शैप ब्लॉग
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों को संचालित करने वाली नवीनतम अंतर्दृष्टि और समाधान जानें।
HITL के साथ सामग्री मॉडरेशन: शीर्ष लाभ और प्रकार
आज, 5.19 बिलियन से अधिक व्यक्ति इंटरनेट का उपयोग करते हैं। यह एक विशाल दर्शक वर्ग है, है ना? इंटरनेट पर उत्पन्न सामग्री की विशाल मात्रा कुछ भी नहीं है
सामग्री मॉडरेशन के 5 प्रकार और एआई का उपयोग करके इसे कैसे बढ़ाया जाए?
आज की गतिशील व्यावसायिक दुनिया में उपयोगकर्ता-जनित डेटा की आवश्यकता और मांग लगातार बढ़ रही है, साथ ही सामग्री मॉडरेशन पर भी पर्याप्त ध्यान दिया जा रहा है। यह है या
डेटा माइनिंग में असंरचित पाठ: दस्तावेज़ प्रसंस्करण में अंतर्दृष्टि को अनलॉक करना
हम पहले की तरह डेटा एकत्र कर रहे हैं, और 2025 तक, इस डेटा का लगभग 80% असंरचित होगा। डेटा माइनिंग इस डेटा को आकार देने में मदद करती है, और
दस्तावेज़ों के डिजिटलीकरण में ओसीआर की भूमिका
डिजिटल परिवर्तन में पेपरलेस होना एक महत्वपूर्ण चरण है। कंपनियों को कागज पर निर्भरता कम करने और जानकारी साझा करने, नोट्स बनाने के लिए डिजिटल माध्यमों का उपयोग करने से लाभ होता है।
अनुवाद में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) की खोज
एनएलपी प्रौद्योगिकी प्रगतिशील दर से प्रमुखता प्राप्त कर रही है। कंप्यूटर विज्ञान, सूचना इंजीनियरिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का संयोजन संभावित रूप से भाषा संबंधी बाधाओं को दूर कर सकता है। साथ
सामग्री मॉडरेशन: उपयोगकर्ता-जनित सामग्री - एक आशीर्वाद या एक अभिशाप?
उपयोगकर्ता-जनित सामग्री (यूजीसी) में ब्रांड-विशिष्ट सामग्री ग्राहक शामिल हैं जो सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर पोस्ट करते हैं। इसमें पोस्ट की गई ऑडियो फ़ाइलों सहित सभी प्रकार की टेक्स्ट और मीडिया सामग्री शामिल है
खोज प्रासंगिकता का महत्व और इसे कैसे सुधारें
आज उपयोगकर्ता भारी मात्रा में जानकारी में डूबे हुए हैं, जिससे उन्हें आवश्यक जानकारी ढूंढना जटिल हो जाता है। खोज प्रासंगिकता सूचना की सटीकता को मापती है
हेल्थकेयर में क्रांतिकारी बदलाव: एआई डायग्नोस्टिक्स में मेडिकल इमेज एनोटेशन की भूमिका
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और एआई मॉडल में प्रशिक्षण डेटा फीड करने में मेडिकल इमेज एनोटेशन एक महत्वपूर्ण अभ्यास है। चूँकि AI प्रोग्राम पूर्व-मॉडल किए गए डेटा का उपयोग करते हैं
हेल्थकेयर में क्लिनिकल नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) की क्षमता को अनलॉक करना
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कंप्यूटर को मानव भाषा को समझने की अनुमति देता है। यह टेक्स्ट, ऑडियो और अन्य मीडिया प्रारूपों की व्याख्या करने के लिए एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।
बेहतर विकास और सफलता के लिए जेनरेटिव एआई लागू करना
उत्पादकता, दक्षता, रचनात्मकता. ये तीन शब्द हैं जिनका हर उद्योग और संगठन में बहुत महत्व है। जेनरेटिव एआई में किसी भी व्यक्ति को अनुमति देने की क्षमता है
पर्दे के पीछे: चैटजीपीटी की आंतरिक कार्यप्रणाली की खोज - भाग 2
ChatGPT के साथ हमारी दिलचस्प चर्चा के दूसरे भाग में आपका फिर से स्वागत है। हमारी बातचीत के शुरुआती खंड में, हमने डेटा की भूमिका पर चर्चा की
पर्दे के पीछे: चैटजीपीटी की आंतरिक कार्यप्रणाली की खोज - भाग 1
नमस्कार, मेरा नाम अनुभव सराफ है, शैप में मार्केटिंग निदेशक, आज आप कैसे हैं? नमस्ते अनुभव! मैं एआई हूं, इसलिए मेरे पास नहीं है
मशीन लर्निंग में टेक्स्ट एनोटेशन: एक व्यापक गाइड
मशीन लर्निंग में टेक्स्ट एनोटेशन क्या है? मशीन लर्निंग में टेक्स्ट एनोटेशन से तात्पर्य संरचित बनाने के लिए कच्चे टेक्स्ट डेटा में मेटाडेटा या लेबल जोड़ने से है
एक गाइड बड़े भाषा मॉडल एलएलएम
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम): 2023 में पूरी गाइड एलएलएम के बारे में आपको जो कुछ भी जानने की जरूरत है सूचकांक परिचय की तालिका बड़े भाषा मॉडल क्या हैं? लोकप्रिय
शेप ने द अमेरिकन बिजनेस अवार्ड्स में स्टार्टअप ऑफ द ईयर (लगातार 2 साल) के लिए कांस्य पदक हासिल किया।
लुइसविले, केंटुकी, संयुक्त राज्य अमेरिका, 20 जून, 2022: शेप ने 21वें वार्षिक अमेरिकी बिजनेस अवार्ड्स में स्टार्टअप श्रेणी में कांस्य पदक जीता है।
संगीत उद्योग में एआई: एमएल मॉडल में प्रशिक्षण डेटा की महत्वपूर्ण भूमिका
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संगीत उद्योग में क्रांति ला रहा है, स्वचालित रचना, मास्टरिंग और प्रदर्शन उपकरण पेश कर रहा है। एआई एल्गोरिदम उपन्यास रचनाएं उत्पन्न करते हैं, हिट की भविष्यवाणी करते हैं, और श्रोता अनुभव को वैयक्तिकृत करते हैं,
अधिकतम आरओआई के लिए 4 प्रभावी संवादी एआई अभ्यास
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग जैसी उन्नत तकनीकों द्वारा संचालित संवादी एआई, नए व्यावसायिक परिदृश्य में गेम-चेंजर के रूप में उभरा है। यह क्रांति करता है
क्या हम एआई प्रशिक्षण डेटा की कमी की ओर अग्रसर हैं?
