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La ricerca vocale è un fiorente campo della tecnologia. Sta lentamente ma inesorabilmente facendo passi da gigante man mano che diventa più capace con l'intelligenza artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico. Il tipo di intelligenza artificiale che esiste ora non è senziente; questi assistenti vocali sono strumenti per rendere le nostre vite migliori, più semplici e più efficienti.
I servizi di etichettatura dei dati aiutano le aziende a trasformare i dati che non hanno etichette o tag in dati che li hanno. Spesso usano una task force umana o l'apprendimento automatico per etichettare i set di dati che le aziende forniscono loro.
La tecnologia di riconoscimento vocale può potenzialmente rivoluzionare il settore sanitario in diversi modi. Consentendo una documentazione più rapida e accurata, riducendo il rischio di errori e migliorando il coinvolgimento dei pazienti, la tecnologia di riconoscimento vocale può aiutare gli operatori sanitari a fornire un'assistenza di migliore qualità.
Il settore assicurativo ha molti dati, ma è così disordinato che è quasi impossibile cercarli. Il settore assicurativo deve essere digitalizzato, e ora può farlo. Con l'OCR in atto, raccogliere e ordinare i dati diventa semplice come scattare una foto o digitare poche parole.
Le banche avranno un'esperienza positiva nell'implementazione delle tecnologie AI. Questo si basa su interviste con aziende che già utilizzano l'IA nei loro processi aziendali. Finché vengono create misure di salvaguardia per garantire la sicurezza dei dati dei clienti e standard etici che possono essere regolati automaticamente, le banche dovrebbero implementare l'IA nei loro sistemi.
L'impatto del machine learning nel mercato dei call center è reale e misurabile. L'acquisizione di dati in tempo reale e l'apprendimento automatico sono stati uniti per consentire call center ancora più efficienti. Inoltre, le soluzioni basate sulla voce sono aumentate in tutto il Nord America e continuano a diffondersi in tutto il mondo.
La tecnologia di riconoscimento vocale sta diventando sempre più importante nell'assistenza sanitaria, con medici e infermieri che fanno sempre più affidamento su di essa per gestire molti dei loro compiti professionali. Mentre molte domande devono ancora essere affrontate prima di vedere l'uso diffuso di questa tecnologia negli ospedali, negli ambienti clinici e negli studi medici, i primi segnali suggeriscono una promessa significativa.
La tecnologia di annotazione video ha lo scopo di proteggere i sistemi di intelligenza artificiale e i clienti al dettaglio. Il software di annotazione video è un ottimo modo per farlo, consentendo alle persone di avvisare rapidamente e facilmente le autorità quando assistono a qualcosa di sospetto in un ambiente di vendita al dettaglio e; aiutare i sistemi di intelligenza artificiale ad apprendere dalle esperienze passate in modo che possano adattare le loro risposte per sentirsi meglio su quello che è considerato un comportamento normale.
I casi d'uso del riconoscimento facciale possono fare miracoli durante l'archiviazione e il recupero dei dati, ma presentano anche un intrigante dilemma etico. Ha senso utilizzare una tecnologia del genere? Alcune persone credono che la risposta sia "no", in particolare per quanto riguarda l'invasione della privacy da parte del riconoscimento facciale. Altri citano l'uso di questi nuovi strumenti, motivo per cui questa tecnologia potrebbe non essere quella da evitare a tutti i costi.
L'intelligenza artificiale cambierà il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Una volta che ti sarai abituato all'intelligenza artificiale conversazionale e diventerà una parte integrante della tua vita, ti chiederai come avresti potuto farne a meno.
Le parole di attivazione personalizzate possono aiutare con la personalizzazione del tuo marchio e distinguerlo dalla concorrenza. Ci sono molti fattori da considerare quando si seleziona una parola sveglia personalizzata. Ma se vuoi distinguerti nel competitivo mondo degli affari di oggi, vale la pena fare uno sforzo in più per assicurarti che il tuo assistente vocale suoni unico.
I nuovi progressi della tecnologia vocale sono qui per restare. Continueranno solo a crescere in popolarità, rendendo ora il momento perfetto per anticipare la curva e iniziare a creare esperienze vocali innovative per i conducenti. Poiché le case automobilistiche integrano il riconoscimento vocale nelle loro auto, questo apre un nuovo mondo di possibilità per la tecnologia e i suoi utenti.
