Filter By:
Kualitas dan keakuratan hasil yang diberikan oleh sistem pengenalan wajah dan emosi bergantung pada datanya. Semakin akurat dan luas datanya, semakin besar peluang program AI untuk mengidentifikasi dan mendeteksi emosi.
Kecerdasan buatan mempunyai beberapa keuntungan besar bagi industri asuransi, asalkan perusahaan memahami penerapannya. Ketika tugas-tugas seperti pemrosesan klaim, penetapan premi, dan deteksi kerusakan disederhanakan, hal ini juga dapat membantu layanan pelanggan, sehingga meningkatkan tingkat kepuasan secara keseluruhan.
De-identifikasi data sangat penting untuk melindungi informasi identitas pribadi dalam layanan kesehatan, selaras dengan persyaratan peraturan seperti HIPAA dan GDPR. Alat unggulan, termasuk IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip, dan Private-AI, menawarkan beragam solusi untuk penyembunyian data yang efektif.
AI Generatif memiliki beberapa fitur dan fungsi canggih yang dirancang untuk merombak sistem pendukung layanan pelanggan. Jika AI dapat mengatasi masalah pelanggan dengan segera, AI generatif juga dapat menggantikan agen sebagai responden pertama dan berkomunikasi dengan pelanggan seperti manusia.
De-identifikasi data adalah prosedur penting untuk memastikan perlindungan terhadap akses tidak sah, dan penggunaan data pribadi yang melanggar hukum. Khususnya penting untuk data layanan kesehatan, proses ini memastikan tidak ada informasi identitas pribadi yang jatuh ke tangan individu selain yang terkait erat dengan data tersebut.
AI percakapan dan generatif mengubah dunia kita dengan cara yang unik. AI percakapan membuat percakapan dengan mesin menjadi mudah dan bermanfaat, sehingga meningkatkan dukungan pelanggan dan layanan kesehatan. Sebaliknya, AI generatif adalah pembangkit tenaga kreatif. Ini menciptakan konten baru dan orisinal dalam seni, musik, dan banyak lagi. Memahami jenis AI ini adalah kunci dalam pengambilan keputusan bisnis, etika, dan inovasi yang cerdas.
Teknologi suara masih merupakan teknologi yang relatif baru dan kami masih berupaya untuk memahami solusi yang ditawarkan dengan teknologi tersebut. Dalam lingkungan layanan kesehatan yang sensitif terhadap waktu, efisiensi dan akurasi adalah hal yang sangat penting.
AI Generatif membentuk kembali lanskap perbankan dan layanan keuangan, memperkenalkan efisiensi, meningkatkan keamanan, dan memberikan pengalaman yang dipersonalisasi bagi pelanggan dan institusi. Seiring dengan kemajuan teknologi, dampaknya terhadap industri keuangan kemungkinan akan semakin besar, sehingga mengantarkan era baru inovasi dan optimalisasi.
Pemanfaatan Natural Language Processing (NLP) dalam industri kesehatan dan farmasi sangat didasarkan pada analisis data tidak terstruktur. Dengan informasi yang relevan, organisasi layanan kesehatan dapat memperoleh beberapa keuntungan dan memberikan layanan kesehatan yang lebih baik kepada pasien.
Kuantitas dan frekuensi konten buatan pengguna akan meningkat di tahun-tahun mendatang. Pelanggan saat ini memiliki akses ke alat inovatif, memungkinkan mereka mengetahui segalanya tentang suatu merek. Ketika berinteraksi dengan pelanggan lama, baru, dan calon pelanggan merupakan hal yang penting bagi sebuah merek, pemantauan dan moderasi konten sangat penting untuk menciptakan citra positif.
Pelabelan data yang efektif adalah bagian penting dalam meningkatkan relevansi penelusuran. Platform dan bisnis e-commerce mendapatkan keuntungan paling besar dari pelabelan data karena mereka perlu menampilkan produk mereka di hasil pencarian, sehingga menghasilkan peningkatan penjualan dan pendapatan.
Pemrosesan bahasa alami (NLP) telah memulai revolusi ekstraksi informasi dan analisis di semua industri. Fleksibilitas teknologi ini juga berkembang untuk memberikan solusi yang lebih baik dan aplikasi baru. Penggunaan NLP di bidang keuangan tidak terbatas pada aplikasi yang telah kami sebutkan di atas. Seiring waktu, kita dapat menggunakan teknologi ini dan tekniknya untuk tugas dan operasi yang lebih kompleks.
Inti dari penerapan AI dalam layanan kesehatan adalah data dan analisis yang benar. Dengan menggunakan data dan informasi yang disediakan oleh para profesional kesehatan, alat dan teknologi AI mampu memberikan solusi kesehatan yang lebih baik dalam hal diagnosis, pengobatan, prediksi, resep, dan pencitraan.
Pengenalan entitas bernama adalah teknik penting yang membuka jalan bagi pemahaman mesin tingkat lanjut terhadap teks. Meskipun kumpulan data sumber terbuka memiliki kelebihan dan kekurangan, kumpulan data ini berperan penting dalam pelatihan dan penyempurnaan model NER. Pemilihan dan penerapan sumber daya ini secara wajar dapat meningkatkan hasil proyek NLP secara signifikan.
AI Generatif menawarkan manfaat luar biasa seperti efisiensi, skalabilitas, dan personalisasi dengan kemampuannya membuat beragam konten. Namun, tantangan seperti pengendalian kualitas, keterbatasan kreativitas, dan masalah etika memerlukan perhatian yang cermat.
AI Generatif adalah terobosan menarik yang mendefinisikan ulang batas-batas teknologi dan kreativitas. Dari menghasilkan teks mirip manusia hingga membuat gambar realistis, menyempurnakan pengembangan kode, dan bahkan mensimulasikan keluaran audio yang unik, penerapannya di dunia nyata sangat beragam dan transformatif.