एआई प्रशिक्षण डेटा की कमी की अवधारणा जटिल और विकसित हो रही है। एक बड़ी चिंता यह है कि आधुनिक डिजिटल दुनिया को अच्छे, विश्वसनीय और विश्वसनीय होने की आवश्यकता हो सकती है
हेल्थकेयर में ओसीआर: मामलों, लाभों और दोषों का उपयोग करने के लिए एक व्यापक मार्गदर्शिका
एआई में नई और उन्नत तकनीकों की शुरुआत के साथ स्वास्थ्य सेवा उद्योग अपने कार्यप्रवाह में आमूल-चूल बदलाव का सामना कर रहा है। एआई उपकरण और प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाना,
हेल्थकेयर में संवादी एआई के लिए गाइड
हेल्थकेयर में एआई एक अपेक्षाकृत नई तकनीक है, लेकिन पिछले कुछ वर्षों में इसमें तेजी आई है। से लेकर विभिन्न कार्यों के लिए इसका उपयोग किया जाता रहा है
मानसिक स्वास्थ्य में एआई - उदाहरण, लाभ और रुझान
एआई आज सबसे महत्वपूर्ण तकनीकों में से एक बन गई है, जो सभी प्रमुख उद्योगों को बाधित कर रही है और वैश्विक उद्योगों और क्षेत्रों को भारी लाभ प्रदान कर रही है। फायदा उठाकर
एनएलपी का उपयोग कर असंरचित हेल्थकेयर डेटा की क्षमता को अनलॉक करना
स्वास्थ्य सेवा संस्थानों में मौजूद डेटा की विशालता आज जबरदस्त रूप से बढ़ रही है। हालाँकि आज की डिजिटल दुनिया में डेटा को सबसे महत्वपूर्ण संपत्ति माना जाता है, स्वास्थ्य सेवा
डेटा एनोटेशन का ए टू जेड
डेटा एनोटेशन के लिए एक शुरुआती गाइड: टिप्स और बेस्ट प्रैक्टिस द अल्टीमेट बायर्स गाइड 2023 टेबल ऑफ इंडेक्स इंट्रोडक्शन मशीन लर्निंग क्या है? क्या है
संवादी एआई के लिए पूरी गाइड
संवादी एआई के लिए पूरी गाइड अंतिम खरीदार गाइड 2023 सूचकांक की तालिका परिचय संवादी एआई क्या है संवादी एआई कैसे काम करती है प्रकार
एनएलपी, एनएलयू और एनएलजी क्या हैं, और आपको उनके और उनके अंतरों के बारे में क्यों जानना चाहिए?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और इसके एप्लिकेशन चैटजीपीटी, सिरी और एलेक्सा जैसे शक्तिशाली ऐप के विकास के साथ जबरदस्त प्रगति कर रहे हैं जो उपयोगकर्ताओं को दुनिया भर में लाते हैं।
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम): सबसे महत्वपूर्ण तरीकों में से शीर्ष 3
बड़े भाषा मॉडल ने हाल ही में अत्यधिक सक्षम उपयोग मामले के बाद बड़े पैमाने पर प्रमुखता प्राप्त की है चैटजीपीटी रातोंरात सफलता बन गई है। ChatGPT की सफलता को देखते हुए और
स्वचालित वाक् पहचान (ASR): वह सब कुछ जो नौसिखियों को जानना आवश्यक है (2023 में)
ऑटोमैटिक स्पीच रिकॉग्निशन तकनीक लंबे समय से मौजूद है, लेकिन हाल ही में इसके उपयोग के बाद विभिन्न स्मार्टफोन अनुप्रयोगों में प्रचलित होने के बाद इसे प्रमुखता मिली है।
डीमिस्टिफाइंग एनएलयू: ए गाइड टू अंडरस्टैंडिंग नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग
क्या आपने कभी सिरी या एलेक्सा जैसे आभासी सहायक से बात की है और इस बात पर अचंभा किया है कि वे कैसे समझ रहे हैं कि आप क्या कह रहे हैं? या ले लो
भाषा प्रसंस्करण का भविष्य: बड़े भाषा मॉडल और उनके उदाहरण
जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग का विकास जारी है, वैसे-वैसे मानव भाषा को प्रोसेस करने और समझने की हमारी क्षमता भी बढ़ती जा रही है। सबसे महत्वपूर्ण में से एक
जनरेटिव एआई के साथ हेल्थकेयर को बदलना: प्रमुख लाभ और अनुप्रयोग
आज, हेल्थकेयर उद्योग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग में तेजी से प्रगति देख रहा है। प्रौद्योगिकियों ने बेहतर रोगी के लिए नए अवसरों को अनलॉक करने में मदद की है
अहमदाबाद - गुजरात, भारत में अपने नए कार्यालय के भव्य उद्घाटन के साथ शेप ने विकास को गति दी
नए कार्यालय विस्तार ने शैप को उत्पाद इंजीनियरिंग, पेशेवर सेवाओं, गुणवत्ता नियंत्रण और ग्राहक सहायता अहमदाबाद, गुजरात, भारत में विकास में तेजी लाने में सक्षम बनाया: शैप, एक डेटा प्लेटफॉर्म
समावेशिता और पूर्वाग्रह को खत्म करने के लिए विविध एआई प्रशिक्षण डेटा
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और बिग डेटा में स्थानीय मुद्दों को प्राथमिकता देते हुए और दुनिया को कई गहराई में बदलने के दौरान वैश्विक समस्याओं का समाधान खोजने की क्षमता है।
ऑफ-द-शेल्फ प्रशिक्षण डेटा पर डेटा गोपनीयता और सुरक्षा का प्रभाव
बिल्कुल शुरुआत से नए कस्टम डेटा सेट बनाना चुनौतीपूर्ण और थकाऊ है। ऑफ-द-शेल्फ डेटा के लिए धन्यवाद, यह डेवलपर्स के लिए एक त्वरित और प्रभावी समाधान प्रदान करता है
सही ऑफ-द-शेल्फ एआई प्रशिक्षण डेटा प्रदाता कैसे चुनें?
