סדר לפי:
האיכות והדיוק של התוצאות המסופקות על ידי מערכת זיהוי פנים ורגשות תלויים בנתונים. ככל שהנתונים מדויקים ומרחיבים יותר, כך הסיכוי של תוכנית בינה מלאכותית לזהות ולזהות רגשות טובים יותר.
לבינה מלאכותית יש כמה יתרונות גורפים לענפי הביטוח, בתנאי שהחברות מבינות את יישומו. כאשר משימות כמו עיבוד תביעות, הגדרת פרימיום וזיהוי נזקים מתייעלות, זה יכול גם לעזור בשירות לקוחות, להגדיל את רמת שביעות הרצון הכוללת.
ביטול זיהוי נתונים הוא חיוני לשמירה על מידע אישי מזהה בתחום הבריאות, תוך התאמה לדרישות הרגולטוריות כגון HIPAA ו-GDPR. הכלים המוצגים, כולל IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip ו-Private-AI, מציעים פתרונות מגוונים למיסוך נתונים יעיל.
ל-Generative AI יש כמה תכונות ופונקציונליות עוצמתיות המוגדרות לשיפוץ מערכות תמיכה בשירותי לקוחות. היכן שהוא יכול לטפל בבעיות של הלקוח באופן מיידי, AI גנרטיבי יכול גם להחליף סוכנים כמגיבים ראשונים ולתקשר עם לקוחות כמו אדם.
ביטול זיהוי נתונים הוא הליך קריטי להבטחת הגנה על גישה בלתי מורשית ושימוש בלתי חוקי בנתונים אישיים. חשוב במיוחד עבור נתוני שירותי בריאות, תהליך זה מבטיח שמידע אישי מזהה לא נוחת בידי אנשים מלבד אלה הקשורים באופן הדוק לנתונים.
בינה מלאכותית ויצירתית לשיח משנים את העולם שלנו בדרכים ייחודיות. בינה מלאכותית לשיחה הופכת את הדיבור למכונות לקל ומועיל, ומשפרת את תמיכת הלקוחות ואת שירותי הבריאות. AI גנרטיבי, לעומת זאת, הוא מעצמה יצירתית. הוא ממציא תוכן חדש ומקורי באמנות, מוזיקה ועוד. הבנת סוגי AI אלה היא המפתח להחלטות עסקיות, אתיקה וחדשנות חכמות.
טכנולוגיות קול הן עדיין טכנולוגיות חדשות יחסית ואנחנו עדיין עובדים כדי להבין היטב את הפתרונות המוצעים איתן. במסגרת שירותי בריאות רגישים לזמן, יעילות ודיוק הם בעלי חשיבות עליונה.
בינה מלאכותית גנרטיבית מעצבת מחדש את נוף השירותים הבנקאיים והפיננסיים, מציגה יעילות, משפרת את האבטחה ומספקת חוויות מותאמות אישית ללקוחות ולמוסדות כאחד. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתקדם, השפעתה על התעשייה הפיננסית צפויה לגדול, ולפתח עידן חדש של חדשנות ואופטימיזציה.
השימוש בעיבוד שפה טבעית (NLP) בתעשיית הבריאות והתרופות מבוססת במידה רבה על ניתוח נתונים לא מובנים. בעזרת מידע רלוונטי, ארגוני בריאות יכולים לחלץ מספר יתרונות ולספק שירותי בריאות טובים יותר לחולים.
הקוונטים והתדירות של תוכן שנוצר על ידי משתמשים הולכים לגדול בשנים הקרובות. ללקוחות היום יש גישה לכלים חדשניים, המאפשרים להם לדעת הכל על מותג. כאשר יצירת קשר עם לקוחות קיימים, חדשים ופוטנציאליים חיונית למותג, ניטור וניטור תוכן הוא חיוני ליצירת תדמית חיובית.
תיוג נתונים יעיל הוא חלק מכריע בשיפור הרלוונטיות לחיפוש. פלטפורמות ועסקים של מסחר אלקטרוני מרוויחים הכי הרבה מתיוג נתונים מכיוון שהם צריכים להעלות את המוצרים שלהם בתוצאות החיפוש, מה שמוביל לגידול במכירות ובהכנסות.
עיבוד שפה טבעית (NLP) החל במהפכה של מיצוי וניתוח מידע בכל הענפים. הרבגוניות של טכנולוגיה זו גם מתפתחת כדי לספק פתרונות טובים יותר ויישומים חדשים. השימוש ב-NLP במימון אינו מוגבל ליישומים שהזכרנו לעיל. עם הזמן, נוכל להשתמש בטכנולוגיה הזו ובטכניקות שלה למשימות ופעולות מורכבות עוד יותר.
בליבת יישומי הבינה המלאכותית בתחום הבריאות נמצאים הנתונים והניתוח הנכון שלהם. באמצעות הנתונים והמידע המסופקים על ידי אנשי מקצוע בתחום הבריאות, כלים וטכנולוגיות בינה מלאכותית מסוגלים לספק פתרונות בריאות טובים יותר במונחים של אבחון, טיפול, חיזוי, מרשם והדמיה.
זיהוי ישויות בשם הוא טכניקה חיונית הסוללת את הדרך להבנת מכונה מתקדמת של הטקסט. בעוד שלמערכי נתונים של קוד פתוח יש יתרונות וחסרונות, הם מסייעים באימון ובכוונן עדין של מודלים של NER. בחירה ויישום סבירים של משאבים אלה יכולים להעלות משמעותית את התוצאות של פרויקטי NLP.
AI גנרטיבי מציע יתרונות בולטים כמו יעילות, מדרגיות והתאמה אישית עם היכולת שלו ליצור תוכן מגוון. עם זאת, אתגרים כמו בקרת איכות, מגבלות יצירתיות וחששות אתיים דורשים תשומת לב זהירה.
AI גנרטיבי הוא גבול מרגש שמגדיר מחדש את גבולות הטכנולוגיה והיצירתיות. מיצירת טקסט דמוי אדם ועד ליצירת תמונות ריאליסטיות, שיפור פיתוח קוד, ואפילו הדמיית פלטי אודיו ייחודיים, היישומים בעולם האמיתי שלה מגוונים כמו שהם משנים.