È chiaro che l'IA alimentare avrà un'enorme influenza su come mangiamo. Dalla spinta delle catene di fast food verso menu più personalizzabili a una serie di ristoranti nuovi e innovativi, ci sono innumerevoli opportunità per la tecnologia per semplificare le nostre esperienze culinarie e migliorare la qualità del nostro cibo. Con il progresso dell'intelligenza artificiale e degli algoritmi di apprendimento automatico, possiamo aspettarci che l'IA alimentare intelligente abbia un impatto positivo sulla nostra salute e sull'impatto ecologico complessivo del nostro sistema alimentare.
In sintesi, la segmentazione semantica è un settore importante degli algoritmi di deep learning sfruttati per potenziare i progressi nella visione artificiale. La segmentazione semantica continuerà ad avanzare in molte di queste sottocategorie correlate, rilevamento, classificazione e localizzazione di oggetti.
Nel complesso, un efficace sistema di riconoscimento vocale dovrebbe essere facile da configurare e utilizzare in varie situazioni ottenendo risultati accurati con poca frustrazione da parte dell'utente.
La creazione di dati per la casa intelligente richiede una serie di processi che assicurino alla fine che l'algoritmo di apprendimento automatico funzioni ed elabori i dati senza alcuna interruzione.
Il settore assicurativo è stato tradizionalmente conservatore con i progressi tecnologici ed è riluttante ad adottare nuove tecnologie. Tuttavia, i tempi stanno cambiando e l'intelligenza artificiale (AI) sta guadagnando molta attenzione da parte delle compagnie assicurative, che stanno iniziando a rendersi conto dell'importante ruolo che l'IA può svolgere nelle loro operazioni.
La raccolta dei dati è il processo di raccolta, analisi e misurazione di dati accurati da diversi sistemi da utilizzare per il processo decisionale, i progetti vocali e la ricerca sui processi aziendali.
L'attività bancaria non è più quella di una volta. La maggior parte di noi ha bisogno di servizi bancari veloci, efficienti e impeccabili, senza problemi e, soprattutto, affidabili. Ha senso solo passare a canali bancari digitali in grado di fornire queste cose. A quanto pare, gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale (AI) e sull'apprendimento automatico (ML) possono fare esattamente questo.
Hai mai dovuto tradurre email importanti in un'altra lingua? In tal caso, troverai frustrante sapere che il servizio di risposta alle e-mail di qualcuno non può tradurre rapidamente le tue e-mail per te. Questo può essere particolarmente frustrante se la comunicazione è fondamentale per qualsiasi organizzazione.
I termini chatbot e assistenti virtuali vengono utilizzati per creare conversazioni utilizzando la capacità di automazione con un tocco umano. Con una risoluzione autonoma, chatbot e assistenti virtuali accelerano anche l'esperienza di dipendenti e clienti.
Spesso considerato uno dei sottodomini della classificazione del testo, una versione semplificata della classificazione dei documenti significa etichettare i documenti e impostarli direttamente in categorie predefinite, allo scopo di una facile manutenzione e di una scoperta efficiente.
Ehi Siri, puoi cercarmi un buon post sul blog che arruola le migliori tendenze dell'IA conversazionale. Oppure, Alexa, puoi semplicemente ascoltarmi una canzone che mi distragga dalle banali attività quotidiane. Bene, queste non sono solo retorica, ma discussioni standard da salotto che convalidano l'impatto complessivo di un concetto chiamato IA conversazionale.
L'OCR o riconoscimento ottico dei caratteri è un modo divertente per leggere e comprendere i documenti. Ma perché ha senso? Scopriamolo. Ma prima di procedere, dobbiamo concentrarci su un termine di machine learning meno comune: RPA (Robotic Process Automation).
La dura verità è che la qualità dei dati di allenamento raccolti determina la qualità del modello di riconoscimento vocale o persino del dispositivo. Pertanto, è necessario entrare in contatto con fornitori di dati esperti per aiutarti a navigare attraverso il processo senza troppi sforzi, specialmente quando l'addestramento di un modello o degli algoritmi interessati richiede la raccolta, l'annotazione e altre strategie abili.