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए एक अच्छी गुणवत्ता वाला डेटासेट बनाना जो सटीक परिणाम प्रदान करता है, चुनौतीपूर्ण है। सटीक मशीन-लर्निंग कोड विकसित करने में काफी समय और मेहनत लगती है
आपके AI मॉडल के लिए सही AI प्रशिक्षण डेटा का चयन क्यों महत्वपूर्ण है?
हर कोई विकसित एआई बाजार के जबरदस्त दायरे को जानता और समझता है। यही कारण है कि आज व्यवसाय एआई में अपने ऐप विकसित करने के लिए उत्सुक हैं
गुणवत्ता डेटा एनोटेशन उन्नत एआई समाधानों को शक्ति प्रदान करता है
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटिंग सिस्टम के साथ मानव जैसी बातचीत को बढ़ावा देता है, जबकि मशीन लर्निंग इन मशीनों को हर बातचीत के माध्यम से मानव बुद्धि की नकल करना सीखने की अनुमति देता है। क्या पर
मात्रा से गुणवत्ता तक - एआई प्रशिक्षण डेटा का विकास
एआई, बिग डेटा और मशीन लर्निंग दुनिया भर में नीति निर्माताओं, व्यवसायों, विज्ञान, मीडिया घरानों और विभिन्न प्रकार के उद्योगों को प्रभावित करना जारी रखते हैं। रिपोर्ट्स का सुझाव है कि
हेल्थकेयर के भविष्य को बदलने वाली एआई की शक्ति
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हर क्षेत्र को शक्ति प्रदान कर रहा है, और स्वास्थ्य सेवा उद्योग कोई अपवाद नहीं है। स्वास्थ्य सेवा उद्योग परिवर्तनकारी डेटा और ट्रिगरिंग का लाभ उठा रहा है
शेप आपके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोजेक्ट्स का समर्थन कैसे कर सकता है
डेटा शक्ति है। यह अमूल्य है, लेकिन बड़ी मात्रा में डेटा से मूल्य प्राप्त करना मुश्किल है। आपकी टीम 41% समय व्यतीत करती है
ऑफ़-द-शेल्फ़ प्रशिक्षण डेटासेट आपके ML प्रोजेक्ट को रनिंग स्टार्ट में कैसे लाते हैं?
व्यवसायों के लिए उच्च अंत कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान विकसित करने के लिए तैयार डेटासेट का उपयोग करने के लिए और इसके खिलाफ एक तर्क चल रहा है। लेकिन ऑफ-द-शेल्फ प्रशिक्षण डेटासेट कर सकते हैं
एक विश्वसनीय और स्केलेबल एमएल मॉडल के लिए डेटा पाइपलाइन की स्थापना
व्यवसायों के लिए इन दिनों सबसे कीमती वस्तु डेटा है। जैसा कि संगठन और व्यक्ति प्रति सेकंड भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करना जारी रखते हैं, यह है
क्या एआई/एमएल प्रोजेक्ट के लिए ह्यूमन-इन-द-लूप या मानव हस्तक्षेप आवश्यक है
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तेजी से सर्वव्यापी होता जा रहा है, विभिन्न उद्योगों की कंपनियां असाधारण ग्राहक सेवा देने, उत्पादकता बढ़ाने, संचालन को कारगर बनाने और घर लाने के लिए एआई का उपयोग कर रही हैं।
3 संवादी एआई के विकास में बाधाएं
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में चल रही प्रगति के लिए धन्यवाद, कंप्यूटर बढ़ती संख्या में संज्ञानात्मक कार्य कर सकते हैं। नतीजतन,
स्पीच रिकग्निशन वॉइस रिकग्निशन से कैसे अलग है?
क्या आप जानते हैं कि वाक् पहचान और ध्वनि पहचान दो अलग-अलग प्रौद्योगिकियां हैं? लोग अक्सर एक तकनीक को दूसरी तकनीक के साथ गलत समझने की सामान्य गलती करते हैं।
डेटा संग्रह के लिए क्राउड वर्कर्स - एथिकल एआई का एक अनिवार्य हिस्सा
मजबूत और निष्पक्ष एआई समाधान बनाने के हमारे प्रयासों में, यह उचित है कि हम एक निष्पक्ष, गतिशील और मॉडल के प्रशिक्षण पर ध्यान केंद्रित करें।
एआई कैसे बीमा दावा प्रसंस्करण को सरल और विश्वसनीय बना रहा है
दावा बीमा उद्योग में एक विरोधाभास है (बीमा दावा) - न तो बीमा कंपनियां और न ही ग्राहक दावा दायर करना चाहते हैं। हालाँकि, दोनों
कंप्यूटर विज़न के लिए कब, क्यों और कैसे डेटा संग्रह की खोज करना
कंप्यूटर दृष्टि-आधारित अनुप्रयोगों को तैनात करने में पहला कदम डेटा संग्रह रणनीति विकसित करना है। डेटा जो सटीक, गतिशील और बड़ी मात्रा में आवश्यक है
एआई-आधारित दस्तावेज़ वर्गीकरण - लाभ, प्रक्रिया और उपयोग-मामले
हमारी डिजिटल दुनिया में, व्यवसाय प्रतिदिन टन डेटा संसाधित करते हैं। डेटा संगठन को चालू रखता है और बेहतर जानकारी वाले निर्णय लेने में मदद करता है। व्यवसायों की बाढ़ सी आ गई है
चेहरे की पहचान करने वाले मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए शीर्ष 15 मुक्त चेहरा छवि डेटासेट की व्यापक सूची
कंप्यूटर विजन, एआई की एक शाखा, कंप्यूटर को छवियों और वीडियो से उपयोगी जानकारी निकालने की क्षमता प्रदान करती है। मशीन लर्निंग मॉडल तब कार्य करता है
पाठ वर्गीकरण - महत्व, उपयोग के मामले और प्रक्रिया
डेटा वह महाशक्ति है जो आज की दुनिया में डिजिटल परिदृश्य को बदल रही है। ईमेल से लेकर सोशल मीडिया पोस्ट तक हर जगह डेटा है। यह है