היישומים של למידת מכונה ובינה מלאכותית בניתוח נתונים קליניים הם נרחבים ופורצי דרך. הם מציעים פוטנציאל עצום לעיצוב מחדש של הטיפול בחולים, שיפור המחקר הרפואי ומתן אבחונים מוקדמים ומדויקים יותר.
שייפ עומדת בחוד החנית באספקת שירותי בריאות ונתונים רפואיים מהשורה הראשונה עבור מודלים של AI ולמידת מכונה (ML). אם אתה מתחיל בפרויקט AI בריאות או זקוק לנתונים רפואיים ספציפיים, שייפ הוא השותף המושלם.
עוזרי קול אינם עוד חידוש; הם הופכים חיוניים במהירות לאינטראקציות הדיגיטליות היומיומיות שלנו. עלייתה של העוזרת הקולית הרב-לשונית מבטיחה להיות קפיצת מדרגה משמעותית, לשבור את מחסומי השפה ולעודד קישוריות גלובלית גדולה יותר.
הערת מסמכים היא אבן בניין חיונית בבינה מלאכותית, למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית. זה משפר את יכולות ההבנה והעיבוד של מערכות הבינה המלאכותית, מפעיל חילוץ מידע יעיל ומטפח אוטומציה בתחומים שונים.
כפי שחקרנו בדוגמאות לעיל, ניתוח סנטימנטים טומן בחובו פוטנציאל יוצא דופן במגוון יישומים, החל משירות לקוחות ועד פוליטיקה. זה מאפשר לארגונים לפתוח את הכוח של נתונים סובייקטיביים ולהפוך טקסט לא מובנה לתובנות ניתנות לפעולה.
העתיד של AI בתחום הבריאות מלא בהבטחה ופוטנציאל, כשהמגמות המתפתחות לשנת 2023 מאותתות על שינוי מהפך באספקת הטיפול בחולים.
מקרי השימוש של עיבוד שפה טבעית בתחום הבריאות הם עצומים ומשנים. על ידי רתימת הכוח של בינה מלאכותית, למידת מכונה ובינה מלאכותית בשיחות, ה-NLP מחולל מהפכה כיצד אנשי מקצוע בתחום הבריאות ניגשים לטיפול בחולים. זה הופך את תהליכי העבודה הרפואיים ליעילים יותר ומשפר את התוצאות הכוללות של המטופלים.
אימוץ מיצוי ישות מבוסס AI הוביל להתקדמות משמעותית בתעשיות שונות, משירותי בריאות ועד מסחר אלקטרוני, שיפור קבלת החלטות, ייעול תהליכים ושיפור חווית הלקוח.
טכנולוגיית זיהוי רגשות היא כלי רב עוצמה שיכול לשפר את ההבנה שלנו לגבי רגשות אנושיים ולעזור לנו ליצור חוויות מותאמות אישית בתחומים שונים כגון בריאות, חינוך ושיווק.
בסך הכל, תחום הבריאות מלא בחולים וברופאים שיש להם מוטיבציה לעשות שוב את ההבדל בחייהם של אנשים ברחבי העולם. גישה למערכות נתונים גדולות היא בינה מלאכותית חד-כיוונית תמשיך להוכיח את עצמה כעתיד הרפואה. זה תלוי בחוקרים ובמפתחים כאחד לנצל את מערכי הנתונים הייחודיים הללו כדי לשפר את ההבנה שלנו לגבי ניסויים קליניים וטיפול בחולים בעודנו מתקדמים לעבר עתיד יותר ויותר מחובר עבור כולם.
חמש השנים הבאות יביאו חוויות AI יותר יעילות, תכונות אבטחה שמשפרות את האינטראקציות הללו ועוד. מגמות AI לשיחה בשנים הקרובות יהיו בהירות ונגישות יותר מאי פעם.
השינויים נמשכים, ומובילים לעתיד בנקאי ורווחי יותר המספק חווית משתמש טובה יותר. עם השינויים הללו יחד עם היכולת ללמוד מטעויות של חברות אחרות, מגזר BFSI ימשיך להתקדם במהירות לעבר שימוש בזיהוי פנים - מטרה סופית יעילה ובטוחה יותר עבור כל הגופים המעורבים.
חיפוש קולי הוא תחום טכנולוגי מתפתח. הוא מתקדם לאט אבל בטוח בצעדי ענק ככל שהוא הופך להיות מסוגל יותר עם AI, עיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה. סוג הבינה המלאכותית שקיים כעת אינו חיוני; העוזרות הקוליות הללו הן כלים להפוך את חיינו לטובים יותר, פשוטים יותר ויעילים יותר.
שירותי תיוג נתונים עוזרים לעסקים להפוך נתונים שאין להם תוויות או תגים לנתונים שיש להם. לעתים קרובות הם משתמשים בכוח משימה אנושי או למידת מכונה כדי לתייג את מערכי הנתונים שעסקים נותנים להם.
טכנולוגיית זיהוי קול יכולה לחולל מהפכה בתעשיית הבריאות בכמה דרכים. על ידי הפעלת תיעוד מהיר ומדויק יותר, הפחתת הסיכון לשגיאות ושיפור מעורבות המטופלים, טכנולוגיית זיהוי קול יכולה לעזור לספקי שירותי בריאות לספק טיפול איכותי יותר.
בענף הביטוח יש הרבה נתונים, אבל הוא כל כך עמוס שכמעט בלתי אפשרי לחפש. תעשיית הביטוח צריכה להיות דיגיטלית — ועכשיו היא יכולה. עם OCR במקום, איסוף ומיון נתונים הופכים פשוטים כמו צילום תמונה או הקלדת כמה מילים.
לבנקים תהיה חוויה חיובית ביישום טכנולוגיות AI. זה מבוסס על ראיונות עם חברות שכבר משתמשות בבינה מלאכותית בתהליכים העסקיים שלהן. כל עוד אמצעי הגנה בנויים כדי להבטיח בטיחות של נתוני לקוחות ותקנים אתיים הניתנים לוויסות אוטומטי, על הבנקים ליישם בינה מלאכותית במערכות שלהם.
