Hidlo Gan:
Mae ansawdd a chywirdeb y canlyniadau a ddarperir gan system adnabod wynebau ac emosiwn yn dibynnu ar y data. Po fwyaf cywir ac eang yw'r data, y gorau yw'r siawns o raglen AI i nodi a chanfod emosiynau.
Mae gan ddeallusrwydd artiffisial rai manteision ysgubol i'r diwydiannau yswiriant, ar yr amod bod y cwmnïau'n deall ei weithrediad. Lle mae tasgau fel prosesu hawliadau, gosod premiwm, a chanfod difrod yn cael eu symleiddio, gall hefyd helpu gyda gwasanaeth cwsmeriaid, gan gynyddu'r lefel boddhad cyffredinol.
Mae dad-adnabod data yn hanfodol ar gyfer diogelu gwybodaeth bersonol adnabyddadwy mewn gofal iechyd, gan alinio â gofynion rheoliadol fel HIPAA a GDPR. Mae'r offer dan sylw, gan gynnwys IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip, a Private-AI, yn cynnig atebion amrywiol ar gyfer cuddio data effeithiol.
Mae gan AI cynhyrchiol rai nodweddion a swyddogaethau pwerus sydd wedi'u gosod i ailwampio systemau cymorth gwasanaethau cwsmeriaid. Lle gall fynd i'r afael â materion y cwsmer yn brydlon, gall AI cynhyrchiol hefyd ddisodli asiantau fel ymatebwyr cyntaf a chyfathrebu â chwsmeriaid fel dynol.
Mae dad-adnabod data yn weithdrefn hollbwysig ar gyfer sicrhau bod mynediad anawdurdodedig yn cael ei ddiogelu, a defnydd anghyfreithlon o ddata personol. Yn benodol bwysig ar gyfer data gofal iechyd, mae'r broses hon yn sicrhau nad oes unrhyw wybodaeth bersonol adnabyddadwy yn gorwedd yn nwylo unigolion heblaw'r rhai sy'n perthyn yn agos i'r data.
Mae AI sgwrsio a chynhyrchiol yn trawsnewid ein byd mewn ffyrdd unigryw. Mae AI sgwrsio yn gwneud siarad â pheiriannau yn hawdd ac yn ddefnyddiol, gan wella cefnogaeth i gwsmeriaid a gwasanaethau gofal iechyd. Mae AI cynhyrchiol, ar y llaw arall, yn bwerdy creadigol. Mae'n dyfeisio cynnwys newydd, gwreiddiol mewn celf, cerddoriaeth, a mwy. Mae deall y mathau hyn o AI yn allweddol i benderfyniadau busnes craff, moeseg ac arloesi.
Mae technolegau llais yn dal i fod yn dechnolegau cymharol newydd ac rydym yn dal i weithio i gael gafael dda ar yr atebion a gynigir gyda nhw. Mewn lleoliad gofal iechyd sy'n sensitif i amser, mae effeithlonrwydd a chywirdeb yn hollbwysig.
Mae AI cynhyrchiol yn ail-lunio tirwedd gwasanaethau bancio ac ariannol, gan gyflwyno arbedion effeithlonrwydd, gwella diogelwch, a darparu profiadau personol i gwsmeriaid a sefydliadau. Wrth i'r dechnoleg barhau i ddatblygu, mae ei heffaith ar y diwydiant ariannol yn debygol o dyfu, gan gyflwyno cyfnod newydd o arloesi ac optimeiddio.
Mae'r defnydd o Brosesu Iaith Naturiol (NLP) yn y diwydiant gofal iechyd a fferyllol yn seiliedig i raddau helaeth ar ddadansoddi data anstrwythuredig. Gyda gwybodaeth berthnasol, gall sefydliadau gofal iechyd gael nifer o fanteision a darparu gwell gwasanaethau gofal iechyd i gleifion.
Mae cwantwm ac amlder cynnwys a gynhyrchir gan ddefnyddwyr yn mynd i gynyddu yn y blynyddoedd i ddod. Mae gan gwsmeriaid heddiw fynediad at offer arloesol, gan ganiatáu iddynt wybod popeth am frand. Lle mae ymgysylltu â chwsmeriaid presennol, newydd a darpar gwsmeriaid yn hanfodol ar gyfer brand, mae monitro a chymedroli cynnwys yn hollbwysig i greu delwedd gadarnhaol.
