajnim, disa biznese përfundojnë duke vonuar kohën e tyre në treg, duke humbur fondet, apo edhe duke i hequr grilat e tyre për përjetësinë.
Një proces për të shënuar ose etiketuar të dhënat e krijuara, kjo lejon algoritmet e mësimit të makinerive dhe inteligjencës artificiale të identifikojnë në mënyrë efikase çdo lloj të dhënash dhe të vendosin se çfarë të mësojnë prej tyre dhe çfarë të bëjnë me të. Sa më mirë të jetë i përcaktuar ose i etiketuar çdo grup i të dhënave, aq më mirë algoritmet mund ta përpunojnë atë për rezultate të optimizuara.
Alexa, a ka një vend sushi afër meje? Shpesh, ne shpesh bëjmë pyetje të hapura për asistentët tanë virtualë. Bërja e pyetjeve të tilla për njerëzit e tjerë është e kuptueshme duke pasur parasysh se kështu jemi mësuar të flasim dhe të ndërveprojmë. Megjithatë, bërja e një pyetjeje shumë të rastësishme në bisedë për një makinë që vështirë se ka ndonjë zotërim të gjuhës dhe ndërlikimeve të bisedës nuk ka kuptim apo jo?
Epo, pas çdo incidenti të tillë befasues, ka koncepte në veprim si inteligjenca artificiale, mësimi i makinerive dhe më e rëndësishmja, NLP (Përpunimi i gjuhës natyrore). Një nga zbulimet më të mëdha të kohëve tona të fundit është NLP, ku makinat po evoluojnë gradualisht për të kuptuar se si njerëzit flasin, emocionojnë, kuptojnë, përgjigjen, analizojnë dhe madje imitojnë bisedat njerëzore dhe sjelljet e drejtuara nga ndjenjat. Ky koncept ka pasur shumë ndikim në zhvillimin e chatbot-eve, mjeteve të tekstit në të folur, njohjes së zërit, asistentëve virtualë dhe më shumë.
Pavarësisht se ishte një koncept i prezantuar në vitet 1950, Inteligjenca Artificiale (AI) nuk u bë një emër i njohur deri disa vjet më parë. Evolucioni i AI ka qenë gradual dhe iu deshën pothuajse 6 dekada për të ofruar veçoritë dhe funksionalitetet e çmendura që bën sot. E gjithë kjo ka qenë jashtëzakonisht e mundur për shkak të evolucionit të njëkohshëm të pajisjeve periferike harduerike, infrastrukturave teknologjike, koncepteve aleate si kompjuteri cloud, sistemet e ruajtjes dhe përpunimit të të dhënave (Big Data dhe analitika), depërtimi dhe komercializimi i internetit, dhe më shumë. Gjithçka së bashku ka çuar në këtë fazë të mahnitshme të afatit kohor të teknologjisë, ku AI dhe Mësimi i Makinerisë (ML) nuk po fuqizojnë vetëm risitë, por po bëhen koncepte të pashmangshme për të jetuar pa të.
Çdo sistem AI ka nevojë për vëllime masive të dhënash cilësore për të trajnuar dhe për të dhënë rezultate të sakta. Tani, ka dy fjalë kyçe në këtë fjali - vëllime masive dhe të dhëna cilësore. Le t'i diskutojmë të dyja veç e veç.
Të gjitha bisedat dhe diskutimet e deritanishme mbi vendosjen e inteligjencës artificiale për qëllime biznesi dhe operacionesh kanë qenë vetëm sipërfaqësore. Disa flasin për përfitimet e zbatimit të tyre ndërsa të tjerë diskutojnë se si një modul AI mund të rrisë produktivitetin me 40%. Por ne vështirë se i adresojmë sfidat reale të përfshira në përfshirjen e tyre për qëllimet tona të biznesit.
Është e vështirë të imagjinohet luftimi i një pandemie globale pa teknologji të tilla si Inteligjenca Artificiale (AI) dhe Mësimi i Makinerisë (ML). Rritja eksponenciale e rasteve të Covid-19 në të gjithë botën la të paralizuara shumë infrastruktura shëndetësore. Megjithatë, institucionet, qeveritë dhe organizatat ishin në gjendje të luftonin kundër me ndihmën e teknologjive të avancuara. Inteligjenca artificiale dhe mësimi i makinerive, që dikur shiheshin si një luks për stilin e lartë të jetesës dhe produktivitetin, janë bërë agjentë shpëtimtarë në luftën kundër Covid-it falë aplikimeve të tyre të panumërta.