ההשפעה של למידת מכונה בשוק המוקדים הטלפוניים היא אמיתית וניתנת למדידה. לכידת נתונים בזמן אמת ולמידת מכונה נישאו כדי לאפשר מוקדים טלפוניים יעילים עוד יותר. בנוסף, פתרונות מבוססי קול גדלו ברחבי צפון אמריקה וממשיכים להתפשט ברחבי העולם.
טכנולוגיית זיהוי קול הופכת יותר ויותר חשובה בתחום הבריאות, כאשר רופאים ואחיות מסתמכים עליה יותר ויותר כדי לטפל ברבות מהחובות המקצועיות שלהם. בעוד שעדיין יש להתייחס לשאלות רבות לפני שאנו רואים שימוש נרחב בטכנולוגיה זו בבתי חולים, בסביבות קליניות ובמשרדי הרופאים, הסימנים המוקדמים מצביעים על הבטחה משמעותית.
טכנולוגיית הערות וידאו נועדה לשמור על בטיחות מערכות AI קמעונאי ולקוחות. תוכנת הערות וידאו היא דרך מצוינת לעשות זאת בכך שהיא מאפשרת לאנשים להתריע במהירות ובקלות לרשויות כאשר הם עדים למשהו חשוד בסביבה קמעונאית ו; לעזור למערכות בינה מלאכותית ללמוד מניסיון העבר כדי שיוכלו להתאים את התגובות שלהן כדי להרגיש טוב יותר לגבי מה שנחשב להתנהגות נורמלית.
מקרי שימוש של זיהוי פנים יכולים לחולל פלאים בעת אחסון ושליפה של נתונים, אבל הם גם מגיעים עם התלבטות אתית מסקרנת. האם זה הגיוני להשתמש בטכנולוגיה כזו? יש אנשים המאמינים שהתשובה היא "לא", במיוחד בנוגע לפגיעה בפרטיות של זיהוי פנים. אחרים מציינים את השימוש בכלים החדשים האלה, וזו הסיבה שטכנולוגיה זו אולי לא תהיה כזו שאתה רוצה להימנע ממנה בכל מחיר.
בינה מלאכותית תשנה את אופן האינטראקציה שלנו עם הטכנולוגיה. ברגע שתתרגל לבינה מלאכותית בשיחות וזה הופך לחלק חלק מהחיים שלך, תתפלא איך יכולת אי פעם להסתדר בלעדיה.
מילות השכמה מותאמות אישית יכולות לעזור בהתאמה אישית של המותג שלך ולהבדיל אותו מהמתחרים. יש הרבה גורמים שיש לקחת בחשבון בבחירת מילת ערות מותאמת אישית. אבל, אם אתה רוצה להתבלט בעולם העסקים התחרותי של היום, כדאי להשקיע את המאמץ הנוסף כדי לוודא שהעוזר הקולי שלך נשמע ייחודי.
התקדמות טכנולוגית קול חדשה כאן כדי להישאר. הם רק ימשיכו לגדול בפופולריות, מה שהופך כעת לזמן המושלם להקדים את העקומה ולהתחיל ליצור חוויות קוליות חדשניות לנהגים. כאשר יצרני רכב משלבים זיהוי דיבור במכוניותיהם, הדבר פותח בפני הטכנולוגיה ומשתמשיה עולם חדש של אפשרויות.
ברור של-AI של מזון תהיה השפעה עצומה על האופן שבו אנו אוכלים. מהדחף של רשתות המזון המהיר לעבר תפריטים הניתנים להתאמה אישית ועד למגוון מסעדות חדשות וחדשניות, יש אינספור הזדמנויות לטכנולוגיה כדי לפשט את חוויות האכילה שלנו ולשפר את איכות האוכל שלנו. עם התקדמות האלגוריתמים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה, אנו יכולים לצפות כי בינה מלאכותית של מזון תשפיע באופן חיובי על בריאותנו ועל ההשפעה האקולוגית הכוללת של מערכת המזון שלנו.
לסיכום, פילוח סמנטי הוא מגזר חשוב של אלגוריתמי למידה עמוקה הממונפים להגברת ההתקדמות בראייה ממוחשבת. פילוח סמנטי ימשיך להתקדם ברבות מתתי הקטגוריות הקשורות הללו, זיהוי אובייקטים, סיווג ולוקליזציה.
בסך הכל, מערכת זיהוי דיבור יעילה צריכה להיות קלה להגדרה ולשימוש במצבים שונים תוך השגת תוצאות מדויקות עם מעט תסכול מצד המשתמש.
בניית נתוני בית חכם דורשת סט של תהליכים המוודאים בסופו של דבר שאלגוריתם למידת המכונה עובד ומעבד נתונים ללא כל הפרעה.
תעשיית הביטוח הייתה מסורתית שמרנית עם התקדמות טכנולוגית והססה לאמץ טכנולוגיות חדשות. עם זאת, הזמנים משתנים, ובינה מלאכותית (AI) זוכה לתשומת לב רבה מצד חברות הביטוח, שמתחילות להבין את התפקיד החשוב שבינה מלאכותית יכולה למלא בפעילותן.
איסוף נתונים הוא תהליך של איסוף, ניתוח ומדידת נתונים מדויקים ממערכות מגוונות לשימוש לקבלת החלטות תהליכים עסקיים, פרויקטי דיבור ומחקר.
בנקאות זה לא מה שהיה פעם. רובנו זקוקים לשירותים בנקאיים מהירים, יעילים, ללא רבב, נטולי טרחה והכי חשוב אמינים. זה רק הגיוני לעבור לערוצי בנקאות דיגיטליים שיכולים לספק את הדברים האלה. כפי שמתברר, עוזרים וירטואליים המופעלים על ידי בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) יכולים לעשות בדיוק את זה.
האם אי פעם נאלצת לתרגם מיילים חשובים לשפה אחרת? אם כן, תמצא את זה מתסכל לדעת ששירות המענה למייל של מישהו לא יכול לתרגם עבורך את המיילים שלך במהירות. זה יכול להיות מתסכל במיוחד אם תקשורת היא המפתח עבור כל ארגון.
