النتائج حسب:
يُعد شرح البيانات أمرًا ضروريًا لتحسين أداء التجارة الإلكترونية. يمكن للبيانات التي تم شرحها جيدًا تحسين الرؤية العضوية وجذب المزيد من العملاء وزيادة معدل التحويل. ومع ذلك، فإن فعالية شرح البيانات تعتمد على دقتها وأهميتها.
توفر حلول بيانات تحويل النص إلى كلام (TTS) مزايا متعددة. لكن تنفيذها يتطلب توفير مجموعات بيانات دقيقة وواسعة النطاق. في Shaip، نستخدم مجموعات بيانات تحويل النص إلى كلام برعاية الخبراء، والتي يمكن أن تساعدك في بناء حلول TTS متقدمة تغطي اللغات العالمية.
توفر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) الأساس لبناء مجموعات بيانات عالية الجودة والتأكد من استخدامها بعد ذلك لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي توليدية تدعم البرمجة اللغوية العصبية (NLP). في عالم يعتمد على البيانات، تعد بيانات التدريب الصحيحة أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق النجاح بجميع أشكاله.
يعد إنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة باستخدام LLMs نهجًا تحويليًا يجمع بين قوة نماذج اللغة وتقنيات إنشاء مجموعات البيانات التقليدية. من خلال الاستفادة من ماجستير إدارة الأعمال في مصادر البيانات، والمعالجة المسبقة، والتعزيز، ووضع العلامات، والتقييم، يمكن للباحثين إنشاء مجموعات بيانات قوية ومتنوعة بشكل أكثر كفاءة.
تضمن خدمات وضع العلامات لدينا تدريب الخوارزميات الخاصة بك باستخدام مجموعات البيانات الأكثر دقة للحصول على تجربة بحث سلسة. بفضل الجودة الصارمة وبروتوكولات التحقق، نقوم بنشر البشر في نظام بيئي مصمم لتحسين الذكاء الاصطناعي.
يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي فهم السياق بشكل أكثر فعالية بسبب مجموعات بيانات أوامر الكلام المخصصة، مما يحسن بديهية التفاعلات وتشابهها مع الإنسان. يتحسن الذكاء الاصطناعي في التحديد والرد بشكل صحيح عن طريق إضافة أوامر خاصة بالمجال واللهجات الإقليمية والمصطلحات الخاصة بالصناعة.
واحدة من أفضل الطرق للبقاء في صدارة الاهتمامات هي مواكبة أحدث التطورات والتطورات في مجال LLM. وهذا أمر بالغ الأهمية على وجه التحديد فيما يتعلق بالأمن السيبراني. كلما اتسع فهمك للموضوع، زادت المقاييس والتقنيات التي يمكنك التوصل إليها لمراقبة نماذجك.
إذا كنت تبحث عن مجموعات بيانات عالية الجودة لتدريب نماذجك، فنوصيك بالتواصل معنا لمناقشة نطاقك. سنبدأ في تحديد مصادر وتقديم مجموعات بيانات أوامر الكلام عالية الجودة ومخصصة لرؤيتك، بغض النظر عن حجم المتطلبات.
وهذا القياس صحيح في مقارنتها بالنار، لأن النار لما ظهرت خافها الناس. لقد رأوا أن النار مروعة، قادرة على التسبب في الدمار. فقط عندما عملنا نحن البشر على تدجين النار، بدأ التطور في مكانه.
يمثل Shaip فريقًا موهوبًا من المتخصصين ذوي المعرفة الواسعة حول كيفية قيام الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته بتحويل مؤسستك. استفد من فهمنا للذكاء الاصطناعي، وخاصة قدرات تحويل النص إلى كلام، لبناء برامج الذكاء الاصطناعي بناءً على بيانات دقيقة وشاملة، مما يسمح لك بتخصيص استخدام الذكاء الاصطناعي وتحقيق أفضل النتائج الممكنة.
تعتمد جودة ودقة النتائج التي يقدمها نظام التعرف على الوجه والعاطفة على البيانات. كلما كانت البيانات أكثر دقة واتساعًا، زادت فرص برنامج الذكاء الاصطناعي في تحديد المشاعر واكتشافها.
يتمتع الذكاء الاصطناعي ببعض المزايا الكاسحة لصناعات التأمين، بشرط أن تفهم الشركات كيفية تنفيذه. عندما يتم تبسيط المهام مثل معالجة المطالبات، وإعداد الأقساط، واكتشاف الأضرار، يمكن أن يساعد ذلك أيضًا في خدمة العملاء، مما يزيد من مستوى الرضا العام.
يعد إلغاء تحديد هوية البيانات أمرًا بالغ الأهمية لحماية معلومات التعريف الشخصية في مجال الرعاية الصحية، بما يتماشى مع المتطلبات التنظيمية مثل HIPAA وGDPR. الأدوات المميزة، بما في ذلك IBM InfoSphere Optim، وGoogle Healthcare API، وAWS Comprehend Medical، وShaip، وPrivate-AI، تقدم حلولاً متنوعة لإخفاء البيانات بشكل فعال.
يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي ببعض الميزات والوظائف القوية التي تم إعدادها لإصلاح أنظمة دعم خدمات العملاء. حيث يمكنه معالجة مشكلات العميل على الفور، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا أن يحل محل الوكلاء كمستجيبين أوليين ويتواصل مع العملاء مثل الإنسان.
يعد إلغاء تحديد هوية البيانات إجراءً بالغ الأهمية لضمان حماية الوصول غير المصرح به والاستخدام غير القانوني للبيانات الشخصية. تعد هذه العملية مهمة بشكل خاص لبيانات الرعاية الصحية، حيث تضمن عدم وصول أي معلومات شخصية إلى أيدي أفراد غير أولئك المرتبطين ارتباطًا وثيقًا بالبيانات.
يعمل الذكاء الاصطناعي التحادثي والتوليدي على تغيير عالمنا بطرق فريدة. يجعل الذكاء الاصطناعي للمحادثة التحدث إلى الأجهزة أمرًا سهلاً ومفيدًا، مما يعمل على تحسين دعم العملاء وخدمات الرعاية الصحية. من ناحية أخرى، يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي قوة إبداعية. يخترع محتوى جديدًا وأصليًا في الفن والموسيقى وغير ذلك الكثير. يعد فهم أنواع الذكاء الاصطناعي هذه أمرًا أساسيًا لاتخاذ قرارات الأعمال الذكية والأخلاق والابتكار.
لا تزال التقنيات الصوتية تقنيات جديدة نسبيًا وما زلنا نعمل على الحصول على فهم جيد للحلول المقدمة معها. في بيئة الرعاية الصحية الحساسة للوقت، تعد الكفاءة والدقة ذات أهمية قصوى.
يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على إعادة تشكيل مشهد الخدمات المصرفية والمالية، وتقديم الكفاءات، وتعزيز الأمن، وتقديم تجارب مخصصة لكل من العملاء والمؤسسات. ومع استمرار تقدم التكنولوجيا، من المرجح أن ينمو تأثيرها على الصناعة المالية، مما يبشر بعصر جديد من الابتكار والتحسين.
يعتمد استخدام معالجة اللغات الطبيعية (NLP) في مجال الرعاية الصحية والأدوية بشكل كبير على تحليل البيانات غير المنظمة. ومن خلال المعلومات ذات الصلة، يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية استخلاص العديد من المزايا وتقديم خدمات رعاية صحية أفضل للمرضى.
سوف يزداد حجم وتواتر المحتوى الذي ينشئه المستخدمون في السنوات القادمة. يتمتع العملاء اليوم بإمكانية الوصول إلى الأدوات المبتكرة، مما يسمح لهم بمعرفة كل شيء عن العلامة التجارية. عندما يكون التعامل مع العملاء الحاليين والجدد والمحتملين أمرًا ضروريًا للعلامة التجارية، فإن مراقبة المحتوى والإشراف عليه يعد أمرًا محوريًا لإنشاء صورة إيجابية.
يعد التصنيف الفعال للبيانات جزءًا مهمًا من تحسين ملاءمة البحث. تستفيد منصات التجارة الإلكترونية والشركات أكثر من غيرها من تصنيف البيانات لأنها تحتاج إلى إظهار منتجاتها في نتائج البحث، مما يؤدي إلى زيادة المبيعات والإيرادات.
بدأت معالجة اللغات الطبيعية (NLP) ثورة في استخراج المعلومات وتحليلها في جميع الصناعات. ويتطور أيضًا تعدد استخدامات هذه التكنولوجيا لتقديم حلول أفضل وتطبيقات جديدة. لا يقتصر استخدام البرمجة اللغوية العصبية في مجال التمويل على التطبيقات التي ذكرناها أعلاه. وبمرور الوقت، يمكننا استخدام هذه التكنولوجيا وتقنياتها في مهام وعمليات أكثر تعقيدًا.
تقع البيانات وتحليلها الصحيح في قلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. وباستخدام هذه البيانات والمعلومات التي يقدمها متخصصو الرعاية الصحية، تستطيع أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي تقديم حلول أفضل للرعاية الصحية من حيث التشخيص والعلاج والتنبؤ والوصفات الطبية والتصوير.
يعد التعرف على الكيان المسمى تقنية حيوية تمهد الطريق لفهم آلي متقدم للنص. على الرغم من أن مجموعات البيانات مفتوحة المصدر لها مزايا وعيوب، إلا أنها مفيدة في تدريب نماذج NER وضبطها. يمكن أن يؤدي الاختيار والتطبيق المعقول لهذه الموارد إلى رفع نتائج مشاريع البرمجة اللغوية العصبية بشكل كبير.
يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي فوائد رائعة مثل الكفاءة وقابلية التوسع والتخصيص مع قدرته على إنشاء محتوى متنوع. ومع ذلك، فإن التحديات مثل مراقبة الجودة، والقيود على الإبداع، والمخاوف الأخلاقية تتطلب اهتماما دقيقا.
يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي بمثابة حدود مثيرة تعيد تعريف حدود التكنولوجيا والإبداع. من إنشاء نص يشبه الإنسان إلى إنشاء صور واقعية، وتعزيز تطوير التعليمات البرمجية، وحتى محاكاة مخرجات الصوت الفريدة، فإن تطبيقاتها في العالم الحقيقي متنوعة بقدر ما هي تحويلية.
تعتبر تطبيقات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات السريرية واسعة النطاق ورائدة. فهي توفر إمكانات هائلة لإعادة تشكيل رعاية المرضى، وتحسين البحوث الطبية، وتوفير تشخيص مبكر وأكثر دقة.
يقف Shaip في طليعة توفير الرعاية الصحية والبيانات الطبية من الدرجة الأولى والحيوية لنماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML). إذا كنت تشرع في مشروع AI للرعاية الصحية أو تحتاج إلى بيانات طبية محددة ، فإن Shaip هو الشريك المثالي.
لم تعد المساعدين الصوتيين بدعة ؛ أصبحت بسرعة حيوية لتفاعلاتنا الرقمية اليومية. يعد ظهور المساعد الصوتي متعدد اللغات بأن يكون قفزة كبيرة إلى الأمام ، حيث يكسر حواجز اللغة ويعزز اتصالاً عالميًا أكبر.
يعد التعليق التوضيحي للمستند لبنة أساسية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية. إنه يعزز فهم أنظمة الذكاء الاصطناعي وقدرات المعالجة ، ويدعم استخراج المعلومات بكفاءة ويعزز الأتمتة عبر المجالات المختلفة.
كما اكتشفنا في الأمثلة أعلاه ، يحمل تحليل المشاعر إمكانات رائعة في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، تمتد من خدمة العملاء إلى السياسة. إنه يمكّن المؤسسات من إطلاق العنان لقوة البيانات الذاتية وتحويل النص غير المهيكل إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
إن مستقبل الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية مليء بالوعود والإمكانيات ، حيث تشير الاتجاهات الناشئة لعام 2023 إلى تحول تحولي في تقديم رعاية المرضى.
حالات استخدام معالجة اللغة الطبيعية في الرعاية الصحية واسعة وتحويلية. من خلال تسخير قوة الذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، والذكاء الاصطناعي للمحادثة ، يُحدث البرمجة اللغوية العصبية ثورة في كيفية تعامل المتخصصين في الرعاية الصحية مع رعاية المرضى. إنه يجعل سير العمل الطبي أكثر كفاءة ويحسن النتائج الإجمالية للمرضى.
أدى اعتماد استخراج الكيانات القائم على الذكاء الاصطناعي إلى تطورات كبيرة في مختلف الصناعات ، من الرعاية الصحية إلى التجارة الإلكترونية ، وتحسين صنع القرار ، وتبسيط العمليات ، وتعزيز تجارب العملاء.
تعد تقنية التعرف على المشاعر أداة قوية يمكنها تعزيز فهمنا للمشاعر البشرية ومساعدتنا في إنشاء تجارب مخصصة في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتعليم والتسويق.
بشكل عام ، فإن مجال الرعاية الصحية مليء بالمرضى والأطباء الذين لديهم الحافز لإحداث فرق مرة أخرى في حياة الناس في جميع أنحاء العالم. الوصول إلى مجموعات البيانات الكبيرة هو اتجاه واحد من الذكاء الاصطناعي سيستمر في إثبات نفسه كمستقبل للطب. الأمر متروك للباحثين والمطورين على حدٍ سواء للاستفادة من مجموعات البيانات الفريدة هذه لتحسين فهمنا للتجارب السريرية ورعاية المرضى بينما نتحرك نحو مستقبل متصل بشكل متزايد للجميع.