Dhimbja përjetohet më intensivisht në grupe të caktuara njerëzish. Studimet kanë treguar se individët nga grupet e pakicave dhe të paprivilegjuara priren të përjetojnë më shumë dhimbje fizike sesa popullata e përgjithshme për shkak të stresit, shëndetit të përgjithshëm dhe faktorëve të tjerë.
Para se të planifikoni të blini të dhënat, është një nga konsideratat më të rëndësishme në përcaktimin se sa duhet të shpenzoni për të dhënat tuaja të trajnimit të AI. Në këtë artikull, ne do t'ju japim njohuri për të zhvilluar një buxhet efektiv për të dhënat e trajnimit të AI.
Shaip është një platformë në internet që përqendrohet në zgjidhjet e të dhënave të inteligjencës artificiale të kujdesit shëndetësor dhe ofron të dhëna të licencuara të kujdesit shëndetësor të krijuara për të ndihmuar në ndërtimin e modeleve të AI. Ai siguron të dhëna mjekësore të pacientit të bazuar në tekst dhe të dhëna për pretendimet, audio si regjistrimet e mjekut ose bisedat e pacientit/mjekut, si dhe imazhe dhe video në formën e rrezeve X, skanimeve CT dhe rezultateve të MRI.
Të dhënat janë një nga elementët më të rëndësishëm në zhvillimin e një algoritmi AI. Mos harroni se vetëm për shkak se të dhënat gjenerohen më shpejt se kurrë më parë nuk do të thotë që të dhënat e duhura janë të lehta për t'u gjetur. Të dhënat me cilësi të ulët, të njëanshme ose të shënuara gabimisht mund të shtojnë (në rastin më të mirë) një hap tjetër. Këta hapa shtesë do t'ju ngadalësojnë sepse ekipet e shkencës dhe zhvillimit të të dhënave duhet të punojnë përmes tyre në rrugën drejt një aplikacioni funksional.
Është bërë shumë për potencialin e inteligjencës artificiale për të transformuar industrinë e kujdesit shëndetësor, dhe për arsye të mirë. Platformat e sofistikuara të AI ushqehen nga të dhënat dhe organizatat e kujdesit shëndetësor e kanë atë me bollëk. Pra, pse industria ka mbetur prapa të tjerave për sa i përket adoptimit të AI? Kjo është një pyetje e shumëanshme me shumë përgjigje të mundshme. Megjithatë, të gjitha ato do të nxjerrin në pah një pengesë në veçanti: sasi të mëdha të dhënash të pastrukturuara.
Sidoqoftë, ajo që duket e thjeshtë është e lodhshme për t'u zhvilluar dhe vendosur si çdo sistem tjetër kompleks i AI. Përpara se pajisja juaj të mund të njihte imazhin që kapni dhe modulet e Mësimit të Makinerisë (ML) të mund ta përpunonin atë, një shënues i të dhënave ose një ekip prej tyre do të kishte shpenzuar mijëra orë duke shënuar të dhëna për t'i bërë ato të kuptueshme nga makinat.
Në këtë veçori speciale të të ftuarve, Vatsal Ghiya, CEO dhe bashkëthemelues i Shaip, eksploron tre faktorët që ai beson se do të lejojnë AI të drejtuar nga të dhënat të arrijë potencialin e saj të plotë në të ardhmen: talentin dhe burimet e nevojshme për të ndërtuar algoritme novatore, sasi e madhe e të dhënave për të trajnuar me saktësi ato algoritme, dhe fuqi të mjaftueshme përpunuese për të minuar në mënyrë efektive ato të dhëna. Vatsal është një sipërmarrës serial me më shumë se 20 vjet përvojë në softuerët dhe shërbimet e AI të kujdesit shëndetësor. Shaip mundëson shkallëzimin sipas kërkesës së platformës, proceseve dhe njerëzve të tij për kompanitë me iniciativat më të kërkuara të mësimit të makinerive dhe inteligjencës artificiale.
Proceset në sistemet e inteligjencës artificiale (AI) janë evolucionare. Ndryshe nga produktet, shërbimet ose sistemet e tjera në treg, modelet e AI nuk ofrojnë raste përdorimi të menjëhershëm ose rezultate 100% të sakta menjëherë. Rezultatet evoluojnë me më shumë përpunim të të dhënave relevante dhe cilësore. Është si mënyra se si një foshnjë mëson të flasë ose si një muzikant fillon duke mësuar pesë akordet e para kryesore dhe më pas ndërton mbi to. Arritjet nuk zhbllokohen brenda natës, por trajnimi ndodh vazhdimisht për përsosmëri.