Penerapan pembelajaran mesin dan AI dalam analisis data klinis sangat luas dan inovatif. Teknologi ini menawarkan potensi besar untuk mengubah layanan pasien, meningkatkan penelitian medis, dan memberikan diagnosis yang lebih dini dan akurat.
Shaip berada di garis depan dalam menyediakan layanan kesehatan terbaik dan data medis yang penting untuk model AI dan pembelajaran mesin (ML). Jika Anda memulai proyek AI perawatan kesehatan atau memerlukan data medis khusus, Shaip adalah mitra yang sempurna.
Asisten suara bukan lagi hal baru; mereka dengan cepat menjadi penting untuk interaksi digital kita sehari-hari. Munculnya asisten suara multibahasa menjanjikan lompatan maju yang signifikan, mendobrak hambatan bahasa dan mendorong konektivitas global yang lebih besar.
Anotasi dokumen adalah blok bangunan penting dalam AI, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami. Ini meningkatkan pemahaman dan kemampuan pemrosesan sistem AI, memberdayakan ekstraksi informasi yang efisien dan mendorong otomatisasi di berbagai domain.
Seperti yang telah kita jelajahi dalam contoh di atas, analisis sentimen memiliki potensi luar biasa dalam berbagai aplikasi, mulai dari layanan pelanggan hingga politik. Ini memungkinkan organisasi untuk membuka kekuatan data subjektif dan mengubah teks yang tidak terstruktur menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Masa depan AI perawatan kesehatan penuh dengan janji dan potensi, dengan tren yang muncul untuk tahun 2023 menandakan perubahan transformatif dalam pemberian perawatan pasien.
Kasus penggunaan Pemrosesan Bahasa Alami dalam perawatan kesehatan sangat luas dan transformatif. Dengan memanfaatkan kekuatan AI, pembelajaran mesin, dan AI percakapan, NLP merevolusi cara profesional perawatan kesehatan mendekati perawatan pasien. Ini membuat alur kerja medis lebih efisien dan meningkatkan hasil pasien secara keseluruhan.
Mengadopsi ekstraksi entitas berbasis AI telah menghasilkan kemajuan signifikan di berbagai industri, mulai dari layanan kesehatan hingga e-commerce, meningkatkan pengambilan keputusan, merampingkan proses, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Teknologi pengenalan emosi adalah alat yang ampuh yang dapat meningkatkan pemahaman kita tentang emosi manusia dan membantu kita menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi di berbagai bidang seperti perawatan kesehatan, pendidikan, dan pemasaran.
Secara keseluruhan, bidang perawatan kesehatan penuh dengan pasien dan dokter yang termotivasi untuk sekali lagi membuat perbedaan dalam kehidupan orang-orang di seluruh dunia. Akses ke kumpulan data besar adalah kecerdasan buatan satu arah akan terus membuktikan dirinya sebagai masa depan kedokteran. Terserah para peneliti dan pengembang untuk memanfaatkan kumpulan data unik ini untuk meningkatkan pemahaman kita tentang uji klinis dan perawatan pasien saat kita bergerak menuju masa depan yang semakin terhubung untuk semua orang.
Lima tahun ke depan akan menghadirkan pengalaman AI yang lebih ramping, fitur keamanan yang meningkatkan interaksi tersebut, dan banyak lagi. Tren AI percakapan dalam beberapa tahun ke depan akan lebih cerah dan lebih mudah diakses daripada sebelumnya.
Perubahan sedang berlangsung, mengarah ke masa depan yang lebih bankable, menguntungkan yang memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. Dengan perubahan ini ditambah dengan kemampuan untuk belajar dari kesalahan perusahaan lain, sektor BFSI akan terus bergerak maju dengan cepat menuju penggunaan pengenalan wajah—tujuan akhir yang lebih efektif dan aman untuk semua pihak yang terlibat.
Pencarian suara adalah bidang teknologi yang sedang berkembang. Ini perlahan tapi pasti mengambil langkah besar karena menjadi lebih mampu dengan AI, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin. Jenis AI yang ada sekarang tidak hidup; asisten suara ini adalah alat untuk membuat hidup kita lebih baik, lebih sederhana, dan lebih efisien.
Layanan pelabelan data membantu bisnis mengubah data yang tidak memiliki label atau tag menjadi data yang memilikinya. Mereka sering menggunakan gugus tugas manusia atau pembelajaran mesin untuk melabeli kumpulan data yang diberikan bisnis kepada mereka.
Teknologi pengenalan suara berpotensi merevolusi industri perawatan kesehatan dalam beberapa cara. Dengan mengaktifkan dokumentasi yang lebih cepat dan lebih akurat, mengurangi risiko kesalahan, dan meningkatkan keterlibatan pasien, teknologi pengenalan suara dapat membantu penyedia layanan kesehatan memberikan perawatan berkualitas lebih baik.
Industri asuransi memiliki banyak data, tetapi sangat berantakan sehingga hampir tidak mungkin untuk mencarinya. Industri asuransi perlu didigitalkan—dan sekarang bisa. Dengan adanya OCR, mengumpulkan dan menyortir data menjadi semudah mengambil gambar atau mengetik beberapa kata.
Bank akan mendapatkan pengalaman positif saat mengimplementasikan teknologi AI. Hal ini berdasarkan wawancara dengan perusahaan yang sudah memanfaatkan AI dalam proses bisnisnya. Selama pengamanan dibangun untuk memastikan keamanan data nasabah dan standar etika yang dapat diatur secara otomatis, bank harus mengimplementasikan AI ke dalam sistem mereka.