बहुभाषी भावना विश्लेषण - महत्व, कार्यप्रणाली और चुनौतियाँ
इंटरनेट ने सोशल मीडिया पर दुनिया की किसी भी चीज़ पर स्वतंत्र रूप से अपनी राय, विचार और सुझाव व्यक्त करने वाले लोगों के लिए दरवाजे खोल दिए हैं।
एनएलपी क्या है? यह कैसे काम करता है, लाभ, चुनौतियां, उदाहरण
इन्फोग्राफिक्स डाउनलोड करें एनएलपी क्या है? प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कृत्रिम बुद्धि (एआई) का एक उपक्षेत्र है। यह रोबोटों को मानव भाषा का विश्लेषण और समझने में सक्षम बनाता है,
सिंथेटिक डेटा, इसके उपयोग, जोखिम और अनुप्रयोगों के लिए एक आसान गाइड
प्रौद्योगिकी की प्रगति के साथ, एमएल मॉडल द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा की कमी हो गई है। इस अंतर को भरने के लिए बहुत सारे सिंथेटिक डेटा/कृत्रिम
Shaip ने संवादात्मक AI के सर्वश्रेष्ठ उपयोग के लिए ग्लोबल AI समिट और अवार्ड्स'22 जीता
अहमदाबाद, गुजरात, भारत, 17 अक्टूबर, 2022: शैप को ग्लोबल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समिट में बेस्ट यूज ऑफ कन्वर्सेशनल एआई अवार्ड से सम्मानित किया गया है।
उत्तोलन आवाज - आवाज पहचान प्रौद्योगिकी का अवलोकन और अनुप्रयोग
लगभग दो दशक पहले, किसी ने भी विश्वास नहीं किया होगा कि कल्पना की सीमाओं को आगे बढ़ाने वाली 'स्टार ट्रेक' की तकनीकी रूप से उन्नत बनावटी दुनिया
स्वास्थ्य देखभाल की गुणवत्ता बढ़ाने में एआई-आधारित वॉयस असिस्टेंट का उदय
इसे टाइप करने या ड्रॉप-डाउन मेनू से सही आइटम का चयन करने के बजाय मौखिक निर्देश देने में एक सुस्पष्ट सुविधा है।
अपने एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए 15 सर्वश्रेष्ठ ओपन-सोर्स हैंडराइटिंग डेटासेट
व्यापार की दुनिया एक असाधारण गति से बदल रही है, फिर भी यह डिजिटल परिवर्तन लगभग उतना व्यापक नहीं है जितना हम चाहते हैं।
आपके संवादात्मक एआई को अच्छे उच्चारण डेटा की आवश्यकता क्यों है?
क्या आपने कभी सोचा है कि जब आप 'अरे सिरी' या 'एलेक्सा' कहते हैं तो चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट कैसे जाग जाते हैं? यह पाठ उच्चारण के कारण है
संवादात्मक एआई के रेट्रोस्पेक्ट में ऑटोमोबाइल के भविष्य पर नज़र
ऑटोमोटिव संवादी एआई इंजीनियरों का नवीनतम नवाचार है जो हाल ही में बहुत अधिक ध्यान आकर्षित कर रहा है। यह उपयोगकर्ताओं को चैटबॉट या के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाता है
ओसीआर - परिभाषा, लाभ, चुनौतियां और उपयोग के मामले [इन्फोग्राफिक]
OCR एक ऐसी तकनीक है जो मशीनों को मुद्रित पाठ और छवियों को पढ़ने की अनुमति देती है। इसका उपयोग अक्सर व्यावसायिक अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे भंडारण या प्रसंस्करण के लिए दस्तावेजों का डिजिटलीकरण, और उपभोक्ता अनुप्रयोगों में, जैसे व्यय प्रतिपूर्ति के लिए रसीद को स्कैन करना।
स्वचालित वाक् पहचान के लिए ऑडियो डेटा संग्रह प्रक्रिया को समझना
स्वचालित भाषण पहचान प्रणाली और सिरी, एलेक्सा और कोरटाना जैसे आभासी सहायक हमारे जीवन का सामान्य हिस्सा बन गए हैं। उन पर हमारी निर्भरता है
रिमोट स्पीच डेटा संग्रह के साथ वाक् पहचान को सुव्यवस्थित बनाना
आज की डिजिटल रूप से सर्वोच्च दुनिया में डेटा जो भूमिका निभाता है वह अत्यधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है। डेटा आवश्यक है, चाहे व्यापार पूर्वानुमान, मौसम पूर्वानुमान, या यहां तक कि
स्पीच-टू-टेक्स्ट तकनीक क्या है और यह स्वचालित वाक् पहचान में कैसे काम करती है
स्वचालित वाक् पहचान (ASR) ने एक लंबा सफर तय किया है। हालाँकि इसका आविष्कार बहुत पहले हो गया था, लेकिन इसका उपयोग शायद ही कभी किसी ने किया हो। हालाँकि, समय और
स्वचालित नंबर प्लेट पहचान (एएनपीआर) - एएन सिंहावलोकन
प्रौद्योगिकी के विकास ने मानव प्रयास को आसान बनाने के लिए कई उपयोगी उपकरणों के नवाचार को सक्षम बनाया है। स्वचालित नंबर प्लेट पहचान, एक ऐसी तकनीक होने के नाते,
डेटा लेबलिंग के बारे में ये शीर्ष 10 अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (एफएक्यू) हैं
प्रत्येक एमएल इंजीनियर एक विश्वसनीय और सटीक एआई मॉडल विकसित करना चाहता है। डेटा वैज्ञानिक अपना लगभग 80% समय लेबलिंग और डेटा बढ़ाने में लगाते हैं। वह
Shaip ने एक अग्रणी फॉर्च्यून 7 कंपनी के लिए 500M+ कथन दिए
बहुभाषी डिजिटल सहायक को प्रशिक्षित करने के लिए 22k घंटे से अधिक का ऑडियो डेटा एकत्र किया गया और उसका लिप्यंतरण किया गया। लुइसविले, केंटकी, संयुक्त राज्य, 1 अगस्त, 2022: शैप सक्षम करता है
वॉयस असिस्टेंट क्या है? और आप जो कह रहे हैं उसे सिरी और एलेक्सा कैसे समझते हैं?