ستجلب السنوات الخمس المقبلة المزيد من تجارب الذكاء الاصطناعي المبسطة وميزات الأمان التي تعزز تلك التفاعلات والمزيد. ستكون اتجاهات الذكاء الاصطناعي التحادثية في السنوات القليلة المقبلة أكثر إشراقًا ويمكن الوصول إليها أكثر من أي وقت مضى.
التغييرات جارية ، مما يؤدي إلى مستقبل أكثر قابلية للتمويل والربح يوفر تجربة مستخدم أفضل. مع هذه التغييرات المقترنة بالقدرة على التعلم من أخطاء الشركات الأخرى ، سيستمر قطاع BFSI في المضي قدمًا بسرعة نحو استخدام التعرف على الوجه - وهو هدف نهائي أكثر فعالية وأمانًا لجميع الهيئات المعنية.
البحث الصوتي هو مجال مزدهر للتكنولوجيا. إنها تخطو خطوات عملاقة ببطء ولكن بثبات حيث تصبح أكثر قدرة مع الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي. نوع الذكاء الاصطناعي الموجود الآن ليس حساسًا ؛ هذه المساعدين الصوتيين هي أدوات لجعل حياتنا أفضل وأبسط وأكثر كفاءة.
تساعد خدمات تصنيف البيانات الشركات على تحويل البيانات التي لا تحتوي على تسميات أو علامات إلى بيانات تفعل ذلك. غالبًا ما يستخدمون فريق عمل بشريًا أو التعلم الآلي لتسمية مجموعات البيانات التي تقدمها لهم الشركات.
يمكن لتقنية التعرف على الصوت أن تحدث ثورة في صناعة الرعاية الصحية بعدة طرق. من خلال تمكين التوثيق الأسرع والأكثر دقة ، والحد من مخاطر الأخطاء ، وتحسين مشاركة المريض ، يمكن أن تساعد تقنية التعرف على الصوت مقدمي الرعاية الصحية على تقديم رعاية أفضل جودة.
تمتلك صناعة التأمين الكثير من البيانات ، لكنها مزدحمة للغاية بحيث يكاد يكون من المستحيل البحث عنها. تحتاج صناعة التأمين إلى التحول الرقمي - ويمكنها الآن ذلك. مع تطبيق التعرف الضوئي على الحروف ، يصبح جمع البيانات وفرزها أمرًا بسيطًا مثل التقاط صورة أو كتابة بضع كلمات.
ستتمتع البنوك بتجربة إيجابية عند تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي. يعتمد هذا على مقابلات مع الشركات التي تستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي في عملياتها التجارية. طالما تم إنشاء الضمانات لضمان سلامة بيانات العملاء والمعايير الأخلاقية التي يمكن تنظيمها تلقائيًا ، يجب على البنوك تطبيق الذكاء الاصطناعي في أنظمتها.
تأثير التعلم الآلي في سوق مركز الاتصال حقيقي وقابل للقياس. تم الجمع بين التقاط البيانات في الوقت الفعلي والتعلم الآلي للسماح بمراكز اتصال أكثر كفاءة. بالإضافة إلى ذلك ، زادت الحلول القائمة على الصوت في جميع أنحاء أمريكا الشمالية واستمرت في الانتشار في جميع أنحاء العالم.
أصبحت تقنية التعرف على الصوت ذات أهمية متزايدة في مجال الرعاية الصحية ، حيث يعتمد الأطباء والممرضات بشكل متزايد عليها للتعامل مع العديد من واجباتهم المهنية. في حين أن العديد من الأسئلة لا تزال بحاجة إلى الإجابة قبل أن نرى استخدامًا واسع النطاق لهذه التكنولوجيا في المستشفيات والبيئات السريرية ومكاتب الأطباء ، فإن العلامات المبكرة تشير إلى وعود كبيرة.
تهدف تقنية التعليقات التوضيحية بالفيديو إلى الحفاظ على أمان أنظمة الذكاء الاصطناعي بالتجزئة والعملاء. يعد برنامج التعليقات التوضيحية بالفيديو طريقة رائعة للقيام بذلك عن طريق السماح للأشخاص بتنبيه السلطات بسرعة وسهولة عندما يرون شيئًا مريبًا في أحد أماكن البيع بالتجزئة و ؛ مساعدة أنظمة الذكاء الاصطناعي على التعلم من التجارب السابقة حتى تتمكن من تكييف استجاباتها لتشعر بتحسن بشأن ما يعتبر سلوكًا طبيعيًا.
يمكن لحالات استخدام التعرف على الوجه أن تصنع المعجزات عند تخزين البيانات واسترجاعها ، ولكنها تأتي أيضًا مع مأزق أخلاقي مثير للاهتمام. هل يعقل استخدام مثل هذه التكنولوجيا؟ يعتقد بعض الناس أن الإجابة هي "لا" ، خاصة فيما يتعلق بانتهاك تقنية التعرف على الوجه للخصوصية. يستشهد آخرون باستخدام هذه الأدوات الجديدة ، وهذا هو السبب في أن هذه التكنولوجيا قد لا تريد تجنبها بأي ثمن.
سيغير الذكاء الاصطناعي طريقة تفاعلنا مع التكنولوجيا. بمجرد أن تعتاد على استخدام الذكاء الاصطناعي للمحادثة ويصبح جزءًا سلسًا من حياتك ، فسوف تتساءل كيف كان يمكن أن تفعل بدونه.
يمكن أن تساعد كلمات التنبيه المخصصة في تخصيص علامتك التجارية وتمييزها عن المنافسين. هناك الكثير من العوامل التي يجب مراعاتها عند اختيار كلمة تنبيه مخصصة. ولكن ، إذا كنت تريد التميز في عالم الأعمال التنافسي اليوم ، فإن الأمر يستحق بذل جهد إضافي للتأكد من أن مساعد الصوت الخاص بك يبدو فريدًا.
إن التطورات الجديدة في تكنولوجيا الصوت موجودة لتبقى. ستستمر شعبيتها في النمو فقط ، مما يجعل الآن الوقت المثالي للمضي قدمًا في المنحنى والبدء في إنشاء تجارب صوتية مبتكرة للسائقين. نظرًا لأن مصنعي السيارات يدمجون التعرف على الكلام في سياراتهم ، فإن هذا يفتح عالمًا جديدًا من الاحتمالات للتقنية ومستخدميها.
من الواضح أن الذكاء الاصطناعي للغذاء سيكون له تأثير كبير على طريقة تناولنا للطعام. من حملة سلاسل الوجبات السريعة نحو المزيد من القوائم القابلة للتخصيص إلى عدد كبير من المطاعم الجديدة والمبتكرة ، هناك فرص لا حصر لها للتكنولوجيا لتبسيط تجارب الأكل لدينا وتحسين جودة طعامنا. مع تقدم الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي ، يمكننا أن نتوقع أن يؤثر الذكاء الاصطناعي الذكي للأغذية بشكل إيجابي على صحتنا والتأثير البيئي العام لنظامنا الغذائي.