המונחים צ'טבוט ועוזרים וירטואליים משמשים ליצירת שיחות תוך שימוש ביכולת אוטומציה עם מגע אנושי. עם רזולוציה אוטונומית, צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים מאיצים גם את חווית העובדים והלקוחות.
גרסה פשוטה מדי של סיווג מסמכים נחשבת לרוב כאחד מתת-התחום של סיווג טקסטים פירושה תיוג המסמכים והצבתם ישירות לקטגוריות מוגדרות מראש - למטרת תחזוקה קלה וגילוי יעיל.
היי סירי, תוכלי לחפש לי פוסט טוב בבלוג שמגייס את מגמות הבינה המלאכותיות המובילות לשיחה. או, אלכסה, את יכולה פשוט להשמיע לי שיר שמוציא את דעתי מהמשימות היומיומיות השגרתיות. ובכן, אלו לא רק רטוריקה אלא דיונים סטנדרטיים בחדר האורחים שמאמתים את ההשפעה הכוללת של מושג שנקרא Conversational AI.
OCR או זיהוי תווים אופטי היא דרך מהנה לקרוא ולהבין מסמכים. אבל למה זה בכלל הגיוני? בוא נגלה. אבל לפני שנמשיך, עלינו לעטוף את הראש סביב מונח פחות נפוץ של למידת מכונה: RPA (Robotic Process Automation).
האמת הקשה היא שהאיכות של נתוני האימון שנאספים קובעת את איכות מודל זיהוי הדיבור שלך או אפילו המכשיר. לכן, יש צורך להתחבר עם ספקי נתונים מנוסים כדי לעזור לך להפליג בתהליך ללא מאמץ רב, במיוחד כאשר אימון מודל או האלגוריתמים הנוגעים בדבר דורשים איסוף, הערות ואסטרטגיות מיומנות אחרות.
ליכולת המוזרקת למכונות - מה שהופך אותן למסוגלות לקיים אינטראקציה בדרכים הכי אנושיות שאפשר - יש סוג אחר של גבוה. עם זאת, נותרה השאלה, איך עובד AI שיחה בזמן אמת ואיזו סוג של טכנולוגיה מניע את עצם קיומה.
כפי שהשם מרמז, נתונים סינתטיים הם הנתונים שנוצרים באופן מלאכותי ולא נוצרים על ידי אירועים ממשיים. בשיווק, מדיה חברתית, בריאות, פיננסים ואבטחה, נתונים סינתטיים עוזרים לבנות פתרונות חדשניים יותר.
כשאנחנו מדברים על זיהוי תווים אופטי (OCR), זה תחום של בינה מלאכותית (AI) שקשור ספציפית לראייה ממוחשבת ולזיהוי דפוסים. OCR מתייחס לתהליך של חילוץ מידע ממספר פורמטים של נתונים כמו תמונות, PDF, הערות בכתב יד ומסמכים סרוקים והמרתם לפורמט דיגיטלי לעיבוד נוסף.
מערכת ניטור הנהג היא תכונת בטיחות מתקדמת המשתמשת בהרכבה של מצלמה על לוח המחוונים כדי לנטר את ערנות הנהג ונמנום. במקרה שהנהג נהיה ישנוני ודעתו מוסחת מערכת ניטור הנהג מייצרת התראה וממליצה לקחת הפסקה.
עיבוד שפה טבעית הוא תת-תחום של בינה מלאכותית המסוגל לשבור את השפה האנושית ולהזין את עקרונותיה של המודלים החכמים. האם תכננת להשתמש ב-NLP כטכנולוגיית האימון שלך למודל? המשך לקרוא כדי להכיר את האתגרים והפתרונות לתיקון אותם.
בנוסף לכך, AI Conversational לומד כל הזמן מהתנסויות קודמות באמצעות מערכי נתונים של למידת מכונה כדי להציע תובנה בזמן אמת ושירות לקוחות מעולה. כמו כן, Conversational AI לא רק מבין ידנית ומגיב לשאילתות שלנו, אלא גם יכול להיות מחובר לטכנולוגיות AI אחרות כמו חיפוש וחזון כדי לעקוב אחר התהליך במהירות.
זיהוי תמונה הוא היכולת של תוכנה לזהות אובייקטים, מקומות, אנשים ופעולות בתמונות. באמצעות מערכי נתונים של למידת מכונה, ארגונים יכולים להשתמש בזיהוי תמונות כדי לזהות ולסווג אובייקטים למספר קטגוריות.
בינה מלאכותית הופכת מכונות לחכמות יותר, נקודה! עם זאת, הדרך שבה הם עושים זאת שונה ומסקרנת כמו האנך המודאג. לדוגמה, דברים כמו Natural Language Processing שימושיים אם הייתם מעצבים ומפתחים צ'אטבוטים שנונים ועוזרים דיגיטליים. באופן דומה, אם אתה רוצה להפוך את מגזר הביטוח לשקוף יותר ומפרגן יותר כלפי המשתמשים, Computer Vision הוא תת התחום של AI שאתה חייב להתמקד בו.
האם מכונות יכולות לזהות רגשות פשוט על ידי סריקת הפנים? החדשות הטובות הן שהם יכולים. והחדשות הרעות הן שלשוק יש עוד דרך ארוכה לעבור לפני שיהפוך למיינסטרים. עם זאת, המחסומים ואתגרי האימוץ אינם מונעים את אוונגליסטי הבינה המלאכותית לשים את 'זיהוי רגשות' על מפת הבינה המלאכותית - בצורה אגרסיבית למדי.
Computer Vision אינה נפוצה כמו יישומי AI אחרים כמו Natural Language Processing. עם זאת, זה לאט לאט עולה בסולם הדרגות, מה שהופך את 2022 לשנה מרגשת לאימוץ בקנה מידה גדול יותר. הנה כמה מפוטנציאל הראייה הממוחשבת האופנתי (בעיקר התחומים) שצפויים להיחקר טוב יותר על ידי עסקים בשנת 2022.
ארגונים ברחבי העולם עוברים ממסמכים מבוססי נייר לעיבוד נתונים דיגיטלי. אבל, מה זה OCR? איך זה עובד? ובאיזה תהליך עסקי ניתן לנצל אותו כדי למנף את היתרונות שלו? בוא נחפור במאמר זה באילו יתרונות OCR מביא לשולחן.