वॉयस असिस्टेंट ये शांत, मुख्य रूप से महिला आवाजें हो सकती हैं जो निकटतम रेस्तरां या सबसे छोटा रास्ता खोजने के आपके अनुरोधों का जवाब देती हैं
हेल्थकेयर में नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के शीर्ष उपयोग के मामले
वैश्विक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण बाजार 1.8 में $2021 बिलियन से बढ़कर 4.3 में $2026 बिलियन हो जाने की उम्मीद है, जो कि CAGR से बढ़ रहा है।
एआई की दुनिया में सिंथेटिक डेटा और इसकी भूमिका - लाभ, उपयोग के मामले, प्रकार और चुनौतियां
डेटा के नए तेल होने की नवीनतम कहावत सच है, और आपके नियमित ईंधन की तरह, यह मुश्किल होता जा रहा है। अभी तक,
सामग्री मॉडरेशन के लिए आवश्यक मार्गदर्शिका - महत्व, प्रकार और चुनौतियाँ
डिजिटल दुनिया लगातार विकसित हो रही है, और एक उत्प्रेरक जो इस प्लेटफॉर्म को दूसरों से अलग करता है वह उपयोगकर्ता-जनित सामग्री है। हालांकि दुनिया भर में कंपनियों की अपनी वेबसाइटें हैं
इन-हाउस या आउटसोर्स डेटा एनोटेशन - कौन बेहतर एआई परिणाम देता है?
2020 में लोगों द्वारा हर सेकंड 1.7 एमबी डेटा बनाया गया। और उसी वर्ष, हमने लगभग 2.5 क्विंटल डेटा बाइट का उत्पादन किया
ह्यूमन-इन-द-लूप दृष्टिकोण एमएल मॉडल के प्रदर्शन को कैसे बढ़ाता है?
मशीन लर्निंग मॉडल को सही नहीं बनाया जाता है - वे समय के साथ प्रशिक्षण और परीक्षण के साथ सिद्ध होते हैं। एक एमएल एल्गोरिथ्म, उत्पादन करने में सक्षम होने के लिए
मेडिकल इमेज एनोटेशन में एआई की भूमिका
मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में अभूतपूर्व प्रगति ने स्वास्थ्य सेवा उद्योग में क्रांति ला दी है। 2016 में हेल्थकेयर में एआई के लिए वैश्विक बाजार लगभग था
ऑडियो/स्पीच एनोटेशन क्या है उदाहरण सहित
हम सभी ने एलेक्सा (या अन्य वॉयस असिस्टेंट) से कुछ ओपन एंडेड प्रश्न पूछे हैं। एलेक्सा, क्या निकटतम पिज्जा स्थान खुला है? एलेक्सा, मेरे स्थान पर कौन सा रेस्तरां है
एआई इमेज रिकॉग्निशन क्या है और यह कैसे काम करता है?
मनुष्य में तस्वीरों से वस्तुओं, लोगों, जानवरों और स्थानों को अलग करने और सटीक रूप से पहचानने की जन्मजात क्षमता होती है। हालाँकि, कंप्यूटर क्षमता के साथ नहीं आते हैं
ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (ओसीआर) क्या है: अवलोकन और इसके अनुप्रयोग
ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन हममें से अधिकांश के लिए गहन और विदेशी लग सकता है, लेकिन हम इस उन्नत तकनीक का अधिक बार उपयोग कर रहे हैं। हम इसका उपयोग करते हैं
शेप ने सबसे इनोवेटिव टेक स्टार्टअप के लिए अमेरिकन बिजनेस और एशिया-पैसिफिक स्टीवी अवार्ड्स में रजत और कांस्य पदक हासिल किया।
लुइसविले, केंटुकी, संयुक्त राज्य अमेरिका, 3 मई, 2022: शेप ने 20वें वार्षिक अमेरिकी बिजनेस अवार्ड्स में रजत और 9वें वार्षिक एशिया-प्रशांत में कांस्य पदक जीता है।
डीडीएस क्या है और डीडीएस मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए प्रशिक्षण डेटा का महत्व
नशे में गाड़ी चलाने या गाड़ी चलाते समय संदेश भेजने के खतरों के बारे में हर कोई जानता है। हालाँकि, उनींदापन में गाड़ी चलाने पर ज्यादा ध्यान नहीं दिया जाता है। में
एडीएएस क्या है? एडीएएस मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए प्रशिक्षण डेटा का महत्व
वाहनों से जुड़ी अधिकतर दुर्घटनाएं मानवीय भूल के कारण होती हैं। हालाँकि आप सभी वाहन दुर्घटनाओं को नहीं रोक सकते, लेकिन आप उनमें से एक महत्वपूर्ण हिस्से को टाल सकते हैं।
उच्च गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा उच्च प्रदर्शन वाले स्वायत्त वाहनों को ईंधन देता है
पिछले दशक या उससे भी कम समय में, आप जिस भी वाहन निर्माता से मिले, वह बाजार में सेल्फ-ड्राइविंग कारों की बाढ़ की संभावनाओं को लेकर उत्साहित था। जबकि कुछ प्रमुख
भाषण डेटा संग्रह को अनुकूलित करने के 6 सिद्ध तरीके
कई अलग-अलग प्रकार के ग्राहक हैं - कुछ को इस बात का स्पष्ट विचार है कि उनके भाषण डेटा को कैसे संरचित किया जाना चाहिए, और कुछ को अधिक
वाहन क्षति जांच मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए स्वर्ण-मानक प्रशिक्षण डेटा का महत्व
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने अपनी उपयोगिता और परिष्कार को कई क्षेत्रों में फैलाया है, और इस उन्नत तकनीक का एक नया अनुप्रयोग वाहन क्षति का पता लगाना है। का दावा
हेल्थकेयर डेटा लेबलिंग कंपनी को नियुक्त करने से पहले पूछे जाने वाले 5 प्रश्न
स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का वैश्विक बाजार 1.426 में 2017 बिलियन डॉलर से बढ़कर 28.04 में 2025 डॉलर होने का अनुमान है।
कन्वर्सेशनल एआई में सामान्य डेटा चुनौतियों को कैसे कम करें
हम सभी ने एलेक्सा, सिरी और गूगल होम जैसे कन्वर्सेशनल एआई अनुप्रयोगों के साथ बातचीत की है। इन एप्लिकेशन ने हमारे दैनिक जीवन को बहुत आसान बना दिया है
वाक् पहचान प्रशिक्षण डेटा - प्रकार, डेटा संग्रह और अनुप्रयोग
यदि आप सिरी, एलेक्सा, कॉर्टाना, अमेज़ॅन इको, या अन्य को अपने दैनिक जीवन के हिस्से के रूप में उपयोग करते हैं, तो आप स्वीकार करेंगे कि वाक् पहचान बन गई है
एआई प्रशिक्षण डेटा त्रुटियों को कैसे पहचानें और ठीक करें
सॉफ़्टवेयर विकास की तरह जो एक कोड पर काम करता है, कार्यशील कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। मॉडलों को सटीक लेबल की आवश्यकता होती है और
एआई प्रोजेक्ट के लिए आपको प्रशिक्षण डेटा की अधिकतम कितनी मात्रा की आवश्यकता है?