L'abilità infusa nelle macchine, rendendole capaci di interagire nei modi più umani possibili, ha un diverso tipo di sballo. Tuttavia, la domanda rimane: come funziona l'IA conversazionale in tempo reale e che tipo di tecnologia sta alimentando la sua stessa esistenza.
Come suggerisce il nome, i dati sintetici sono i dati generati artificialmente anziché essere creati da eventi reali. In marketing, social media, assistenza sanitaria, finanza e sicurezza, i dati sintetici aiutano a creare soluzioni più innovative.
Quando si parla di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), si tratta di un campo dell'intelligenza artificiale (AI) specificamente correlato alla visione artificiale e al riconoscimento di schemi. L'OCR si riferisce al processo di estrazione di informazioni da più formati di dati come immagini, pdf, note scritte a mano e documenti scansionati e di conversione in formato digitale per ulteriori elaborazioni.
Il sistema di monitoraggio del conducente è una funzione di sicurezza avanzata che utilizza una telecamera montata sul cruscotto per monitorare la prontezza e la sonnolenza del conducente. Nel caso in cui il conducente sia assonnato e distratto, il sistema di monitoraggio del conducente genera un avviso e consiglia di fare una pausa.
Il Natural Language Processing è un sottocampo dell'Intelligenza Artificiale in grado di scomporre il linguaggio umano e alimentare i principi dello stesso ai modelli intelligenti. Hai pianificato di utilizzare la NLP come tecnologia di addestramento del modello? Continua a leggere per conoscere le sfide e le soluzioni per risolverle.
Inoltre, l'IA conversazionale impara costantemente dalle esperienze precedenti utilizzando i set di dati di machine learning per offrire informazioni in tempo reale e un eccellente servizio clienti. Inoltre, l'IA conversazionale non solo comprende e risponde manualmente alle nostre domande, ma può anche essere collegata ad altre tecnologie di intelligenza artificiale come la ricerca e la visione per accelerare il processo.
Il riconoscimento delle immagini è la capacità del software di identificare oggetti, luoghi, persone e azioni nelle immagini. Utilizzando i set di dati di machine learning, le aziende possono utilizzare il riconoscimento delle immagini per identificare e classificare gli oggetti in diverse categorie.
L'intelligenza artificiale rende le macchine più intelligenti, punto! Eppure, il modo in cui lo fanno è diverso e intrigante come la verticale in questione. Ad esempio, artisti del calibro di Natural Language Processing tornano utili se dovessi progettare e sviluppare chatbot spiritosi e assistenti digitali. Allo stesso modo, se vuoi rendere il settore assicurativo più trasparente e accomodante nei confronti degli utenti, Computer Vision è il sottodominio dell'IA su cui devi concentrarti.
Le macchine possono rilevare le emozioni semplicemente scansionando il viso? La buona notizia è che possono. E la cattiva notizia è che il mercato ha ancora molta strada da fare prima di diventare mainstream. Tuttavia, i blocchi stradali e le sfide all'adozione non impediscono agli evangelisti dell'IA di inserire "Rilevamento delle emozioni" sulla mappa dell'IA, in modo piuttosto aggressivo.
La visione artificiale non è così diffusa come altre applicazioni di intelligenza artificiale come l'elaborazione del linguaggio naturale. Tuttavia, sta lentamente salendo di livello, rendendo il 2022 un anno entusiasmante per l'adozione su larga scala. Ecco alcuni dei potenziali alla moda della visione artificiale (principalmente i domini) che dovrebbero essere esplorati meglio dalle aziende nel 2022.
Le aziende di tutto il mondo stanno passando dai documenti cartacei all'elaborazione dei dati digitali. Ma cos'è l'OCR? Come funziona? E in quale processo aziendale può essere utilizzato per sfruttarne i vantaggi? Analizziamo in questo articolo quali vantaggi offre l'OCR.
La risposta è il riconoscimento vocale automatico (ASR). Trasformare la parola parlata in forma scritta è un grande passo. Il riconoscimento vocale automatico (ASR) è una tendenza destinata a fare rumore nel 2022. E l'aumento della crescita degli assistenti vocali è dovuto agli smartphone con assistente vocale integrato e ai dispositivi vocali intelligenti come Alexa.
