Φιλτράρισμα με:
Η ποιότητα και η ακρίβεια των αποτελεσμάτων που παρέχονται από ένα σύστημα αναγνώρισης προσώπου και συναισθημάτων εξαρτάται από τα δεδομένα. Όσο πιο ακριβή και εκτεταμένα είναι τα δεδομένα, τόσο καλύτερες είναι οι πιθανότητες ενός προγράμματος AI να εντοπίσει και να ανιχνεύσει συναισθήματα.
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει ορισμένα σαρωτικά πλεονεκτήματα για τους ασφαλιστικούς κλάδους, υπό την προϋπόθεση ότι οι εταιρείες κατανοούν την εφαρμογή της. Όπου απλοποιούνται εργασίες όπως η επεξεργασία αξιώσεων, η ρύθμιση πριμοδότησης και ο εντοπισμός ζημιών, μπορεί επίσης να βοηθήσει στην εξυπηρέτηση πελατών, αυξάνοντας το συνολικό επίπεδο ικανοποίησης.
Η αποταυτοποίηση δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για τη διαφύλαξη των προσωπικών στοιχείων στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, ευθυγραμμιζόμενη με τις κανονιστικές απαιτήσεις όπως το HIPAA και το GDPR. Τα επιλεγμένα εργαλεία, συμπεριλαμβανομένων των IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip και Private-AI, προσφέρουν ποικίλες λύσεις για αποτελεσματική απόκρυψη δεδομένων.
Το Generative AI έχει ορισμένα ισχυρά χαρακτηριστικά και λειτουργίες που έχουν ρυθμιστεί για την αναμόρφωση των συστημάτων υποστήριξης υπηρεσιών πελατών. Όπου μπορεί να αντιμετωπίσει άμεσα τα ζητήματα του πελάτη, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να αντικαταστήσει τους πράκτορες ως πρώτοι ανταποκριτές και να επικοινωνήσει με τους πελάτες σαν άνθρωπος.
Η αποταυτοποίηση δεδομένων είναι μια κρίσιμη διαδικασία για τη διασφάλιση της προστασίας της μη εξουσιοδοτημένης πρόσβασης και της παράνομης χρήσης προσωπικών δεδομένων. Ιδιαίτερα σημαντική για τα δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης, αυτή η διαδικασία διασφαλίζει ότι καμία προσωπική ταυτοποίηση πληροφοριών δεν περιέρχεται στα χέρια ατόμων εκτός από εκείνα που σχετίζονται στενά με τα δεδομένα.
Η συνομιλητική και παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνουν τον κόσμο μας με μοναδικούς τρόπους. Το Conversational AI καθιστά εύκολη και χρήσιμη τη συνομιλία με μηχανές, βελτιώνοντας την υποστήριξη πελατών και τις υπηρεσίες υγειονομικής περίθαλψης. Το Generative AI, από την άλλη πλευρά, είναι μια δημιουργική δύναμη. Εφευρίσκει νέο, πρωτότυπο περιεχόμενο στην τέχνη, τη μουσική και πολλά άλλα. Η κατανόηση αυτών των τύπων τεχνητής νοημοσύνης είναι το κλειδί για αποφάσεις έξυπνων επιχειρήσεων, ηθικής και καινοτομίας.
Οι τεχνολογίες φωνής εξακολουθούν να είναι σχετικά νέες τεχνολογίες και εξακολουθούμε να εργαζόμαστε για να κατανοήσουμε καλά τις λύσεις που προσφέρονται με αυτές. Σε ένα περιβάλλον υγειονομικής περίθαλψης ευαίσθητο στο χρόνο, η αποτελεσματικότητα και η ακρίβεια είναι υψίστης σημασίας.
Το Generative AI αναδιαμορφώνει το τοπίο των τραπεζικών και χρηματοοικονομικών υπηρεσιών, εισάγει αποτελεσματικότητες, ενισχύει την ασφάλεια και προσφέρει εξατομικευμένες εμπειρίες τόσο για τους πελάτες όσο και για τα ιδρύματα. Καθώς η τεχνολογία συνεχίζει να προοδεύει, ο αντίκτυπός της στον χρηματοπιστωτικό κλάδο είναι πιθανό να αυξηθεί, εγκαινιάζοντας μια νέα εποχή καινοτομίας και βελτιστοποίησης.
Η χρήση της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP) στην υγειονομική περίθαλψη και τη φαρμακευτική βιομηχανία βασίζεται σε μεγάλο βαθμό στην ανάλυση μη δομημένων δεδομένων. Με τις σχετικές πληροφορίες, οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να αντλήσουν πολλά πλεονεκτήματα και να παρέχουν καλύτερες υπηρεσίες υγειονομικής περίθαλψης στους ασθενείς.
Η ποσότητα και η συχνότητα του περιεχομένου που δημιουργείται από τους χρήστες πρόκειται να αυξηθεί τα επόμενα χρόνια. Οι πελάτες σήμερα έχουν πρόσβαση σε καινοτόμα εργαλεία, που τους επιτρέπουν να γνωρίζουν τα πάντα για μια επωνυμία. Όπου η ενασχόληση με υπάρχοντες, νέους και δυνητικούς πελάτες είναι απαραίτητη για μια επωνυμία, η παρακολούθηση και η εποπτεία του περιεχομένου είναι ζωτικής σημασίας για τη δημιουργία μιας θετικής εικόνας.
Η αποτελεσματική επισήμανση δεδομένων είναι ένα κρίσιμο μέρος για τη βελτίωση της συνάφειας της αναζήτησης. Οι πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου και οι επιχειρήσεις επωφελούνται περισσότερο από την επισήμανση δεδομένων, καθώς πρέπει να παρουσιάζουν τα προϊόντα τους στα αποτελέσματα αναζήτησης, γεγονός που οδηγεί σε αύξηση των πωλήσεων και των εσόδων.
Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) έχει ξεκινήσει μια επανάσταση εξαγωγής και ανάλυσης πληροφοριών σε όλους τους κλάδους. Η ευελιξία αυτής της τεχνολογίας εξελίσσεται επίσης για να προσφέρει καλύτερες λύσεις και νέες εφαρμογές. Η χρήση του NLP στα χρηματοοικονομικά δεν περιορίζεται στις εφαρμογές που αναφέραμε παραπάνω. Με τον καιρό, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε αυτήν την τεχνολογία και τις τεχνικές της για ακόμη πιο σύνθετες εργασίες και λειτουργίες.
Στον πυρήνα των εφαρμογών της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη βρίσκονται τα δεδομένα και η σωστή ανάλυσή τους. Χρησιμοποιώντας αυτά τα δεδομένα και τις πληροφορίες που παρέχονται από επαγγελματίες υγείας, τα εργαλεία και οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης είναι σε θέση να προσφέρουν καλύτερες λύσεις υγειονομικής περίθαλψης όσον αφορά τη διάγνωση, τη θεραπεία, την πρόβλεψη, τη συνταγογράφηση και την απεικόνιση.
Η αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων είναι μια ζωτικής σημασίας τεχνική που ανοίγει το δρόμο για προηγμένη μηχανική κατανόηση του κειμένου. Ενώ τα σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα έχουν πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα, είναι καθοριστικά για την εκπαίδευση και τη βελτίωση των μοντέλων NER. Μια λογική επιλογή και εφαρμογή αυτών των πόρων μπορεί να αυξήσει σημαντικά τα αποτελέσματα των έργων NLP.
Το Generative AI προσφέρει αξιοσημείωτα οφέλη όπως αποτελεσματικότητα, επεκτασιμότητα και εξατομίκευση με την ικανότητά του να δημιουργεί ποικίλο περιεχόμενο. Ωστόσο, προκλήσεις όπως ο ποιοτικός έλεγχος, οι περιορισμοί της δημιουργικότητας και οι ηθικές ανησυχίες απαιτούν ιδιαίτερη προσοχή.
Το Generative AI είναι ένα συναρπαστικό σύνορο που επαναπροσδιορίζει τα όρια της τεχνολογίας και της δημιουργικότητας. Από τη δημιουργία κειμένου που μοιάζει με άνθρωπο έως τη δημιουργία ρεαλιστικών εικόνων, τη βελτίωση της ανάπτυξης κώδικα, ακόμη και την προσομοίωση μοναδικών εξόδων ήχου, οι εφαρμογές του στον πραγματικό κόσμο είναι τόσο διαφορετικές όσο και μεταμορφωτικές.