התשובה היא זיהוי דיבור אוטומטי (ASR). זהו צעד ענק להפוך את המילה המדוברת לצורה כתובה. זיהוי דיבור אוטומטי (ASR) הוא מגמה שעומדת להרעיש בשנת 2022. והעלייה בצמיחת העוזרות הקוליות נובעת מסמארטפונים של עוזר קולי מובנה ומכשירי קול חכמים כמו אלקסה.
האם אתה מחפש את המוח מאחורי דגמי הבינה המלאכותית הטובים ביותר? ובכן, התכופפו ל-Data Annotators. למרות שהערת נתונים תופסת את השלב המרכזי בהכנת משאבים הרלוונטיים לכל אנכית מונעת בינה מלאכותית, נחקור את הרעיון ונלמד עוד על גיבורי התיוג מנקודת המבט של בינה מלאכותית בתחום הבריאות.
והאם אתה לא מוצא את זה מרתק אם הקונים משלמים את החשבון בצ'ק-אאוט רק על ידי ייצוג פנים, לא כל כרטיס או ארנק? זיהוי פנים מאפשר לקמעונאים לנתח את מצבי הרוח וההעדפות של הקונים על סמך רכישות קודמות שלהם.
עם הגדלת התשלומים הדיגיטליים המבוצעים ברחבי העולם, כיצד יכולים ארגונים פיננסיים להבטיח המרת מכירות וקבלת תשלומים מקסימלית, כמו גם למזער את החשיפה לסיכון? נשמע מדאיג? בתעשיית הפיננסים, הנשענת מאוד על עיבוד נתונים ומידע, שמירה על יתרון שולי והבנת הגוון הטבעי של לקוחות לספק פתרון בזמן דורשת טכנולוגיה הקשורה לבינה מלאכותית.
רחפנים הם כלי בר קיימא לאיסוף נתונים ומספקים מידע בזמן אמת. שימוש בניתוח נתונים מאפשר בדיקת גשרים, כרייה ותחזית מזג אוויר קלה יותר.
ניתוח סנטימנטים ב-Call Center הוא עיבוד נתונים על ידי זיהוי הגוון הטבעי של הקשר הלקוח וניתוח נתונים כדי להפוך את שירות הלקוחות לאמפתי יותר.
ובכן, הסיבה הראשונה לא צריכה שום אימות. פרויקטים של למידת מכונה דורשים אלגוריתמים, רכש נתונים, הערות באיכות גבוהה והיבטים מורכבים אחרים שמטופלים היטב.
כענף של בינה מלאכותית, NLP עוסק בהפיכת מכונות להיענות לשפה האנושית. בהתייחס להיבט הטכנולוגי של זה, NLP, באופן הולם, משתמש במדעי המחשב, בלשנות, באלגוריתמים ובמבנה השפה הכולל כדי להפוך את המכונות לאינטליגנטיות. המכונות הפרואקטיביות והאינטואיטיביות, בכל פעם שנבנות, יכולות לחלץ, לנתח ולהבין את המשמעות וההקשר האמיתיים מהדיבור ואפילו מטקסט.
זה המקום שבו יש להערת תמונה רפואית תפקיד, שכן היא מקנה ביעילות את הידע הנדרש למערכות האבחון הרפואיות המופעלות על ידי בינה מלאכותית לקידום הנוכחות של ראייה ממוחשבת מדויקת, כטכנולוגיית פיתוח המודל הבסיסית.
בינה מלאכותית לא צריכה להיות נושא קודר לדיון. מלא באפשרויות להפוך לכלי הטרנספורמטיבי ביותר בשנים הבאות, בינה מלאכותית מתעצבת במהירות למשאב מסייע במקום להישאר במסלול כטכנולוגיה סוחפת.
האם אתה מודע לתכונות הטכניות הכרוכות בהפיכת מודלים של Machine Learning הוליסטיים, אינטואיטיביים ובעלי השפעה? אם לא, תחילה עליך להבין כיצד כל תהליך מופרד לשלושה שלבים, כלומר כיף, פונקציונליות ועדינות. בעוד שה-'Finesse' נוגע לאימון אלגוריתמי ML לשלמות על ידי פיתוח תחילה של תוכניות מורכבות תוך שימוש בשפות תכנות רלוונטיות, החלק של 'כיף' עוסק בהפיכת הלקוחות למאושרים על ידי הצעת להם את המוצר המהנה התפיסתי והאינטיליגנטי.
תארו לעצמכם שאתם מתעוררים יום בהיר אחד ורואים את כל מיכלי המטבח שלכם משווקים בשחור, מסנוורים אתכם לקראת מה שיש בפנים. ואז, למצוא קוביות סוכר לתה שלך יהיה אתגר. בתנאי, אתה יכול למצוא את התה ראשון.
הערת נתונים היא פשוט תהליך של תיוג מידע כך שמכונות יוכלו להשתמש בו. זה שימושי במיוחד עבור למידת מכונה מפוקחת (ML), שבה המערכת מסתמכת על מערכי נתונים מסומנים כדי לעבד, להבין וללמוד מדפוסי קלט כדי להגיע לתפוקות רצויות.
תיוג נתונים זה לא כל כך קשה, אמר שאף ארגון מעולם לא! אבל למרות האתגרים בדרך, לא רבים מבינים את האופי המדויק של המשימות העומדות על הפרק. תיוג מערכי נתונים, במיוחד כדי להפוך אותם מתאימים למודלים של AI ולמידת מכונה, הוא משהו שדורש שנים של ניסיון ואמינות מעשית. ולמעלה הכל, תיוג נתונים אינו גישה חד מימדית ומשתנה בהתאם לסוג הדגם שנמצא בעבודות.
רכישת נתונים עבור פרויקטי דיבור מפושטת כאשר אתה נוקט בגישה שיטתית. קרא את הפוסט הבלעדי שלנו על רכישת נתונים עבור פרויקטים של דיבור וקבל בהירות.