Dampak pembelajaran mesin di pasar call center nyata dan terukur. Pengambilan data real-time dan pembelajaran mesin telah digabungkan untuk memungkinkan pusat panggilan yang lebih efisien. Selain itu, solusi berbasis suara telah meningkat di seluruh Amerika Utara dan terus menyebar ke seluruh dunia.
Teknologi pengenalan suara menjadi semakin penting dalam perawatan kesehatan, dengan semakin banyak dokter dan perawat yang mengandalkannya untuk menangani banyak tugas profesional mereka. Sementara banyak pertanyaan masih perlu dijawab sebelum kita melihat meluasnya penggunaan teknologi ini di rumah sakit, lingkungan klinis, dan kantor dokter, tanda-tanda awal menunjukkan janji yang signifikan.
Teknologi anotasi video dimaksudkan untuk menjaga keamanan sistem AI ritel dan pelanggan. Perangkat lunak anotasi video adalah cara terbaik untuk melakukan ini dengan membiarkan orang dengan cepat dan mudah memberi tahu pihak berwenang ketika mereka menyaksikan sesuatu yang mencurigakan di lingkungan ritel dan; membantu sistem AI belajar dari pengalaman masa lalu sehingga mereka dapat menyesuaikan tanggapannya agar merasa lebih baik tentang apa yang dianggap sebagai perilaku normal.
Kasus penggunaan pengenalan wajah dapat bekerja dengan sangat baik saat menyimpan dan mengambil data, tetapi mereka juga memiliki masalah etika yang menarik. Apakah masuk akal untuk menggunakan teknologi seperti itu? Beberapa orang percaya jawabannya adalah "tidak", terutama terkait pelanggaran privasi pengenalan wajah. Yang lain mengutip penggunaan alat-alat baru ini, itulah sebabnya teknologi ini mungkin bukan salah satu yang ingin Anda hindari dengan cara apa pun.
AI akan mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi. Setelah Anda terbiasa dengan AI percakapan dan itu menjadi bagian hidup Anda yang mulus, Anda akan bertanya-tanya bagaimana Anda bisa melakukannya tanpa itu.
Kata bangun khusus dapat membantu personalisasi merek Anda dan membedakannya dari pesaing. Ada banyak faktor yang perlu dipertimbangkan saat memilih kata bangun khusus. Namun, jika Anda ingin tampil menonjol di dunia bisnis yang kompetitif saat ini, ada baiknya Anda berupaya ekstra untuk memastikan bahwa asisten suara Anda terdengar unik.
Kemajuan teknologi suara baru akan tetap ada. Mereka hanya akan terus tumbuh dalam popularitas, menjadikan sekarang waktu yang tepat untuk menjadi yang terdepan dan mulai menciptakan pengalaman suara yang inovatif untuk pengemudi. Saat produsen mobil mengintegrasikan pengenalan suara ke dalam mobil mereka, hal ini membuka kemungkinan dunia baru bagi teknologi dan penggunanya.
Jelas bahwa AI makanan akan memiliki pengaruh besar pada cara kita makan. Dari rantai makanan cepat saji menuju menu yang lebih dapat disesuaikan hingga restoran baru yang inovatif, ada banyak sekali peluang bagi teknologi untuk menyederhanakan pengalaman makan kita dan meningkatkan kualitas makanan kita. Dengan kemajuan kecerdasan buatan dan algoritme pembelajaran mesin, kita dapat mengharapkan AI makanan cerdas berdampak positif bagi kesehatan kita dan dampak ekologis keseluruhan dari sistem pangan kita.
Singkatnya, segmentasi semantik adalah sektor penting dari algoritma pembelajaran mendalam yang dimanfaatkan untuk meningkatkan kemajuan dalam visi komputer. Segmentasi semantik akan terus berkembang di banyak subkategori terkait, deteksi objek, klasifikasi, dan lokalisasi.
Secara keseluruhan, sistem pengenalan suara yang efektif harus mudah diatur dan digunakan dalam berbagai situasi sambil mencapai hasil yang akurat dengan sedikit frustrasi di pihak pengguna.
Membangun data rumah pintar memerlukan serangkaian proses yang pada akhirnya memastikan bahwa algoritme pembelajaran mesin berfungsi dan memproses data tanpa gangguan apa pun.
Industri asuransi secara tradisional konservatif dengan kemajuan teknologi dan ragu-ragu untuk mengadopsi teknologi baru. Namun, waktu berubah, dan kecerdasan buatan (AI) mendapatkan banyak perhatian dari perusahaan asuransi, yang mulai menyadari peran penting yang dapat dimainkan AI dalam operasi mereka.
Pengumpulan data adalah proses mengumpulkan, menganalisis, dan, mengukur data yang akurat dari beragam sistem untuk digunakan dalam pengambilan keputusan proses bisnis, proyek pidato, dan penelitian.
Perbankan tidak seperti dulu. Sebagian besar dari kita membutuhkan layanan perbankan yang cepat, efisien, tanpa cacat, tanpa kerumitan dan, yang terpenting, andal. Masuk akal untuk beralih ke saluran perbankan digital yang dapat menyediakan hal-hal ini. Ternyata, asisten virtual yang didukung kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) dapat melakukan hal itu dengan tepat.
Pernahkah Anda menerjemahkan email penting ke bahasa lain? Jika demikian, Anda akan merasa frustasi mengetahui bahwa layanan penjawab email seseorang tidak dapat menerjemahkan email Anda untuk Anda dengan cepat. Ini bisa sangat membuat frustrasi jika komunikasi adalah kunci bagi organisasi mana pun.
Istilah chatbot dan asisten virtual digunakan untuk membuat percakapan menggunakan kemampuan otomatisasi dengan sentuhan manusia. Dengan resolusi otonom, chatbot dan asisten virtual juga mempercepat pengalaman karyawan dan pelanggan.