Οι εφαρμογές της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάλυση κλινικών δεδομένων είναι εκτεταμένες και πρωτοποριακές. Προσφέρουν τεράστιες δυνατότητες για την αναμόρφωση της φροντίδας των ασθενών, τη βελτίωση της ιατρικής έρευνας και την παροχή πρώιμων και ακριβέστερων διαγνώσεων.
Η Shaip βρίσκεται στην πρώτη γραμμή της παροχής κορυφαίας υγειονομικής περίθαλψης και ιατρικών δεδομένων ζωτικής σημασίας για μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης (ML). Εάν ξεκινάτε ένα έργο τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας ή χρειάζεστε συγκεκριμένα ιατρικά δεδομένα, η Shaip είναι ο τέλειος συνεργάτης.
Οι βοηθοί φωνής δεν είναι πλέον καινοτομία. γίνονται γρήγορα ζωτικής σημασίας για τις καθημερινές μας ψηφιακές αλληλεπιδράσεις. Η άνοδος του πολύγλωσσου φωνητικού βοηθού υπόσχεται να είναι ένα σημαντικό άλμα προς τα εμπρός, καταρρίπτοντας τα γλωσσικά εμπόδια και ενισχύοντας μεγαλύτερη παγκόσμια συνδεσιμότητα.
Ο σχολιασμός εγγράφων είναι ένα βασικό δομικό στοιχείο στην τεχνητή νοημοσύνη, τη μηχανική εκμάθηση και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Ενισχύει τις δυνατότητες κατανόησης και επεξεργασίας των συστημάτων AI, ενισχύοντας την αποτελεσματική εξαγωγή πληροφοριών και ενισχύοντας την αυτοματοποίηση σε διάφορους τομείς.
Όπως έχουμε διερευνήσει στα παραπάνω παραδείγματα, η ανάλυση συναισθήματος έχει αξιοσημείωτες δυνατότητες σε μια ποικιλία εφαρμογών, που εκτείνονται από την εξυπηρέτηση πελατών έως την πολιτική. Επιτρέπει στους οργανισμούς να ξεκλειδώσουν τη δύναμη των υποκειμενικών δεδομένων και να μετατρέψουν το μη δομημένο κείμενο σε πρακτικές ιδέες.
Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας είναι γεμάτο υποσχέσεις και δυνατότητες, με τις αναδυόμενες τάσεις για το 2023 να σηματοδοτούν μια μεταμορφωτική αλλαγή στην παροχή φροντίδας ασθενών.
Οι περιπτώσεις χρήσης της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας στην υγειονομική περίθαλψη είναι τεράστιες και μεταμορφωτικές. Αξιοποιώντας τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης, της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας, το NLP φέρνει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο οι επαγγελματίες υγείας προσεγγίζουν τη φροντίδα των ασθενών. Κάνει τις ιατρικές ροές εργασίας πιο αποτελεσματικές και βελτιώνει τα συνολικά αποτελέσματα των ασθενών.
Η υιοθέτηση της εξαγωγής οντοτήτων με βάση την τεχνητή νοημοσύνη έχει οδηγήσει σε σημαντικές προόδους σε διάφορους κλάδους, από την υγειονομική περίθαλψη έως το ηλεκτρονικό εμπόριο, τη βελτίωση της λήψης αποφάσεων, τον εξορθολογισμό των διαδικασιών και τη βελτίωση των εμπειριών των πελατών.
Η τεχνολογία αναγνώρισης συναισθημάτων είναι ένα ισχυρό εργαλείο που μπορεί να βελτιώσει την κατανόησή μας για τα ανθρώπινα συναισθήματα και να μας βοηθήσει να δημιουργήσουμε εξατομικευμένες εμπειρίες σε διάφορους τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη, η εκπαίδευση και το μάρκετινγκ.
Συνολικά, ο τομέας της υγειονομικής περίθαλψης είναι γεμάτος από ασθενείς και γιατρούς που έχουν κίνητρο να κάνουν και πάλι τη διαφορά στις ζωές των ανθρώπων σε όλο τον κόσμο. Η πρόσβαση σε μεγάλα σύνολα δεδομένων είναι μονόδρομος η τεχνητή νοημοσύνη θα συνεχίσει να αποδεικνύεται ως το μέλλον της ιατρικής. Εναπόκειται τόσο στους ερευνητές όσο και στους προγραμματιστές να επωφεληθούν από αυτά τα μοναδικά σύνολα δεδομένων για να βελτιώσουν την κατανόησή μας σχετικά με τις κλινικές δοκιμές και τη φροντίδα των ασθενών καθώς προχωράμε προς ένα ολοένα και πιο συνδεδεμένο μέλλον για όλους.
Τα επόμενα πέντε χρόνια θα φέρουν πιο βελτιωμένες εμπειρίες AI, χαρακτηριστικά ασφαλείας που ενισχύουν αυτές τις αλληλεπιδράσεις και πολλά άλλα. Οι τάσεις της συνομιλίας AI τα επόμενα χρόνια θα είναι πιο φωτεινές και πιο προσιτές από ποτέ.
Οι αλλαγές συνεχίζονται, οδηγώντας σε ένα πιο κερδοφόρο μέλλον που παρέχει καλύτερη εμπειρία χρήστη. Με αυτές τις αλλαγές σε συνδυασμό με τη δυνατότητα μάθησης από τα λάθη άλλων εταιρειών, ο τομέας BFSI θα συνεχίσει να προχωρά γρήγορα προς τη χρήση της αναγνώρισης προσώπου - έναν πιο αποτελεσματικό, ασφαλέστερο τελικό στόχο για όλους τους εμπλεκόμενους φορείς.
Η φωνητική αναζήτηση είναι ένας αναπτυσσόμενος τομέας της τεχνολογίας. Κάνει αργά αλλά σταθερά γιγάντια βήματα καθώς γίνεται πιο ικανό με AI, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και μηχανική εκμάθηση. Ο τύπος τεχνητής νοημοσύνης που υπάρχει τώρα δεν είναι ευαίσθητος. Αυτοί οι βοηθοί φωνής είναι εργαλεία για να κάνουμε τη ζωή μας καλύτερη, απλούστερη και πιο αποτελεσματική.
Οι υπηρεσίες επισήμανσης δεδομένων βοηθούν τις επιχειρήσεις να μετατρέψουν δεδομένα που δεν έχουν ετικέτες ή ετικέτες σε δεδομένα που έχουν. Συχνά χρησιμοποιούν μια ανθρώπινη ομάδα εργασίας ή μηχανική μάθηση για να επισημάνουν τα σύνολα δεδομένων που τους δίνουν οι επιχειρήσεις.
Η τεχνολογία αναγνώρισης φωνής μπορεί δυνητικά να φέρει επανάσταση στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης με διάφορους τρόπους. Επιτρέποντας ταχύτερη και ακριβέστερη τεκμηρίωση, μειώνοντας τον κίνδυνο σφαλμάτων και βελτιώνοντας τη συμμετοχή των ασθενών, η τεχνολογία αναγνώρισης φωνής μπορεί να βοηθήσει τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης να παρέχουν καλύτερης ποιότητας φροντίδα.
Ο ασφαλιστικός κλάδος έχει πολλά δεδομένα, αλλά είναι τόσο ακατάστατος που είναι σχεδόν αδύνατο να ψάξει κανείς. Ο ασφαλιστικός κλάδος πρέπει να ψηφιοποιηθεί — και τώρα μπορεί. Με το OCR στη θέση του, η συλλογή και η ταξινόμηση δεδομένων γίνεται τόσο απλή όσο η λήψη μιας φωτογραφίας ή η πληκτρολόγηση λίγων λέξεων.
Οι τράπεζες θα έχουν θετική εμπειρία κατά την εφαρμογή τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό βασίζεται σε συνεντεύξεις με εταιρείες που ήδη χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη στις επιχειρηματικές τους διαδικασίες. Εφόσον δημιουργούνται διασφαλίσεις για τη διασφάλιση της ασφάλειας των δεδομένων των πελατών και των ηθικών προτύπων που μπορούν να ρυθμιστούν αυτόματα, οι τράπεζες θα πρέπει να εφαρμόζουν την τεχνητή νοημοσύνη στα συστήματά τους.
