Shaip博客

利用生成式人工智慧賦能醫療保健：徹底改變診斷與治療

In recent years, artificial intelligence (AI) has made significant strides in various industries, and healthcare is no exception. Generative AI, a subset of AI focused

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2024 年 4 月 23 日

醫學影像註釋：定義、應用、用例和類型

醫學影像註釋在為機器學習演算法和人工智慧模型提供必要的訓練資料方面發揮著至關重要的作用。這個過程對於

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2024 年 4 月 19 日

道德與偏見：因應模型評估中人機協作的挑戰

為了利用人工智慧 (AI) 的變革力量，科技界面臨嚴峻的挑戰：確保道德誠信並最大限度地減少偏見

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2024 年 4 月 16 日

人性化：透過主觀評估增強人工智慧創造力

在快速發展的人工智慧 (AI) 世界中，對創造力的追求不再只是人類的努力。當今的人工智慧技術正在突破

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2024 年 4 月 9 日

透過資料標籤最大化搜尋相關性：提示和最佳實踐

當今的用戶淹沒在大量信息中，這使得查找他們需要的信息變得複雜。 搜索相關性衡量信息的準確性

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2024 年 4 月 5 日

彌合差距：將人類直覺融入人工智慧模型評估

簡介 在人工智慧 (AI) 塑造我們生活各個層面的時代，人類直覺與 AI 模型評估的整合應運而生。

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2024 年 4 月 2 日

Shaip：促進語言多樣性和經濟賦權的道德人工智慧創新

美國肯塔基州路易斯維爾，01 年 2024 月 XNUMX 日：Shaip：增強語言多樣性和經濟賦權的道德人工智慧創新。在科技進步主導的時代，

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2024 年 4 月 1 日

適用於機器學習專案的最佳開源醫療保健資料集

全球醫療保健系統每天都會產生大量醫療數據，這些數據有可能用於機器學習應用程式。

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2024 年 3 月 26 日

探索人工智慧中的資料隱私：合規與創新策略

簡介 在快速發展的人工智慧 (AI) 領域，像 OpenAI 這樣的公司在平衡對資料的永不滿足的需求與嚴格的

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2024 年 3 月 19 日

智慧字元辨識 (ICR) 的資料未來

即使在我們的數位世界中，手寫筆記也具有特殊的魅力。智慧字元辨識 (ICR) 有助於彌合模擬和數位鴻溝，轉換手寫文本

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2024 年 3 月 12 日

NLP 對醫療診斷的影響

自然語言處理 (NLP) 改變了我們與科技互動的方式。它處理人類語言以釋放巨大的資訊潛力。該技術具有相同的潛力

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2024 年 3 月 5 日

為您的 AI 模型選擇正確的語音辨識資料集

想像一下與 Siri 或 Alexa 互動。他們理解我們講話的能力令人著迷。這種能力源自於他們訓練中使用的資料集。這些

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2024 年 2 月 27 日

醫療保健資料集：醫療保健人工智慧的福音

人工智慧這個曾經主要出現在科幻小說中的術語現在已經成為現實，推動了各個行業的發展。下一步策略諮詢

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2024 年 2 月 20 日

帶人類回饋的強化學習：定義與步驟

強化學習（RL）是機器學習的一種。在這種方法中，演算法透過反覆試驗來學習做出決策，就像人類一樣。

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2024 年 2 月 15 日

人工智慧幻覺的原因（以及減少幻覺的技術）

AI 幻覺是指 AI 模型，特別是大型語言模型 (LLM)，產生看似真實但與實際情況不正確或無關的資訊。

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2024 年 2 月 6 日

什麼是臨床驗證？最佳實務和流程指南

想像一個開發新診斷工具的場景。醫生們對其潛力感到興奮。然而，在將其納入日常護理之前，他們

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2024 年 1 月 30 日

道德人工智慧/公平人工智慧的重要性以及要避免的偏見類型

在新興的人工智慧 (AI) 領域，對道德考量和公平的關注不僅僅是一種道德要求，更是人工智慧發展的基本必要性。

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2024 年 1 月 23 日

AI 病歷摘要：定義、挑戰與最佳實踐

醫療保健產業病歷的成長既是挑戰也是機會。想像一個世界，其中的每一個細節

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2024 年 1 月 16 日

臨床資料抽象：定義、過程等

醫院和診所每年都會接待數千名患者。這需要大量敬業的醫生和護士。他們孜孜不倦地工作以提供護理

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2024 年 1 月 10 日