במילים פשוטות, הערת טקסט עוסקת בסימון מסמכים ספציפיים, קבצים דיגיטליים ואפילו התוכן המשויך. ברגע שהמשאבים האלה מתויגים או מתויגים, הם הופכים להיות מובנים וניתן לפרוס אותם על ידי אלגוריתמי למידת המכונה כדי לאמן את המודלים לשלמות.
היום בחרנו את Vatsal Ghiya לקחת את הראיון שלו. Vatsal Ghiya הוא יזם סדרתי עם יותר מ-20 שנות ניסיון בתוכנות ושירותי AI בתחום הבריאות. הוא המנכ"ל והמייסד המשותף של Shaip, המאפשרת קנה מידה לפי דרישה של הפלטפורמה, התהליכים והאנשים שלנו עבור חברות עם יוזמות למידת מכונה ובינה מלאכותית התובעניים ביותר.
השירותים הפיננסיים עברו מטמורפוזה עם הזמן. הזינוק בתשלומים ניידים, פתרונות בנקאיים אישיים, ניטור אשראי טוב יותר ודפוסים פיננסיים אחרים מבטיחים עוד יותר שהתחום הנוגע להכללות כספיות אינו מה שהיה לפני כמה שנים. בשנת 2021, לא מדובר רק ב'Fin' או בפיננסים אלא בכל ה'FinTech' עם טכנולוגיות פיננסיות משבשות שמרגישות את נוכחותן כדי לשנות את חווית הלקוח, את דרכי הפעולה של ארגונים רלוונטיים, או את כל הזירה הפיסקלית ליתר דיוק.
למרות העלייה בזמן של תעשיית הרכב, האנכי מותיר מרחב רב לשיפורים מצטברים. החל מהורדת תאונות הדרכים לשיפור ייצור כלי הרכב ופריסת משאבים, בינה מלאכותית נראית כפתרון הסביר ביותר להניע דברים לשמיים.
בינה מלאכותית נראית בימינו יותר כמו ז'רגון שיווקי. כל חברה, הזנק או עסק שאתה מכיר כעת מקדמים את מוצריה ושירותיה עם המונח 'מופעל AI' כ- USP שלו. נכון לכך, בינה מלאכותית בהחלט נראית בלתי נמנעת בימינו. אם אתה מבחין, כמעט כל מה שיש לך סביבך מופעל על ידי AI. החל ממנועי ההמלצות בנטפליקס ואלגוריתמים באפליקציות היכרויות ועד לכמה מהגופים המורכבים ביותר בתחום הבריאות המסייעים באונקולוגיה, הבינה המלאכותית נמצאת בנקודת המשען של הכל כיום.
למידת מכונה היא כנראה ההגדרות והפרשנויות המעורבות ביותר בעולם. מה שהגיע כמילת מפתח לפני כמה שנים ממשיך להדהים הרבה אנשים בזכות האופן שבו הוא הוצג והוצג.
בינה מלאכותית (AI) היא שאפתנית ומועילה מאוד לקידום האנושות. במרחב כמו בריאות, במיוחד הבינה המלאכותית מביאה לשינויים יוצאי דופן בדרכי ההתייחסות שלנו לאבחון מחלות, הטיפולים שלהן, טיפול בחולים ומעקב אחר המטופלים. שלא לשכוח את המחקר והפיתוח הכרוכים בפיתוח תרופות חדשות, דרכים חדשות יותר לגלות חששות ותנאים בסיסיים ועוד.
בריאות, כאנכי, מעולם לא הייתה סטטית. אבל אז, הדינמיקה הזו לא הייתה מעולם, עם התכנסות של תובנות רפואיות שונות, שגרמו לנו לבהות דומם בערמות של נתונים לא מובנים. למען האמת, נפח הנתונים העצום כבר לא מהווה בעיה יותר. זו מציאות שאף חרגה מסף ה -2,000 Exabyte עד סוף 2020.
בינה מלאכותית היא הטכנולוגיה שמאפשרת למכונות לחקות התנהגויות אנושיות. הכל על לימוד מכונות כיצד ללמוד ולחשוב באופן אוטונומי ולהשתמש בתוצאות כדי להגיב ולהגיב בהתאם.
בכל פעם שמערכת ניווט ה- GPS שלך מבקשת ממך לעקוף כדי להימנע מתנועה, הביני שניתוח ותוצאות מדויקות כאלה מגיעות לאחר כמה מאות שעות אימון. בכל פעם שאפליקציית Google Lens שלך מזהה אובייקט או מוצר במדויק, עליך להבין שאלפים לאחר אלפי תמונות עובדו על ידי מודול ה- AI (בינה מלאכותית) שלו לזיהוי מדויק.
4 דברים בסיסיים שכדאי לדעת על זיהוי נתונים, כאשר יצירת הנתונים מתרחשת בשיעור של 2.5 מיליון בייט מדי יום, אנו כמשתמשי אינטרנט ייצרנו כמעט 1.7MB בכל שנייה בשנת 2020.
כעת, כשכוכב הלכת כולו מחובר ומחובר, אנו מייצרים כמויות נתונים לאין שיעור. ענף, עסק, פלח שוק או כל ישות אחרת יראו בנתונים כיחידה אחת. ובכל זאת, מבחינת יחידים, הנתונים מכונים טוב יותר כטביעת הרגל הדיגיטלית שלנו.
נתוני איכות מתורגמים לסיפורי הצלחה ואילו איכות נתונים ירודה גורמת למחקר טוב. כמה ממחקרי המקרה המשפיעים ביותר על פונקציונליות AI נבעו ממחסור במערכי נתונים איכותיים. בעוד שחברות כולן נרגשות ושאפתניות מהמיזמים והמוצרים שלהם בתחום הבינה המלאכותית, ההתרגשות אינה משקפת שיטות איסוף נתונים והדרכה. עם יותר דגש על תפוקה מאשר הכשרה, בסופו של דבר כמה עסקים מעכבים את זמנם לשוק, מאבדים מימון או אפילו מורידים את התריסים לנצח.