Ο αντίκτυπος της μηχανικής μάθησης στην αγορά τηλεφωνικών κέντρων είναι πραγματικός και μετρήσιμος. Η λήψη δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και η μηχανική εκμάθηση έχουν συνδυαστεί για να επιτρέψουν ακόμη πιο αποτελεσματικά τηλεφωνικά κέντρα. Επιπλέον, οι λύσεις που βασίζονται στη φωνή έχουν αυξηθεί σε ολόκληρη τη Βόρεια Αμερική και συνεχίζουν να εξαπλώνονται σε ολόκληρο τον κόσμο.
Η τεχνολογία αναγνώρισης φωνής γίνεται ολοένα και πιο σημαντική στην υγειονομική περίθαλψη, με τους γιατρούς και τους νοσηλευτές να βασίζονται όλο και περισσότερο σε αυτήν για να χειριστούν πολλά από τα επαγγελματικά τους καθήκοντα. Ενώ πολλά ερωτήματα πρέπει ακόμη να αντιμετωπιστούν προτού δούμε ευρεία χρήση αυτής της τεχνολογίας σε νοσοκομεία, κλινικά περιβάλλοντα και ιατρεία, τα πρώιμα σημάδια υποδηλώνουν σημαντικές υποσχέσεις.
Η τεχνολογία σχολιασμού βίντεο έχει σκοπό να διατηρεί ασφαλή τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης και τους πελάτες λιανικής. Το λογισμικό σχολιασμού βίντεο είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να το κάνετε αυτό, επιτρέποντας στους ανθρώπους να ειδοποιούν γρήγορα και εύκολα τις αρχές όταν βλέπουν κάτι ύποπτο σε ένα περιβάλλον λιανικής και. βοηθώντας τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης να μάθουν από προηγούμενες εμπειρίες, ώστε να μπορούν να προσαρμόσουν τις απαντήσεις τους ώστε να αισθάνονται καλύτερα για αυτό που θεωρείται φυσιολογική συμπεριφορά.
Οι περιπτώσεις χρήσης αναγνώρισης προσώπου μπορούν να κάνουν θαύματα κατά την αποθήκευση και την ανάκτηση δεδομένων, αλλά συνοδεύονται επίσης από ένα ενδιαφέρον ηθικό δίλημμα. Έχει νόημα η χρήση μιας τέτοιας τεχνολογίας; Μερικοί άνθρωποι πιστεύουν ότι η απάντηση είναι «όχι», ιδιαίτερα όσον αφορά την παραβίαση της ιδιωτικής ζωής από την αναγνώριση προσώπου. Άλλοι αναφέρουν τη χρήση αυτών των νέων εργαλείων, γι' αυτό η τεχνολογία αυτή μπορεί να μην είναι από αυτές που θέλετε να αποφύγετε με κάθε κόστος.
Η τεχνητή νοημοσύνη θα αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο αλληλεπιδρούμε με την τεχνολογία. Μόλις συνηθίσετε τη συνομιλητική τεχνητή νοημοσύνη και γίνει ένα απρόσκοπτο μέρος της ζωής σας, θα αναρωτιέστε πώς θα μπορούσατε ποτέ να τα καταφέρετε χωρίς αυτήν.
Οι προσαρμοσμένες λέξεις αφύπνισης μπορούν να βοηθήσουν στην εξατομίκευση της επωνυμίας σας και να την ξεχωρίσουν από τους ανταγωνιστές. Υπάρχουν πολλοί παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη κατά την επιλογή μιας προσαρμοσμένης λέξης αφύπνισης. Ωστόσο, εάν θέλετε να ξεχωρίσετε στον σημερινό ανταγωνιστικό επιχειρηματικό κόσμο, αξίζει τον κόπο να καταβάλετε επιπλέον προσπάθεια για να βεβαιωθείτε ότι ο φωνητικός βοηθός σας ακούγεται μοναδικός.
Οι νέες εξελίξεις της τεχνολογίας φωνής είναι εδώ για να μείνουν. Θα συνεχίσουν να αυξάνονται μόνο σε δημοτικότητα, καθιστώντας τώρα την ιδανική στιγμή για να ξεπεράσετε την καμπύλη και να αρχίσετε να δημιουργείτε καινοτόμες φωνητικές εμπειρίες για τους οδηγούς. Καθώς οι κατασκευαστές αυτοκινήτων ενσωματώνουν την αναγνώριση ομιλίας στα αυτοκίνητά τους, αυτό ανοίγει έναν νέο κόσμο δυνατοτήτων για την τεχνολογία και τους χρήστες της.
Είναι σαφές ότι η τεχνητή νοημοσύνη τροφίμων θα έχει τεράστια επιρροή στον τρόπο που τρώμε. Από την πορεία των αλυσίδων γρήγορου φαγητού προς πιο προσαρμόσιμα μενού έως μια σειρά από νέα, καινοτόμα εστιατόρια, υπάρχουν αμέτρητες ευκαιρίες για την τεχνολογία να απλοποιήσει τις διατροφικές μας εμπειρίες και να βελτιώσει την ποιότητα του φαγητού μας. Με την πρόοδο της τεχνητής νοημοσύνης και των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, μπορούμε να περιμένουμε ότι η έξυπνη τεχνητή νοημοσύνη τροφίμων θα επηρεάσει θετικά την υγεία μας και τον συνολικό οικολογικό αντίκτυπο του συστήματος τροφίμων μας.
Συνοπτικά, η σημασιολογική τμηματοποίηση είναι ένας σημαντικός τομέας αλγορίθμων βαθιάς μάθησης που αξιοποιούνται για να επιταχύνουν τις εξελίξεις στην όραση υπολογιστών. Η σημασιολογική τμηματοποίηση θα συνεχίσει να προχωρά σε πολλές από αυτές τις σχετικές υποκατηγορίες, τον εντοπισμό αντικειμένων, την ταξινόμηση και τον εντοπισμό.
Συνολικά, ένα αποτελεσματικό σύστημα αναγνώρισης ομιλίας θα πρέπει να είναι εύκολο να ρυθμιστεί και να χρησιμοποιηθεί σε διάφορες καταστάσεις, επιτυγχάνοντας ταυτόχρονα ακριβή αποτελέσματα με μικρή απογοήτευση από την πλευρά του χρήστη.
Η δημιουργία δεδομένων έξυπνου σπιτιού απαιτεί ένα σύνολο διαδικασιών που διασφαλίζουν στο τέλος ότι ο αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης λειτουργεί και επεξεργάζεται δεδομένα χωρίς καμία διακοπή.
Ο ασφαλιστικός κλάδος ήταν παραδοσιακά συντηρητικός με τις τεχνολογικές εξελίξεις και διστακτικός να υιοθετήσει νέες τεχνολογίες. Ωστόσο, οι καιροί αλλάζουν και η τεχνητή νοημοσύνη (AI) κερδίζει μεγάλη προσοχή από τις ασφαλιστικές εταιρείες, οι οποίες αρχίζουν να συνειδητοποιούν τον σημαντικό ρόλο που μπορεί να διαδραματίσει η τεχνητή νοημοσύνη στις δραστηριότητές τους.
Η συλλογή δεδομένων είναι η διαδικασία συλλογής, ανάλυσης και μέτρησης ακριβών δεδομένων από διάφορα συστήματα για χρήση στη λήψη αποφάσεων επιχειρηματικής διαδικασίας, έργα ομιλίας και έρευνα.
Το τραπεζικό σύστημα δεν είναι αυτό που ήταν. Οι περισσότεροι από εμάς χρειαζόμαστε γρήγορες, αποτελεσματικές, άψογες τραπεζικές υπηρεσίες χωρίς προβλήματα και, το πιο σημαντικό, αξιόπιστες. Έχει νόημα μόνο να στραφούμε σε ψηφιακά τραπεζικά κανάλια που μπορούν να παρέχουν αυτά τα πράγματα. Όπως αποδεικνύεται, οι εικονικοί βοηθοί που τροφοδοτούνται από την τεχνητή νοημοσύνη (AI) και τη μηχανική μάθηση (ML) μπορούν να κάνουν ακριβώς αυτό.