Mae labelu data effeithiol yn rhan hanfodol o wella perthnasedd chwilio. Mae llwyfannau e-fasnach a busnesau yn elwa fwyaf o labelu data gan fod angen iddynt ddod â'u cynhyrchion i fyny mewn canlyniadau chwilio, sy'n arwain at gynnydd mewn gwerthiant a refeniw.
Mae prosesu iaith naturiol (NLP) wedi dechrau chwyldro echdynnu a dadansoddi gwybodaeth ym mhob diwydiant. Mae amlbwrpasedd y dechnoleg hon hefyd yn esblygu i ddarparu atebion gwell a chymwysiadau newydd. Nid yw'r defnydd o NLP mewn cyllid wedi'i gyfyngu i'r ceisiadau yr ydym wedi'u crybwyll uchod. Gydag amser, gallwn ddefnyddio'r dechnoleg hon a'i thechnegau ar gyfer tasgau a gweithrediadau hyd yn oed yn fwy cymhleth.
Wrth wraidd cymwysiadau AI mewn gofal iechyd mae data a'i ddadansoddiad cywir. Gan ddefnyddio'r data a'r wybodaeth hon a ddarperir gan weithwyr gofal iechyd proffesiynol, mae offer a thechnolegau AI yn gallu darparu atebion gofal iechyd gwell o ran diagnosis, triniaeth, rhagfynegiad, presgripsiwn a delweddu.
Mae adnabod endid a enwir yn dechneg hanfodol sy'n paratoi'r ffordd ar gyfer dealltwriaeth beiriant uwch o'r testun. Er bod manteision ac anfanteision i setiau data ffynhonnell agored, maent yn allweddol wrth hyfforddi a mireinio modelau NER. Gall detholiad a defnydd rhesymol o'r adnoddau hyn ddyrchafu canlyniadau prosiectau NLP yn sylweddol.
Mae AI cynhyrchiol yn cynnig buddion rhyfeddol fel effeithlonrwydd, scalability, a phersonoli gyda'i allu i greu cynnwys amrywiol. Fodd bynnag, mae angen rhoi sylw gofalus i heriau fel rheoli ansawdd, cyfyngiadau creadigrwydd, a phryderon moesegol.
Mae AI cynhyrchiol yn ffin gyffrous sy'n ailddiffinio ffiniau technoleg a chreadigrwydd. O gynhyrchu testun tebyg i ddyn i greu delweddau realistig, gwella datblygiad cod, a hyd yn oed efelychu allbynnau sain unigryw, mae ei gymwysiadau byd go iawn mor amrywiol ag y maent yn drawsnewidiol.
Mae cymwysiadau dysgu peirianyddol ac AI wrth ddadansoddi data clinigol yn helaeth ac yn torri tir newydd. Maent yn cynnig potensial aruthrol ar gyfer ail-lunio gofal cleifion, gwella ymchwil feddygol, a darparu diagnosis cynharach a mwy cywir.
Mae Shaip ar flaen y gad o ran darparu gofal iechyd o'r radd flaenaf a data meddygol sy'n hanfodol ar gyfer modelau AI a dysgu peiriant (ML). Os ydych chi'n cychwyn ar brosiect AI gofal iechyd neu os oes angen data meddygol penodol arnoch chi, Shaip yw'r partner perffaith.
Nid yw cynorthwywyr llais bellach yn newydd-deb; maent yn prysur ddod yn hanfodol i'n rhyngweithiadau digidol dyddiol. Mae cynnydd y cynorthwyydd llais amlieithog yn argoeli i fod yn gam sylweddol ymlaen, gan chwalu rhwystrau iaith a meithrin mwy o gysylltedd byd-eang.
Mae anodi dogfennau yn floc adeiladu hanfodol mewn AI, dysgu peiriannau, a phrosesu iaith naturiol. Mae'n gwella galluoedd deall a phrosesu systemau AI, gan bweru echdynnu gwybodaeth yn effeithlon a meithrin awtomeiddio ar draws amrywiol barthau.