Sering dianggap sebagai salah satu sub-domain klasifikasi teks, versi klasifikasi dokumen yang terlalu disederhanakan berarti menandai dokumen dan mengaturnya ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya – untuk tujuan perawatan yang mudah dan penemuan yang efisien.
Hai Siri, dapatkah Anda mencari saya untuk posting blog bagus yang mencantumkan tren AI Percakapan teratas. Atau, Alexa, bisakah Anda memutarkan saya sebuah lagu yang mengalihkan pikiran saya dari tugas sehari-hari yang biasa. Yah, ini bukan hanya retorika tetapi diskusi ruang tamu standar yang memvalidasi dampak keseluruhan dari konsep yang disebut Conversational AI.
OCR atau Optical Character Recognition adalah cara yang menyenangkan untuk membaca dan memahami dokumen. Tapi mengapa itu bahkan masuk akal? Mari kita cari tahu. Tetapi sebelum kita melanjutkan, kita perlu memahami istilah pembelajaran mesin yang kurang umum: RPA (Robotic Process Automation).
Kebenaran yang sulit adalah bahwa kualitas data pelatihan yang Anda kumpulkan menentukan kualitas model pengenalan suara Anda atau bahkan perangkatnya. Oleh karena itu, perlu untuk terhubung dengan vendor data berpengalaman untuk membantu Anda menjalani proses tanpa banyak usaha, terutama ketika melatih model atau algoritme terkait memerlukan pengumpulan, anotasi, dan strategi terampil lainnya.
Kemampuan yang dimasukkan ke dalam mesin—membuat mereka mampu berinteraksi dengan cara yang paling manusiawi—memiliki tingkat yang berbeda. Namun, pertanyaannya tetap, bagaimana AI percakapan bekerja secara real-time dan jenis teknologi apa yang mendukung keberadaannya.
Seperti namanya, data sintetik adalah data yang dihasilkan secara artifisial daripada dibuat oleh peristiwa aktual. Dalam pemasaran, media sosial, perawatan kesehatan, keuangan, dan keamanan, data sintetis membantu membangun solusi yang lebih inovatif.
Ketika kita berbicara tentang Optical Character Recognition (OCR), itu adalah bidang Artificial Intelligence (AI) yang secara khusus terkait dengan visi komputer dan pengenalan pola. OCR mengacu pada proses penggalian informasi dari berbagai format data seperti gambar, pdf, catatan tulisan tangan, dan dokumen yang dipindai dan mengubahnya menjadi format digital untuk diproses lebih lanjut.
Sistem pemantauan pengemudi adalah fitur keselamatan canggih yang memanfaatkan pemasangan kamera di dasbor untuk memantau kewaspadaan dan kantuk pengemudi. Jika pengemudi mengantuk dan terganggu, sistem pemantauan pengemudi akan memberikan peringatan dan merekomendasikan untuk beristirahat.
Pemrosesan Bahasa Alami adalah subbidang Kecerdasan Buatan yang mampu memecah bahasa manusia dan memberikan prinsip yang sama ke model cerdas. Sudahkah Anda berencana menggunakan NLP sebagai teknologi pelatihan model Anda? Baca terus untuk mengetahui tantangan dan solusi untuk memperbaikinya.
Selain itu, AI Percakapan terus-menerus belajar dari pengalaman sebelumnya menggunakan set data pembelajaran mesin untuk menawarkan wawasan waktu nyata dan layanan pelanggan yang sangat baik. Selain itu, AI Percakapan tidak hanya secara manual memahami dan menanggapi pertanyaan kami, tetapi juga dapat dihubungkan ke teknologi AI lainnya seperti pencarian dan penglihatan untuk mempercepat proses.
Pengenalan gambar adalah kemampuan perangkat lunak untuk mengidentifikasi objek, tempat, orang, dan tindakan dalam gambar. Dengan menggunakan set data pembelajaran mesin, perusahaan dapat menggunakan pengenalan gambar untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek ke dalam beberapa kategori.
Kecerdasan Buatan membuat mesin lebih pintar, titik! Namun, cara mereka melakukannya sama berbeda dan menariknya dengan vertikal yang bersangkutan. Misalnya, Pemrosesan Bahasa Alami berguna jika Anda merancang dan mengembangkan chatbots dan asisten digital yang cerdas. Demikian pula, jika Anda ingin membuat sektor asuransi lebih transparan dan akomodatif terhadap pengguna, Computer Vision adalah subdomain AI yang harus Anda fokuskan.
Bisakah mesin mendeteksi emosi hanya dengan memindai wajah? Kabar baiknya adalah mereka bisa. Dan kabar buruknya adalah bahwa pasar masih memiliki jalan panjang sebelum menjadi arus utama. Namun, hambatan dan tantangan adopsi tidak menghentikan penginjil AI untuk menempatkan 'Deteksi Emosi' di peta AI—dengan cukup agresif.
Computer Vision tidak seluas aplikasi AI lainnya seperti Natural Language Processing. Namun, perlahan-lahan naik peringkat, menjadikan 2022 tahun yang menarik untuk adopsi skala besar. Berikut adalah beberapa potensi visi komputer yang trendi (kebanyakan domain) yang diharapkan dapat dieksplorasi lebih baik oleh bisnis pada tahun 2022.
Perusahaan di seluruh dunia sedang bertransisi dari dokumen berbasis kertas ke pemrosesan data digital. Tapi, apa itu OCR? Bagaimana cara kerjanya? Dan proses bisnis mana yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan keuntungannya? Mari gali artikel ini tentang manfaat apa yang dibawa OCR ke meja.
Jawabannya adalah Automatic Speech Recognition (ASR). Ini adalah langkah besar untuk mengubah kata yang diucapkan menjadi bentuk tulisan. Pengenalan Ucapan Otomatis (ASR) adalah tren yang akan membuat kebisingan pada tahun 2022. Dan peningkatan pertumbuhan asisten suara disebabkan oleh smartphone asisten suara bawaan dan perangkat suara pintar seperti Alexa.