醫療保健中的綜合數據：定義、優勢和挑戰

想像研究人員正在開發一種新藥的場景。他們需要大量的患者資料進行測試，但人們對隱私和隱私有嚴重擔憂

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2024 年 1 月 2 日

HIPAA 去識別化專家裁決

《健康保險流通與責任法案》(HIPAA) 制定了保護醫療保健中病患資料的標準。其中一個重要面向是去辨識受保護的

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2023 年 12 月 26 日

NLP 開創性腫瘤學研究：Shaip 突破

下載案例研究 在戰勝癌症的過程中，數據與決心同樣重要。在 Shaip，我們很自豪能夠實現重大飛躍

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2023 年 12 月 19 日

放射學中自然語言處理 (NLP) 的力量：增強診斷和效率

放射學在醫療保健中發揮著至關重要的作用。 它使用 CT 掃描、X 光和 MRI 等影像技術來診斷和治療各種疾病。 自然語言

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2023 年 12 月 12 日

自然語言處理 (NLP) 在腫瘤學中的作用

癌症對全球健康構成重大挑戰。 當細胞以不受控制的方式生長和擴散時就會發生這種情況。 這是第二大死因

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2023 年 12 月 5 日

關於基於人類回饋的強化學習您需要了解的一切

2023 年，ChatGPT 等人工智慧工具的採用率大幅上升。 這種激增引發了激烈的爭論，人們正在討論人工智慧的好處，

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2023 年 11 月 29 日

人工智慧在汽車產業的力量

當談到將人工智慧整合到汽車中時，世界正處於一個非凡的十字路口。 想像在繁忙的道路上駕駛人工智慧，管理您的

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2023 年 11 月 21 日

跨產業文字轉語音的好處

文字轉語音 (TTS) 技術是一種創新的解決方案，可將書面文字轉換為口語單字。 它已經成為多個行業的遊戲規則改變者，並徹底改變了

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2023 年 11 月 16 日

數據註釋的 A 到 Z

數據註釋初學者指南：技巧和最佳實踐 終極購買者指南 2024 索引表 簡介 什麼是機器學習？ 什麼是

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2023 年 11 月 15 日

資料去識別化指南：初學者需要了解的一切（2024 年）

在數位轉型時代，醫療保健組織正迅速將其營運轉移到數位平台。 雖然這帶來了效率和簡化的流程，但它也

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2023 年 11 月 7 日

醫療保健中的生成式人工智慧：應用、優勢、挑戰和未來趨勢

醫療保健一直是重視創新並對拯救生命至關重要的領域。 儘管技術不斷進步，醫療保健產業仍面臨揮之不去的挑戰。

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2023 年 10 月 31 日

負責任的人工智慧與道德人工智慧的區別

快速成長的全球人工智慧市場預計到 1847 年將達到 2030 億美元。隨著人工智慧成為我們生活的中心舞台，了解什麼樣的人工智慧

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2023 年 10 月 25 日

巴西尼如何推動印度的語言包容性

總理莫迪在 G20 數位經濟工作組部長會議上揭開了「Bhashini」的面紗。 這個由人工智慧驅動的語言翻譯平台慶祝了印度的語言多樣性。 巴希尼

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2023 年 10 月 17 日

同意在訓練生成人工智慧中的作用

生成式人工智慧憑藉其創造模仿人類智慧的內容的能力改變了我們的世界。 想想生產文章、藝術或音樂的技術

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2023 年 10 月 11 日

大型語言模型在支援多語言人工智慧虛擬助理中的作用

虛擬助理正在超越簡單的問答格式，發展到解決複雜的查詢。 如今，人工智慧驅動的虛擬助理可以輕鬆地以多種語言進行交流，並且大型語言模型，

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2023 年 10 月 4 日

使用 HITL 進行內容審核：主要優點和類型

如今，有超過 5.19 億人探索網路。 這是一個廣大的觀眾，不是嗎？ 網路上產生的大量內容根本不算什麼

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2023 年 9 月 26 日

5 種內容審核類型以及如何使用 AI 進行擴充？

在當今動態的商業世界中，對使用者生成資料的需求不斷增加，內容審核也得到了足夠的關注。 不管是

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2023 年 9 月 20 日

數據挖掘中的非結構化文本：解鎖文檔處理中的見解

我們正在以前所未有的方式收集數據，到 2025 年，大約 80% 的數據將是非結構化的。 數據挖掘有助於塑造這些數據，並且

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2023 年 9 月 12 日

OCR 在文檔數字化中的作用

無紙化是數字化轉型的重要階段。 公司受益於減少對紙張的依賴並使用數字媒體來共享信息、做筆記、

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2023 年 9 月 5 日

探索翻譯中的自然語言處理 (NLP)

