Shaip 博客领域信息情报检索

Shaip是结构化AI数据解决方案类别的全球领导者和创新者。我们的优势在于弥合拥有AI计划的行业和它们所需的大量高质量数据之间的鸿沟。Shaip提供的最终好处是大量结构化数据,用于训练具有卓越准确性的AI模型,实现最高可能的结果。

选择合适的数据标记供应商的基本手册

The Essential Handbook To Choosing The Right Data Labelling Vendor

准备训练数据可能是机器学习开发过程中令人兴奋或充满挑战的阶段。如果您通过内部团队成员自己编译训练数据,则具有挑战性,如果您将整个过程外包,则非常令人兴奋。如您所知,训练数据准备是分层的、繁琐的和耗时的。从选择正确的来源 [...]

数据质量影响 AI 解决方案的 5 种方式

5 Ways Data Quality Can Impact Your AI Solution

一个可以追溯到 60 年代初的未来主义概念一直在等待那个改变游戏规则的时刻,不仅成为主流,而且成为必然。是的,我们正在谈论大数据的兴起,以及它如何使人工智能等高度复杂的概念成为可能 […]

了解手动和自动数据标记之间的区别

Understanding the differences between Manual & Automatic Data Labeling

如果您正在开发 AI 解决方案,则产品的上市时间在很大程度上取决于能否及时获得用于培训目的的高质量数据集。只有当您手头有所需的数据集时,您才能启动模型的训练过程,优化结果并让您的解决方案为发布做好准备。您知道,获取高质量数据集 […]

降低数据标记效率的 5 大挑战

5 Major Challenges That Bring Down Data Labeling Efficiency

如您所知,数据注释或数据标记是一个永恒的过程。没有一个决定性的时刻可以告诉您停止训练您的 AI 模块,因为它们已经变得非常准确且能够快速地提供结果。虽然推出您的 AI 驱动模块只是一个里程碑,但 AI 训练在发布后不断进行以优化结果 […]

机器学习在医疗保健领域的实际应用

Real-World Applications Of Machine Learning In Healthcare

医疗行业一直受益于技术进步及其产品。从心脏起搏器和 X 光片到电子心肺复苏术等,由于技术的作用,医疗保健能够为社会及其发展带来巨大的价值。在这个进步阶段,推动发展的是人工智能 (AI) 及其 […]

AI 在医疗保健中的作用:好处、挑战和介于两者之间的一切

The role of AI in healthcare: benefits, challenges & everything in between

2020 年,医疗保健领域人工智能的市场价值创下 67 亿美元的新高。该领域的专家和技术资深人士还透露,到 2025 年,该行业的价值将达到约 86 亿美元,医疗保健的收入将来自多达 22 种不同的人工智能医疗保健解决方案。正如 […]

电子健康记录和人工智能:天作之合

Electronic Health Records & AI: A Match Made In Heaven

电子健康记录 (EHR) 应该是高效的,并有助于快速向患者提供医疗服务。然而,EHR 的预期目的和它们在行业中实际发挥作用之间似乎存在完全脱节。由于操作健康记录系统需要一定的学习曲线,[…]

什么是数据标签?初学者需要知道的一切

What is Data Labeling? Everything a Beginner Needs to Know

下载信息图表 智能 AI 模型需要经过大量训练才能识别模式、对象并最终做出可靠的决策。但是,训练数据不能随机输入,必须进行标记以帮助模型从精选的输入模式中全面理解、处理和学习。这就是数据标签的作用所在,[…]

医疗保健中最常见的人工智能用例的数据注释技术

Data Annotation Techniques For The Most Common AI Use Cases In Healthcare

长期以来,我们一直在阅读有关数据注释在机器学习和人工智能 (AI) 模块中的作用的文章。我们知道,高质量的数据注释是不可避免的一个方面,它不可避免地会影响这些系统产生的结果。但是,医疗 AI 领域使用的不同注释技术是什么?例如 […]

数据收集和注释在医疗保健中的作用

The Role Of Data Collection And Annotation In Healthcare

如果我们告诉您,下次您自拍时,您的智能手机会预测您在接下来的几天内可能会长痤疮,您会怎么做?听起来很有趣,对吧?好吧,这就是我们共同的目标。科技世界充满了雄心壮志。通过我们的想法、创新和目标,我们 […]

人工智能在医疗保健中的使用导致的 4 个独特数据挑战

4 Unique Data Challenges The Use Of AI In Healthcare Causes

这句话已经说得够多了,但事实证明,人工智能是医疗行业的游戏规则改变者。患者不再只是医疗链中的被动参与者,而是通过严密的人工智能患者监测系统、可穿戴设备、可视化的病情洞察等来掌控自己的健康。医生和医疗服务提供者[…]

AI 在医疗保健中的潜力

The Potential Of AI In Healthcare

老实说,我们生活在几年前都梦想过的未来。如果几十年前准确预测某个事件是我们利用技术的主要目的之一,那么现在我们实际上正处于这个想法变成现实的时代。如今,像 Apple Watch 这样的商业设备 […]

人工智能训练数据的微妙之处以及它们为何会成就或破坏您的项目

Subtleties Of AI Training Data And Why They’ll Make Or Break Your Project

我们都知道,人工智能 (AI) 模块的性能完全取决于训练阶段提供的数据集的质量。然而,它们通常是在表面层面上讨论的。大多数在线资源都详细说明了为什么高质量数据采集对于您的 AI 训练数据阶段至关重要,但有一个 […]

端到端训练数据服务提供商可以为您的人工智能项目提供的好处

Benefits an End to End Training Data Service Provider Can Offer Your AI Project

AI(人工智能)和训练数据密不可分。它们就像黑夜和白天、头和尾、阴和阳。两者缺一不可。由于它们之间存在因果关系,因此作为企业经营者,您的工作就是为您的 AI 模块提供尽可能多的高质量训练数据,以便它们能够返回 […]

人工智能训练数据购买决策是否应仅基于价格?

Should the AI Training Data Buying Decision Be Based Solely on Price?

各行各业的各种公司都在迅速采用人工智能来改善运营并找到满足其业务需求的解决方案。该技术的重要性和好处显而易见,因此关键问题变成了如何找到采用 AI 解决方案的正确方法。然而,如果没有可靠的 AI 训练数据 […]

数据供应商总是能为您节省成本:原因如下

A Data Vendor Will Always Cost You Less: Here’s Why

所有涉及人工智能 (AI) 和机器学习的项目都需要 AI 训练数据。AI 系统学习变得更加准确和与其目的相关的唯一方法是输入适用的信息。获取和准备数据集正是公司努力利用 AI 和机器学习潜力的地方。 AI 训练需要持续的 […]

如何为 AI 和 ML 项目选择最佳数据收集公司

How to Choose the Best Data Collection Company for AI & ML Projects

如今,没有人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的企业在竞争中处于明显劣势。从支持和优化后端流程和工作流到通过推荐引擎和自动化提升用户体验,人工智能的采用是不可避免的,也是 2021 年生存的关键。然而,要达到人工智能提供无缝和准确的程度 […]

内部 AI 数据收集的实际隐性成本

The Actual Hidden Costs of In-house AI Data Collection

数据收集一直是成长型公司的一大困扰。不幸的是,中小型企业在数据收集策略和技术方面举步维艰。拥有资金的大型公司和初创公司可以从供应商处获取数据集或外包流程以获得最佳质量和产出。对于仍在巩固其地位的企业家来说 […]