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超越手动标签：使用自动数据合成
人工智能（AI）改变了行业，使过程更加聪明，更快，效率。用于训练AI的数据质量对于其成功至关重要。为了使这些数据有用，必须准确地标记它，这是传统上手动完成的。但是，手动标记通常很慢，容易出错且昂贵。需要精确的[…]超出手动标签的帖子：提供如何增强具有自动数据合成的多模式AI，首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI人工智能（AI）改变了行业，使过程更加聪明，更快，效率。用于训练AI的数据质量对于其成功至关重要。为了使这些数据有用，必须准确地标记它，这是传统上手动完成的。
人工智能（AI）手动标记通常很慢，容易出错且昂贵。随着AI系统处理更复杂的数据类型，例如文本，图像，视频和音频，对精确和可扩展的数据标记的需求也会增长。 PROFISION是一个高级平台，可以通过自动化数据综合来解决这些挑战，提供更快，更准确的方法来准备AI培训的数据。
提供多模式AI：数据处理的新边界
多模式AI：数据处理的新边界多模式AI是指处理和分析多种数据的系统以生成全面的见解和预测。为了理解复杂的环境，这些系统通过结合各种输入（例如文本，图像，声音和视频）来模仿人类的看法。例如，在医疗保健中，AI系统将医疗图像与患者历史一起分析，以提出精确的诊断。同样，虚拟助手解释了文本输入和语音命令，以确保平稳的交互。
多模式AI随着行业从其产生的不同数据中提取更多价值，对多模式AI的需求正在迅速增长。这些系统的复杂性在于它们能够整合和同步来自各种模式的数据的能力。这需要大量注释的数据，传统的标签方法难以交付。手动标记，尤其是对于多模式数据集，是耗时的，容易出现不一致且昂贵的。许多组织在扩展AI计划时将面临瓶颈，因为他们无法满足对标签数据的需求。