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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
Di quanti dati di addestramento avrai realmente bisogno per il machine learning nel 2026?
Un modello di apprendimento automatico di successo inizia con dati di addestramento di alta qualità. Ma una delle domande più comuni che i team si pongono all'inizio di un progetto di intelligenza artificiale è:
Approccio human-in-the-loop per la qualità dei dati AI: una guida pratica
Se hai mai visto le prestazioni di un modello calare dopo un "semplice" aggiornamento del set di dati, conosci già la scomoda verità: la qualità dei dati non peggiora in modo clamoroso, ma gradualmente.
Set di dati di ragionamento verificati da esperti per l'apprendimento per rinforzo: perché migliorano le prestazioni del modello
L'apprendimento per rinforzo (RL) è ottimo per imparare cosa fare quando il segnale di ricompensa è pulito e l'ambiente è indulgente. Ma molti contesti del mondo reale...
Etichettatura dei dati interna, crowdsourcing ed esternalizzata: pro, contro e il framework "giusto"
Scegliere un modello di etichettatura dei dati sembra semplice sulla carta: assumere un team, utilizzare un crowd o esternalizzare a un fornitore. In pratica, è uno dei
Generazione di prompt avversariali: LLM più sicuri con HITL
Cosa significa generazione di prompt avversaria La generazione di prompt avversaria è la pratica di progettare input che intenzionalmente tentano di far sì che un sistema di intelligenza artificiale si comporti male, ad esempio bypassando
Guida all'acquisto della raccolta dati AI
Raccolta dati AI: cos'è e come funziona Scopri il processo, i metodi, le migliori pratiche, i vantaggi, le sfide, i costi, esempi concreti e come
Annotazione delle immagini: casi d'uso chiave, tecniche e tipi [Aggiornato 2026]
Che cos'è l'annotazione delle immagini: tipi, flussi di lavoro, QA e checklist del fornitore [Aggiornato 2026] Questa guida ti aiuta a scegliere l'approccio di annotazione giusto per la tua visione artificiale
Perché la neutralità dei dati è più critica che mai nei dati di addestramento dell'IA
Se l'intelligenza artificiale è il motore della tua attività, i dati di addestramento sono il carburante. Ma ecco la scomoda verità: chi controlla quel carburante e come?
L'annotazione dei dati dalla A alla Z
Cos'è l'annotazione dei dati [aggiornato al 2026]: best practice, strumenti, vantaggi, sfide, tipi e altro Hai bisogno di conoscere le basi dell'annotazione dei dati? Leggi questo articolo completo
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.
Conferenza AI4: risoluzione dei problemi di raccolta dati di visione artificiale
Tutte le principali soluzioni di intelligenza artificiale disponibili sono tutti prodotti di un processo cruciale che chiamiamo raccolta dei dati o sourcing dei dati o dati di addestramento dell'IA. Il nostro CRO, Mr. Hardik Parikh, ha tenuto una sessione di apertura sulla "Risoluzione dei problemi di raccolta dei dati di visione artificiale" all'evento Ai4 2022 recentemente concluso a Las Vegas il 17 agosto.
Il futuro della tecnologia vocale: sfide e opportunità
La tecnologia vocale ha il potere di rivoluzionare il modo in cui comunichiamo. Questo webinar ha lo scopo di istruire il partecipante su "Come la tecnologia vocale può essere utilizzata in qualsiasi dominio" e su come i vari casi d'uso dell'IA conversazionale vengono utilizzati per arricchire l'esperienza dell'utente finale.
Trasformazione dei dati Healthcare
L'intelligenza artificiale (AI) ha il potenziale per trasformare il modo in cui viene fornita l'assistenza sanitaria. Questo webinar ha lo scopo di educare il partecipante su "Come i dati possono essere utilizzati nel dominio dell'assistenza sanitaria" utilizzando casi di studio e sui set di dati di formazione e l'elaborazione dei dati.
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.
Di quanti dati di addestramento avrai realmente bisogno per il machine learning nel 2026?
Un modello di apprendimento automatico di successo inizia con dati di addestramento di alta qualità. Ma una delle domande più comuni che i team si pongono all'inizio di un progetto di intelligenza artificiale è:
Approccio human-in-the-loop per la qualità dei dati AI: una guida pratica
Se hai mai visto le prestazioni di un modello calare dopo un "semplice" aggiornamento del set di dati, conosci già la scomoda verità: la qualità dei dati non peggiora in modo clamoroso, ma gradualmente.
Set di dati di ragionamento verificati da esperti per l'apprendimento per rinforzo: perché migliorano le prestazioni del modello
L'apprendimento per rinforzo (RL) è ottimo per imparare cosa fare quando il segnale di ricompensa è pulito e l'ambiente è indulgente. Ma molti contesti del mondo reale...
Etichettatura dei dati interna, crowdsourcing ed esternalizzata: pro, contro e il framework "giusto"
Scegliere un modello di etichettatura dei dati sembra semplice sulla carta: assumere un team, utilizzare un crowd o esternalizzare a un fornitore. In pratica, è uno dei
Generazione di prompt avversariali: LLM più sicuri con HITL
Cosa significa generazione di prompt avversaria La generazione di prompt avversaria è la pratica di progettare input che intenzionalmente tentano di far sì che un sistema di intelligenza artificiale si comporti male, ad esempio bypassando
Guida all'acquisto della raccolta dati AI
Raccolta dati AI: cos'è e come funziona Scopri il processo, i metodi, le migliori pratiche, i vantaggi, le sfide, i costi, esempi concreti e come
Annotazione delle immagini: casi d'uso chiave, tecniche e tipi [Aggiornato 2026]
Che cos'è l'annotazione delle immagini: tipi, flussi di lavoro, QA e checklist del fornitore [Aggiornato 2026] Questa guida ti aiuta a scegliere l'approccio di annotazione giusto per la tua visione artificiale
Perché la neutralità dei dati è più critica che mai nei dati di addestramento dell'IA
Se l'intelligenza artificiale è il motore della tua attività, i dati di addestramento sono il carburante. Ma ecco la scomoda verità: chi controlla quel carburante e come?
L'annotazione dei dati dalla A alla Z
Cos'è l'annotazione dei dati [aggiornato al 2026]: best practice, strumenti, vantaggi, sfide, tipi e altro Hai bisogno di conoscere le basi dell'annotazione dei dati? Leggi questo articolo completo
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