Χρειάστηκε ποτέ να μεταφράσετε σημαντικά μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σε άλλη γλώσσα; Αν ναι, θα το βρείτε απογοητευτικό να γνωρίζετε ότι η υπηρεσία απάντησης email κάποιου δεν μπορεί να μεταφράσει γρήγορα τα email σας. Αυτό μπορεί να είναι ιδιαίτερα απογοητευτικό εάν η επικοινωνία είναι το κλειδί για οποιονδήποτε οργανισμό.
Οι όροι chatbot και εικονικοί βοηθοί χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία συνομιλιών χρησιμοποιώντας δυνατότητα αυτοματισμού με ανθρώπινη επαφή. Με αυτόνομη ανάλυση, τα chatbots και οι εικονικοί βοηθοί επιταχύνουν επίσης την εμπειρία εργαζομένων και πελατών.
Συχνά θεωρείται ως ένας από τους υποτομείς της ταξινόμησης κειμένου, μια υπεραπλουστευμένη έκδοση της ταξινόμησης εγγράφων σημαίνει την προσθήκη ετικετών στα έγγραφα και την ενσωμάτωση τους σε προκαθορισμένες κατηγορίες – με σκοπό την εύκολη συντήρηση και την αποτελεσματική ανακάλυψη.
Γεια σου Siri, μπορείς να μου ψάξεις για μια καλή ανάρτηση ιστολογίου που να περιλαμβάνει τις κορυφαίες τάσεις της Conversational AI. Ή, Alexa, μπορείς απλά να μου παίξεις ένα τραγούδι που θα μου απομακρύνει τις κοσμικές καθημερινές εργασίες. Λοιπόν, αυτές δεν είναι μόνο ρητορικές αλλά τυπικές συζητήσεις στο σαλόνι που επικυρώνουν τη συνολική επίδραση μιας έννοιας που ονομάζεται Conversational AI.
Το OCR ή η οπτική αναγνώριση χαρακτήρων είναι ένας διασκεδαστικός τρόπος ανάγνωσης και κατανόησης εγγράφων. Αλλά γιατί έχει νόημα; Ας ανακαλύψουμε. Αλλά προτού προχωρήσουμε, πρέπει να τυλίξουμε το κεφάλι μας γύρω από έναν λιγότερο κοινό όρο μηχανικής εκμάθησης: RPA (Robotic Process Automation).
Η σκληρή αλήθεια είναι ότι η ποιότητα των δεδομένων προπόνησης που συλλέγετε καθορίζει την ποιότητα του μοντέλου αναγνώρισης ομιλίας σας ή ακόμα και της συσκευής. Επομένως, είναι απαραίτητο να συνδεθείτε με έμπειρους προμηθευτές δεδομένων για να σας βοηθήσουν να διασχίσετε τη διαδικασία χωρίς πολλή προσπάθεια, ειδικά όταν η εκπαίδευση ενός μοντέλου ή των σχετικών αλγορίθμων απαιτεί τη συλλογή, τον σχολιασμό και άλλες επιδέξιες στρατηγικές.
Η ικανότητα που εμποτίζεται στις μηχανές—καθιστώντας τις ικανές να αλληλεπιδρούν με τον πιο ανθρώπινο δυνατό τρόπο—έχει μια διαφορετική σημασία. Ωστόσο, το ερώτημα παραμένει, πώς λειτουργεί η τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας σε πραγματικό χρόνο και τι είδους τεχνολογία τροφοδοτεί την ίδια την ύπαρξή της.
Όπως υποδηλώνει το όνομα, τα συνθετικά δεδομένα είναι τα δεδομένα που δημιουργούνται τεχνητά αντί να δημιουργούνται από πραγματικά γεγονότα. Στο μάρκετινγκ, τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, την υγειονομική περίθαλψη, τα οικονομικά και την ασφάλεια, τα συνθετικά δεδομένα βοηθούν στη δημιουργία πιο καινοτόμων λύσεων.
Όταν μιλάμε για Οπτική Αναγνώριση Χαρακτήρων (OCR), είναι ένα πεδίο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) που σχετίζεται ειδικά με την όραση υπολογιστή και την αναγνώριση προτύπων. Το OCR αναφέρεται στη διαδικασία εξαγωγής πληροφοριών από πολλαπλές μορφές δεδομένων όπως εικόνες, pdf, χειρόγραφες σημειώσεις και σαρωμένα έγγραφα και τη μετατροπή τους σε ψηφιακή μορφή για περαιτέρω επεξεργασία.
Το σύστημα παρακολούθησης του οδηγού είναι ένα προηγμένο χαρακτηριστικό ασφαλείας που χρησιμοποιεί μια κάμερα που τοποθετείται στο ταμπλό για να παρακολουθεί την εγρήγορση και την υπνηλία του οδηγού. Σε περίπτωση που ο οδηγός νυστάζει και αποσπάται η προσοχή του, το σύστημα παρακολούθησης του οδηγού παράγει μια ειδοποίηση και συνιστά να κάνετε ένα διάλειμμα.
Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας είναι ένα υποπεδίο της Τεχνητής Νοημοσύνης ικανό να διασπάσει την ανθρώπινη γλώσσα και να τροφοδοτήσει τις αρχές της ίδιας στα ευφυή μοντέλα. Έχετε προγραμματίσει να χρησιμοποιήσετε το NLP ως πρότυπο τεχνολογίας εκπαίδευσης; Διαβάστε παρακάτω για να μάθετε τις προκλήσεις και τις λύσεις για να τις διορθώσετε.
Επιπλέον, το Conversational AI μαθαίνει συνεχώς από προηγούμενες εμπειρίες χρησιμοποιώντας σύνολα δεδομένων μηχανικής εκμάθησης για να προσφέρει πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο και άριστη εξυπηρέτηση πελατών. Επίσης, το Conversational AI όχι μόνο κατανοεί και ανταποκρίνεται με μη αυτόματο τρόπο στα ερωτήματά μας, αλλά μπορεί επίσης να συνδεθεί με άλλες τεχνολογίες AI, όπως η αναζήτηση και η όραση, για γρήγορη παρακολούθηση της διαδικασίας.
Η αναγνώριση εικόνας είναι η ικανότητα του λογισμικού να αναγνωρίζει αντικείμενα, μέρη, ανθρώπους και ενέργειες σε εικόνες. Χρησιμοποιώντας σύνολα δεδομένων μηχανικής μάθησης, οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν την αναγνώριση εικόνων για να αναγνωρίσουν και να ταξινομήσουν αντικείμενα σε διάφορες κατηγορίες.
Η τεχνητή νοημοσύνη κάνει τις μηχανές πιο έξυπνες, τελεία! Ωστόσο, ο τρόπος που το κάνουν είναι τόσο διαφορετικός και συναρπαστικός όσο η σχετική κάθετη. Για παράδειγμα, η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας είναι χρήσιμη εάν σχεδιάζετε και αναπτύσσετε πνευματώδη chatbot και ψηφιακούς βοηθούς. Ομοίως, εάν θέλετε να κάνετε τον ασφαλιστικό τομέα πιο διαφανή και διευκολυντικό προς τους χρήστες, το Computer Vision είναι ο υποτομέας AI στον οποίο πρέπει να εστιάσετε.
Μπορούν οι μηχανές να ανιχνεύσουν συναισθήματα σαρώνοντας απλώς το πρόσωπο; Τα καλά νέα είναι ότι μπορούν. Και τα κακά νέα είναι ότι η αγορά έχει ακόμη πολύ δρόμο να διανύσει μέχρι να γίνει mainstream. Ωστόσο, τα εμπόδια και οι προκλήσεις υιοθεσίας δεν εμποδίζουν τους ευαγγελιστές της τεχνητής νοημοσύνης να βάλουν την «Ανίχνευση συναισθημάτων» στον χάρτη της τεχνητής νοημοσύνης — αρκετά επιθετικά.
Το Computer Vision δεν είναι τόσο διαδεδομένο όσο άλλες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης όπως το Natural Language Processing. Ωστόσο, ανεβαίνει σιγά σιγά στις τάξεις, καθιστώντας το 2022 μια συναρπαστική χρονιά για μεγαλύτερη υιοθέτηση. Ακολουθούν ορισμένες από τις μοντέρνες δυνατότητες υπολογιστικής όρασης (κυρίως οι τομείς) που αναμένεται να διερευνηθούν καλύτερα από τις επιχειρήσεις το 2022.