Apakah Anda mencari otak di balik model Kecerdasan Buatan terbaik? Nah, tunduk pada Data Annotator. Meskipun anotasi data menjadi pusat perhatian dalam menyiapkan sumber daya yang relevan untuk setiap vertikal yang digerakkan oleh AI, kita akan mengeksplorasi konsep dan mempelajari lebih lanjut tentang protagonis pelabelan dari perspektif AI Healthcare.
Dan tidakkah menurut Anda menarik jika pembeli membayar tagihan saat check-out hanya dengan menunjukkan wajah, bukan kartu atau dompet apa pun? Pengenalan wajah memungkinkan pengecer untuk menganalisis suasana hati dan preferensi pembeli berdasarkan pembelian mereka sebelumnya.
Dengan meningkatnya pembayaran digital yang dilakukan di seluruh dunia, bagaimana organisasi keuangan dapat memastikan konversi penjualan maksimum dan penerimaan pembayaran, serta meminimalkan paparan risiko? Kedengarannya mengkhawatirkan? Dalam industri keuangan yang sangat bergantung pada pemrosesan data dan informasi, mempertahankan keunggulan marginal dan memahami nuansa alami pelanggan untuk memberikan resolusi tepat waktu memerlukan teknologi terkait AI.
Drone adalah alat yang layak untuk pengumpulan data dan memberikan informasi waktu nyata. Menggunakan analitik data memungkinkan pemeriksaan jembatan, penambangan, dan prakiraan cuaca dengan lebih mudah.
Analisis sentimen Call Center adalah pemrosesan data dengan mengidentifikasi nuansa alami konteks pelanggan dan menganalisis data untuk membuat layanan pelanggan lebih berempati.
Nah, alasan pertama tidak memerlukan validasi apa pun. Proyek pembelajaran mesin memerlukan algoritme, pengadaan data, anotasi berkualitas tinggi, dan aspek kompleks lainnya yang ditangani dengan baik.
Sebagai cabang dari Artificial Intelligence, NLP adalah tentang membuat mesin responsif terhadap bahasa manusia. Datang ke aspek teknologi itu, NLP, cukup tepat, menggunakan ilmu komputer, linguistik, algoritma, dan struktur bahasa secara keseluruhan untuk membuat mesin cerdas. Mesin proaktif dan intuitif, kapan pun dibuat, dapat mengekstrak, menganalisis, dan memahami makna dan konteks sebenarnya dari ucapan dan bahkan teks.
Di sinilah Anotasi Gambar Medis berperan karena secara efisien memberikan pengetahuan yang diperlukan ke pengaturan diagnostik Medis yang didukung AI untuk memajukan kehadiran visi komputer yang akurat, sebagai teknologi pengembangan model yang mendasarinya.
Kecerdasan Buatan tidak perlu menjadi topik yang suram untuk dibahas. Penuh dengan kemungkinan untuk menjadi alat paling transformatif di tahun-tahun mendatang, AI dengan cepat berubah menjadi sumber daya bantu alih-alih tetap berada di jalur sebagai teknologi yang luar biasa.
Apakah Anda mengetahui teknis yang terlibat dalam membuat model Machine Learning holistik, intuitif, dan berdampak? Jika tidak, Anda harus terlebih dahulu memahami bagaimana setiap proses secara luas dipisahkan menjadi tiga fase, yaitu Fun, Functionality, dan Finesse. Sementara 'Finesse' berkaitan dengan melatih algoritme ML dengan sempurna dengan terlebih dahulu mengembangkan program kompleks menggunakan bahasa pemrograman yang relevan, bagian 'Fun' adalah tentang membuat pelanggan senang dengan menawarkan produk menyenangkan yang perseptif dan cerdas.
Bayangkan bangun pada suatu hari yang cerah dan melihat semua wadah dapur Anda dipasarkan dalam warna hitam, membutakan Anda terhadap apa yang ada di dalamnya. Dan kemudian, menemukan gula batu untuk teh Anda akan menjadi sebuah tantangan. Asalkan, Anda bisa menemukan tehnya terlebih dahulu.
Anotasi data hanyalah proses pelabelan informasi sehingga mesin dapat menggunakannya. Ini sangat berguna untuk pembelajaran mesin yang diawasi (ML), di mana sistem bergantung pada kumpulan data berlabel untuk memproses, memahami, dan belajar dari pola input untuk mencapai output yang diinginkan.
Pelabelan data tidak terlalu sulit, kata tidak ada organisasi yang pernah ada! Namun terlepas dari tantangan di sepanjang jalan, tidak banyak yang memahami sifat yang menuntut dari tugas yang ada. Memberi label pada kumpulan data, terutama untuk membuatnya cocok untuk model pembelajaran AI dan Mesin, adalah sesuatu yang membutuhkan pengalaman bertahun-tahun dan kredibilitas langsung. Dan yang terpenting, pelabelan data bukanlah pendekatan satu dimensi dan bervariasi tergantung pada jenis model dalam karya.
Memperoleh data untuk proyek pidato disederhanakan ketika Anda mengambil pendekatan sistematis. Baca posting eksklusif kami tentang akuisisi data untuk proyek pidato dan dapatkan kejelasan.
Dengan kata sederhana, anotasi teks adalah tentang pelabelan dokumen tertentu, file digital, dan bahkan konten terkait. Setelah sumber daya ini ditandai atau diberi label, sumber daya tersebut menjadi dapat dipahami dan dapat digunakan oleh algoritme pembelajaran mesin untuk melatih model dengan sempurna.