एक कार्यशील एआई मॉडल ठोस, विश्वसनीय और गतिशील डेटासेट पर बनाया गया है। समृद्ध और विस्तृत एआई प्रशिक्षण डेटा के बिना, यह निश्चित रूप से नहीं है
मशीन लर्निंग के लिए वीडियो को एनोटेट और लेबल करने के लिए एक व्यापक मार्गदर्शिका
वीडियो एनोटेशन और लेबलिंग के साथ मशीन लर्निंग सटीकता को अधिकतम करना: सूचकांक परिचय की एक व्यापक गाइड तालिका वीडियो एनोटेशन क्या है? वीडियो एनोटेशन का उद्देश्य
कन्वर्सेशनल एआई 2022 की स्थिति
कन्वर्सेशनल एआई 2022 की स्थिति कन्वर्सेशनल एआई क्या है? डिजिटल और दूरसंचार के माध्यम से वास्तविक लोगों के साथ बातचीत की नकल करने के लिए बातचीत का अनुभव प्रदान करने का एक प्रोग्रामेटिक और बुद्धिमान तरीका
नामांकित इकाई मान्यता (एनईआर) - अवधारणा, प्रकार और अनुप्रयोग
हर बार जब हम कोई शब्द सुनते हैं या कोई पाठ पढ़ते हैं, तो हमारे पास उस शब्द को लोगों, स्थान, स्थान, में पहचानने और वर्गीकृत करने की प्राकृतिक क्षमता होती है।
कैसे डेटा संग्रह चेहरे की पहचान मॉडल विकसित करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है
मनुष्य चेहरों को पहचानने में माहिर हैं, लेकिन हम भावों और भावनाओं की व्याख्या भी काफी स्वाभाविक रूप से करते हैं। शोध कहता है कि हम 380ms के भीतर व्यक्तिगत रूप से परिचित चेहरों की पहचान कर सकते हैं
शैप ने अपना उद्घाटन सीएसआर कार्यक्रम "प्रयास" लॉन्च किया
शेप का लक्ष्य बाजार में सतत विकास को बढ़ावा देना और उस समुदाय के भीतर बदलाव लाने का प्रयास करना है जिसे वे लुइसविले, केंटुकी, संयुक्त राज्य अमेरिका में संचालित करते हैं।
शेप आपके एआई मॉडल के लिए उच्च गुणवत्ता वाला एआई प्रशिक्षण डेटा सुनिश्चित करता है
किसी भी एआई मॉडल की सफलता सिस्टम में फीड किए गए डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। एमएल सिस्टम बड़ी मात्रा में डेटा पर चलते हैं, लेकिन
डेटा संग्रहण क्या है? वह सब कुछ जो एक नौसिखिया को जानना आवश्यक है
इंटेलिजेंट #AI/ #ML मॉडल हर जगह हैं, चाहे वह पूर्वानुमानित स्वास्थ्य देखभाल मॉडल हो, सक्रिय निदान हो,
कंप्यूटर विज़न के लिए 22+ सर्वाधिक मांगे गए ओपन-सोर्स डेटासेट
एक एआई एल्गोरिदम केवल उतना ही अच्छा होता है जितना कि आप इसे फीड करते हैं। यह न तो साहसिक और न ही अपरंपरागत बयान है। एआई हो सकता था
आपको प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए 15 सर्वश्रेष्ठ एनएलपी डेटासेट
मशीन लर्निंग कवच में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। हालाँकि, मॉडल के लिए भारी मात्रा में डेटा और प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है
शीर्ष 5 डेटा लेबलिंग गलतियाँ जो AI दक्षता को कम कर रही हैं
ऐसी दुनिया में जहां व्यावसायिक उद्यम कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों को लागू करके अपनी व्यावसायिक प्रथाओं को बदलने में सबसे पहले एक-दूसरे के खिलाफ होड़ कर रहे हैं,
संवादी एआई के लिए डेटा संग्रहण कैसे करें
आज, हमारे पास चैटबॉट, वर्चुअल असिस्टेंट और हमारे घरों, कार सिस्टम, पोर्टेबल डिवाइस, होम ऑटोमेशन सॉल्यूशंस आदि में कुछ बात करने वाले रोबोट हैं। ये डिवाइस
मशीन लर्निंग के लिए क्राउडसोर्स्ड डेटा संग्रह का उपयोग करने के शीर्ष 5 लाभ और नुकसान को डिकोड करना
अपने परिणामों को अनुकूलित करने और अतिरिक्त मात्रा के साथ अधिक एआई प्रशिक्षण के लिए रास्ता बनाने की आवश्यकता से प्रेरित होकर, आप उस बिंदु पर हो सकते हैं जहां
क्राउडसोर्सिंग 101: अपने क्राउडसोर्स्ड डेटा की डेटा गुणवत्ता को प्रभावी ढंग से कैसे बनाए रखें
यदि आप एक सफल डोनट व्यवसाय शुरू करने का इरादा रखते हैं, तो आपको बाज़ार में सबसे अच्छा डोनट तैयार करना होगा। जबकि आपका तकनीकी कौशल और अनुभव
आपकी एआई प्रशिक्षण डेटा संग्रह प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए 6 ठोस दिशानिर्देश
एआई प्रशिक्षण डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया अपरिहार्य और चुनौतीपूर्ण दोनों है। ऐसा कोई रास्ता नहीं है जिससे हम इस भाग को छोड़ सकें और सीधे पहुँच सकें
एआई डेटा संग्रह क्रेता गाइड
आपके एआई/एमएल प्रोजेक्ट के लिए एआई डेटा संग्रह कंपनी का चयन करने के लिए एआई डेटा संग्रह के लिए एक शुरुआती मार्गदर्शिका सूचकांक परिचय की तालिका क्या है
हेल्थकेयर प्रशिक्षण डेटा क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?