باختصار ، يعد التقسيم الدلالي قطاعًا مهمًا من خوارزميات التعلم العميق التي يتم الاستفادة منها في زيادة التقدم في رؤية الكمبيوتر. سيستمر التقسيم الدلالي في التقدم في العديد من هذه الفئات الفرعية ذات الصلة ، واكتشاف الكائنات ، والتصنيف ، والتوطين.
بشكل عام ، يجب أن يكون نظام التعرف على الكلام الفعال سهل الإعداد والاستخدام في مواقف مختلفة مع تحقيق نتائج دقيقة مع القليل من الإحباط من جانب المستخدم.
يتطلب بناء بيانات المنزل الذكي مجموعة من العمليات التي تتأكد في النهاية من أن خوارزمية التعلم الآلي تعمل وتعالج البيانات دون أي انقطاع.
لطالما كانت صناعة التأمين متحفظة مع التقدم التكنولوجي ومترددة في تبني تقنيات جديدة. ومع ذلك ، تتغير الأوقات ، ويحظى الذكاء الاصطناعي (AI) باهتمام كبير من شركات التأمين ، التي بدأت تدرك الدور المهم الذي يمكن أن يلعبه الذكاء الاصطناعي في عملياتها.
جمع البيانات هو عملية جمع وتحليل وقياس البيانات الدقيقة من أنظمة متنوعة لاستخدامها في عملية صنع القرار في العمليات التجارية ومشاريع الكلام والبحث.
المصرفية ليست كما كانت عليه من قبل. يحتاج معظمنا إلى خدمات مصرفية سريعة وفعالة وخالية من العيوب والأهم من ذلك أنها موثوقة. من المنطقي فقط التحول إلى القنوات المصرفية الرقمية التي يمكن أن توفر هذه الأشياء. كما اتضح ، يمكن للمساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) القيام بذلك على وجه التحديد.
هل اضطررت يومًا إلى ترجمة رسائل البريد الإلكتروني المهمة إلى لغة أخرى؟ إذا كان الأمر كذلك ، فستجد أنه من المحبط معرفة أن خدمة الرد على البريد الإلكتروني لشخص ما لا يمكنها ترجمة رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك بسرعة. يمكن أن يكون هذا محبطًا بشكل خاص إذا كان الاتصال هو مفتاح أي منظمة.
يتم استخدام مصطلحات chatbot والمساعدات الافتراضية لإنشاء محادثات باستخدام القدرة على الأتمتة بلمسة بشرية. بفضل الدقة الذاتية ، تعمل روبوتات المحادثة والمساعدون الافتراضيون على تسريع تجربة الموظف والعميل أيضًا.
غالبًا ما يُنظر إلى النسخة المبسطة من تصنيف المستندات على أنها أحد المجالات الفرعية لتصنيف النص ، وتعني وضع علامات على المستندات وتعيينها في فئات محددة مسبقًا - لغرض الصيانة السهلة والاكتشاف الفعال.
مرحبًا Siri ، هل يمكنك البحث عن منشور مدونة جيد يضم أفضل اتجاهات الذكاء الاصطناعي للمحادثة. أو ، أليكسا ، هل يمكنك ببساطة تشغيل أغنية تشغل ذهني عن المهام اليومية العادية. حسنًا ، هذه ليست مجرد خطابات بل مجرد مناقشات قياسية في غرفة المعيشة تؤكد التأثير العام لمفهوم يسمى الذكاء الاصطناعي للمحادثة.
يعد التعرف الضوئي على الحروف أو التعرف الضوئي على الأحرف طريقة ممتعة لقراءة المستندات وفهمها. لكن لماذا هذا منطقي؟ هيا نكتشف. ولكن قبل المضي قدمًا ، نحتاج إلى الالتفاف حول مصطلح أقل شيوعًا للتعلم الآلي: RPA (أتمتة العمليات الروبوتية).
الحقيقة الصعبة هي أن جودة بيانات التدريب التي تم جمعها تحدد جودة نموذج التعرف على الكلام أو حتى الجهاز. لذلك ، من الضروري التواصل مع بائعي البيانات ذوي الخبرة لمساعدتك على الإبحار خلال العملية دون بذل الكثير من الجهد ، خاصةً عند تدريب نموذج أو تتطلب الخوارزميات المعنية التجميع والتعليق التوضيحي والاستراتيجيات الماهرة الأخرى.
إن القدرة التي يتم غرسها في الآلات - مما يجعلها قادرة على التفاعل بأكثر الطرق إنسانية الممكنة - لها نوع مختلف من الجودة العالية. ومع ذلك ، يبقى السؤال ، كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للمحادثة في الوقت الفعلي وما نوع التكنولوجيا التي تدعم وجوده ذاته.
كما يوحي الاسم ، البيانات التركيبية هي البيانات التي يتم إنشاؤها بشكل مصطنع بدلاً من إنشاؤها بواسطة أحداث فعلية. في التسويق ووسائل التواصل الاجتماعي والرعاية الصحية والتمويل والأمن ، تساعد البيانات التركيبية في بناء حلول أكثر ابتكارًا.
عندما نتحدث عن التعرف الضوئي على الحروف (OCR) ، فهو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) يرتبط بشكل خاص برؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط. يشير OCR إلى عملية استخراج المعلومات من تنسيقات بيانات متعددة مثل الصور و pdf والملاحظات المكتوبة بخط اليد والمستندات الممسوحة ضوئيًا وتحويلها إلى تنسيق رقمي لمزيد من المعالجة.
نظام مراقبة السائق هو ميزة أمان متقدمة تستخدم كاميرا مثبتة على لوحة القيادة لمراقبة يقظة السائق ونعاسه. في حالة شعور السائق بالنعاس والتشتت ، يصدر نظام مراقبة السائق تنبيهًا ويوصي بأخذ قسط من الراحة.
معالجة اللغة الطبيعية هي حقل فرعي للذكاء الاصطناعي قادر على تحطيم اللغة البشرية وتغذية مبادئها للنماذج الذكية. هل خططت لاستخدام البرمجة اللغوية العصبية كتقنية تدريب نموذجية؟ تابع القراءة لمعرفة التحديات والحلول لإصلاحها.
علاوة على ذلك ، يتعلم الذكاء الاصطناعي للمحادثة باستمرار من التجارب السابقة باستخدام مجموعات بيانات التعلم الآلي لتقديم رؤية في الوقت الفعلي وخدمة عملاء ممتازة. أيضًا ، لا يتفهم الذكاء الاصطناعي للمحادثة ويستجيب لاستفساراتنا يدويًا فحسب ، بل يمكن أيضًا توصيله بتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل البحث والرؤية لتتبع العملية بسرعة.