Stai cercando i cervelli dietro i migliori modelli di Intelligenza Artificiale? Bene, inchinati agli Annotatori di dati. Anche se l'annotazione dei dati è al centro della scena nella preparazione di risorse rilevanti per ogni verticale guidato dall'IA, esploreremo il concetto e impareremo di più sui protagonisti dell'etichettatura dal punto di vista dell'IA sanitaria.
E non trovi affascinante se gli acquirenti pagano il conto alla cassa semplicemente rappresentando una faccia, non una carta o un portafoglio? Il riconoscimento facciale consente ai rivenditori di analizzare gli stati d'animo e le preferenze degli acquirenti in base ai loro acquisti passati.
Con l'aumento dei pagamenti digitali effettuati in tutto il mondo, come possono le organizzazioni finanziarie garantire la massima conversione delle vendite e l'accettazione dei pagamenti, oltre a ridurre al minimo l'esposizione al rischio? Suona allarmante? Nel settore finanziario, che dipende fortemente dall'elaborazione dei dati e dalle informazioni, il mantenimento di un vantaggio marginale e la comprensione delle sfumature naturali dei clienti per fornire una risoluzione puntuale richiede una tecnologia relativa all'intelligenza artificiale.
I droni sono uno strumento valido per la raccolta dei dati e forniscono informazioni in tempo reale. L'utilizzo dell'analisi dei dati consente di ispezionare più facilmente i ponti, l'estrazione mineraria e le previsioni meteorologiche.
L'analisi del sentiment del call center è l'elaborazione dei dati identificando la sfumatura naturale del contesto del cliente e analizzando i dati per rendere il servizio clienti più empatico.
Bene, il primo motivo non ha bisogno di alcuna convalida. I progetti di machine learning richiedono algoritmi, acquisizione di dati, annotazioni di alta qualità e altri aspetti complessi curati con cura.
In quanto ramo dell'Intelligenza Artificiale, la PNL si basa sulla creazione di macchine che rispondono al linguaggio umano. Venendo all'aspetto tecnologico, la PNL, in modo abbastanza appropriato, utilizza l'informatica, la linguistica, gli algoritmi e la struttura linguistica generale per rendere le macchine intelligenti. Le macchine proattive e intuitive, quando costruite, possono estrarre, analizzare e comprendere il vero significato e contesto dal parlato e persino dal testo.
È qui che l'annotazione dell'immagine medica ha un ruolo da svolgere in quanto trasmette in modo efficiente le conoscenze necessarie alle configurazioni diagnostiche mediche basate sull'intelligenza artificiale per promuovere la presenza di una visione artificiale accurata, come tecnologia di sviluppo del modello sottostante.
L'intelligenza artificiale non ha bisogno di essere un argomento cupo da discutere. Ricca di possibilità per diventare lo strumento più trasformativo negli anni a venire, l'IA si sta rapidamente trasformando in una risorsa assistiva invece di rimanere sulla rotta come una tecnologia travolgente.
Sei a conoscenza degli aspetti tecnici coinvolti nel rendere i modelli di Machine Learning olistici, intuitivi e di grande impatto? In caso contrario, devi prima capire in che modo ogni processo è sostanzialmente suddiviso in tre fasi, ovvero divertimento, funzionalità e finezza. Mentre la "Finesse" riguarda l'addestramento alla perfezione di algoritmi ML sviluppando prima programmi complessi utilizzando linguaggi di programmazione pertinenti, la parte "Divertimento" riguarda la soddisfazione dei clienti offrendo loro il prodotto divertente percettivo e intelligente.
Immagina di svegliarti un bel giorno e vedere il mercato dei contenitori della tua cucina in nero, accecandoti verso ciò che c'è dentro. E poi, trovare zollette di zucchero per il tuo tè sarà una sfida. A condizione, puoi trovare prima il tè.
L'annotazione dei dati è semplicemente il processo di etichettatura delle informazioni in modo che le macchine possano utilizzarle. È particolarmente utile per l'apprendimento automatico supervisionato (ML), in cui il sistema si basa su set di dati etichettati per elaborare, comprendere e apprendere dai modelli di input per arrivare agli output desiderati.