Οι επιχειρήσεις σε όλο τον κόσμο μεταβαίνουν από έγγραφα που βασίζονται σε χαρτί στην ψηφιακή επεξεργασία δεδομένων. Αλλά, τι είναι το OCR; Πώς λειτουργεί; Και σε ποια επιχειρηματική διαδικασία μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να αξιοποιήσει τα οφέλη της; Ας σκάψουμε σε αυτό το άρθρο σχετικά με τα οφέλη που φέρνει η OCR στο τραπέζι.
Η απάντηση είναι η Αυτόματη Αναγνώριση Ομιλίας (ASR). Είναι ένα τεράστιο βήμα για τη μετατροπή του προφορικού λόγου σε γραπτή μορφή. Η Αυτόματη Αναγνώριση Ομιλίας (ASR) είναι μια τάση που πρόκειται να κάνει θόρυβο το 2022. Και η αύξηση της αύξησης των φωνητικών βοηθών οφείλεται στα ενσωματωμένα smartphones με βοηθούς φωνής και στις έξυπνες φωνητικές συσκευές όπως η Alexa.
Ψάχνετε για τους εγκεφάλους πίσω από τα καλύτερα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης; Λοιπόν, υποκλιθείτε στους σχολιαστές δεδομένων. Παρόλο που ο σχολιασμός δεδομένων βρίσκεται στο επίκεντρο της προετοιμασίας πόρων που σχετίζονται με κάθε κλάδο που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη, θα εξερευνήσουμε την ιδέα και θα μάθουμε περισσότερα για τους πρωταγωνιστές της επισήμανσης από την οπτική γωνία της Τεχνητής Νοημοσύνης Υγείας.
Και δεν σας φαίνεται συναρπαστικό αν οι αγοραστές πληρώνουν τον λογαριασμό κατά το ταμείο αναπαριστώντας απλώς ένα πρόσωπο, όχι οποιαδήποτε κάρτα ή πορτοφόλι; Η αναγνώριση προσώπου επιτρέπει στους λιανοπωλητές να αναλύουν τις διαθέσεις και τις προτιμήσεις των αγοραστών με βάση τις προηγούμενες αγορές τους.
Με τις αυξανόμενες ψηφιακές πληρωμές που γίνονται σε όλο τον κόσμο, πώς μπορούν οι χρηματοπιστωτικοί οργανισμοί να εξασφαλίσουν τη μέγιστη μετατροπή πωλήσεων και την αποδοχή πληρωμών, καθώς και να ελαχιστοποιήσουν την έκθεση στον κίνδυνο; Ακούγεται ανησυχητικό; Στον χρηματοοικονομικό κλάδο που εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την επεξεργασία δεδομένων και τις πληροφορίες, η διατήρηση ενός οριακού πλεονεκτήματος και η κατανόηση της φυσικής απόχρωσης των πελατών για την παροχή έγκαιρης επίλυσης απαιτεί τεχνολογία σχετική με την τεχνητή νοημοσύνη.
Τα drones είναι ένα βιώσιμο εργαλείο για τη συλλογή δεδομένων και παρέχουν πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο. Η χρήση αναλυτικών στοιχείων δεδομένων καθιστά ευκολότερη την επιθεώρηση γεφυρών, την εξόρυξη και την πρόγνωση καιρού.
Η ανάλυση συναισθήματος Call Center είναι η επεξεργασία δεδομένων με τον εντοπισμό της φυσικής απόχρωσης του πλαισίου των πελατών και την ανάλυση δεδομένων για να κάνει την εξυπηρέτηση πελατών πιο ενσυναίσθητη.
Λοιπόν, ο πρώτος λόγος δεν χρειάζεται καμία επικύρωση. Τα έργα μηχανικής μάθησης απαιτούν αλγόριθμους, προμήθεια δεδομένων, σχολιασμούς υψηλής ποιότητας και άλλες πολύπλοκες πτυχές που λαμβάνονται με καλή προσοχή.
Ως κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης, το NLP έχει να κάνει με τις μηχανές να ανταποκρίνονται στην ανθρώπινη γλώσσα. Όσον αφορά την τεχνολογική πτυχή του, το NLP, πολύ σωστά, χρησιμοποιεί την επιστήμη των υπολογιστών, τη γλωσσολογία, τους αλγόριθμους και τη συνολική δομή της γλώσσας για να κάνει τις μηχανές έξυπνες. Οι προληπτικές και διαισθητικές μηχανές, όποτε κατασκευάζονται, μπορούν να εξάγουν, να αναλύσουν και να κατανοήσουν το αληθινό νόημα και το πλαίσιο από την ομιλία και ακόμη και από το κείμενο.
Αυτό είναι το σημείο όπου ο σχολιασμός ιατρικών εικόνων μπορεί να διαδραματίσει, καθώς μεταδίδει αποτελεσματικά τις απαραίτητες γνώσεις στις ιατρικές διαγνωστικές ρυθμίσεις που υποστηρίζονται από AI για την προώθηση της παρουσίας ακριβούς όρασης υπολογιστή, ως την υποκείμενη τεχνολογία ανάπτυξης μοντέλων.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν χρειάζεται να είναι ένα ζοφερό θέμα για συζήτηση. Γεμάτη με δυνατότητες να γίνει το πιο μεταμορφωτικό εργαλείο τα επόμενα χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη διαμορφώνεται γρήγορα σε έναν βοηθητικό πόρο αντί να παραμένει στην πορεία ως μια συντριπτική τεχνολογία.
Γνωρίζετε τις τεχνικές λεπτομέρειες που εμπλέκονται στο να γίνουν τα μοντέλα Μηχανικής Εκμάθησης ολιστικά, διαισθητικά και αποτελεσματικά; Εάν όχι, πρέπει πρώτα να κατανοήσετε πώς κάθε διαδικασία διαχωρίζεται ευρέως σε τρεις φάσεις, π.χ., Διασκέδαση, Λειτουργικότητα και Φινετσάτα. Ενώ το "Finesse" αφορά την εκπαίδευση αλγορίθμων ML στην τελειότητα αναπτύσσοντας πρώτα σύνθετα προγράμματα χρησιμοποιώντας σχετικές γλώσσες προγραμματισμού, το μέρος "Διασκέδαση" έχει να κάνει με τους πελάτες χαρούμενους προσφέροντάς τους το οξυδερκές και έξυπνο διασκεδαστικό προϊόν.
Φανταστείτε να ξυπνάτε μια ωραία μέρα και να βλέπετε όλα τα δοχεία της κουζίνας σας να αγοράζουν μαύρα, να σας τυφλώνουν προς το τι είναι μέσα. Και τότε, η εύρεση κύβων ζάχαρης για το τσάι σας θα είναι μια πρόκληση. Με την προϋπόθεση, μπορείτε να βρείτε πρώτα το τσάι.
Ο σχολιασμός δεδομένων είναι απλώς η διαδικασία επισήμανσης πληροφοριών έτσι ώστε οι μηχανές να μπορούν να τις χρησιμοποιήσουν. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για την εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση (ML), όπου το σύστημα βασίζεται σε επισημασμένα σύνολα δεδομένων για να επεξεργαστεί, να κατανοήσει και να μάθει από μοτίβα εισόδου για να φτάσει στα επιθυμητά αποτελέσματα.
Η επισήμανση δεδομένων δεν είναι τόσο δύσκολη, είπε ποτέ κανένας οργανισμός! Όμως, παρά τις προκλήσεις στην πορεία, δεν καταλαβαίνουν πολλοί την απαιτητική φύση των εργασιών. Η επισήμανση συνόλων δεδομένων, ειδικά για να γίνουν κατάλληλα για μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης, είναι κάτι που απαιτεί χρόνια εμπειρίας και πρακτική αξιοπιστία. Και πάνω από όλα, η επισήμανση δεδομένων δεν είναι μια μονοδιάστατη προσέγγιση και ποικίλλει ανάλογα με τον τύπο του μοντέλου που εκτελείται.
Η απόκτηση δεδομένων για έργα ομιλίας απλοποιείται όταν ακολουθείτε μια συστηματική προσέγγιση. Διαβάστε την αποκλειστική μας ανάρτηση σχετικά με την απόκτηση δεδομένων για έργα ομιλίας και αποκτήστε σαφήνεια.