תהליך לביאור או תיוג של נתונים שנוצרו, זה מאפשר למידת מכונה ואלגוריתמי בינה מלאכותית לזהות ביעילות כל סוג נתונים ולהחליט מה ללמוד ממנו ומה לעשות איתו. ככל שכל מערך נתונים מוגדר היטב או מסומן יותר, כך האלגוריתמים יכולים לעבד אותו טוב יותר לקבלת תוצאות אופטימליות.
אלכסה, האם יש מקום סושי בקרבי? לעיתים קרובות אנו שואלים שאלות פתוחות לעוזרינו הווירטואליים. ניתן לשאול שאלות כאלה לבני אדם עמיתים בהתחשב בכך שכך אנו רגילים לדבר ולאינטראקציה. עם זאת, לשאול שאלה מזדמנת מאוד באופן מכונה למכונה שאין לה כמעט שום אחיזה בשפה ובמורכבויות שיחה, אין שום היגיון נכון?
ובכן, מאחורי כל אירוע מפתיע שכזה, ישנם מושגים בפעולה כמו בינה מלאכותית, למידת מכונה והכי חשוב - NLP (Natural Language Processing). אחת הפריצות הגדולות ביותר בתקופתנו האחרונה היא NLP, שם מכונות מתפתחות בהדרגה כדי להבין כיצד בני אדם מדברים, מצליחים, מבינים, מגיבים, מנתחים ואף מחקים שיחות אנושיות והתנהגויות מונעות סנטימנט. רעיון זה השפיע מאוד על פיתוחם של צ'ט-בוטים, כלי טקסט לדיבור, זיהוי קולי, עוזרים וירטואליים ועוד.
למרות היותו מושג שהוצג בשנות החמישים, הבינה המלאכותית (AI) לא הפכה לשם דבר רק לפני כמה שנים. האבולוציה של ה- AI הייתה הדרגתית ונדרשו כמעט 1950 עשורים להציע את התכונות והפונקציות המטורפות שהיא עושה כיום. כל זה היה אפשרי מאוד עקב התפתחות בו זמנית של ציוד היקפי לחומרה, תשתיות טכנולוגיות, מושגים בעלי ברית כמו מחשוב ענן, מערכות אחסון ועיבוד נתונים (ביג דאטה ואנליטיקה), חדירת המסחור של האינטרנט ועוד. הכל ביחד הוביל לשלב המדהים הזה של ציר הזמן הטכנולוגי, שבו AI ו- Machine Learning (ML) הם לא רק חיזוק חידושים אלא הופכים למושגים בלתי נמנעים לחיות גם בלעדיהם.
כל מערכת AI זקוקה לכמויות עצומות של נתונים איכותיים כדי להכשיר ולהעביר תוצאות מדויקות. עכשיו, ישנן שתי מילות מפתח במשפט זה - כמויות עצומות ונתוני איכות. בואו נדון בשניהם בנפרד.
כל השיחות והדיונים עד כה על פריסת בינה מלאכותית לצרכים עסקיים ותפעוליים היו שטחיים בלבד. יש המדברים על היתרונות של הטמעתם ואילו אחרים דנים כיצד מודול AI יכול להגדיל את התפוקה ב -40%. אך אנו בקושי מתייחסים לאתגרים האמיתיים הכרוכים בשילובם למטרות העסקיות שלנו.
קשה לדמיין להילחם במגפה עולמית ללא טכנולוגיות כמו בינה מלאכותית (AI) ומכונת למידה (ML). העלייה האקספוננציאלית של מקרי קוביד 19 ברחבי העולם הותירה תשתיות בריאות רבות משותקות. עם זאת, מוסדות, ממשלות וארגונים הצליחו להשיב מלחמה בעזרת טכנולוגיות מתקדמות. בינה מלאכותית ולמידת מכונה, שבעבר נתפסו כמותרות לאורח חיים מוגבר ופריון, הפכו לסוכנים מצילי חיים במאבק בקוביד הודות לאינספור היישומים שלהם.
כאב נחווה באופן אינטנסיבי יותר בקרב קבוצות מסוימות של אנשים. מחקרים הראו כי אנשים מקבוצות מיעוטים ומקופחים מוחלשים נוטים לחוות יותר כאב פיזי מאשר האוכלוסייה הכללית עקב לחץ, בריאות כללית וגורמים אחרים.
לפני שאתה בכלל מתכנן לרכוש את הנתונים, אחד השיקולים החשובים ביותר בקביעת הסכום שאתה צריך להוציא על נתוני האימון שלך ל- AI. במאמר זה אנו נותנים לך תובנות לפיתוח תקציב יעיל לנתוני אימון AI.
Shaip היא פלטפורמה מקוונת המתמקדת בפתרונות נתונים של AI בתחום הבריאות ומציעה נתוני בריאות מורשים המיועדים לבניית מודלים של AI. הוא מספק תיעוד רפואי של מטופלים ונתוני תביעות, שמע כגון הקלטות רופאים או שיחות מטופל / רופא, ותמונות ווידאו בצורת צילומי רנטגן, סריקות CT ותוצאות MRI.
נתונים הם אחד האלמנטים החשובים ביותר בפיתוח אלגוריתם AI. זכור שרק בגלל שנוצר מידע מהיר יותר מאי פעם, אין פירושו שקל להשיג את הנתונים הנכונים. נתונים באיכות נמוכה, מוטה או עם הערות שגויות יכולים (במקרה הטוב) להוסיף שלב נוסף. הצעדים הנוספים הללו יאטו אתכם מכיוון שצוותי מדע הנתונים ופיתוח חייבים לעבוד באמצעותם בדרך ליישום פונקציונלי.
רבות נעשה על פוטנציאל הבינה המלאכותית לשינוי ענף הבריאות, ומסיבה טובה. פלטפורמות AI מתוחכמות מונעות על ידי נתונים, ולארגוני הבריאות יש את זה בשפע. אז מדוע התעשייה פיגרה מאחרים מבחינת אימוץ AI? זו שאלה רבת פנים עם תשובות אפשריות רבות. עם זאת, כולם ללא ספק ידגישו מכשול אחד במיוחד: כמויות גדולות של נתונים לא מובנים.