Sa herë që flasim për Inteligjencën Artificiale (AI) dhe Mësimin e Makinerisë (ML), ajo që imagjinojmë në çast janë kompani të fuqishme teknologjike, zgjidhje të përshtatshme dhe futuriste, makina fantastike që drejtojnë vetë, dhe në thelb gjithçka që është estetike, krijuese dhe intelektualisht e këndshme. Ajo që vështirë se u parashikohet njerëzve është bota reale pas të gjitha komoditeteve dhe përvojave të stilit të jetesës të ofruara nga AI.
Një intervistë ekskluzive ku Utsav, Shefi i Biznesit - Shaip ndërvepron me Sunil, Redaktor Ekzekutiv, My Startup për ta informuar atë se si Shaip përmirëson jetën e njeriut duke zgjidhur problemet e së ardhmes me ofertat e tij të AI Conversational dhe Healthcare AI. Ai më tej thotë se si AI, ML është vendosur të revolucionarizojë mënyrën se si ne bëjmë biznes dhe se si Shaip do të kontribuojë në zhvillimin e teknologjive të gjeneratës së ardhshme.
Inteligjenca Artificiale (AI) po e përmirëson stilin tonë të jetesës përmes rekomandimeve më të mira për filma, sugjerimeve për restorante, zgjidhjes së konflikteve përmes chatbot-eve dhe më shumë. Fuqia, potenciali dhe aftësitë e AI po përdoren gjithnjë e më shumë në industri dhe në fusha që ndoshta askush nuk i ka menduar. Në fakt, AI është duke u eksploruar dhe zbatuar në fusha të tilla si kujdesi shëndetësor, shitja me pakicë, banka, drejtësia penale, mbikëqyrja, punësimi, rregullimi i boshllëqeve në paga dhe më shumë.
Të gjithë e kemi parë se çfarë ndodh kur zhvillimi i AI shkon keq. Merrni parasysh përpjekjen e Amazon për të krijuar një sistem rekrutimi të AI, i cili ishte një mënyrë e shkëlqyer për të skanuar CV dhe për të identifikuar kandidatët më të kualifikuar – me kusht që ata kandidatë të ishin meshkuj.
Industria e kujdesit shëndetësor u vu në provë vitin e kaluar për shkak të pandemisë dhe shumë risi shkëlqeu - nga ilaçet dhe pajisjet e reja mjekësore te zbulimet e zinxhirit të furnizimit dhe proceset më të mira të bashkëpunimit. Udhëheqësit e biznesit nga të gjitha fushat e industrisë gjetën mënyra të reja për të përshpejtuar rritjen për të mbështetur të mirën e përbashkët dhe për të gjeneruar të ardhura kritike.
I kemi parë në filma, i kemi lexuar në libra dhe i kemi përjetuar në jetën reale. Sado që mund të duket fantastiko-shkencore, duhet të përballemi me faktet - njohja e fytyrës është këtu për të qëndruar. Teknologjia po zhvillohet me një ritëm dinamik dhe me rastet e ndryshme të përdorimit që po shfaqen nëpër industri, gama e gjerë e zhvillimeve të njohjes së fytyrës thjesht duket të jetë e pashmangshme dhe e pafundme.
Chatbots shumëgjuhësh po transformojnë botën e biznesit. Chatbot-ët kanë bërë një rrugë të gjatë që nga fazat e tyre të hershme, ku ata do të jepnin përgjigje të thjeshta me një fjalë. Një chatbot tani mund të bisedojë rrjedhshëm në dhjetëra gjuhë, duke i lejuar bizneset të zgjerohen në një treg më të gjerë global.
Kujdesi shëndetësor shpesh mendohet si një industri në avantazhin e inovacionit teknologjik. Kjo është e vërtetë në shumë mënyra, por hapësira e kujdesit shëndetësor është gjithashtu shumë e rregulluar nga legjislacioni gjithëpërfshirës si GDPR dhe HIPAA, së bashku me shumë udhëzime dhe kufizime të tjera lokale.
Një raport i vitit 2018 zbuloi se ne gjeneronim afërsisht 2.5 kuintilion bajt të dhëna çdo ditë. Ndryshe nga besimi popullor, jo të gjitha të dhënat që gjenerojmë mund të përpunohen për njohuri.
Inteligjenca artificiale po bëhet më e zgjuar nga dita në ditë. Sot, algoritmet e fuqishme të mësimit të makinerive janë brenda mundësive të bizneseve normale dhe algoritmet që kërkojnë fuqi përpunuese që dikur do të ishte rezervuar për mainframe masive tani mund të vendosen në serverë të përballueshëm cloud.