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Realizzato e curato per team IA di livello mondiale
Argomento di studio
Dati di formazione per creare IA conversazionale multilingue
Dati audio di alta qualità provenienti, creati, curati e trascritti per addestrare l'IA conversazionale in 40 lingue.
Argomento di studio
Raccolta di dati sull'enunciato per creare un assistente digitale multilingue
Fornito oltre 7 milioni di espressioni con oltre 22 ore di dati audio per creare assistenti digitali multilingue in 13 lingue.
Argomento di studio
Oltre 30 documenti Web eliminati e annotati per la moderazione dei contenuti
Per creare un modello ML di moderazione automatica dei contenuti biforcato nelle categorie Tossico, Maturo o Sessualmente esplicito
22 set di dati di immagini gratuiti per la visione artificiale per potenziare il tuo progetto [aggiornato al 2026]
Un modello di visione artificiale è nitido solo quanto le immagini su cui lo addestri. Forniscigli un set pulito e ben etichettato e imparerà a
Dati multimodali per robot umanoidi: visione, linguaggio, azione, telemetria e contesto.
Chiedi a un robot umanoide di "prendere la tazza rossa a sinistra e metterla nel lavandino", e una quantità notevole deve
Cos'è il riconoscimento vocale: perché ne hai bisogno, casi d'uso, esempi e vantaggi
Il riconoscimento vocale è una tecnologia che identifica e autentica una persona in base alle caratteristiche uniche della sua voce, mentre il suo stretto parente, il riconoscimento del parlato,
Preparare i dati relativi all'IA per la legge europea sull'IA: una checklist in linguaggio semplice.
Quando le aziende si imbattono nell'Atto UE sull'IA, di solito non è il modello di IA intelligente a metterle in difficoltà, bensì la burocrazia che lo sottende.
Valutazione LLM con esperti del settore: la guida completa per i team aziendali
Se la tua azienda ha iniziato a utilizzare strumenti di intelligenza artificiale che generano testo — chatbot, riassuntori di documenti, assistenti alle politiche o bot del servizio clienti — probabilmente hai
Normative UE vs. Regno Unito sull'IA: un confronto in linguaggio semplice
Due dei più grandi mercati del mondo sono distanti solo un breve volo e hanno intrapreso percorsi quasi opposti sull'IA. L'Unione Europea ha scritto un grande
Scadenze previste dalla legge UE sull'intelligenza artificiale (EU AI Act) per il 2026: una guida in linguaggio semplice per capire cosa è cambiato.
La legge europea sull'intelligenza artificiale è il principale regolamento europeo in materia. Come la maggior parte dei regolamenti di ampio respiro, non entra in vigore tutto in una volta: sono in vigore regole diverse.
In che modo i dati di addestramento e manipolazione dei robot alimenteranno la robotica nel mondo reale nel 2026?
La maggior parte dei modelli robotici funziona in modo impeccabile nella demo ma fallisce nella fase di implementazione. Il motivo non è quasi mai l'architettura, bensì i dati.
Strategia dei dati per l'addestramento dei robot: teleoperazione, simulazione e video umano per l'intelligenza artificiale incarnata.
Costruire una politica robotica che funzioni nel mondo reale non è più un problema informatico, ma un problema di dati. I team di IA incarnata hanno tre
Scalabilità dell'intelligenza artificiale fisica e della robotica umanoide
Shaip ha creato la pipeline completa per le operazioni sui dati, che comprende la configurazione della scena, la mappatura QR, il tracciamento con cinque sensori, le prove con i partecipanti, l'acquisizione moderata e i flussi di lavoro di revisione per supportare 100 attività definite dal cliente e fornire set di dati di intelligenza artificiale incarnata pronti per la modellazione su larga scala.
Set di dati sintetici sui casi fiscali per gli Stati Uniti
Con il progredire delle capacità dei sistemi di intelligenza artificiale in ambito fiscale, la qualità dei dati di valutazione diventa un fattore determinante. Il cliente necessitava di un ampio set di dati contenente casi fiscali individuali realistici, che coprissero sia i requisiti di dichiarazione federali sia le variazioni a livello statale negli Stati Uniti.
Qualità della clonazione vocale con valutazione umana
I modelli di clonazione vocale possono sembrare impressionanti nelle demo, ma faticano a dimostrarsi efficaci nell'utilizzo reale. Il cliente aveva bisogno di un metodo affidabile per misurare se il suo modello stesse effettivamente migliorando, soprattutto per l'inglese indiano, un mercato prioritario per l'implementazione.