Hari ini kami telah memilih Vatsal Ghiya untuk diwawancarai. Vatsal Ghiya adalah pengusaha serial dengan lebih dari 20 tahun pengalaman dalam perangkat lunak dan layanan AI perawatan kesehatan. Dia adalah CEO dan salah satu pendiri Shaip, yang memungkinkan penskalaan platform, proses, dan orang-orang kami sesuai permintaan untuk perusahaan dengan pembelajaran mesin dan inisiatif kecerdasan buatan yang paling menuntut.
Layanan keuangan telah bermetamorfosis dari waktu ke waktu. Lonjakan pembayaran seluler, solusi perbankan pribadi, pemantauan kredit yang lebih baik, dan pola keuangan lainnya semakin memastikan bahwa ranah tentang inklusi moneter tidak seperti beberapa tahun yang lalu. Pada tahun 2021, ini bukan hanya tentang 'Fin' atau Keuangan tetapi semua 'FinTech' dengan Teknologi Keuangan yang mengganggu membuat kehadiran mereka dirasakan untuk mengubah pengalaman pelanggan, modus operandi untuk organisasi yang relevan, atau tepatnya seluruh arena fiskal.
Meskipun kenaikan tepat waktu dari industri otomotif, vertikal meninggalkan banyak ruang untuk perbaikan tambahan. Mulai dari menurunkan kecelakaan lalu lintas hingga meningkatkan pembuatan kendaraan dan penyebaran sumber daya, Kecerdasan Buatan tampaknya menjadi solusi yang paling mungkin untuk membuat segala sesuatunya bergerak ke angkasa.
Kecerdasan Buatan tampaknya lebih seperti jargon pemasaran akhir-akhir ini. Setiap perusahaan, startup, atau bisnis yang Anda kenal sekarang mempromosikan produk dan layanannya dengan istilah 'bertenaga AI' sebagai USP-nya. Sesuai dengan ini, kecerdasan buatan tampaknya tidak dapat dihindari saat ini. Jika Anda perhatikan, hampir semua yang Anda miliki di sekitar Anda didukung oleh AI. Dari mesin rekomendasi di Netflix dan algoritme dalam aplikasi kencan hingga beberapa entitas paling kompleks di sektor perawatan kesehatan yang membantu onkologi, kecerdasan buatan menjadi titik tumpu segalanya saat ini.
Pembelajaran mesin mungkin memiliki definisi dan interpretasi yang paling beragam di dunia. Apa yang menjadi kata kunci beberapa tahun yang lalu terus membingungkan banyak orang berkat cara penggambaran dan penyajiannya.
Artificial Intelligence (AI) sangat ambisius dan sangat bermanfaat bagi kemajuan umat manusia. Dalam ruang seperti perawatan kesehatan, khususnya, kecerdasan buatan membawa perubahan luar biasa dalam cara kita mendekati diagnosis penyakit, perawatannya, perawatan pasien, dan pemantauan pasien. Tidak ketinggalan penelitian dan pengembangan yang terlibat dalam pengembangan obat-obatan baru, cara-cara baru untuk menemukan masalah dan kondisi yang mendasarinya, dan banyak lagi.
Kesehatan, sebagai vertikal, tidak pernah statis. Tapi kemudian, tidak pernah sedinamis ini, dengan pertemuan wawasan medis yang berbeda, membuat kita menatap tak bernyawa pada tumpukan data yang tidak terstruktur. Sejujurnya, volume data yang sangat besar bahkan bukan masalah lagi. Ini adalah kenyataan, yang bahkan melebihi angka 2,000 Exabyte pada akhir tahun 2020.
Kecerdasan buatan adalah teknologi yang memberdayakan mesin untuk meniru perilaku manusia. Ini semua tentang mengajar mesin bagaimana belajar dan berpikir secara mandiri dan menggunakan hasil untuk bereaksi dan merespons dengan tepat.
Setiap kali sistem navigasi GPS Anda meminta Anda untuk mengambil jalan memutar untuk menghindari lalu lintas, sadarilah bahwa analisis dan hasil yang tepat seperti itu datang setelah beberapa ratus jam pelatihan. Kapan pun aplikasi Google Lens Anda mengidentifikasi objek atau produk secara akurat, pahami bahwa ribuan gambar telah diproses oleh modul AI (Kecerdasan Buatan) untuk identifikasi yang tepat.
4 Hal Dasar Yang Perlu Diketahui Tentang De-identifikasi Data, Dengan pembuatan data yang terjadi pada laju 2.5 triliun byte setiap hari, kami sebagai pengguna internet menghasilkan hampir 1.7MB setiap detik di tahun 2020.
Sekarang setelah seluruh planet online dan terhubung, kami secara kolektif menghasilkan jumlah data yang tak terukur. Sebuah industri, bisnis, segmen pasar, atau entitas lain akan melihat data sebagai satu kesatuan. Namun, sejauh menyangkut individu, data lebih baik disebut sebagai jejak digital kami.
Data berkualitas diterjemahkan menjadi kisah sukses sementara kualitas data yang buruk menghasilkan studi kasus yang baik. Beberapa studi kasus yang paling berdampak pada fungsionalitas AI berasal dari kurangnya set data berkualitas. Sementara semua perusahaan bersemangat dan ambisius tentang usaha dan produk AI mereka, kegembiraan tidak mencerminkan pengumpulan data dan praktik pelatihan. Dengan lebih fokus pada hasil daripada pelatihan, beberapa bisnis akhirnya menunda waktu mereka untuk memasarkan, kehilangan dana, atau bahkan menutup jendela mereka untuk selamanya.
Sebuah proses untuk membubuhi keterangan atau menandai data yang dihasilkan, ini memungkinkan pembelajaran mesin dan algoritma kecerdasan buatan untuk secara efisien mengidentifikasi setiap tipe data dan memutuskan apa yang harus dipelajari darinya dan apa yang harus dilakukan dengannya. Semakin baik didefinisikan atau diberi label setiap kumpulan data, semakin baik algoritma dapat memprosesnya untuk hasil yang dioptimalkan.