Με απλά λόγια, ο σχολιασμός κειμένου έχει να κάνει με την επισήμανση συγκεκριμένων εγγράφων, ψηφιακών αρχείων, ακόμη και του σχετικού περιεχομένου. Μόλις επισημανθούν ή επισημανθούν αυτοί οι πόροι, γίνονται κατανοητοί και μπορούν να αναπτυχθούν από τους αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης για την εκπαίδευση των μοντέλων στην τελειότητα.
Σήμερα επιλέξαμε τον Vatsal Ghiya για να πάρει τη συνέντευξή του. Ο Vatsal Ghiya είναι ένας σειριακός επιχειρηματίας με περισσότερα από 20 χρόνια εμπειρίας σε λογισμικό και υπηρεσίες τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας. Είναι ο Διευθύνων Σύμβουλος και συνιδρυτής της Shaip, η οποία επιτρέπει την κατά παραγγελία κλιμάκωση της πλατφόρμας, των διαδικασιών και των ανθρώπων μας για εταιρείες με τις πιο απαιτητικές πρωτοβουλίες μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης.
Οι χρηματοοικονομικές υπηρεσίες έχουν μεταμορφωθεί με την πάροδο του χρόνου. Η αύξηση των πληρωμών μέσω κινητού τηλεφώνου, των λύσεων προσωπικής τραπεζικής, της καλύτερης παρακολούθησης της πίστωσης και άλλων οικονομικών μοτίβων διασφαλίζουν περαιτέρω ότι η σφαίρα των νομισματικών συμπεριλήψεων δεν είναι όπως ήταν πριν από μερικά χρόνια. Το 2021, δεν πρόκειται μόνο για το «Fin» ή το Finance, αλλά για όλα τα «FinTech» με ανατρεπτικές χρηματοοικονομικές τεχνολογίες που κάνουν αισθητή την παρουσία τους για να αλλάξει την εμπειρία των πελατών, τον τρόπο λειτουργίας για τους σχετικούς οργανισμούς ή ολόκληρη τη δημοσιονομική αρένα για την ακρίβεια.
Παρά την έγκαιρη άνοδο της αυτοκινητοβιομηχανίας, η κάθετη αφήνει πολλά περιθώρια για σταδιακές βελτιώσεις. Ξεκινώντας από τη μείωση των τροχαίων ατυχημάτων μέχρι τη βελτίωση της κατασκευής οχημάτων και της ανάπτυξης πόρων, η Τεχνητή Νοημοσύνη φαίνεται να είναι η πιο πιθανή λύση για να κινηθούν τα πράγματα προς τον ουρανό.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη μοιάζει περισσότερο με την ορολογία του μάρκετινγκ στις μέρες μας. Κάθε εταιρεία, startup ή επιχείρηση που γνωρίζετε τώρα προωθεί τα προϊόντα και τις υπηρεσίες της με τον όρο «AI-powered» ως USP της. Σε αυτό το πλαίσιο, η τεχνητή νοημοσύνη φαίνεται να είναι σίγουρα αναπόφευκτη στις μέρες μας. Αν παρατηρήσετε, σχεδόν όλα όσα έχετε γύρω σας τροφοδοτούνται από AI. Από τις μηχανές συστάσεων στο Netflix και τους αλγόριθμους σε εφαρμογές γνωριμιών έως μερικές από τις πιο σύνθετες οντότητες στον τομέα της υγείας που βοηθούν στην ογκολογία, η τεχνητή νοημοσύνη βρίσκεται στο επίκεντρο των πάντων σήμερα.
Η μηχανική μάθηση έχει πιθανώς τους πιο μικτούς ορισμούς και ερμηνείες στον κόσμο. Αυτό που έφτασε ως τσιτάτο πριν από μερικά χρόνια συνεχίζει να προκαλεί σύγχυση σε πολλούς ανθρώπους χάρη στον τρόπο που απεικονίζεται και παρουσιάζεται.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι φιλόδοξη και εξαιρετικά ωφέλιμη για την πρόοδο της ανθρωπότητας. Σε έναν χώρο όπως η υγειονομική περίθαλψη, ειδικά, η τεχνητή νοημοσύνη επιφέρει αξιοσημείωτες αλλαγές στον τρόπο που προσεγγίζουμε τη διάγνωση ασθενειών, τις θεραπείες τους, τη φροντίδα των ασθενών και την παρακολούθηση ασθενών. Για να μην ξεχνάμε την έρευνα και την ανάπτυξη που εμπλέκονται στην ανάπτυξη νέων φαρμάκων, νεότερους τρόπους ανακάλυψης ανησυχιών και υποκείμενων παθήσεων και πολλά άλλα.
Η υγειονομική περίθαλψη, ως κλάδος, δεν ήταν ποτέ στατική. Αλλά τότε, δεν ήταν ποτέ τόσο δυναμική, με τη συρροή ετερόκλητων ιατρικών γνώσεων, που μας κάνουν να κοιτάζουμε άψυχα σε σωρούς αδόμητων δεδομένων. Για να είμαι ειλικρινής, ο τεράστιος όγκος δεδομένων δεν είναι καν ζήτημα πια. Είναι μια πραγματικότητα, η οποία ξεπέρασε ακόμη και το όριο των 2,000 Exabyte μέχρι το τέλος του 2020.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι η τεχνολογία που δίνει τη δυνατότητα στις μηχανές να μιμούνται ανθρώπινες συμπεριφορές. Έχει να κάνει με τη διδασκαλία των μηχανών πώς να μαθαίνουν και να σκέφτονται αυτόνομα και να χρησιμοποιούν τα αποτελέσματα για να αντιδρούν και να ανταποκρίνονται ανάλογα.
Κάθε φορά που το σύστημα πλοήγησης GPS σας ζητά να κάνετε μια παράκαμψη για να αποφύγετε την κυκλοφορία, συνειδητοποιήστε ότι τέτοια ακριβής ανάλυση και αποτελέσματα έρχονται μετά από αρκετές εκατοντάδες ώρες εκπαίδευσης. Κάθε φορά που η εφαρμογή Google Lens προσδιορίζει με ακρίβεια ένα αντικείμενο ή ένα προϊόν, κατανοήστε ότι χιλιάδες μετά από χιλιάδες εικόνες έχουν υποστεί επεξεργασία από τη μονάδα AI (Τεχνητή Νοημοσύνη) για ακριβή αναγνώριση.
4 βασικά πράγματα που πρέπει να γνωρίζετε σχετικά με την αποαναγνώριση δεδομένων, Με τη δημιουργία δεδομένων να γίνεται με ρυθμό 2.5 εκατομμυρίων byte κάθε μέρα, εμείς ως χρήστες του Διαδικτύου δημιουργήσαμε σχεδόν 1.7 MB κάθε δευτερόλεπτο το 2020.
Τώρα που ολόκληρος ο πλανήτης είναι online και συνδεδεμένος, παράγουμε συλλογικά αμέτρητες ποσότητες δεδομένων. Ένας κλάδος, μια επιχείρηση, τμήμα αγοράς ή οποιαδήποτε άλλη οντότητα θα έβλεπε τα δεδομένα ως μια ενιαία μονάδα. Ωστόσο, όσον αφορά τα άτομα, τα δεδομένα αναφέρονται καλύτερα ως το ψηφιακό μας αποτύπωμα.
Τα ποιοτικά δεδομένα μεταφράζονται σε ιστορίες επιτυχίας, ενώ η κακή ποιότητα δεδομένων κάνει μια καλή μελέτη περίπτωσης. Μερικές από τις πιο σημαντικές περιπτωσιολογικές μελέτες σχετικά με τη λειτουργικότητα της τεχνητής νοημοσύνης προήλθαν από την έλλειψη ποιοτικών συνόλων δεδομένων. Ενώ όλες οι εταιρείες είναι ενθουσιασμένες και φιλόδοξες για τα εγχειρήματα και τα προϊόντα τεχνητής νοημοσύνης τους, ο ενθουσιασμός δεν αντανακλά στη συλλογή δεδομένων και στις πρακτικές εκπαίδευσης. Με περισσότερη εστίαση στην παραγωγή παρά στην εκπαίδευση, αρκετές επιχειρήσεις καταλήγουν να καθυστερούν το χρόνο τους στην αγορά, να χάνουν χρηματοδότηση ή ακόμα και να κατεβάζουν τα ρολά τους για την αιωνιότητα.