التعرف على الصور هو قدرة البرنامج على تحديد الأشياء والأماكن والأشخاص والإجراءات في الصور. باستخدام مجموعات بيانات التعلم الآلي ، يمكن للمؤسسات استخدام التعرف على الصور لتحديد الكائنات وتصنيفها إلى عدة فئات.
الذكاء الاصطناعي يجعل الآلات أكثر ذكاءً ، فترة! ومع ذلك ، فإن الطريقة التي يقومون بها هي مختلفة ومثيرة للاهتمام مثل الجانب الرأسي المعني. على سبيل المثال ، تكون أمثال Natural Language Processing مفيدة إذا كنت ستصمم وتطور روبوتات محادثة ذكية ومساعدين رقميين. وبالمثل ، إذا كنت ترغب في جعل قطاع التأمين أكثر شفافية واستيعابًا للمستخدمين ، فإن Computer Vision هو المجال الفرعي للذكاء الاصطناعي الذي يجب التركيز عليه.
هل يمكن للآلات اكتشاف المشاعر بمجرد مسح الوجه؟ النبأ السار هو أنهم يستطيعون. والأخبار السيئة هي أن السوق لا يزال أمامه طريق طويل قبل أن يتحول إلى الاتجاه السائد. ومع ذلك ، فإن العوائق وتحديات التبني لا تمنع المبشرين بالذكاء الاصطناعي من وضع "كشف العاطفة" على خريطة الذكاء الاصطناعي - بقوة شديدة.
رؤية الكمبيوتر ليست منتشرة على نطاق واسع مثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل معالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك ، فإنه يتقدم ببطء ، مما يجعل عام 2022 عامًا مثيرًا للتبني على نطاق واسع. فيما يلي بعض إمكانات رؤية الكمبيوتر العصرية (معظمها المجالات) التي من المتوقع أن يتم استكشافها بشكل أفضل من قبل الشركات في عام 2022.
تنتقل الشركات في جميع أنحاء العالم من المستندات الورقية إلى معالجة البيانات الرقمية. ولكن ، ما هو التعرف الضوئي على الحروف؟ كيف يعمل؟ وفي أي عملية تجارية يمكن استخدامها للاستفادة من فوائدها؟ دعنا نتعمق في هذا المقال في الفوائد التي يجلبها OCR إلى الطاولة.
الجواب هو التعرف التلقائي على الكلام (ASR). إنها خطوة كبيرة لتحويل الكلمة المنطوقة إلى صيغة مكتوبة. التعرف التلقائي على الكلام (ASR) هو اتجاه تم تعيينه لإحداث ضوضاء في عام 2022. ويعزى الارتفاع في نمو المساعدين الصوتيين إلى الهواتف الذكية التي تعمل بالمساعد الصوتي والأجهزة الصوتية الذكية مثل Alexa.
هل تبحث عن العقول الكامنة وراء أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي؟ حسنًا ، انحنى لشروحات البيانات. على الرغم من أن التعليق التوضيحي للبيانات يحتل مركز الصدارة في إعداد الموارد ذات الصلة بكل قطاع يحركه الذكاء الاصطناعي ، فسوف نستكشف المفهوم ونتعلم المزيد عن أبطال وضع العلامات من منظور الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية.
ألا تجد أنه من الرائع أن يدفع المتسوقون الفاتورة عند تسجيل المغادرة من خلال تمثيل الوجه فقط ، وليس أي بطاقة أو محفظة؟ يتيح التعرف على الوجه لتجار التجزئة تحليل مزاج المتسوقين وتفضيلاتهم بناءً على مشترياتهم السابقة.
مع ارتفاع المدفوعات الرقمية التي يتم إجراؤها في جميع أنحاء العالم ، كيف يمكن للمؤسسات المالية ضمان أقصى تحويل للمبيعات وقبول الدفع ، بالإضافة إلى تقليل التعرض للمخاطر؟ تبدو مقلقة؟ في الصناعة المالية التي تعتمد بشكل كبير على معالجة البيانات والمعلومات ، فإن الحفاظ على ميزة هامشية وفهم الفروق الدقيقة الطبيعية للعملاء لتوفير حل في الوقت المناسب يتطلب تقنية مرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
الطائرات بدون طيار هي أداة قابلة للتطبيق لجمع البيانات وتوفير المعلومات في الوقت الحقيقي. يتيح استخدام تحليلات البيانات فحص الجسور والتعدين وتوقعات الطقس بشكل أسهل.
تحليل معنويات مركز الاتصال هو معالجة البيانات من خلال تحديد الفروق الطبيعية في سياق العميل وتحليل البيانات لجعل خدمة العملاء أكثر تعاطفاً.
حسنًا ، السبب الأول لا يحتاج إلى أي تحقق. تتطلب مشاريع التعلم الآلي الخوارزميات ، وشراء البيانات ، والتعليقات التوضيحية عالية الجودة ، والجوانب المعقدة الأخرى التي يتم الاهتمام بها جيدًا.
بصفته فرعًا من فروع الذكاء الاصطناعي ، فإن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تدور حول جعل الآلات تستجيب للغة البشرية. بالانتقال إلى الجانب التكنولوجي منه ، يستخدم البرمجة اللغوية العصبية ، بشكل مناسب تمامًا ، علوم الكمبيوتر واللغويات والخوارزميات وهيكل اللغة العام لجعل الآلات ذكية. يمكن للأجهزة الاستباقية والبديهية ، متى تم بناؤها ، استخراج وتحليل وفهم المعنى الحقيقي والسياق من الكلام وحتى النص.
هذا هو المكان الذي يلعب فيه التعليق التوضيحي للصور الطبية دورًا لأنه ينقل بكفاءة المعرفة المطلوبة إلى إعدادات التشخيص الطبي التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتعزيز وجود رؤية حاسوبية دقيقة ، مثل تقنية تطوير النموذج الأساسية.
لا يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي موضوعًا قاتمًا للمناقشة. مليئة بالإمكانيات لتصبح الأداة الأكثر تحويلًا في السنوات القادمة ، يتحول الذكاء الاصطناعي سريعًا إلى مورد مساعد بدلاً من البقاء في المسار الصحيح كتقنية ساحقة.
هل أنت على دراية بالجوانب الفنية المتضمنة في جعل نماذج التعلم الآلي شاملة وبديهية ومؤثرة؟ إذا لم يكن الأمر كذلك ، فأنت بحاجة أولاً إلى فهم كيفية فصل كل عملية على نطاق واسع إلى ثلاث مراحل ، على سبيل المثال ، الوظيفة والوظيفة والبراعة. في حين أن "الجودة" تتعلق بتدريب خوارزميات ML على الكمال من خلال تطوير برامج معقدة أولاً باستخدام لغات البرمجة ذات الصلة ، فإن الجزء "المرح" يدور حول إسعاد العملاء من خلال تقديم المنتج المرح الذكي والذكي لهم.