Alexa, apakah ada tempat sushi di dekat saya? Seringkali, kami sering mengajukan pertanyaan terbuka kepada asisten virtual kami. Mengajukan pertanyaan seperti ini kepada sesama manusia dapat dimaklumi mengingat begitulah kebiasaan kita berbicara dan berinteraksi. Namun, mengajukan pertanyaan yang sangat santai dalam bahasa sehari-hari ke mesin yang hampir tidak memiliki pemahaman bahasa dan seluk-beluk percakapan tidak masuk akal bukan?
Nah, di balik setiap kejadian mengejutkan tersebut, ada konsep yang sedang beraksi seperti kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan yang paling penting, NLP (Natural Language Processing). Salah satu terobosan terbesar saat ini adalah NLP, di mana mesin secara bertahap berkembang untuk memahami bagaimana manusia berbicara, mengeluarkan emosi, memahami, merespons, menganalisis, dan bahkan meniru percakapan manusia dan perilaku yang didorong oleh sentimen. Konsep ini sangat berpengaruh dalam pengembangan chatbot, alat text-to-speech, pengenalan suara, asisten virtual, dan banyak lagi.
Meskipun menjadi konsep yang diperkenalkan pada 1950-an, Artificial Intelligence (AI) tidak menjadi nama rumah tangga sampai beberapa tahun yang lalu. Evolusi AI telah bertahap dan telah memakan waktu hampir 6 dekade untuk menawarkan fitur dan fungsi gila seperti sekarang ini. Semua ini sangat mungkin terjadi karena evolusi simultan dari periferal perangkat keras, infrastruktur teknologi, konsep terkait seperti komputasi awan, penyimpanan data dan sistem pemrosesan (Big Data dan analitik), penetrasi dan komersialisasi internet, dan banyak lagi. Semuanya bersama-sama telah mengarah ke fase garis waktu teknologi yang luar biasa ini, di mana AI dan Machine Learning (ML) tidak hanya mendorong inovasi tetapi juga menjadi konsep yang tak terhindarkan untuk hidup tanpanya.
Setiap sistem AI membutuhkan volume besar data berkualitas untuk melatih dan memberikan hasil yang akurat. Sekarang, ada dua kata kunci dalam kalimat ini - volume besar dan data berkualitas. Mari kita bahas keduanya satu per satu.
Semua percakapan dan diskusi sejauh ini tentang penyebaran kecerdasan buatan untuk tujuan bisnis dan operasi hanya dangkal. Beberapa berbicara tentang manfaat penerapannya sementara yang lain membahas bagaimana modul AI dapat meningkatkan produktivitas hingga 40%. Tapi kami hampir tidak mengatasi tantangan nyata yang terlibat dalam menggabungkan mereka untuk tujuan bisnis kami.
Sulit membayangkan memerangi pandemi global tanpa teknologi seperti Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML). Meningkatnya kasus Covid-19 secara eksponensial di seluruh dunia membuat banyak infrastruktur kesehatan lumpuh. Namun, institusi, pemerintah, dan organisasi mampu melawan dengan bantuan teknologi canggih. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, yang pernah dipandang sebagai kemewahan untuk gaya hidup dan produktivitas yang lebih tinggi, telah menjadi agen penyelamat dalam memerangi Covid berkat aplikasinya yang tak terhitung banyaknya.
Rasa sakit dialami lebih intens di antara kelompok orang tertentu. Penelitian telah menunjukkan bahwa individu dari kelompok minoritas dan kurang mampu cenderung mengalami lebih banyak rasa sakit fisik daripada populasi umum karena stres, kesehatan secara keseluruhan, dan faktor lainnya.
Bahkan sebelum Anda berencana untuk mendapatkan data, salah satu pertimbangan terpenting dalam menentukan berapa banyak yang harus Anda keluarkan untuk data pelatihan AI Anda. Dalam artikel ini, kami akan memberi Anda wawasan untuk mengembangkan anggaran yang efektif untuk data pelatihan AI.
Shaip adalah platform online yang berfokus pada solusi data AI perawatan kesehatan dan menawarkan data perawatan kesehatan berlisensi yang dirancang untuk membantu membangun model AI. Ini menyediakan catatan medis pasien dan data klaim berbasis teks, audio seperti rekaman dokter atau percakapan pasien/dokter, dan gambar dan video dalam bentuk sinar-X, CT scan, dan hasil MRI.
Data adalah salah satu elemen terpenting dalam mengembangkan algoritma AI. Ingatlah bahwa hanya karena data dihasilkan lebih cepat dari sebelumnya tidak berarti data yang tepat mudah didapat. Data berkualitas rendah, bias, atau dianotasi salah dapat (paling baik) menambahkan langkah lain. Langkah-langkah ekstra ini akan memperlambat Anda karena ilmu data dan tim pengembangan harus mengerjakan ini dalam perjalanan ke aplikasi fungsional.
Banyak yang telah dibuat tentang potensi kecerdasan buatan untuk mengubah industri perawatan kesehatan, dan untuk alasan yang baik. Platform AI yang canggih didorong oleh data, dan organisasi layanan kesehatan memilikinya dalam jumlah besar. Jadi mengapa industri tertinggal dari yang lain dalam hal adopsi AI? Itu pertanyaan multifaset dengan banyak kemungkinan jawaban. Semuanya, bagaimanapun, tidak diragukan lagi akan menyoroti satu kendala khususnya: sejumlah besar data tidak terstruktur.
Namun, apa yang tampak sederhana membosankan untuk dikembangkan dan diterapkan seperti sistem AI kompleks lainnya. Sebelum perangkat Anda dapat mengenali gambar yang Anda tangkap dan modul Machine Learning (ML) dapat memprosesnya, anotator data atau timnya akan menghabiskan ribuan jam untuk membuat anotasi data agar dapat dipahami oleh mesin.