L'etichettatura dei dati non è poi così difficile, ha detto che nessuna organizzazione ha mai detto! Ma nonostante le sfide lungo il percorso, non molti capiscono la natura impegnativa dei compiti da svolgere. L'etichettatura dei set di dati, in particolare per renderli adatti ai modelli di intelligenza artificiale e machine learning, è qualcosa che richiede anni di esperienza e credibilità pratica. E per finire, l'etichettatura dei dati non è un approccio unidimensionale e varia a seconda del tipo di modello in lavorazione.
L'acquisizione di dati per i progetti vocali è semplificata quando si adotta un approccio sistematico. Leggi il nostro post esclusivo sull'acquisizione dei dati per i progetti vocali e ottieni chiarezza.
In parole semplici, l'annotazione di testo consiste nell'etichettare documenti specifici, file digitali e persino il contenuto associato. Una volta che queste risorse sono state etichettate o etichettate, diventano comprensibili e possono essere distribuite dagli algoritmi di apprendimento automatico per addestrare i modelli alla perfezione.
Oggi abbiamo selezionato Vatsal Ghiya per la sua intervista. Vatsal Ghiya è un imprenditore seriale con oltre 20 anni di esperienza in software e servizi di intelligenza artificiale sanitaria. È CEO e co-fondatore di Shaip, che consente il ridimensionamento su richiesta della nostra piattaforma, dei processi e delle persone per le aziende con le iniziative di machine learning e intelligenza artificiale più esigenti.
I servizi finanziari si sono trasformati nel tempo. L'aumento dei pagamenti mobili, delle soluzioni di personal banking, di un migliore monitoraggio del credito e di altri modelli finanziari assicura ulteriormente che il regno delle inclusioni monetarie non sia quello di qualche anno fa. Nel 2021, non si tratta solo di "Fin" o Finance, ma di tutte le "FinTech" con tecnologie finanziarie dirompenti che fanno sentire la loro presenza per cambiare l'esperienza del cliente, il modus operandi per le organizzazioni pertinenti o l'intera arena fiscale per l'esattezza.
Nonostante la tempestiva ascesa dell'industria automobilistica, il verticale lascia molto spazio a miglioramenti incrementali. A partire dalla riduzione degli incidenti stradali al miglioramento della produzione di veicoli e della distribuzione delle risorse, l'intelligenza artificiale sembra la soluzione più probabile per far muovere le cose verso il cielo.
L'intelligenza artificiale sembra più un gergo di marketing di questi tempi. Ogni azienda, startup o azienda che conosci ora promuove i suoi prodotti e servizi con il termine "AI-powered" come USP. Fedele a questo, l'intelligenza artificiale sembra essere sicuramente inevitabile al giorno d'oggi. Se noti, quasi tutto ciò che hai intorno a te è alimentato dall'intelligenza artificiale. Dai motori di raccomandazione su Netflix e dagli algoritmi nelle app di appuntamenti ad alcune delle entità più complesse del settore sanitario che aiutano in oncologia, l'intelligenza artificiale è oggi al fulcro di tutto.
L'apprendimento automatico ha probabilmente le definizioni e le interpretazioni più contrastanti al mondo. Quella che è arrivata come una parola d'ordine alcuni anni fa continua a confondere molte persone grazie al modo in cui è stata rappresentata e presentata.
L'intelligenza artificiale (AI) è ambiziosa e immensamente vantaggiosa per il progresso dell'umanità. In uno spazio come l'assistenza sanitaria, in particolare, l'intelligenza artificiale sta apportando notevoli cambiamenti nel modo in cui affrontiamo la diagnosi delle malattie, i loro trattamenti, la cura dei pazienti e il monitoraggio dei pazienti. Per non dimenticare la ricerca e lo sviluppo coinvolti nello sviluppo di nuovi farmaci, nuovi modi per scoprire problemi e condizioni sottostanti e altro ancora.
La sanità, in quanto verticale, non è mai stata statica. Ma poi, non è mai stata questa dinamica, con la confluenza di intuizioni mediche disparate, a farci fissare inanimatamente pile di dati non strutturati. Ad essere onesti, il volume gigantesco di dati non è nemmeno più un problema. È una realtà, che ha persino superato i 2,000 Exabyte entro la fine del 2020.