تخيل أنك استيقظت يومًا جيدًا ورؤية كل حاويات مطبخك باللون الأسود ، مما يجعلك تغمرك تجاه ما بداخلها. وبعد ذلك ، سيكون العثور على مكعبات سكر لشايك تحديًا. بشرط ، يمكنك العثور على الشاي أولاً.
شرح البيانات هو ببساطة عملية وضع العلامات على المعلومات بحيث يمكن للآلات استخدامها. إنه مفيد بشكل خاص للتعلم الآلي الخاضع للإشراف (ML) ، حيث يعتمد النظام على مجموعات البيانات المصنفة للمعالجة والفهم والتعلم من أنماط الإدخال للوصول إلى المخرجات المرغوبة.
قالت أي منظمة على الإطلاق أن تصنيف البيانات ليس بهذه الصعوبة! ولكن على الرغم من التحديات على طول الطريق ، لا يفهم الكثيرون الطبيعة الدقيقة للمهام المطروحة. يعد تصنيف مجموعات البيانات ، خاصة لجعلها مناسبة لنماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، أمرًا يتطلب سنوات من الخبرة والمصداقية العملية. وفوق كل ذلك ، فإن تصنيف البيانات ليس نهجًا أحادي البعد ويختلف اعتمادًا على نوع النموذج في الأعمال.
بكلمات بسيطة ، يدور التعليق التوضيحي النصي حول تسمية مستندات محددة وملفات رقمية وحتى المحتوى المرتبط بها. بمجرد تمييز هذه الموارد أو تصنيفها ، تصبح مفهومة ويمكن نشرها بواسطة خوارزميات التعلم الآلي لتدريب النماذج على الكمال.
لقد تغيرت الخدمات المالية بمرور الوقت. إن الزيادة الكبيرة في المدفوعات عبر الهاتف المحمول ، والحلول المصرفية الشخصية ، ومراقبة الائتمان بشكل أفضل ، والأنماط المالية الأخرى تضمن أيضًا أن المجال المتعلق بالإدخالات النقدية لم يكن كما كان قبل بضع سنوات. في عام 2021 ، لا يقتصر الأمر على "التمويل" أو "التمويل" فحسب ، بل يتعلق أيضًا بكل "التكنولوجيا المالية" ذات التقنيات المالية التخريبية ، مما يجعل وجودها يبدو وكأنه يغير تجربة العميل ، أو طريقة عمل المؤسسات ذات الصلة ، أو الساحة المالية بأكملها على وجه الدقة.
على الرغم من صعود صناعة السيارات في الوقت المناسب ، يترك القطاع الرأسي مجالًا كبيرًا للتحسينات الإضافية. بدءًا من خفض حوادث المرور إلى تحسين تصنيع المركبات ونشر الموارد ، يبدو الذكاء الاصطناعي وكأنه الحل الأكثر احتمالية لدفع الأمور إلى السماء.
يبدو الذكاء الاصطناعي أشبه بمصطلحات تسويقية هذه الأيام. تقوم كل شركة أو شركة ناشئة أو شركة تعرفها الآن بالترويج لمنتجاتها وخدماتها بمصطلح "مدعوم بالذكاء الاصطناعي" مثل USP الخاص بها. صحيح أن الذكاء الاصطناعي يبدو حتميًا في الوقت الحاضر. إذا لاحظت ، فإن كل شيء تقريبًا لديك من حولك يتم تشغيله بواسطة AI. من محركات التوصية على Netflix والخوارزميات في تطبيقات المواعدة إلى بعض الكيانات الأكثر تعقيدًا في قطاع الرعاية الصحية التي تساعد في علم الأورام ، فإن الذكاء الاصطناعي هو محور كل شيء اليوم.
ربما يحتوي التعلم الآلي على أكثر التعاريف والتفسيرات اختلاطًا في العالم. ما وصل إلى كلمة طنانة قبل بضع سنوات لا يزال يحير الكثير من الناس بفضل الطريقة التي تم تصويرها وتقديمها.
الذكاء الاصطناعي (AI) طموح ومفيد للغاية لتقدم البشرية. في مجال مثل الرعاية الصحية ، على وجه الخصوص ، يُحدث الذكاء الاصطناعي تغييرات ملحوظة في طرق تعاملنا مع تشخيص الأمراض وعلاجها ورعاية المرضى ومراقبة المرضى. لا ننسى البحث والتطوير الذي ينطوي عليه تطوير عقاقير جديدة ، وطرق جديدة لاكتشاف المخاوف والظروف الأساسية ، وأكثر من ذلك.
الرعاية الصحية ، كقطاع عام ، لم تكن أبدًا ثابتة. ولكن بعد ذلك ، لم تكن هذه الديناميكية على الإطلاق ، مع التقاء رؤى طبية متباينة ، مما يجعلنا نحدق بشكل غير متحمس في أكوام من البيانات غير المنظمة. لنكون صادقين ، لم يعد الحجم الهائل للبيانات مشكلة بعد الآن. إنها حقيقة ، تجاوزت حتى علامة 2,000 إكسابايت بنهاية عام 2020.
الذكاء الاصطناعي هو التكنولوجيا التي تمكن الآلات من تقليد السلوكيات البشرية. الأمر كله يتعلق بتعليم الآلات كيفية التعلم والتفكير بشكل مستقل واستخدام النتائج للتفاعل والاستجابة وفقًا لذلك.
في كل مرة يطلب منك نظام الملاحة GPS الخاص بك اتخاذ منعطف لتجنب حركة المرور ، أدرك أن هذا التحليل الدقيق والنتائج تأتي بعد عدة مئات من الساعات من التدريب. عندما يحدد تطبيق Google Lens الخاص بك شيئًا أو منتجًا بدقة ، افهم أنه تمت معالجة الآلاف بعد آلاف الصور بواسطة وحدة AI (الذكاء الاصطناعي) الخاصة به لتحديد الهوية بدقة.
4 أشياء أساسية يجب معرفتها حول إلغاء تحديد البيانات ، مع حدوث توليد البيانات بمعدل 2.5 كوينتيليون بايت كل يوم ، قمنا كمستخدمي الإنترنت بتوليد ما يقرب من 1.7 ميجابايت كل ثانية في عام 2020.
الآن بعد أن أصبح الكوكب بأكمله متصلًا بالإنترنت ومتصلًا بالإنترنت ، نقوم بشكل جماعي بإنشاء كميات لا حصر لها من البيانات. ستعرض الصناعة أو الأعمال أو قطاع السوق أو أي كيان آخر البيانات كوحدة واحدة. ومع ذلك ، فيما يتعلق بالأفراد ، من الأفضل الإشارة إلى البيانات على أنها بصمتنا الرقمية.