Dalam fitur tamu khusus ini, Vatsal Ghiya, CEO dan salah satu pendiri Shaip, mengeksplorasi tiga faktor yang dia yakini akan memungkinkan AI berbasis data mencapai potensi penuhnya di masa depan: bakat dan sumber daya yang diperlukan untuk membangun algoritme inovatif, sejumlah besar data untuk melatih algoritme tersebut secara akurat, dan kekuatan pemrosesan yang cukup untuk menambang data tersebut secara efektif. Vatsal adalah pengusaha serial dengan pengalaman lebih dari 20 tahun dalam perangkat lunak dan layanan AI perawatan kesehatan. Shaip memungkinkan penskalaan platform, proses, dan orang-orangnya sesuai permintaan untuk perusahaan dengan inisiatif pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan yang paling menuntut.
Proses dalam sistem Artificial Intelligence (AI) bersifat evolusioner. Tidak seperti produk, layanan, atau sistem lain di pasar, model AI tidak menawarkan kasus penggunaan instan atau hasil langsung 100% akurat. Hasilnya berkembang dengan lebih banyak pemrosesan data yang relevan dan berkualitas. Ini seperti bagaimana seorang bayi belajar berbicara atau bagaimana seorang musisi memulai dengan mempelajari lima akord mayor pertama dan kemudian mengembangkannya. Prestasi tidak dibuka dalam semalam, tetapi pelatihan terjadi secara konsisten untuk keunggulan.
Setiap kali kita berbicara tentang Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML), yang langsung kita bayangkan adalah perusahaan teknologi yang kuat, solusi yang nyaman dan futuristik, mobil self-driving yang mewah, dan pada dasarnya segala sesuatu yang secara estetis, kreatif, dan intelektual menyenangkan. Apa yang hampir tidak diproyeksikan kepada orang-orang adalah dunia nyata di balik semua kenyamanan dan pengalaman gaya hidup yang ditawarkan oleh AI.
Wawancara eksklusif di mana Utsav, Business Head - Shaip berinteraksi dengan Sunil, Editor Eksekutif, My Startup untuk menjelaskan kepadanya tentang bagaimana Shaip meningkatkan kehidupan manusia dengan memecahkan masalah masa depan dengan penawaran AI Percakapan dan AI Perawatan Kesehatan. Dia lebih lanjut menyatakan bagaimana AI, ML diatur untuk merevolusi cara kami melakukan bisnis dan bagaimana Shaip akan berkontribusi pada pengembangan teknologi generasi berikutnya.
Artificial Intelligence (AI) membuat gaya hidup kita lebih baik melalui rekomendasi film yang lebih baik, saran restoran, penyelesaian konflik melalui chatbot, dan banyak lagi. Kekuatan, potensi, dan kemampuan AI semakin dimanfaatkan dengan baik di seluruh industri dan di area yang mungkin tidak terpikirkan oleh siapa pun. Faktanya, AI sedang dieksplorasi dan diimplementasikan di berbagai bidang seperti perawatan kesehatan, ritel, perbankan, peradilan pidana, pengawasan, perekrutan, memperbaiki kesenjangan upah, dan banyak lagi.
Kita semua telah melihat apa yang terjadi ketika pengembangan AI berjalan serba salah. Pertimbangkan upaya Amazon untuk membuat sistem perekrutan AI, yang merupakan cara yang bagus untuk memindai resume dan mengidentifikasi kandidat yang paling memenuhi syarat — asalkan kandidat tersebut adalah laki-laki.
Industri perawatan kesehatan diuji tahun lalu karena pandemi, dan banyak inovasi bersinar—dari obat-obatan dan perangkat medis baru hingga terobosan rantai pasokan dan proses kolaborasi yang lebih baik. Para pemimpin bisnis dari semua bidang industri menemukan cara baru untuk mempercepat pertumbuhan guna mendukung kebaikan bersama dan menghasilkan pendapatan penting.
Kami telah melihat mereka di film, kami telah membaca tentang mereka di buku dan kami telah mengalaminya dalam kehidupan nyata. Seperti sci-fi kelihatannya, Kita harus menghadapi fakta – pengenalan wajah akan tetap ada. Teknologi ini berkembang pada tingkat yang dinamis dan dengan beragam kasus penggunaan yang bermunculan di seluruh industri, berbagai perkembangan pengenalan wajah tampaknya tidak dapat dihindari dan tidak terbatas.
Chatbot multibahasa mengubah dunia bisnis. Chatbots telah berkembang jauh sejak tahap awal mereka, di mana mereka akan memberikan jawaban satu kata yang sederhana. Chatbot sekarang dapat mengobrol dengan lancar dalam lusinan bahasa, memungkinkan bisnis berkembang ke pasar global yang lebih luas.
Perawatan kesehatan sering dianggap sebagai industri yang terdepan dalam inovasi teknologi. Itu benar dalam banyak hal, tetapi ruang perawatan kesehatan juga sangat diatur oleh undang-undang menyeluruh seperti GDPR dan HIPAA, bersama dengan lebih banyak pedoman dan batasan lokal.
Laporan tahun 2018 mengungkapkan bahwa kami menghasilkan hampir 2.5 triliun byte data setiap hari. Berlawanan dengan kepercayaan populer, tidak semua data yang kami hasilkan dapat diproses untuk wawasan.
Kecerdasan buatan semakin hari semakin pintar. Saat ini, algoritme pembelajaran mesin yang kuat berada dalam jangkauan bisnis normal, dan algoritme yang membutuhkan kekuatan pemrosesan yang dulunya disediakan untuk mainframe besar sekarang dapat digunakan di server cloud yang terjangkau.