Μια διαδικασία για τον σχολιασμό ή την προσθήκη ετικετών σε δεδομένα που δημιουργούνται, επιτρέπει στους αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης και τεχνητής νοημοσύνης να αναγνωρίζουν αποτελεσματικά κάθε τύπο δεδομένων και να αποφασίζουν τι να μάθουν από αυτό και τι να κάνουν με αυτόν. Όσο πιο καλά καθορισμένο ή με ετικέτα είναι κάθε σύνολο δεδομένων, τόσο καλύτερα μπορούν να το επεξεργαστούν οι αλγόριθμοι για βελτιστοποιημένα αποτελέσματα.
Alexa, υπάρχει ένα μέρος για σούσι κοντά μου; Συχνά, συχνά κάνουμε ερωτήσεις ανοιχτού τύπου στους εικονικούς βοηθούς μας. Το να κάνετε ερωτήσεις όπως αυτές σε συνανθρώπους είναι κατανοητό, δεδομένου ότι έτσι έχουμε συνηθίσει να μιλάμε και να αλληλεπιδρούμε. Ωστόσο, το να κάνετε μια πολύ περιστασιακή ερώτηση στην καθομιλουμένη σε ένα μηχάνημα που δεν έχει σχεδόν καθόλου κατανόηση της γλώσσας και των περιπλοκών της συνομιλίας δεν έχει νόημα σωστά;
Λοιπόν, πίσω από κάθε τέτοιο εκπληκτικό περιστατικό, υπάρχουν έννοιες σε δράση όπως η τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική μάθηση και το πιο σημαντικό, το NLP (Natural Language Processing). Μια από τις μεγαλύτερες ανακαλύψεις της πρόσφατης εποχής μας είναι το NLP, όπου οι μηχανές εξελίσσονται σταδιακά για να κατανοήσουν πώς οι άνθρωποι μιλούν, συγκινούν, κατανοούν, ανταποκρίνονται, αναλύουν και ακόμη και μιμούνται ανθρώπινες συνομιλίες και συμπεριφορές που βασίζονται στο συναίσθημα. Αυτή η ιδέα είχε μεγάλη επιρροή στην ανάπτυξη των chatbot, των εργαλείων μετατροπής κειμένου σε ομιλία, της αναγνώρισης φωνής, των εικονικών βοηθών και άλλων.
Παρά το γεγονός ότι ήταν μια έννοια που εισήχθη στη δεκαετία του 1950, η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) δεν έγινε γνωστό μόνο πριν από μερικά χρόνια. Η εξέλιξη της τεχνητής νοημοσύνης ήταν σταδιακή και χρειάστηκαν σχεδόν 6 δεκαετίες για να προσφέρει τα τρελά χαρακτηριστικά και λειτουργίες που κάνει σήμερα. Όλα αυτά ήταν εξαιρετικά δυνατά λόγω της ταυτόχρονης εξέλιξης περιφερειακών υλικού, τεχνολογικών υποδομών, συναφών εννοιών όπως το cloud computing, τα συστήματα αποθήκευσης και επεξεργασίας δεδομένων (Big Data και analytics), η διείσδυση και εμπορευματοποίηση του διαδικτύου και πολλά άλλα. Όλα μαζί οδήγησαν σε αυτή την εκπληκτική φάση του χρονοδιαγράμματος τεχνολογίας, όπου η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση (ML) δεν ενισχύουν απλώς τις καινοτομίες, αλλά γίνονται αναπόφευκτες έννοιες για να ζεις χωρίς επίσης.
Κάθε σύστημα τεχνητής νοημοσύνης χρειάζεται τεράστιους όγκους ποιοτικών δεδομένων για να εκπαιδεύσει και να προσφέρει ακριβή αποτελέσματα. Τώρα, υπάρχουν δύο λέξεις-κλειδιά σε αυτήν την πρόταση - τεράστιοι όγκοι και ποιοτικά δεδομένα. Ας συζητήσουμε και τα δύο ξεχωριστά.
Όλες οι συζητήσεις και οι συζητήσεις μέχρι στιγμής για την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης για επαγγελματικούς και επιχειρησιακούς σκοπούς ήταν μόνο επιφανειακές. Κάποιοι μιλούν για τα οφέλη από την εφαρμογή τους ενώ άλλοι συζητούν πώς μια μονάδα AI μπορεί να αυξήσει την παραγωγικότητα κατά 40%. Ωστόσο, δύσκολα αντιμετωπίζουμε τις πραγματικές προκλήσεις που συνεπάγεται η ενσωμάτωσή τους για τους επιχειρηματικούς μας σκοπούς.
Είναι δύσκολο να φανταστεί κανείς την καταπολέμηση μιας παγκόσμιας πανδημίας χωρίς τεχνολογίες όπως η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και η Μηχανική Μάθηση (ML). Η εκθετική αύξηση των κρουσμάτων Covid-19 σε όλο τον κόσμο άφησε πολλές υποδομές υγείας σε παράλυση. Ωστόσο, ιδρύματα, κυβερνήσεις και οργανισμοί μπόρεσαν να αντεπιτεθούν με τη βοήθεια προηγμένων τεχνολογιών. Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση, που κάποτε θεωρούνταν πολυτέλεια για τον αυξημένο τρόπο ζωής και την παραγωγικότητα, έχουν γίνει σωτήριοι παράγοντες για την καταπολέμηση του Covid χάρη στις αναρίθμητες εφαρμογές τους.
Ο πόνος βιώνεται πιο έντονα σε ορισμένες ομάδες ανθρώπων. Μελέτες έχουν δείξει ότι τα άτομα από μειονοτικές και μη προνομιούχες ομάδες τείνουν να βιώνουν περισσότερο σωματικό πόνο από τον γενικό πληθυσμό λόγω άγχους, γενικής υγείας και άλλων παραγόντων.
Πριν καν σχεδιάσετε να προμηθευτείτε τα δεδομένα, ένα από τα πιο σημαντικά ζητήματα για τον καθορισμό του ποσού που θα πρέπει να ξοδέψετε για τα δεδομένα εκπαίδευσης AI. Σε αυτό το άρθρο, θα σας δώσουμε πληροφορίες για να αναπτύξετε έναν αποτελεσματικό προϋπολογισμό για δεδομένα εκπαίδευσης AI.
Το Shaip είναι μια διαδικτυακή πλατφόρμα που εστιάζει σε λύσεις δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας και προσφέρει αδειοδοτημένα δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης που έχουν σχεδιαστεί για να βοηθήσουν στη δημιουργία μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Παρέχει ιατρικά αρχεία ασθενών και δεδομένα αξιώσεων βασισμένα σε κείμενο, ήχο, όπως ηχογραφήσεις γιατρού ή συνομιλίες ασθενών/γιατρών, και εικόνες και βίντεο με τη μορφή ακτινογραφιών, αξονικών τομογράφων και αποτελεσμάτων μαγνητικής τομογραφίας.
Τα δεδομένα είναι ένα από τα πιο σημαντικά στοιχεία για την ανάπτυξη ενός αλγορίθμου AI. Να θυμάστε ότι το γεγονός ότι τα δεδομένα παράγονται πιο γρήγορα από ποτέ δεν σημαίνει ότι τα σωστά δεδομένα είναι εύκολο να βρεθούν. Τα δεδομένα χαμηλής ποιότητας, μεροληπτικά ή εσφαλμένα σχολιασμένα μπορούν (στην καλύτερη περίπτωση) να προσθέσουν άλλο ένα βήμα. Αυτά τα επιπλέον βήματα θα σας επιβραδύνουν, επειδή οι ομάδες επιστήμης δεδομένων και ανάπτυξης πρέπει να τα επεξεργαστούν στο δρόμο προς μια λειτουργική εφαρμογή.
Πολλά έχουν γίνει σχετικά με τη δυνατότητα της τεχνητής νοημοσύνης να μεταμορφώσει τον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης, και για καλό λόγο. Οι εξελιγμένες πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης τροφοδοτούνται από δεδομένα και οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης το έχουν σε αφθονία. Γιατί λοιπόν η βιομηχανία έχει μείνει πίσω από άλλες όσον αφορά την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης; Αυτή είναι μια πολύπλευρη ερώτηση με πολλές πιθανές απαντήσεις. Όλα αυτά, ωστόσο, αναμφίβολα θα τονίσουν ένα εμπόδιο συγκεκριμένα: μεγάλες ποσότητες μη δομημένων δεδομένων.