NLP 技術正在快速發展。 計算機科學、信息工程和人工智能的結合有可能消除語言障礙。 和

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2023 年 8 月 29 日

內容審核：用戶生成的內容——是福還是禍？

用戶生成內容 (UGC) 包括客戶在社交媒體平台上發布的品牌特定內容。 它包括所有類型的文本和媒體內容，包括發布的音頻文件

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2023 年 8 月 22 日

釋放臨床自然語言處理 (NLP) 在醫療保健領域的潛力

自然語言處理（NLP）使計算機能夠理解人類語言。 它使用算法和機器學習來解釋文本、音頻和其他媒體格式。 這

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2023 年 8 月 1 日

實施生成式人工智能以實現更好的增長和成功

生產力、效率、創造力。 這三個詞在每個行業和組織中都非常重要。 生成式人工智能有潛力讓任何個人

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2023 年 7 月 25 日

幕後花絮：探索 ChatGPT 的內部工作原理 - 第 2 部分

歡迎回到我們與 ChatGPT 進行的精彩討論的第二部分。 在我們談話的第一部分，我們討論了數據的作用

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2023 年 7 月 18 日

幕後花絮：探索 ChatGPT 的內部工作原理 - 第 1 部分

大家好，我叫 Anubhav Saraf，Shaip 營銷總監，你今天好嗎？ 你好阿努巴夫！ 我是AI，所以我沒有

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2023 年 7 月 11 日

機器學習中的文本註釋：綜合指南

什麼是機器學習中的文本註釋？ 機器學習中的文本註釋是指向原始文本數據添加元數據或標籤以創建結構化的文本

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2023 年 7 月 4 日

大語言模型LLM指南

大型語言模型（LLM）：2023 年完整指南 關於 LLM 您需要了解的一切 索引表 介紹 什麼是大型語言模型？基本的

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2023 年 6 月 27 日

Shaip 榮獲美國商業獎年度最佳初創企業銅獎（連續兩年）

美國肯塔基州路易斯維爾，20 年 2022 月 21 日：Shaip 在第 XNUMX 屆年度美國商業獎中榮獲銅牌，類別為“創業公司”