تُترجم البيانات عالية الجودة إلى قصص نجاح بينما تؤدي جودة البيانات السيئة إلى دراسة حالة جيدة. نشأت بعض دراسات الحالة الأكثر تأثيرًا حول وظائف الذكاء الاصطناعي من نقص مجموعات البيانات عالية الجودة. في حين أن جميع الشركات متحمسة وطموحة بشأن مشاريع ومنتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ، فإن الإثارة لا تنعكس على جمع البيانات وممارسات التدريب. مع التركيز على الإنتاج أكثر من التدريب ، ينتهي الأمر بالعديد من الشركات إلى تأخير وقتها في السوق ، أو فقدان التمويل ، أو حتى إغلاق مصاريعها إلى الأبد.
عملية لإضافة تعليق توضيحي أو وضع علامة على البيانات التي تم إنشاؤها ، وهذا يسمح لخوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بتحديد كل نوع من أنواع البيانات بكفاءة وتحديد ما يجب تعلمه منها وماذا تفعل به. كلما كانت كل مجموعة بيانات محددة جيدًا أو مصنفة بشكل جيد ، كان من الأفضل للخوارزميات معالجتها للحصول على نتائج محسّنة.
أليكسا ، هل يوجد مطعم سوشي بالقرب مني؟ في كثير من الأحيان ، نسأل أسئلة مفتوحة لمساعدينا الافتراضيين. إن طرح مثل هذه الأسئلة على رفقاء البشر أمر مفهوم بالنظر إلى أن هذه هي الطريقة التي اعتدنا على التحدث والتفاعل بها. ومع ذلك ، فإن طرح سؤال غير رسمي جدًا بالعامية على آلة بالكاد لديها أي فهم للغة وتعقيدات المحادثة ليس منطقيًا بشكل صحيح؟
حسنًا ، وراء كل حادث مفاجئ من هذا القبيل ، هناك مفاهيم قيد التنفيذ مثل الذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، والأهم من ذلك ، NLP (معالجة اللغة الطبيعية). يعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أحد أكبر الإنجازات التي حدثت في عصرنا الحالي ، حيث تتطور الآلات تدريجيًا لفهم كيفية تحدث البشر ، والتعبير عن مشاعرهم ، وفهمهم ، واستجابتهم ، وتحليلهم ، وحتى تقليدهم للمحادثات البشرية والسلوكيات التي تحركها المشاعر. كان لهذا المفهوم تأثير كبير في تطوير روبوتات المحادثة وأدوات تحويل النص إلى كلام والتعرف على الصوت والمساعدين الافتراضيين والمزيد.
على الرغم من كونه مفهومًا تم تقديمه في الخمسينيات من القرن الماضي ، إلا أن الذكاء الاصطناعي (AI) لم يصبح اسمًا مألوفًا إلا قبل عامين. لقد كان تطور الذكاء الاصطناعي تدريجيًا واستغرق ما يقرب من 1950 عقود لتقديم الميزات والوظائف المجنونة التي يقوم بها اليوم. كل هذا كان ممكنًا بشكل كبير بسبب التطور المتزامن للأجهزة الطرفية ، والبنى التحتية التقنية ، والمفاهيم الحليفة مثل الحوسبة السحابية ، وأنظمة تخزين البيانات والمعالجة (البيانات الكبيرة والتحليلات) ، وتغلغل الإنترنت وتسويقه ، وأكثر من ذلك. أدى كل شيء معًا إلى هذه المرحلة المذهلة من الجدول الزمني للتكنولوجيا ، حيث لا يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) فقط على تعزيز الابتكارات بل أصبحا مفاهيم حتمية للعيش بدونها أيضًا.
يحتاج كل نظام ذكاء اصطناعي إلى كميات هائلة من البيانات عالية الجودة للتدريب وتقديم نتائج دقيقة. الآن ، هناك كلمتان رئيسيتان في هذه الجملة - كميات هائلة وبيانات عالية الجودة. دعونا نناقش كلاهما على حدة.
جميع المحادثات والمناقشات حتى الآن حول نشر الذكاء الاصطناعي لأغراض الأعمال والعمليات كانت سطحية فقط. يتحدث البعض عن فوائد تنفيذها بينما يناقش البعض الآخر كيف يمكن لوحدة الذكاء الاصطناعي زيادة الإنتاجية بنسبة 40٪. لكننا بالكاد نتصدى للتحديات الحقيقية التي ينطوي عليها دمجها لأغراض أعمالنا.
من الصعب تخيل محاربة جائحة عالمي بدون تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). أدى الارتفاع المتسارع لحالات Covid-19 في جميع أنحاء العالم إلى إصابة العديد من البنى التحتية الصحية بالشلل. ومع ذلك ، كانت المؤسسات والحكومات والمنظمات قادرة على المقاومة بمساعدة التقنيات المتقدمة. أصبح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، اللذان كان يُنظر إليهما في السابق على أنهما رفاهية لأنماط الحياة والإنتاجية المرتفعة ، من العوامل المنقذة للحياة في مكافحة كوفيد بفضل تطبيقاتهما التي لا حصر لها.
يكون الألم أكثر كثافة بين مجموعات معينة من الناس. أظهرت الدراسات أن الأفراد من الأقليات والفئات المحرومة يميلون إلى الشعور بألم جسدي أكثر من عامة السكان بسبب الإجهاد والصحة العامة وعوامل أخرى.
قبل أن تخطط للحصول على البيانات ، أحد أهم الاعتبارات في تحديد المبلغ الذي يجب أن تنفقه على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. في هذه المقالة ، سنقدم لك رؤى لتطوير ميزانية فعالة لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي.
Shaip عبارة عن منصة عبر الإنترنت تركز على حلول بيانات الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية وتقدم بيانات رعاية صحية مرخصة مصممة للمساعدة في بناء نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر السجلات الطبية للمرضى وبيانات المطالبات المستندة إلى النصوص ، والصوت مثل تسجيلات الطبيب أو محادثات المريض / الطبيب ، والصور والفيديو في شكل الأشعة السينية ، والمسح المقطعي المحوسب ، ونتائج التصوير بالرنين المغناطيسي.
تعد البيانات من أهم العناصر في تطوير خوارزمية الذكاء الاصطناعي. تذكر أن مجرد إنشاء البيانات بشكل أسرع من أي وقت مضى لا يعني أنه من السهل الحصول على البيانات الصحيحة. يمكن أن تضيف البيانات منخفضة الجودة أو المتحيزة أو التي تحتوي على تعليقات توضيحية بشكل غير صحيح (في أفضل الأحوال) خطوة أخرى. ستؤدي هذه الخطوات الإضافية إلى إبطائك لأن فرق تطوير وعلوم البيانات يجب أن تعمل من خلالها في الطريق إلى تطبيق وظيفي.