Ωστόσο, αυτό που φαίνεται απλό είναι κουραστικό να αναπτυχθεί και να αναπτυχθεί όπως κάθε άλλο πολύπλοκο σύστημα AI. Προτού η συσκευή σας αναγνωρίσει την εικόνα που τραβάτε και οι μονάδες Μηχανικής Μάθησης (ML) μπορέσουν να την επεξεργαστούν, ένας σχολιαστής δεδομένων ή μια ομάδα από αυτούς θα είχε αφιερώσει χιλιάδες ώρες σχολιάζοντας δεδομένα για να γίνουν κατανοητά από τις μηχανές.
Σε αυτό το special guest feature, ο Vatsal Ghiya, Διευθύνων Σύμβουλος και συνιδρυτής της Shaip, διερευνά τους τρεις παράγοντες που πιστεύει ότι θα επιτρέψουν στην τεχνητή νοημοσύνη που βασίζεται σε δεδομένα να αξιοποιήσει πλήρως τις δυνατότητές της στο μέλλον: το ταλέντο και τους πόρους που απαιτούνται για την κατασκευή καινοτόμων αλγορίθμων, τεράστιο όγκο δεδομένων για την ακριβή εκπαίδευση αυτών των αλγορίθμων και άφθονη επεξεργαστική ισχύ για την αποτελεσματική εξόρυξη αυτών των δεδομένων. Η Vatsal είναι ένας σειριακός επιχειρηματίας με περισσότερα από 20 χρόνια εμπειρίας σε λογισμικό και υπηρεσίες τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας. Η Shaip επιτρέπει την κατά παραγγελία κλιμάκωση της πλατφόρμας, των διαδικασιών και των ανθρώπων της για εταιρείες με τις πιο απαιτητικές πρωτοβουλίες μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης.
Οι διαδικασίες στα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) είναι εξελικτικές. Σε αντίθεση με άλλα προϊόντα, υπηρεσίες ή συστήματα στην αγορά, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης δεν προσφέρουν περιπτώσεις άμεσης χρήσης ή άμεσα 100% ακριβή αποτελέσματα. Τα αποτελέσματα εξελίσσονται με περισσότερη επεξεργασία σχετικών και ποιοτικών δεδομένων. Είναι σαν το πώς ένα μωρό μαθαίνει να μιλάει ή πώς ένας μουσικός ξεκινά μαθαίνοντας τις πρώτες πέντε μεγάλες συγχορδίες και στη συνέχεια βασίζεται σε αυτές. Τα επιτεύγματα δεν ξεκλειδώνονται από τη μια μέρα στην άλλη, αλλά η εκπαίδευση γίνεται με συνέπεια για την αριστεία.
Κάθε φορά που μιλάμε για Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και Μηχανική Μάθηση (ML), αυτό που φανταζόμαστε αμέσως είναι ισχυρές εταιρείες τεχνολογίας, βολικές και φουτουριστικές λύσεις, φανταχτερά αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα και βασικά ό,τι είναι αισθητικά, δημιουργικά και διανοητικά ευχάριστο. Αυτό που δύσκολα προβάλλεται στους ανθρώπους είναι ο πραγματικός κόσμος πίσω από όλες τις ανέσεις και τις εμπειρίες του τρόπου ζωής που προσφέρει η τεχνητή νοημοσύνη.
Μια αποκλειστική συνέντευξη όπου ο Utsav, Business Head - Shaip αλληλεπιδρά με τον Sunil, Executive Editor, My Startup για να τον ενημερώσει για το πώς η Shaip βελτιώνει την ανθρώπινη ζωή λύνοντας τα προβλήματα του μέλλοντος με τις προσφορές Conversational AI και Healthcare AI. Δηλώνει επίσης πώς η AI, η ML πρόκειται να φέρουν επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο δραστηριοποιούμαστε και πώς η Shaip θα συμβάλει στην ανάπτυξη τεχνολογιών επόμενης γενιάς.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) βελτιώνει τον τρόπο ζωής μας μέσω καλύτερων προτάσεων ταινιών, προτάσεων εστιατορίων, επίλυσης συγκρούσεων μέσω chatbots και πολλά άλλα. Η ισχύς, οι δυνατότητες και οι δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης αξιοποιούνται όλο και περισσότερο σε βιομηχανίες και σε τομείς που κανείς πιθανώς δεν είχε σκεφτεί. Στην πραγματικότητα, η τεχνητή νοημοσύνη διερευνάται και εφαρμόζεται σε τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη, το λιανικό εμπόριο, οι τράπεζες, η ποινική δικαιοσύνη, η επιτήρηση, οι προσλήψεις, η διόρθωση των μισθολογικών χασμάτων και πολλά άλλα.
Όλοι έχουμε δει τι συμβαίνει όταν η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης πάει στραβά. Σκεφτείτε την προσπάθεια της Amazon να δημιουργήσει ένα σύστημα πρόσληψης τεχνητής νοημοσύνης, το οποίο ήταν ένας πολύ καλός τρόπος για να σαρώσετε βιογραφικά και να εντοπίσετε τους υποψηφίους με τα περισσότερα προσόντα - υπό την προϋπόθεση ότι αυτοί οι υποψήφιοι ήταν άνδρες.
Ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης δοκιμάστηκε πέρυσι λόγω της πανδημίας και πολλές καινοτομίες έλαμψαν - από νέα φάρμακα και ιατρικές συσκευές μέχρι καινοτομίες στην εφοδιαστική αλυσίδα και καλύτερες διαδικασίες συνεργασίας. Οι ηγέτες επιχειρήσεων από όλους τους τομείς του κλάδου βρήκαν νέους τρόπους για να επιταχύνουν την ανάπτυξη για να υποστηρίξουν το κοινό καλό και να δημιουργήσουν σημαντικά έσοδα.
Τα έχουμε δει σε ταινίες, τα έχουμε διαβάσει σε βιβλία και τα έχουμε ζήσει στην πραγματική ζωή. Όσο επιστημονικής φαντασίας και αν φαίνεται, πρέπει να αντιμετωπίσουμε τα γεγονότα – η αναγνώριση προσώπου ήρθε για να μείνει. Η τεχνολογία εξελίσσεται με δυναμικό ρυθμό και με τις ποικίλες περιπτώσεις χρήσης που εμφανίζονται σε όλες τις βιομηχανίες, το ευρύ φάσμα των εξελίξεων της αναγνώρισης προσώπου φαίνεται απλώς να είναι αναπόφευκτη και άπειρη.
Τα πολύγλωσσα chatbots μεταμορφώνουν τον επιχειρηματικό κόσμο. Τα chatbots έχουν προχωρήσει πολύ από τα πρώτα τους στάδια, όπου θα έδιναν απλές μονολεκτικές απαντήσεις. Ένα chatbot μπορεί πλέον να συνομιλεί άπταιστα σε δεκάδες γλώσσες, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να επεκταθούν σε μια ευρύτερη παγκόσμια αγορά.
Η υγειονομική περίθαλψη θεωρείται συχνά ως ένας κλάδος στην αιχμή της τεχνολογικής καινοτομίας. Αυτό ισχύει από πολλές απόψεις, αλλά ο χώρος της υγειονομικής περίθαλψης ρυθμίζεται επίσης σε μεγάλο βαθμό από σαρωτική νομοθεσία όπως ο GDPR και το HIPAA, μαζί με πολλές ακόμη τοπικές οδηγίες και περιορισμούς.
Μια αναφορά του 2018 αποκάλυψε ότι δημιουργούσαμε σχεδόν 2.5 εκατομμύρια byte δεδομένων κάθε μέρα. Σε αντίθεση με τη δημοφιλή πεποίθηση, δεν είναι δυνατή η επεξεργασία όλων των δεδομένων που παράγουμε για πληροφορίες.
Η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται όλο και πιο έξυπνη μέρα με τη μέρα. Σήμερα, οι πανίσχυροι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης είναι προσβάσιμοι σε κανονικές επιχειρήσεις και αλγόριθμοι που απαιτούν ισχύ επεξεργασίας που κάποτε θα ήταν δεσμευμένοι για τεράστια mainframes μπορούν τώρα να αναπτυχθούν σε προσιτές διακομιστές cloud.