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2023 年 6 月 21 日

音樂行業中的 AI：訓練數據在 ML 模型中的關鍵作用

人工智能正在徹底改變音樂行業，提供自動化的作曲、母帶製作和演奏工具。 人工智能算法生成新穎的作品、預測命中率並個性化聽眾體驗，

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2023 年 6 月 20 日

4 種有效的對話式 AI 實踐，可最大程度地提高投資回報率

在自然語言處理和機器學習等先進技術的支持下，對話式人工智能已經成為新商業領域的遊戲規則改變者。 它徹底改變了

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2023 年 6 月 13 日

我們是否正面臨 AI 訓練數據短缺？

人工智能訓練數據短缺的概念是複雜且不斷發展的。 一個很大的擔憂是，現代數字世界可能需要良好、可靠且

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2023 年 6 月 6 日

醫療保健中的 OCR：使用案例、優勢和劣勢的綜合指南

隨著人工智能新技術和先進技術的興起，醫療保健行業面臨著工作流程的範式轉變。 利用人工智能工具和技術，

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2023 年 5 月 30 日

醫療保健中的對話式 AI 指南

醫療保健中的人工智能是一項相對較新的技術，但在過去幾年中獲得了發展勢頭。 它已被用於各種任務，從

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2023 年 5 月 23 日

人工智能在心理健康方面的應用——示例、優勢和趨勢

如今，人工智能已成為最重要的技術之一，顛覆了所有主要行業，並為全球各行各業帶來了巨大利益。 通過利用

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2023 年 5 月 16 日

使用 NLP 釋放非結構化醫療保健數據的潛力

當今醫療機構中存在的海量數據正在急劇增長。 儘管數據被認為是當今數字世界中最重要的資產，但醫療保健

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2023 年 5 月 9 日

對話式 AI 完整指南

對話式 AI 完整指南 The Ultimate Buyers Guide 2023 索引表 簡介 什麼是對話式 AI 對話式 AI 如何工作 類型

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2023 年 5 月 3 日

什麼是 NLP、NLU 和 NLG，您為什麼要了解它們及其區別？

隨著 ChatGPT、Siri 和 Alexa 等功能強大的應用程序的開發，人工智能及其應用程序正在取得巨大進步，這些應用程序為用戶帶來了一個全新的世界

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2023 年 5 月 2 日

大型語言模型 (LLM)：最重要的前 3 種方法

大型語言模型最近在其高度勝任的用例 ChatGPT 一夜成名後獲得了廣泛關注。 看到 ChatGPT 的成功和

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2023 年 4 月 25 日

自動語音識別 (ASR)：初學者需要知道的一切（2024 年）

自動語音識別技術已經存在了很長時間，但最近在各種智能手機應用程序（如

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2023 年 4 月 18 日

揭秘 NLU：理解自然語言處理的指南

你有沒有和像 Siri 或 Alexa 這樣的虛擬助手交談過，並驚嘆於他們似乎能理解你在說什麼？ 或者有

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2023 年 4 月 11 日

語言處理的未來：大型語言模型及其實例

隨著人工智能 (AI) 和機器學習的不斷進步，我們處理和理解人類語言的能力也在不斷提高。 最重要的之一

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2023 年 4 月 4 日

使用生成式 AI 轉變醫療保健：主要優勢和應用

如今，醫療行業見證了人工智能 (AI) 和機器學習的快速發展。 這些技術幫助釋放了改善患者的新機會

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2023 年 3 月 28 日

Shaip 在印度古吉拉特邦艾哈邁達巴德開設新辦事處，加速增長

新的辦公室擴張使 Shaip 能夠加速產品工程、專業服務、質量控制和客戶支持方面的增長，印度古吉拉特邦艾哈邁達巴德：Shaip，一個數據平台

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2023 年 3 月 20 日

多樣化的 AI 訓練數據以實現包容性和消除偏見

人工智能和大數據有可能找到全球問題的解決方案，同時優先考慮當地問題並在許多深刻的方面改變世界

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2023 年 3 月 14 日

數據隱私和安​​全對現成培訓數據的影響

從頭開始構建新的自定義數據集既具有挑戰性又乏味。 得益於現成的數據，它為開發人員提供了一種快速有效的解決方案

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2023 年 3 月 7 日

如何選擇合適的現成 AI 訓練數據提供商？

為提供準確結果的機器學習算法構建高質量數據集具有挑戰性。 開發精確的機器學習代碼需要花費大量時間和精力

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2023 年 2 月 28 日

為什麼選擇正確的 AI 訓練數據對您的 AI 模型很重要？

每個人都知道並理解不斷發展的人工智能市場的巨大範圍。 這就是為什麼今天的企業渴望在 AI 中開發他們的應用程序

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2023 年 2 月 21 日

質量數據註釋為高級 AI 解決方案提供支持

人工智能促進了與計算系統的類人交互，而機器學習則允許這些機器通過每次交互學習模仿人類智能。 但是什麼

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2023 年 2 月 14 日

從數量到質量——人工智能訓練數據的演變

人工智能、大數據和機器學習繼續影響著世界各地的政策制定者、企業、科學、媒體機構和各種行業。 報告顯示

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2023 年 2 月 7 日

AI 的力量改變醫療保健的未來

人工智能正在為每個行業提供動力，醫療保健行業也不例外。 醫療保健行業正在收穫變革性數據和触發的好處

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2023 年 2 月 2 日

Shaip 如何支持您的人工智能項目

數據就是力量。 它是無價的，但很難從海量數據中獲取價值。 您的團隊花費 41% 的時間

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2023 年 1 月 24 日

現成的訓練數據集如何讓您的 ML 項目順利啟動？

支持和反對使用現成的數據集為企業開發高端人工智能解決方案的爭論一直在進行。 但是現成的訓練數據集可以

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2023 年 1 月 17 日

為可靠且可擴展的 ML 模型設置數據管道

如今，企業最寶貴的商品是數據。 隨著組織和個人每秒繼續生成大量數據，

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2023 年 1 月 10 日

AI/ML 項目是否需要人在環或人為乾預

人工智能正在迅速變得無處不在，各行各業的公司都在使用人工智能來提供卓越的客戶服務、提高生產力、簡化運營並把產品帶回家

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2023 年 1 月 3 日

對話式人工智能發展的三大障礙

由於人工智能和機器學習領域的不斷進步，計算機可以執行越來越多的認知任務。 因此，

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2022 年 12 月 27 日

語音識別與語音識別有何不同？

您知道語音識別和語音識別是兩種不同的技術嗎？ 人們經常犯一個常見的錯誤，就是將一種技術誤解為另一種技術。

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2022 年 12 月 20 日

數據收集的眾包工人——道德人工智能不可或缺的一部分

在我們努力構建穩健且無偏見的 AI 解決方案的過程中，我們有必要專注於在無偏見、動態和

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2022 年 12 月 13 日

人工智能如何使保險索賠處理變得簡單可靠

索賠在保險業（保險索賠）中是矛盾的——保險公司和客戶都不想提出索賠。 然而，兩者

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2022 年 12 月 6 日

探索計算機視覺數據收集的時間、原因和方式

部署基於計算機視覺的應用程序的第一步是製定數據收集策略。 準確、動態且數量可觀的數據需要

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2022 年 11 月 29 日

基於 AI 的文檔分類——優勢、流程和用例

在我們的數字世界中，企業每天處理大量數據。 數據使組織保持運轉並幫助其做出更明智的決策。 企業充斥著

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2022 年 11 月 22 日

用於訓練面部識別模型的前 15 個免費面部圖像數據集的綜合列表

計算機視覺是人工智能的一個分支，它為計算機提供了從圖像和視頻中提取有用信息的能力。 然後機器學習模型起作用

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2022 年 11 月 15 日

文本分類——重要性、用例和過程

數據是改變當今世界數字格局的超級大國。 從電子郵件到社交媒體帖子，到處都有數據。 這是

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2022 年 11 月 8 日

多語言情感分析——重要性、方法和挑戰

互聯網為人們在社交媒體上自由表達對世界上任何事物的意見、觀點和建議敞開了大門，

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2022 年 11 月 1 日

什麼是自然語言處理？ 它是如何工作的，好處，挑戰，例子

下載信息圖表 什麼是 NLP？ 自然語言處理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一個子領域。 它使機器人能夠分析和理解人類語言，