لقد تم عمل الكثير حول إمكانات الذكاء الاصطناعي لتحويل صناعة الرعاية الصحية ، ولسبب وجيه. منصات الذكاء الاصطناعي المتطورة تغذيها البيانات ، ومؤسسات الرعاية الصحية لديها ذلك بوفرة. فلماذا تخلفت الصناعة عن الآخرين فيما يتعلق بتبني الذكاء الاصطناعي؟ هذا سؤال متعدد الأوجه مع العديد من الإجابات المحتملة. ومع ذلك ، ستسلط كل منهم بلا شك الضوء على عقبة واحدة على وجه الخصوص: كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة.
ومع ذلك ، فإن ما يبدو بسيطًا هو تطويره ونشره مثل أي نظام ذكاء اصطناعي معقد آخر. قبل أن يتمكن جهازك من التعرف على الصورة التي تلتقطها ويمكن لوحدات التعلم الآلي (ML) معالجتها ، كان المعلق على البيانات أو فريق منهم قد أمضى آلاف الساعات في التعليق على البيانات لجعلها مفهومة من قبل الأجهزة.
في ميزة الضيف الخاصة هذه ، يستكشف Vatsal Ghiya ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـ Shaip ، العوامل الثلاثة التي يعتقد أنها ستسمح للذكاء الاصطناعي المستند إلى البيانات بالوصول إلى إمكاناته الكاملة في المستقبل: الموهبة والموارد اللازمة لبناء خوارزميات مبتكرة ، كمية هائلة من البيانات لتدريب تلك الخوارزميات بدقة ، وقوة معالجة وافرة لتعدين تلك البيانات بشكل فعال. Vatsal هو رائد أعمال متسلسل يتمتع بخبرة تزيد عن 20 عامًا في برامج وخدمات الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي. يتيح تطبيق Shaip إمكانية توسيع نطاق منصته وعملياته والأفراد عند الطلب للشركات التي لديها مبادرات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الأكثر تطلبًا.
العمليات في أنظمة الذكاء الاصطناعي تطورية. على عكس المنتجات أو الخدمات أو الأنظمة الأخرى في السوق ، لا تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي حالات استخدام فورية أو نتائج دقيقة بنسبة 100٪ على الفور. تتطور النتائج مع مزيد من المعالجة للبيانات ذات الصلة والجودة. إنه يشبه كيف يتعلم الطفل التحدث أو كيف يبدأ الموسيقي بتعلم أول خمسة أوتار رئيسية ثم البناء عليها. لم يتم فتح الإنجازات بين عشية وضحاها ، ولكن التدريب يحدث باستمرار للتميز.
عندما نتحدث عن الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) ، فإن ما نتخيله على الفور هو شركات تقنية قوية وحلول مريحة ومستقبلية وسيارات فاخرة ذاتية القيادة وكل ما هو مبهج من الناحية الجمالية والإبداعية والفكرية. ما بالكاد يتم توقعه للناس هو العالم الحقيقي وراء جميع وسائل الراحة وتجارب أسلوب الحياة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي.
مقابلة حصرية حيث يتفاعل Utsav، Business Head - Shaip مع Sunil ، المحرر التنفيذي ، My Startup لإطلاعه على كيفية تحسين Shaip للحياة البشرية من خلال حل مشاكل المستقبل من خلال عروض الذكاء الاصطناعي للمحادثة والذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية. ويوضح كذلك كيف تم تعيين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لإحداث ثورة في الطريقة التي نؤدي بها أعمالنا وكيف ستساهم Shaip في تطوير تقنيات الجيل التالي.
يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على تحسين أنماط حياتنا من خلال توصيات أفضل للأفلام واقتراحات المطاعم وحل النزاعات من خلال روبوتات المحادثة والمزيد. يتم استخدام قوة وإمكانيات وقدرات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد بشكل جيد عبر الصناعات وفي المجالات التي ربما لم يفكر فيها أحد. في الواقع ، يتم استكشاف الذكاء الاصطناعي وتنفيذه في مجالات مثل الرعاية الصحية ، وتجارة التجزئة ، والخدمات المصرفية ، والعدالة الجنائية ، والمراقبة ، والتوظيف ، وإصلاح فجوات الأجور ، وغير ذلك.
لقد رأينا جميعًا ما يحدث عندما ينحرف تطوير الذكاء الاصطناعي. ضع في اعتبارك محاولة أمازون إنشاء نظام توظيف بالذكاء الاصطناعي ، والتي كانت طريقة رائعة لمسح السير الذاتية وتحديد أكثر المرشحين المؤهلين - بشرط أن يكون هؤلاء المرشحون من الذكور.
خضعت صناعة الرعاية الصحية للاختبار العام الماضي بسبب الوباء ، وظهر الكثير من الابتكارات - من الأدوية والأجهزة الطبية الجديدة إلى اختراقات سلسلة التوريد وعمليات التعاون الأفضل. وجد قادة الأعمال من جميع مجالات الصناعة طرقًا جديدة لتسريع النمو لدعم الصالح العام وتوليد إيرادات مهمة.
لقد رأيناها في الأفلام ، وقرأنا عنها في الكتب واختبرناها في الحياة الواقعية. بقدر ما يبدو الخيال العلمي ، علينا أن نواجه الحقائق - التعرف على الوجه موجود لتبقى. تتطور التكنولوجيا بمعدل ديناميكي ومع حالات الاستخدام المتنوعة التي تظهر عبر الصناعات ، فإن مجموعة واسعة من التطورات في التعرف على الوجه تبدو ببساطة حتمية ولانهائية.
تعمل روبوتات المحادثة متعددة اللغات على تغيير عالم الأعمال. قطعت روبوتات الدردشة شوطًا طويلاً منذ مراحلها الأولى ، حيث كانت تقدم إجابات بسيطة من كلمة واحدة. يمكن لروبوت الدردشة الآن الدردشة بطلاقة بعشرات اللغات ، مما يسمح للشركات بالتوسع في سوق عالمية أوسع.
غالبًا ما يُنظر إلى الرعاية الصحية على أنها صناعة في طليعة الابتكار التكنولوجي. هذا صحيح من نواحٍ عديدة ، لكن مجال الرعاية الصحية يخضع أيضًا للتنظيم الشديد من خلال تشريعات شاملة مثل القانون العام لحماية البيانات (GDPR) وقانون حماية حقوق الملكية الفكرية (HIPAA) ، إلى جانب العديد من الإرشادات والقيود المحلية.
كشف تقرير صدر عام 2018 عن أننا قمنا بتوليد ما يقرب من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم. خلافًا للاعتقاد الشائع ، لا يمكن معالجة جميع البيانات التي ننتجها للحصول على رؤى.
يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً يومًا بعد يوم. اليوم ، أصبحت خوارزميات التعلم الآلي القوية في متناول الشركات العادية ، ويمكن الآن نشر الخوارزميات التي تتطلب قوة معالجة كانت في السابق محجوزة للحواسيب الكبيرة الضخمة على خوادم سحابية ميسورة التكلفة.