L'intelligenza artificiale è la tecnologia che consente alle macchine di imitare i comportamenti umani. Si tratta di insegnare alle macchine come imparare e pensare in modo autonomo e utilizzare i risultati per reagire e rispondere di conseguenza.
Ogni volta che il tuo sistema di navigazione GPS ti chiede di fare una deviazione per evitare il traffico, renditi conto che analisi e risultati così precisi arrivano dopo diverse centinaia di ore di allenamento. Ogni volta che la tua app Google Lens identifica con precisione un oggetto o un prodotto, tieni presente che migliaia e migliaia di immagini sono state elaborate dal suo modulo AI (Intelligenza Artificiale) per l'identificazione esatta.
4 Cose di base da sapere sulla de-identificazione dei dati, con la generazione di dati che avviene a una velocità di 2.5 quintilioni di byte ogni giorno, noi utenti di Internet abbiamo generato quasi 1.7 MB ogni secondo nel 2020.
Ora che l'intero pianeta è online e connesso, stiamo generando collettivamente quantità incommensurabili di dati. Un settore, un'azienda, un segmento di mercato o qualsiasi altra entità vedrebbe i dati come una singola unità. Tuttavia, per quanto riguarda le persone, i dati sono meglio indicati come la nostra impronta digitale.
La qualità dei dati si traduce in storie di successo, mentre la scarsa qualità dei dati costituisce un buon caso di studio. Alcuni dei casi di studio di maggior impatto sulla funzionalità dell'IA derivano dalla mancanza di set di dati di qualità. Sebbene le aziende siano tutte entusiaste e ambiziose per le loro iniziative e prodotti di intelligenza artificiale, l'entusiasmo non si riflette sulla raccolta dei dati e sulle pratiche di formazione. Con una maggiore attenzione all'output che alla formazione, diverse aziende finiscono per ritardare il time-to-market, perdere finanziamenti o addirittura chiudere le serrande per l'eternità.
Un processo per annotare o contrassegnare i dati generati, questo consente agli algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale di identificare in modo efficiente ogni tipo di dati e decidere cosa imparare da esso e cosa farne. Più ogni set di dati è ben definito o etichettato, meglio gli algoritmi possono elaborarlo per risultati ottimizzati.
Alexa, c'è un sushi bar vicino a me? Spesso facciamo domande aperte ai nostri assistenti virtuali. Fare domande come queste ad altri esseri umani è comprensibile considerando che questo è il modo in cui siamo abituati a parlare e interagire. Tuttavia, porre una domanda molto casuale in modo colloquiale a una macchina che a malapena ha una comprensione del linguaggio e delle complessità della conversazione non ha alcun senso, giusto?
Bene, dietro ogni incidente così sorprendente, ci sono concetti in azione come l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e, soprattutto, NLP (Natural Language Processing). Una delle più grandi scoperte dei nostri ultimi tempi è la PNL, in cui le macchine si stanno gradualmente evolvendo per capire come gli esseri umani parlano, si emozionano, comprendono, rispondono, analizzano e persino imitano le conversazioni umane e i comportamenti guidati dai sentimenti. Questo concetto è stato molto influente nello sviluppo di chatbot, strumenti di sintesi vocale, riconoscimento vocale, assistenti virtuali e altro ancora.
Nonostante sia un concetto introdotto negli anni '1950, l'Intelligenza Artificiale (AI) non è diventata un nome familiare fino a un paio di anni fa. L'evoluzione dell'IA è stata graduale e ci sono voluti quasi 6 decenni per offrire le caratteristiche e le funzionalità folli che offre oggi. Tutto questo è stato immensamente possibile grazie all'evoluzione simultanea di periferiche hardware, infrastrutture tecnologiche, concetti alleati come il cloud computing, sistemi di archiviazione e elaborazione dati (Big Data e analisi), la penetrazione e la commercializzazione di Internet e altro ancora. Tutto insieme ha portato a questa straordinaria fase della timeline tecnologica, in cui AI e Machine Learning (ML) non stanno solo alimentando le innovazioni, ma stanno diventando anche concetti inevitabili senza i quali vivere.
Ogni sistema di intelligenza artificiale ha bisogno di enormi volumi di dati di qualità per addestrare e fornire risultati accurati. Ora, ci sono due parole chiave in questa frase: volumi enormi e dati di qualità. Discutiamo entrambi individualmente.