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2022 年 10 月 27 日

合成數據、其用途、風險和應用的便捷指南

隨著技術的進步，機器學習模型使用的數據一直短缺。 為了填補這一空白，大量合成數據/人工

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2022 年 10 月 18 日

Shaip 榮獲 Global AI Summit & Awards'22 最佳對話式人工智能應用獎

艾哈邁達巴德，印度古吉拉特邦，17 年 2022 月 XNUMX 日：Shaip 在全球人工智能峰會和

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2022 年 10 月 14 日

利用語音——語音識別技術的概述和應用

大約 XNUMX 年前，沒有人會相信技術先進的“星際迷航”虛構世界能夠推動想像的前沿

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2022 年 10 月 11 日

基於人工智能的語音助手在提高醫療保健質量方面的興起

提供口頭指示無疑是一種便利，而不必輸入或從下拉菜單中選擇正確的項目。

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2022 年 10 月 6 日

訓練機器學習模型的 15 個最佳開源手寫數據集

商業世界正在以驚人的速度轉型，但這種數字化轉型並沒有我們希望的那麼廣泛。

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2022 年 9 月 27 日

為什麼您的會話 AI 需要良好的話語數據？

你有沒有想過當你說“嘿 Siri”或“Alexa”時，聊天機器人和虛擬助手是如何醒來的？ 是因為文字表達

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2022 年 9 月 20 日

回顧對話式人工智能，展望汽車的未來

汽車對話式人工智能是工程師的最新創新，最近備受關注。 它使用戶能夠與聊天機器人或

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2022 年 9 月 13 日

OCR – 定義、優勢、挑戰和用例 [信息圖]

OCR 是一種允許機器讀取打印文本和圖像的技術。 它通常用於商業應用程序，例如用於存儲或處理的數字化文檔，以及用於消費者應用程序，例如掃描收據以報銷費用。

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2022 年 9 月 5 日

了解用於自動語音識別的音頻數據的收集過程

自動語音識別系統和 Siri、Alexa 和 Cortana 等虛擬助手已成為我們生活中常見的一部分。 我們對他們的依賴是

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2022 年 8 月 30 日

通過遠程語音數據收集簡化語音識別

數據在當今數字化至高無上的世界中所扮演的角色變得非常重要。 數據是必要的，無論是用於商業預測、天氣預報，甚至是

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2022 年 8 月 23 日

什麼是語音轉文本技術及其在自動語音識別中的工作原理

自動語音識別 (ASR) 已經走過了漫長的道路。 儘管它是很久以前發明的，但幾乎沒有人使用過。 然而，時間和

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2022 年 8 月 16 日

自動車牌識別 (ANPR) – AN 概述

技術的發展使許多有用的設備得以創新，以減輕人類的工作量。 自動車牌識別，就是這樣一種技術，

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2022 年 8 月 9 日

這些是有關數據標籤的 TOP 10 常見問題 (FAQ)