Dati di formazione per creare IA conversazionale multilingue
Dati audio di alta qualità provenienti, creati, curati e trascritti per addestrare l'IA conversazionale in 40 lingue.
Raccolta di dati sull'enunciato per creare un assistente digitale multilingue
Fornito oltre 7 milioni di espressioni con oltre 22 ore di dati audio per creare assistenti digitali multilingue in 13 lingue.
Oltre 30 documenti Web eliminati e annotati per la moderazione dei contenuti
Per creare un modello ML di moderazione automatica dei contenuti biforcato nelle categorie Tossico, Maturo o Sessualmente esplicito
Raccogli, segmenta e trascrivi dati audio in 8 lingue indiane
Oltre 3 ore di dati audio raccolti, segmentati e trascritti per creare tecnologia vocale multilingue in 8 lingue indiane.
Raccolta di frasi chiave per sistemi ad attivazione vocale in auto
Oltre 200 frasi chiave/suggerimenti sul marchio raccolti in 12 lingue globali da 2800 parlanti nel tempo stabilito.
Oltre 8k ore di audio Automatico
Riconoscimento vocale
Assistere il cliente con la roadmap vocale della tecnologia vocale per le lingue indiane.
Raccolta di immagini e annotazione per migliorare il riconoscimento delle immagini
Dati di immagine di alta qualità acquisiti e annotati per addestrare modelli di riconoscimento delle immagini per le nuove serie di smartphone.
Abilitare call center più intelligenti con informazioni basate sull'intelligenza artificiale
Trasforma le operazioni del call center con l'analisi delle emozioni e dei sentimenti vocali basata sull'intelligenza artificiale.
Migliorare i modelli predittivi sanitari con l'intelligenza artificiale generativa
Scopri come i modelli sanitari predittivi raggiungono una maggiore precisione utilizzando l'intelligenza artificiale generativa e gli LLM.
Progetto di annotazione LiDAR per veicoli autonomi SmartCity
Scopri come Shaip ha annotato con successo 15,000 fotogrammi di dati LiDAR e della telecamera per SmartCity.
Richieste di pagamento UPI basate sulla voce: catturare la diversità per l'intelligenza artificiale
Shaip sviluppa un sistema completo di pagamento UPI basato sulla voce con diverse registrazioni audio culturali.
Migliorare la precisione del chatbot di e-commerce con il ragionamento CoT
Uno sguardo dettagliato all'implementazione dell'ingegneria rapida basata su CoT nell'e-commerce.
Miglioramento dei flussi di lavoro di autorizzazione preventiva attraverso annotazioni sull'adesione alle linee guida
Trasforma l'autorizzazione medica preventiva con l'annotazione di dati clinici da parte di esperti e l'aderenza alle linee guida.
Migliorare l'intelligenza clinica ambientale con conversazioni sintetiche tra paziente e medico
Genera conversazioni sintetiche di alta qualità in ambito sanitario con diversi partecipanti e simulazioni di ambienti clinici reali.
Precisione dei dati oncologici: de-identificazione e annotazione per l'innovazione del modello NLP
Caso di studio sulla PNL in ambito oncologico: soluzioni di elaborazione dei dati sul cancro basate sull'intelligenza artificiale per la ricerca sanitaria.
Raccolta audio di canto basata sulla voce per EQ
Raccolta di file audio cantati di vario tipo per l'allenamento degli algoritmi di compressione ed equalizzazione.
Raccolta dati video anti-spoofing
Scopri come Shaip ha fornito 25 video per migliorare i modelli di rilevamento delle frodi basati sull'intelligenza artificiale.
Cura dei dati medici, De-ID e annotazione ICD-10 CM
Abilitare un'intelligenza artificiale accurata con licenze dati, de-identificazione e annotazione.
Set di dati di riconoscimento facciale pronti all'uso
Accelerare la formazione sull'intelligenza artificiale e ridurre i pregiudizi con set di dati diversificati e provenienti da fonti etiche per un leader tecnologico globale.
Miglioramento della query di ricerca
Migliorare la pertinenza della ricerca utilizzando il giudizio umano e una tassonomia strutturata per risolvere casi ambigui per un'azienda leader nel commercio elettronico con sede in Polonia.