עם זאת, מה שנראה פשוט מייגע להתפתח ולפרוס כמו כל מערכת AI מורכבת אחרת. לפני שהמכשיר שלך יזהה את התמונה שאתה מצלם ומודולי ה- Machine Learning (ML) יכלו לעבד אותה, ביאור נתונים או צוות מהם היו מוציאים אלפי שעות ביאור נתונים כדי להפוך אותם להבנת מכונות.
בתכונת האורחים המיוחדת הזו, ווטל גחיה, מנכ"ל ומייסד שותף של Shaip, בוחן את שלושת הגורמים שלדעתו יאפשרו לבינה מלאכותית מונעת נתונים למצות את מלוא הפוטנציאל שלה בעתיד: הכישרון והמשאבים הדרושים לבניית אלגוריתמים חדשניים, כמות עצומה של נתונים כדי לאמן במדויק את האלגוריתמים הללו, וכוח עיבוד רב בכריית נתונים אלה ביעילות. Vatsal הוא יזם סדרתי עם יותר מ -20 שנות ניסיון בתוכנה ושירותי AI בתחום הבריאות. שאיפ מאפשר הגדלה לפי דרישה של הפלטפורמה, התהליכים והאנשים שלה עבור חברות עם יוזמות למידה מכונה ובינה מלאכותית התובעניות ביותר.
תהליכים במערכות בינה מלאכותית (AI) הם אבולוציוניים. שלא כמו מוצרים, שירותים או מערכות אחרות בשוק, דגמי AI אינם מציעים מקרים לשימוש מיידי או תוצאות מדויקות באופן מיידי ב 100%. התוצאות מתפתחות עם עיבוד רב יותר של נתונים רלוונטיים ואיכותיים. זה כמו איך תינוק לומד לדבר או איך מוזיקאי מתחיל ללמוד את חמשת האקורדים הגדולים הראשונים ואז בונה עליהם. הישגים אינם נעולים בן לילה, אך אימונים מתרחשים באופן עקבי למצויינות.
בכל פעם שאנחנו מדברים על בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML), מה שאנחנו מדמיינים מיד הן חברות טכנולוגיה חזקות, פתרונות נוחים ועתידניים, מכוניות מהודרות בנהיגה עצמית, ובעצם כל מה שאסתטי, יצירתי ואינטלקטואלי. מה שכמעט לא מוקרן בפני אנשים הוא העולם האמיתי שמאחורי כל הנוחיות וחוויות החיים המוצעות על ידי AI.
ראיון בלעדי שבו Utsav, מנהל עסקים - שייפ מקיים אינטראקציה עם סוניל, העורך הראשי, סטארט-אפ שלי, כדי לתדרך אותו על האופן שבו שייפ משפר את חיי האדם על ידי פתרון בעיות העתיד עם הצעות ה- AI השיחותי וה- AI בתחום הבריאות. עוד הוא קובע כיצד AI, ML אמורים לחולל מהפכה בדרך בה אנו עושים עסקים וכיצד שייפ יתרום לפיתוח טכנולוגיות הדור הבא.
בינה מלאכותית (AI) משפרת את אורחות חיינו באמצעות המלצות טובות יותר לסרטים, הצעות למסעדות, פתרון סכסוכים באמצעות צ'ט-בוטים ועוד. הכוח, הפוטנציאל והיכולות של AI מנוצלים יותר ויותר היטב בענפים ובתחומים שאיש כנראה לא חשב עליהם. למעשה, AI נחקר ומיושם בתחומים כמו שירותי בריאות, קמעונאות, בנקאות, משפט פלילי, מעקב, העסקת עובדים, תיקון פערי שכר ועוד.
כולנו ראינו מה קורה כשפיתוח AI משתבש. שקול את הניסיון של אמזון ליצור מערכת גיוס AI, שהייתה דרך נהדרת לסרוק קורות חיים ולזהות את המועמדים המוסמכים ביותר - בתנאי שאותם מועמדים היו גברים.
ענף הבריאות הועמד למבחן בשנה שעברה בגלל המגיפה, וחדשנות רבה נצצה - החל מתרופות ומכשירים רפואיים חדשים ועד פריצות דרך בשרשרת האספקה ותהליכי שיתוף פעולה טובים יותר. מנהיגים עסקיים מכל תחומי הענף מצאו דרכים חדשות להאיץ את הצמיחה כדי לתמוך בטובת הכלל וליצור הכנסות קריטיות.
ראינו אותם בסרטים, קראנו עליהם בספרים וחווינו אותם בחיים האמיתיים. ככל שזה ייראה מדע בדיוני, עלינו להתמודד עם העובדות - זיהוי פנים כאן כדי להישאר. הטכנולוגיה מתפתחת בקצב דינמי ועם מקרי השימוש המגוונים שצצים ברחבי הענפים, נראה שהמגוון הרחב של פיתוחים של זיהוי פנים פשוט בלתי נמנע ואינסופי.
צ'אט-בוטים רב-לשוניים משנים את עולם העסקים. צ'טבוטים עברו דרך ארוכה מאז שלביהם המוקדמים, שם הם היו מספקים תשובות פשוטות במילה אחת. צ'ט-בוט יכול כעת לשוחח בצורה שוטפת בעשרות שפות, ומאפשר לעסקים להתרחב לשוק עולמי רחב יותר.
שירותי בריאות נחשבים לעיתים קרובות כתעשייה בחוד החנית של חדשנות טכנולוגית. זה נכון במובנים רבים, אך מרחב הבריאות מוסדר מאוד גם על ידי חקיקה גורפת כגון GDPR ו- HIPAA, יחד עם הנחיות והגבלות מקומיות רבות נוספות.
דוח משנת 2018 גילה כי ייצרנו קרוב ל -2.5 מיליוני בתים של נתונים מדי יום ביומו. בניגוד לדעה הרווחת, לא כל הנתונים שאנו מייצרים ניתנים לעיבוד לצורך תובנות.
האינטליגנציה המלאכותית נעשית חכמה יותר מדי יום. כיום, אלגוריתמים רבי עוצמה של למידת מכונה נמצאים בהישג ידם של עסקים רגילים, ואלגוריתמים הדורשים כוח עיבוד שהיה פעם שמור למסגרות מיינפיות מסיביות, ניתנים כעת לפרוס על שרתי ענן סבירים.