每個 ML 工程師都希望開發可靠且準確的 AI 模型。 數據科學家花費近 80% 的時間來標記和擴充數據。 那是

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2022 年 8 月 2 日

Shaip 為一家領先的財富 7 強公司提供了超過 500 萬次的話語權

收集並轉錄了超過 22 小時的音頻數據，以訓練多語言數字助理。 美國肯塔基州路易斯維爾，1 年 2022 月 XNUMX 日：Shaip 使

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2022 年 7 月 27 日

什麼是語音助手？ & Siri 和 Alexa 如何理解您在說什麼？

語音助手可能是這些很酷的，主要是女性的聲音，可以響應您尋找最近的餐廳或到餐廳的最短路線的請求

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2022 年 7 月 26 日

醫療保健中自然語言處理的熱門用例

全球自然語言處理市場預計將從 1.8 年的 2021 億美元增長到 4.3 年的 2026 億美元，複合年增長率為

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2022 年 7 月 19 日

合成數據及其在人工智能世界中的作用——好處、用例、類型和挑戰

最新的數據是新油的格言是正確的，就像你的常規燃料一樣，它變得越來越難獲得。 然而，

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2022 年 7 月 12 日

內容審核的必要指南——重要性、類型和挑戰

數字世界在不斷發展，使該平台與其他平台區分開來的一個催化劑是用戶生成的內容。 儘管世界各地的公司都有自己的網站

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2022 年 7 月 5 日

內部或外包數據註釋——哪一個能提供更好的人工智能結果？

2020 年，人們每秒創建 1.7 MB 的數據。 同年，我們產生了接近 2.5 quintillion 的數據字節

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2022 年 6 月 14 日

Human-in-the-Loop 方法如何提高 ML 模型的性能？

機器學習模型並不是完美的——它們會隨著時間的推移而完善，經過培訓和測試。 一種機器學習算法，能夠產生

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2022 年 6 月 7 日

什麼是音頻/語音註釋示例

我們都向 Alexa（或其他語音助手）提出了一些開放式問題。 Alexa，最近的披薩店開門了嗎？ Alexa，我所在位置的哪家餐廳

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2022 年 5 月 24 日

什麼是 AI 圖像識別，它是如何工作的？

人類具有從照片中區分和準確識別物體、人物、動物和地點的先天能力。 但是，計算機不具備該功能

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2022 年 5 月 17 日

什麼是光學字符識別 (OCR)：概述及其應用

光學字符識別對我們大多數人來說可能聽起來很緊張和陌生，但我們一直在更頻繁地使用這種先進技術。 我們用這個

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2022 年 5 月 10 日

Shaip 在美國商業和亞太史蒂夫獎最具創新性的科技初創公司中獲得銀牌和銅牌

美國肯塔基州路易斯維爾，3 年 2022 月 20 日：Shaip 在第 9 屆年度美國商業獎中獲得銀獎，在第 XNUMX 屆亞太地區年度獎中獲得銅獎

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2022 年 5 月 3 日

什麼是 DDS 以及訓練數據對訓練 DDS 模型的重要性

每個人都知道酒後駕車或邊開車邊發短信的危險。 然而，沒有太多關注在困倦下駕駛。 在

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2022 年 5 月 3 日

什麼是 ADAS？ 訓練數據對訓練 ADAS 模型的重要性

大多數與車輛有關的事故都是由於人為錯誤而發生的。 儘管您無法避免所有車輛事故，但您可以避免其中很大一部分。

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2022 年 4 月 26 日

高質量的訓練數據為高性能自動駕駛汽車提供動力

在過去十年或更短的時間裡，你遇到的每一家汽車製造商都對自動駕駛汽車充斥市場的前景感到興奮。 雖然一些主要的

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2022 年 4 月 19 日

6 種經過驗證的自定義語音數據收集方法

有幾種不同類型的客戶端——有些清楚地知道應該如何構建他們的語音數據，有些則更多

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2022 年 4 月 12 日

黃金標準訓練數據對訓練車輛損壞檢測模型的重要性

人工智能已將其實用性和復雜性擴展到多個領域，而這種先進技術的一個新穎應用就是檢測車輛損壞。 聲稱

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2022 年 4 月 5 日

僱用醫療數據標籤公司之前要問的 5 個問題

全球醫療保健領域的人工智能市場預計將從 1.426 年的 2017 億美元增長到 28.04 年的 2025 美元。

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2022 年 3 月 29 日

如何緩解會話 AI 中的常見數據挑戰

我們都與 Alexa、Siri 和 Google Home 等對話式 AI 應用程序進行了交互。 這些應用程序使我們的日常生活變得如此輕鬆

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2022 年 3 月 22 日

語音識別訓練數據——類型、數據收集和應用

如果您在日常生活中使用 Siri、Alexa、Cortana、Amazon Echo 或其他設備，您會接受語音識別已成為

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2022 年 3 月 15 日

如何識別和修復 AI 訓練數據錯誤

就像處理代碼的軟件開發一樣，開發有效的人工智能和機器學習模型需要高質量的數據。 模型需要準確標記和

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2022 年 3 月 8 日

一個 AI 項目需要多少訓練數據？

一個有效的 AI 模型建立在可靠、可靠和動態的數據集之上。 手頭沒有豐富詳細的 AI 訓練數據，肯定不行

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2022 年 3 月 1 日

機器學習註釋和標籤視頻綜合指南

通過視頻註釋和標籤最大限度地提高機器學習準確性：索引介紹的綜合指南表什麼是視頻註釋？ 視頻註釋的目的

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2022 年 2 月 22 日

2022 年會話式 AI 的狀態

2022 年會話 AI 的現狀 什麼是會話 AI？ 通過數字和電信提供模擬與真人對話的對話體驗的程序化和智能方式

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2022 年 2 月 15 日

命名實體識別 (NER) – 概念、類型和應用

每次我們聽到一個單詞或閱讀一段文字時，我們都有自然的能力來識別單詞並將其分類為人物、地點、位置、

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2022 年 2 月 8 日

數據收集如何在開發麵部識別模型中發揮關鍵作用

人類擅長識別面孔，但我們也很自然地解釋表情和情緒。 研究表明我們可以在 380 毫秒內識別出熟悉的面孔

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2022 年 2 月 1 日

Shaip 啟動其首個企業社會責任計劃“Prayas”