Tutte le conversazioni e le discussioni finora sull'implementazione dell'intelligenza artificiale per scopi aziendali e operativi sono state solo superficiali. Alcuni parlano dei vantaggi della loro implementazione, mentre altri discutono di come un modulo AI può aumentare la produttività del 40%. Ma difficilmente affrontiamo le vere sfide legate all'incorporazione per i nostri scopi aziendali.
È difficile immaginare di combattere una pandemia globale senza tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML). L'aumento esponenziale dei casi di Covid-19 nel mondo ha lasciato paralizzate molte infrastrutture sanitarie. Tuttavia, istituzioni, governi e organizzazioni sono stati in grado di reagire con l'aiuto di tecnologie avanzate. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, un tempo visti come un lusso per stili di vita e produttività elevati, sono diventati agenti salvavita nella lotta contro Covid grazie alle loro innumerevoli applicazioni.
Il dolore è vissuto più intensamente in alcuni gruppi di persone. Gli studi hanno dimostrato che gli individui appartenenti a minoranze e gruppi svantaggiati tendono a provare più dolore fisico rispetto alla popolazione generale a causa dello stress, della salute generale e di altri fattori.
Prima ancora di pianificare l'acquisizione dei dati, una delle considerazioni più importanti nel determinare quanto dovresti spendere per i tuoi dati di addestramento AI. In questo articolo, ti forniremo approfondimenti per sviluppare un budget efficace per i dati di addestramento dell'IA.
Shaip è una piattaforma online che si concentra sulle soluzioni di dati AI sanitari e offre dati sanitari autorizzati progettati per aiutare a costruire modelli di AI. Fornisce dati medici e sinistri dei pazienti basati su testo, audio come registrazioni medico o conversazioni paziente/medico e immagini e video sotto forma di raggi X, scansioni TC e risultati della risonanza magnetica.
I dati sono uno degli elementi più importanti nello sviluppo di un algoritmo AI. Ricorda che solo perché i dati vengono generati più velocemente che mai non significa che sia facile reperire i dati giusti. Dati di bassa qualità, distorti o annotati in modo errato possono (al massimo) aggiungere un altro passaggio. Questi passaggi aggiuntivi ti rallenteranno perché i team di data science e sviluppo devono lavorare su questi per arrivare a un'applicazione funzionale.
Si è parlato molto del potenziale dell'intelligenza artificiale di trasformare il settore sanitario, e per una buona ragione. Le sofisticate piattaforme di intelligenza artificiale sono alimentate dai dati e le organizzazioni sanitarie ne hanno in abbondanza. Allora perché il settore è rimasto indietro rispetto agli altri in termini di adozione dell'IA? Questa è una domanda sfaccettata con molte possibili risposte. Tutti, tuttavia, evidenzieranno senza dubbio un ostacolo in particolare: grandi quantità di dati non strutturati.
Tuttavia, ciò che sembra semplice è noioso da sviluppare e implementare come qualsiasi altro sistema di intelligenza artificiale complesso. Prima che il tuo dispositivo potesse riconoscere l'immagine che acquisisci e che i moduli di Machine Learning (ML) potessero elaborarla, un annotatore di dati o un suo team avrebbero trascorso migliaia di ore ad annotare i dati per renderli comprensibili dalle macchine.
In questo servizio speciale, Vatsal Ghiya, CEO e co-fondatore di Shaip, esplora i tre fattori che secondo lui consentiranno all'IA basata sui dati di raggiungere il suo pieno potenziale in futuro: il talento e le risorse necessarie per costruire algoritmi innovativi, un un'immensa quantità di dati per addestrare accuratamente quegli algoritmi e un'ampia potenza di elaborazione per estrarre efficacemente quei dati. Vatsal è un imprenditore seriale con oltre 20 anni di esperienza in software e servizi di intelligenza artificiale sanitaria. Shaip consente il ridimensionamento on-demand della sua piattaforma, dei suoi processi e delle sue persone per le aziende con le iniziative di machine learning e intelligenza artificiale più esigenti.