Ricerca sulla deidentificazione tramite risonanza magnetica
Un programma di ricerca multiistituzionale ha scelto Shaip per progettare e convalidare un flusso di lavoro di de-identificazione MRI che garantisce circa 100 scansioni per la condivisione conforme dei dati.
Amiloidosi cardiaca con annotazione TC esperta
Un gruppo di intelligenza artificiale clinica ha collaborato con Shaip per trasformare i criteri della TC cardiaca per l'amiloidosi precoce in etichette ML pronte per la produzione.
Set di dati di immagini facciali con diversità di progressione dell'età
Così tanti partecipanti, un corpus di immagini di volti separati nel tempo per rafforzare l'equità e la robustezza dei modelli di visione artificiale.
Guida all'acquisto: IA multimodale
L'intelligenza artificiale multimodale rappresenta più di un semplice progresso tecnologico: rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui le macchine comprendono e interagiscono con il mondo. Man mano che le aziende continuano a generare e raccogliere diverse tipologie di dati, la capacità di elaborare e comprendere simultaneamente queste molteplici modalità diventa non solo un vantaggio, ma una necessità.
Guida per l'acquirente: annotazione/etichettatura dei dati
Quindi, vuoi avviare una nuova iniziativa AI/ML e ti stai rendendo conto che trovare buoni dati sarà uno degli aspetti più impegnativi della tua operazione. L'output del tuo modello AI/ML è valido solo quanto i dati che utilizzi per addestrarlo, quindi l'esperienza che applichi all'aggregazione, all'annotazione e all'etichettatura dei dati è di fondamentale importanza.
Guida all'acquisto: raccolta dati AI
Le macchine non hanno una mente propria. Sono privi di opinioni, fatti e capacità come ragionamento, cognizione e altro. Per trasformarli in mezzi potenti, hai bisogno di algoritmi sviluppati sulla base dei dati. Dati pertinenti, contestuali e recenti. Il processo di raccolta di tali dati per le macchine è chiamato raccolta dati AI.
Guida all'acquisto: Guida completa all'IA conversazionale
Il chatbot con cui hai conversato funziona su un sistema di intelligenza artificiale conversazionale avanzato che viene addestrato, testato e creato utilizzando tonnellate di set di dati di riconoscimento vocale. È il processo fondamentale dietro la tecnologia che rende le macchine intelligenti ed è esattamente ciò di cui stiamo per discutere ed esplorare.
Guida all'acquisto: annotazione immagine per CV
La visione artificiale consiste nel dare un senso al mondo visivo per addestrare le applicazioni di visione artificiale. Il suo successo si riduce completamente a ciò che chiamiamo annotazione dell'immagine, il processo fondamentale alla base della tecnologia che consente alle macchine di prendere decisioni intelligenti ed è esattamente ciò che stiamo per discutere ed esplorare.
Guida all'acquisto: annotazione video ed etichettatura
È un detto abbastanza comune che tutti abbiamo sentito. che un'immagine potrebbe dire più di mille parole, immaginate cosa potrebbe dire un video? Un milione di cose, forse. Nessuna delle applicazioni rivoluzionarie che ci sono state promesse, come le auto senza conducente o le casse intelligenti al dettaglio, è possibile senza annotazioni video.
Guida all'acquisto: modelli linguistici di grandi dimensioni LLM
Ti sei mai grattato la testa, stupito di come Google o Alexa sembravano "prenderti"? O ti sei ritrovato a leggere un saggio generato dal computer che suona stranamente umano? Non sei solo. È ora di tirare indietro il sipario e rivelare il segreto: Large Language Models, o LLM.
Guida all'acquisto: dati di formazione sull'IA di alta qualità
Nel mondo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, la formazione sui dati è inevitabile. Questo è il processo che rende i moduli di machine learning accurati, efficienti e perfettamente funzionanti. La guida esplora in dettaglio cosa sono i dati di addestramento dell'IA, i tipi di dati di addestramento, la qualità dei dati di addestramento, la raccolta e le licenze dei dati e altro ancora.
Cos'è la PNL? Come funziona, vantaggi, sfide, esempi
Scopri la nostra infografica sull'elaborazione del linguaggio naturale: scopri come funziona, esplora i vantaggi, le sfide, la crescita del mercato, i casi d'uso e le tendenze future nell'elaborazione del linguaggio naturale.
Tutto sull'intelligenza artificiale conversazionale: come funziona, esempi, vantaggi e sfide [infografica 2025]
Scopri come l'intelligenza artificiale conversazionale sta rimodellando i settori con interazioni personalizzate. Dai un'occhiata alla nostra infografica.
OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) – Definizione, vantaggi, sfide e casi d’uso [infografica]
L'OCR è una tecnologia che consente alle macchine di leggere testo e immagini stampati. Viene spesso utilizzato nelle applicazioni aziendali, come la digitalizzazione di documenti per l'archiviazione o l'elaborazione, e nelle applicazioni consumer, come la scansione di una ricevuta per il rimborso delle spese.
Che cos'è la raccolta dei dati? Tutto ciò che un principiante deve sapere
I modelli intelligenti di #AI/ #ML sono ovunque, siano essi, modelli sanitari predittivi, diagnosi proattiva,
Che cos'è l'etichettatura dei dati? Tutto ciò che un principiante deve sapere
Scarica Infografica I modelli di intelligenza artificiale intelligente devono essere addestrati ampiamente per essere in grado di identificare modelli, oggetti ed eventualmente creare
Hardik spiega perché la vera sfida per le aziende non è il volume dei dati, ma la loro preparazione.
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Il nostro CRO, Hardik Parikh, ha tenuto una presentazione plenaria dal titolo "Risolvere i problemi di raccolta dati nella visione artificiale" all'Ai4 2022 di Las Vegas.
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Questo webinar spiega come la tecnologia vocale può essere utilizzata in diversi ambiti e come l'intelligenza artificiale conversazionale migliora l'esperienza dell'utente finale.
Questo webinar spiega come i dati possono essere utilizzati in ambito sanitario, attraverso casi d'uso di intelligenza artificiale, set di dati per l'addestramento e l'elaborazione dei dati.
22 set di dati di immagini gratuiti per la visione artificiale per potenziare il tuo progetto [aggiornato al 2026]
Un modello di visione artificiale è nitido solo quanto le immagini su cui lo addestri. Forniscigli un set pulito e ben etichettato e imparerà a
Dati multimodali per robot umanoidi: visione, linguaggio, azione, telemetria e contesto.
Chiedi a un robot umanoide di "prendere la tazza rossa a sinistra e metterla nel lavandino", e una quantità notevole deve
Cos'è il riconoscimento vocale: perché ne hai bisogno, casi d'uso, esempi e vantaggi
Il riconoscimento vocale è una tecnologia che identifica e autentica una persona in base alle caratteristiche uniche della sua voce, mentre il suo stretto parente, il riconoscimento del parlato,
Preparare i dati relativi all'IA per la legge europea sull'IA: una checklist in linguaggio semplice.
Quando le aziende si imbattono nell'Atto UE sull'IA, di solito non è il modello di IA intelligente a metterle in difficoltà, bensì la burocrazia che lo sottende.
Valutazione LLM con esperti del settore: la guida completa per i team aziendali
Se la tua azienda ha iniziato a utilizzare strumenti di intelligenza artificiale che generano testo — chatbot, riassuntori di documenti, assistenti alle politiche o bot del servizio clienti — probabilmente hai
Normative UE vs. Regno Unito sull'IA: un confronto in linguaggio semplice
Due dei più grandi mercati del mondo sono distanti solo un breve volo e hanno intrapreso percorsi quasi opposti sull'IA. L'Unione Europea ha scritto un grande
Scadenze previste dalla legge UE sull'intelligenza artificiale (EU AI Act) per il 2026: una guida in linguaggio semplice per capire cosa è cambiato.
La legge europea sull'intelligenza artificiale è il principale regolamento europeo in materia. Come la maggior parte dei regolamenti di ampio respiro, non entra in vigore tutto in una volta: sono in vigore regole diverse.
In che modo i dati di addestramento e manipolazione dei robot alimenteranno la robotica nel mondo reale nel 2026?
La maggior parte dei modelli robotici funziona in modo impeccabile nella demo ma fallisce nella fase di implementazione. Il motivo non è quasi mai l'architettura, bensì i dati.
Strategia dei dati per l'addestramento dei robot: teleoperazione, simulazione e video umano per l'intelligenza artificiale incarnata.
Costruire una politica robotica che funzioni nel mondo reale non è più un problema informatico, ma un problema di dati. I team di IA incarnata hanno tre
Parlaci della tua prossima iniziativa nel campo dell'intelligenza artificiale.
Dalla raccolta dei dati all'annotazione, alla concessione di licenze e alla convalida, vi aiuteremo ad arrivare sul mercato più velocemente, con dati affidabili.
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