Shaip 旨在促進市場的可持續發展，並努力在其經營的美國肯塔基州路易斯維爾社區中做出貢獻，

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2022 年 1 月 28 日

Shaip 確保為您的 AI 模型提供高質量的 AI 訓練數據

任何 AI 模型的成功都取決於輸入系統的數據質量。 機器學習系統在大量數據上運行，但

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2022 年 1 月 25 日

什麼是數據收集？ 初學者需要知道的一切

智能#AI/#ML 模型無處不在，預測性醫療模型、主動診斷、

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2022 年 1 月 18 日

22+ 最受歡迎的計算機視覺開源數據集

人工智能算法的好壞取決於你提供給它的數據。 這既不是一個大膽的聲明，也不是一個非常規的聲明。 人工智能可能有

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2022 年 1 月 11 日

用於訓練自然語言處理模型的 15 個最佳 NLP 數據集

自然語言處理是機器學習盔甲中的重要組成部分。 然而，它需要大量的數據和模型訓練

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2022 年 1 月 4 日

降低 AI 效率的 5 大數據標記錯誤

在當今的世界中，商業企業相互競爭，爭先通過應用人工智能解決方案來改變其業務實踐，

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2021 年 12 月 28 日

如何處理對話式 AI 的數據收集

如今，我們的家庭、汽車系統、便攜式設備、家庭自動化解決方案等中都有一些會說話的機器人，如聊天機器人、虛擬助理等。這些設備

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2021 年 12 月 21 日

解碼使用眾包數據收集進行機器學習的 5 大好處和陷阱

由於需要優化您的結果並為更多的人工智能培訓和額外的訓練量騰出空間，您可能會處於這樣的境地：

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2021 年 12 月 14 日

眾包 101：如何有效維護眾包數據的數據質量

如果您打算開展成功的甜甜圈業務，您需要準備市場上最好的甜甜圈。 雖然您的技術技能和經驗

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2021 年 12 月 7 日

6 個簡化 AI 訓練數據收集過程的可靠指南

收集人工智能訓練數據的過程既不可避免又充滿挑戰。 我們不可能跳過這一部分直接進入

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2021 年 11 月 30 日

AI 數據收集買家指南

A Beginner's Guide to AI Data Collection Choosing the AI Data Collection Company for Your AI / ML Project of Index 索引表 什麼是