I processi nei sistemi di intelligenza artificiale (AI) sono evolutivi. A differenza di altri prodotti, servizi o sistemi sul mercato, i modelli di intelligenza artificiale non offrono casi d'uso istantanei o risultati immediatamente accurati al 100%. I risultati evolvono con una maggiore elaborazione di dati rilevanti e di qualità. È come il modo in cui un bambino impara a parlare o come un musicista inizia imparando i primi cinque accordi principali e poi si basa su di essi. I risultati non vengono sbloccati dall'oggi al domani, ma la formazione avviene costantemente per eccellenza.
Ogni volta che parliamo di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML), ciò che immaginiamo immediatamente sono potenti aziende tecnologiche, soluzioni convenienti e futuristiche, fantasiose auto a guida autonoma e praticamente tutto ciò che è esteticamente, creativamente e intellettualmente piacevole. Ciò che difficilmente viene proiettato alle persone è il mondo reale dietro tutte le comodità e le esperienze di vita offerte dall'IA.
Un'intervista esclusiva in cui Utsav, Business Head - Shaip interagisce con Sunil, Executive Editor, My Startup per informarlo su come Shaip migliora la vita umana risolvendo i problemi del futuro con le sue offerte di IA conversazionale e IA sanitaria. Afferma inoltre come AI, ML è destinata a rivoluzionare il modo in cui operiamo e come Shaip contribuirà allo sviluppo delle tecnologie di prossima generazione.
L'intelligenza artificiale (AI) sta migliorando i nostri stili di vita attraverso migliori consigli su film, suggerimenti sui ristoranti, risoluzione dei conflitti tramite chatbot e altro ancora. La potenza, il potenziale e le capacità dell'IA vengono sempre più sfruttate in tutti i settori e in aree a cui probabilmente nessuno ha pensato. In effetti, l'IA viene esplorata e implementata in aree come assistenza sanitaria, vendita al dettaglio, banche, giustizia penale, sorveglianza, assunzioni, correzione dei divari salariali e altro ancora.
Abbiamo tutti visto cosa succede quando lo sviluppo dell'IA va storto. Considera il tentativo di Amazon di creare un sistema di reclutamento basato sull'intelligenza artificiale, che è stato un ottimo modo per scansionare i curriculum e identificare i candidati più qualificati, a condizione che quei candidati fossero uomini.
L'industria sanitaria è stata messa alla prova l'anno scorso a causa della pandemia e molte innovazioni hanno brillato, dai nuovi farmaci e dispositivi medici alle scoperte della catena di approvvigionamento e migliori processi di collaborazione. I leader aziendali di tutte le aree del settore hanno trovato nuovi modi per accelerare la crescita per supportare il bene comune e generare entrate critiche.
Li abbiamo visti nei film, ne abbiamo letto nei libri e li abbiamo vissuti nella vita reale. Per quanto fantascientifico possa sembrare, dobbiamo affrontare i fatti: il riconoscimento facciale è qui per restare. La tecnologia si sta evolvendo a un ritmo dinamico e con i diversi casi d'uso che stanno emergendo in tutti i settori, l'ampia gamma di sviluppi del riconoscimento facciale sembra semplicemente essere inevitabile e infinita.
I chatbot multilingue stanno trasformando il mondo degli affari. I chatbot hanno fatto molta strada sin dalle loro prime fasi, in cui fornivano semplici risposte di una sola parola. Un chatbot ora può chattare fluentemente in dozzine di lingue, consentendo alle aziende di espandersi in un mercato globale più ampio.
La sanità è spesso considerata un'industria all'avanguardia nell'innovazione tecnologica. Questo è vero in molti modi, ma lo spazio sanitario è anche altamente regolamentato da leggi radicali come GDPR e HIPAA, insieme a molte altre linee guida e restrizioni locali.
Un rapporto del 2018 ha rivelato che abbiamo generato quasi 2.5 quintilioni di byte di dati ogni singolo giorno. Contrariamente alla credenza popolare, non tutti i dati che generiamo possono essere elaborati per approfondimenti.
L'intelligenza artificiale diventa ogni giorno più intelligente. Oggi, potenti algoritmi di apprendimento automatico sono alla portata delle normali aziende e gli algoritmi che richiedono una potenza di elaborazione che un tempo sarebbe stata riservata a enormi mainframe possono ora essere distribuiti su server cloud a prezzi accessibili.