हेल्थकेयर प्रशिक्षण डेटा हेल्थकेयर एआई को चंद्रमा तक कैसे पहुंचा रहा है? डेटा प्रापण हमेशा से एक संगठनात्मक प्राथमिकता रही है। इससे भी अधिक जब संबंधित डेटा
छवि एनोटेशन प्रकार: पेशेवर, विपक्ष और उपयोग के मामले
जब से कंप्यूटर ने वस्तुओं को देखना और उनकी व्याख्या करना शुरू किया है तब से दुनिया पहले जैसी नहीं रही है। मनोरंजक तत्वों से जो उतना ही सरल हो सकता है
4 कारण जिनकी वजह से आपको अपने डेटा एनोटेशन प्रोजेक्ट को आउटसोर्स करने की आवश्यकता है
AI मॉडल विकसित करना महंगा है, है ना? बहुत सी कंपनियों के लिए, एक साधारण एआई मॉडल विकसित करने का विचार मात्र उन्हें आगे बढ़ने के लिए प्रेरित कर सकता है
सही डेटा लेबलिंग विक्रेता चुनने के लिए आवश्यक पुस्तिका
मशीन लर्निंग विकास प्रक्रिया में प्रशिक्षण डेटा तैयार करना एक रोमांचक या चुनौतीपूर्ण चरण हो सकता है। यदि आप प्रशिक्षण डेटा संकलित कर रहे हैं तो यह चुनौतीपूर्ण है
5 तरीके जिनसे डेटा गुणवत्ता आपके AI समाधान को प्रभावित कर सकती है
एक भविष्यवादी अवधारणा जिसकी जड़ें 60 के दशक की शुरुआत में हैं, वह उस एक गेम-चेंजिंग पल की प्रतीक्षा कर रही है जो न केवल बन जाए
मैनुअल और स्वचालित डेटा लेबलिंग के बीच अंतर को समझना
यदि आप एआई समाधान विकसित कर रहे हैं, तो आपके उत्पाद का समय-समय पर बाजार में आना प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए गुणवत्ता वाले डेटासेट की समय पर उपलब्धता पर निर्भर करता है। केवल जब
5 प्रमुख चुनौतियाँ जो डेटा लेबलिंग दक्षता को कम करती हैं
डेटा एनोटेशन या डेटा लेबलिंग, जैसा कि आप जानते हैं, एक सतत प्रक्रिया है। ऐसा कोई निर्णायक क्षण नहीं है जिसे आप बता सकें कि आप प्रशिक्षण बंद कर देंगे
स्वास्थ्य सेवा में मशीन लर्निंग के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग
स्वास्थ्य सेवा उद्योग को हमेशा तकनीकी प्रगति और उनकी पेशकशों से लाभ हुआ है। पेसमेकर और एक्स-रे से लेकर इलेक्ट्रॉनिक सीपीआर और बहुत कुछ, स्वास्थ्य सेवा सक्षम हो गई है
स्वास्थ्य देखभाल में एआई की भूमिका: लाभ, चुनौतियाँ और इनके बीच सब कुछ
स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का बाजार मूल्य 2020 में $6.7 बिलियन की नई ऊंचाई पर पहुंच गया। क्षेत्र के विशेषज्ञ और तकनीकी दिग्गज भी बताते हैं
इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और एआई: स्वर्ग में बना एक मैच
इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) को कुशल माना जाता है और यह रोगियों को स्वास्थ्य सेवाओं की त्वरित डिलीवरी में सहायता करता है। हालाँकि, ऐसा प्रतीत होता है
डेटा लेबलिंग क्या है? वह सब कुछ जो एक नौसिखिया को जानना आवश्यक है
इन्फोग्राफिक्स डाउनलोड करें इंटेलिजेंट एआई मॉडल को पैटर्न, वस्तुओं की पहचान करने और अंततः विश्वसनीय निर्णय लेने में सक्षम होने के लिए बड़े पैमाने पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। हालाँकि, प्रशिक्षित
स्वास्थ्य देखभाल में सबसे आम एआई उपयोग के मामलों के लिए डेटा एनोटेशन तकनीकें
हम लंबे समय से मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉड्यूल में डेटा एनोटेशन की भूमिका के बारे में पढ़ रहे हैं। हम उस गुणवत्ता को जानते हैं
स्वास्थ्य देखभाल में डेटा संग्रह और एनोटेशन की भूमिका
क्या होगा अगर हम आपसे कहें कि अगली बार जब आप सेल्फी लेंगे, तो आपका स्मार्टफोन यह अनुमान लगा लेगा कि आपको मुँहासे होने की संभावना है
4 अद्वितीय डेटा स्वास्थ्य देखभाल में एआई के उपयोग को चुनौती देते हैं
यह काफी बार कहा जा चुका है लेकिन एआई स्वास्थ्य सेवा उद्योग में गेम-चेंजर साबित हो रहा है। में केवल निष्क्रिय भागीदार बनने से
स्वास्थ्य सेवा में एआई की क्षमता
ईमानदारी से कहें तो हम उस भविष्य में जी रहे हैं जिसका सपना हम सभी ने कुछ साल पहले देखा था। यदि किसी घटना या घटना की सटीक भविष्यवाणी करना एक था
एआई प्रशिक्षण डेटा की सूक्ष्मताएं और वे आपके प्रोजेक्ट को क्यों बनाएंगे या बिगाड़ देंगे
हम सभी समझते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉड्यूल का प्रदर्शन पूरी तरह से प्रशिक्षण चरण में प्रदान किए गए डेटासेट की गुणवत्ता पर निर्भर करता है। हालाँकि,
लाभ एक संपूर्ण प्रशिक्षण डेटा सेवा प्रदाता आपके एआई प्रोजेक्ट की पेशकश कर सकता है
एआई (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) और प्रशिक्षण डेटा अविभाज्य हैं। वे रात और दिन, सिर और पूंछ, और यिन और यांग की तरह हैं। बिना किसी का अस्तित्व नहीं रह सकता
क्या एआई प्रशिक्षण डेटा ख़रीदने का निर्णय केवल कीमत पर आधारित होना चाहिए?