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2021 年 11 月 23 日

什麼是醫療保健培訓數據，為什麼它很重要？

醫療保健培訓數據如何將醫療保健人工智能推向月球？ 數據採購一直是組織的優先事項。 當相關數據更是如此

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2021 年 11 月 16 日

圖像註釋類型：優點、缺點和用例

自從計算機開始觀察並解釋物體以來，世界已經不一樣了。 來自娛樂元素，可以如此簡單

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2021 年 11 月 9 日

需要外包數據註釋項目的 4 個原因

開發人工智能模型很昂貴，對嗎？ 對於許多公司來說，僅僅開發一個簡單的人工智能模型的想法就可以促使他們

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2021 年 11 月 2 日

選擇正確數據標籤供應商的基本手冊

準備訓練數據可能是機器學習開發過程中令人興奮或充滿挑戰的階段。 如果您通過以下方式編譯訓練數據，則具有挑戰性

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2021 年 10 月 26 日

數據質量影響 AI 解決方案的 5 種方式

一個源於 60 年代初的未來主義概念一直在等待一個改變遊戲規則的時刻，使其不僅僅是

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2021 年 10 月 19 日

了解手動和自動數據標籤之間的差異

如果您正在開發人工智能解決方案，那麼產品的上市時間在很大程度上取決於用於培訓目的的高質量數據集的及時可用性。 只有當

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2021 年 10 月 12 日

降低數據標記效率的 5 個主要挑戰

如您所知，數據註釋或數據標記是一個永久的過程。 沒有一個決定性的時刻你可以告訴你你會停止訓練

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2021 年 10 月 5 日

機器學習在醫療保健領域的實際應用

醫療保健行業始終受益於技術進步及其產品。 從起搏器和 X 射線到電子心肺復蘇術等，醫療保健已經能夠

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2021 年 9 月 28 日

人工智能在醫療保健中的作用：好處、挑戰以及介於兩者之間的一切

2020年醫療保健人工智能市場價值再創新高，達到6.7億美元。 該領域的專家和技術資深人士也透露

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2021 年 9 月 21 日

電子健康記錄和人工智能：天作之合

電子健康記錄 (EHR) 應該是高效的，有助於向患者快速提供醫療服務。 不過，似乎有

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2021 年 9 月 14 日

什麼是數據標籤？ 初學者需要知道的一切

下載信息圖表 智能 AI 模型需要進行廣泛的訓練，才能識別模式、對象並最終做出可靠的決策。 然而，受過訓練的

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2021 年 9 月 8 日

醫療保健中最常見人工智能用例的數據註釋技術

長期以來，我們一直在了解數據註釋在機器學習和人工智能 (AI) 模塊中的作用。 我們知道質量

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2021 年 9 月 7 日

數據收集和註釋在醫療保健中的作用

如果我們告訴您，下次您自拍時，您的智能手機會預測您可能會長痤瘡，結果會怎樣？

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2021 年 9 月 1 日

4 個獨特的數據挑戰人工智能在醫療保健領域的應用

這句話已經被說過很多次了，但事實證明，人工智能是醫療保健行業的遊戲規則改變者。 從單純的被動參與者

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2021 年 8 月 24 日

人工智能在醫療保健領域的潛力

老實說，我們生活在幾年前我們都夢想的未來。 如果準確預測發生或事件是其中之一

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2021 年 8 月 17 日

AI 訓練數據的微妙之處以及它們為何會成就或破壞您的項目

我們都知道，人工智能（AI）模塊的性能完全取決於訓練階段提供的數據集的質量。 然而，

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2021 年 8 月 10 日

端到端訓練數據服務提供商可為您的 AI 項目帶來的好處

AI（人工智能）和訓練數據密不可分。 它們就像黑夜和白天、頭和尾、陰和陽。 沒有一個人就不可能存在

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2021 年 8 月 3 日

AI 訓練數據購買決策是否應該僅基於價格？

各行各業的各種公司正在迅速採用人工智能來改善其運營並找到滿足其業務需求的解決方案。 這

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2021 年 7 月 27 日

計算機視覺的圖像註釋

計算機視覺的圖像註釋和標籤 終極購買者指南 2023 索引表 簡介 什麼是圖像註釋？ 註釋類型註釋技術使用

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2021 年 7 月 21 日

數據供應商總是會降低您的成本：這就是原因

所有涉及人工智能（AI）和機器學習的項目都需要人工智能訓練數據。 人工智能係統學習變得更加準確和更加準確的唯一方法

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2021 年 7 月 20 日

如何為 AI 和 ML 項目選擇最佳數據收集公司

如今，沒有人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的企業將處於顯著的競爭劣勢。 從支持和優化後端流程和工作流程

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2021 年 7 月 12 日

內部人工智能數據收集的實際隱藏成本

數據收集一直是困擾成長型企業的一個問題。 不幸的是，中小型企業在數據收集策略和技術方面遇到了困難。 較大的公司

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2021 年 7 月 7 日

確保人工智能項目的準確數據標註

一個強大的基於 AI 的解決方案是建立在數據之上的——不僅僅是任何數據，而是高質量、準確註釋的數據。 只提供最好最精煉的數據

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2021 年 6 月 28 日

公開可用的 AI 訓練數據的類型以及您應該（也不應該）使用它們的原因

從公共/開放和免費資源中獲取人工智能 (AI) 模塊的數據集是我們在諮詢會議期間最常見的問題之一。

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2021 年 6 月 22 日

AI 訓練數據的真實成本

開發人工智能 (AI) 系統的過程非常繁重。 即使是一個簡單的人工智能模塊也需要數月的訓練才能預測、處理或推薦

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2021 年 6 月 8 日

為您的 AI/ML 模型獲取訓練數據的 3 種簡單方法

我們不必告訴您人工智能訓練數據對於您雄心勃勃的項目的價值。 你知道，如果你將垃圾數據提供給

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2021 年 6 月 1 日

不良數據如何影響您的 AI 實施目標？

在處理人工智能（AI）時，有時我們只認識到決策系統的效率和準確性。 我們無法識別那些難以言表的掙扎

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2021 年 5 月 25 日

為 AI 訓練數據制定有效預算時要考慮的 3 個因素

2021 年，人工智能在您的產品和服務中的重要性變得越來越重要。正如您所知，您的人工智能模塊僅作為

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2021 年 5 月 19 日

情感分析指南：情感分析的工作內容、原因和方式？

目錄 什麼是情感分析以及為什麼它很重要？ 情感分析的類型？ 情感分析如何運作？ 情感分析有什麼作用

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2021 年 4 月 29 日

克服人工智能發展障礙的關鍵

克服 AI 發展障礙的關鍵 更可靠的數據介紹 克服 AI 障礙的關鍵？ 數據質量不一致的挑戰應對複雜的合規性

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2021 年 4 月 15 日

開源或眾包數據集在訓練 AI 方面是否有效？

經過多年昂貴的人工智能開發和平淡的結果之後，無處不在的大數據和隨時可用的計算能力正在產生爆炸性的增長

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2021 年 4 月 14 日

醫療保健中的物聯網和人工智能如何改變行業

物聯網 (IoT) 正在快速擴展，連接設備生成的數據量每天都呈指數級增長。 雖然可能是

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2021 年 4 月 8 日

2021 年您需要的唯一 AI 訓練數據指南

什麼是機器學習中的訓練數據：定義、優勢、挑戰、示例和數據集終極購買者指南 2023 索引表介紹什麼是 AI 訓練

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2021 年 4 月 1 日

Shaip 如何幫助團隊構建醫療保健 AI 解決方案

不要指望下次你去醫生辦公室時會得到機器人醫生的治療。 計算機和算法可能會告訴我們該做什麼

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2021 年 3 月 30 日

Shaip 宣布行業領先的 ShaipCloud 平台，用於高質量機器學習訓練數據

Shaip 宣布推出行業領先的 ShaipCloud 平台，用於提供高質量機器學習訓練數據 美國肯塔基州路易斯維爾 – 15 年 2020 月 XNUMX 日：Shaip，全球領先者和創新者

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2021 年 1 月 20 日

駕馭合規複雜性以橋接 AI 和醫療保健

在豐富的廉價處理能力和永無休止的海量數據的推動下，人工智能和機器學習正在為周圍的組織取得驚人的成就

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2020 年 12 月 17 日