उद्योगों के व्यापक स्पेक्ट्रम में विभिन्न कंपनियां अपने परिचालन को बेहतर बनाने और अपनी व्यावसायिक आवश्यकताओं के समाधान खोजने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को तेजी से अपना रही हैं।
कंप्यूटर विज़न के लिए छवि एनोटेशन
कंप्यूटर विजन के लिए इमेज एनोटेशन और लेबलिंग द अल्टीमेट बायर्स गाइड 2023 टेबल ऑफ इंडेक्स इंट्रोडक्शन इमेज एनोटेशन क्या है? एनोटेशन प्रकार एनोटेशन तकनीक का प्रयोग करें
एक डेटा विक्रेता आपको हमेशा कम लागत देगा: इसका कारण यहां बताया गया है
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग से जुड़ी सभी परियोजनाओं के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है। एकमात्र तरीका जिससे एआई सिस्टम अधिक सटीक बनना सीख सकता है
एआई और एमएल परियोजनाओं के लिए सर्वश्रेष्ठ डेटा संग्रह कंपनी कैसे चुनें
आज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के बिना एक व्यवसाय महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी नुकसान में है। बैकएंड प्रक्रियाओं और वर्कफ़्लो का समर्थन और अनुकूलन करने से लेकर
इन-हाउस एआई डेटा संग्रह की वास्तविक छिपी लागत
बढ़ती कंपनियों के लिए डेटा संग्रह हमेशा एक चिंताजनक चिंता का विषय रहा है। दुर्भाग्य से, छोटे से मध्यम आकार के व्यवसाय डेटा संग्रह रणनीतियों और तकनीकों के साथ संघर्ष करते हैं। बड़ी कंपनियाँ
एआई परियोजनाओं के लिए सटीक डेटा एनोटेशन सुनिश्चित करना
एक मजबूत एआई-आधारित समाधान डेटा पर बनाया गया है - न केवल कोई डेटा बल्कि उच्च-गुणवत्ता, सटीक रूप से एनोटेट डेटा। केवल सबसे अच्छा और सबसे परिष्कृत डेटा
सार्वजनिक रूप से उपलब्ध एआई प्रशिक्षण डेटा के प्रकार और आपको उनका उपयोग क्यों करना चाहिए (और नहीं करना चाहिए)।
सार्वजनिक/खुले और मुक्त संसाधनों से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉड्यूल के लिए डेटासेट की सोर्सिंग हमारे परामर्श सत्रों के दौरान पूछे जाने वाले सबसे आम प्रश्नों में से एक है।
एआई प्रशिक्षण डेटा की सही लागत
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणाली विकसित करने की प्रक्रिया कठिन है। यहां तक कि एक साधारण एआई मॉड्यूल को भी भविष्यवाणी करने, संसाधित करने या अनुशंसा करने के लिए महीनों के प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है
आपके एआई/एमएल मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करने के 3 सरल तरीके
हमें आपको आपकी महत्वाकांक्षी परियोजनाओं के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा का मूल्य बताने की आवश्यकता नहीं है। आप जानते हैं कि यदि आप कचरा डेटा फ़ीड करते हैं
ख़राब डेटा आपकी AI कार्यान्वयन महत्वाकांक्षाओं को कैसे प्रभावित करता है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से निपटते समय, कभी-कभी हम केवल निर्णय लेने की प्रणाली की दक्षता और सटीकता को ही पहचानते हैं। हम अनकहे संघर्षों को पहचानने में असफल रहते हैं
आपके एआई प्रशिक्षण डेटा के लिए एक प्रभावी बजट बनाते समय विचार करने योग्य 3 कारक
आपके उत्पादों और सेवाओं में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का महत्व 2021 में तेजी से आवश्यक है। जैसा कि आप पहले से ही जानते हैं, आपके एआई मॉड्यूल केवल इस प्रकार हैं
भावना विश्लेषण गाइड: भावना विश्लेषण क्या, क्यों और कैसे काम करता है?
विषय-सूची भावना विश्लेषण क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है? भावना विश्लेषण के प्रकार? भावना विश्लेषण कैसे काम करता है? भावना विश्लेषण क्या करता है
एआई विकास बाधाओं पर काबू पाने की कुंजी
एआई विकास बाधाओं पर काबू पाने की कुंजी एआई बाधाओं पर काबू पाने के लिए अधिक विश्वसनीय डेटा परिचय कुंजी? असंगत डेटा गुणवत्ता नेविगेटिंग जटिल अनुपालन की चुनौती
क्या ओपन-सोर्स या क्राउडसोर्स्ड डेटासेट एआई के प्रशिक्षण में प्रभावी हैं?
वर्षों के महंगे एआई विकास और भारी परिणामों के बाद, बड़े डेटा की सर्वव्यापकता और कंप्यूटिंग शक्ति की तैयार उपलब्धता एक विस्फोट पैदा कर रही है
हेल्थकेयर में IoT और AI कैसे उद्योग को बदलने के लिए तैयार हैं
इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) तेजी से विस्तार कर रहा है, और जुड़े उपकरणों द्वारा उत्पन्न डेटा की मात्रा हर दिन तेजी से बढ़ रही है। जबकि हो सकता है
एआई प्रशिक्षण डेटा पर एकमात्र मार्गदर्शिका जिसकी आपको 2021 में आवश्यकता होगी
मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण डेटा क्या है: परिभाषा, लाभ, चुनौतियाँ, उदाहरण और डेटासेट अल्टीमेट बायर्स गाइड 2023 टेबल ऑफ़ इंडेक्स इंट्रोडक्शन एआई ट्रेनिंग क्या है
शेप हेल्थकेयर एआई समाधान बनाने में टीमों की कैसे मदद करता है
अगली बार जब आप डॉक्टर के कार्यालय में जाएँ तो किसी रोबोटिक चिकित्सक द्वारा इलाज किए जाने की अपेक्षा न करें। कंप्यूटर और एल्गोरिदम हमें बता सकते हैं कि क्या करना है
शैप ने उच्च गुणवत्ता वाले मशीन लर्निंग प्रशिक्षण डेटा के लिए उद्योग के अग्रणी शैपक्लाउड प्लेटफॉर्म की घोषणा की
शैप ने हाई-क्वालिटी मशीन लर्निंग ट्रेनिंग डेटा के लिए इंडस्ट्री-लीडिंग शैपक्लाउड प्लेटफॉर्म की घोषणा की लुइसविले, केंटकी, यूएसए - 15 दिसंबर, 2020: शैप, एक वैश्विक नेता और इनोवेटर
एआई और हेल्थकेयर को पाटने के लिए अनुपालन जटिलताओं को नेविगेट करना
सस्ती प्रसंस्करण शक्ति की प्रचुरता और डेटा के कभी न खत्म होने वाले जलप्रलय से प्रेरित, एआई और मशीन लर्निंग आसपास के संगठनों के लिए आश्चर्यजनक चीजें हासिल कर रहे हैं
हमें बताएं कि हम आपकी अगली एआई पहल में कैसे मदद कर सकते हैं।