Fel yr ydym wedi archwilio yn yr enghreifftiau uchod, mae gan ddadansoddi teimladau botensial rhyfeddol mewn amrywiaeth o gymwysiadau, yn amrywio o wasanaeth cwsmeriaid i wleidyddiaeth. Mae'n galluogi sefydliadau i ddatgloi pŵer data goddrychol a thrawsnewid testun distrwythur yn fewnwelediadau y gellir eu gweithredu.
Mae dyfodol AI gofal iechyd yn llawn addewid a photensial, gyda'r tueddiadau sy'n dod i'r amlwg ar gyfer 2023 yn arwydd o newid trawsnewidiol mewn darpariaeth gofal cleifion.
Mae achosion defnydd Prosesu Iaith Naturiol mewn gofal iechyd yn helaeth ac yn drawsnewidiol. Trwy harneisio pŵer AI, dysgu peiriannau, ac AI sgyrsiol, mae NLP yn chwyldroi sut mae gweithwyr gofal iechyd proffesiynol yn ymdrin â gofal cleifion. Mae'n gwneud llifoedd gwaith meddygol yn fwy effeithlon ac yn gwella canlyniadau cyffredinol cleifion.
Mae mabwysiadu echdynnu endid yn seiliedig ar AI wedi arwain at ddatblygiadau sylweddol mewn amrywiol ddiwydiannau, o ofal iechyd i e-fasnach, gwella prosesau gwneud penderfyniadau, symleiddio prosesau, a gwella profiadau cwsmeriaid.
Mae technoleg adnabod emosiwn yn arf pwerus a all wella ein dealltwriaeth o emosiynau dynol a'n helpu i greu profiadau personol mewn amrywiol feysydd megis gofal iechyd, addysg a marchnata.
Ar y cyfan, mae'r maes gofal iechyd yn llawn cleifion a meddygon sy'n cael eu cymell i wneud gwahaniaeth unwaith eto ym mywydau pobl ledled y byd. Mae mynediad at setiau data mawr yn un ffordd y bydd deallusrwydd artiffisial yn parhau i brofi ei hun fel dyfodol meddygaeth. Mater i ymchwilwyr a datblygwyr fel ei gilydd yw manteisio ar y setiau data unigryw hyn i wella ein dealltwriaeth o dreialon clinigol a gofal cleifion wrth i ni symud tuag at ddyfodol cynyddol gysylltiedig i bawb.
Bydd y pum mlynedd nesaf yn dod â phrofiadau AI symlach, nodweddion diogelwch sy'n gwella'r rhyngweithiadau hynny, a mwy. Bydd tueddiadau AI sgwrsio dros yr ychydig flynyddoedd nesaf yn fwy disglair ac yn fwy hygyrch nag erioed o'r blaen.
Mae'r newidiadau'n parhau, gan arwain at ddyfodol mwy banc, proffidiol sy'n rhoi profiad gwell i ddefnyddwyr. Gyda'r newidiadau hyn ynghyd â'r gallu i ddysgu o gamgymeriadau cwmnïau eraill, bydd y sector BFSI yn parhau i symud ymlaen yn gyflym tuag at ddefnyddio adnabod wynebau - nod terfynol mwy effeithiol, mwy diogel i bob corff dan sylw.
Mae chwiliad llais yn faes technoleg cynyddol. Mae'n cymryd camau breision yn araf ond yn sicr wrth iddo ddod yn fwy galluog gydag AI, prosesu iaith naturiol a dysgu peiriannau. Nid yw'r math o AI sy'n bodoli nawr yn deimladwy; mae'r cynorthwywyr llais hyn yn offer i wneud ein bywydau'n well, yn symlach ac yn fwy effeithlon.
Mae gwasanaethau labelu data yn helpu busnesau i droi data nad oes ganddo labeli na thagiau yn ddata sydd ganddo. Maent yn aml yn defnyddio tasglu dynol neu ddysgu peirianyddol i labelu'r setiau data y mae busnesau'n eu rhoi iddynt.
Gall technoleg adnabod llais o bosibl chwyldroi'r diwydiant gofal iechyd mewn sawl ffordd. Trwy alluogi dogfennaeth gyflymach a mwy cywir, lleihau'r risg o gamgymeriadau, a gwella ymgysylltiad cleifion, gall technoleg adnabod llais helpu darparwyr gofal iechyd i ddarparu gofal o ansawdd gwell.
Mae gan y diwydiant yswiriant lawer o ddata, ond mae mor anniben fel ei bod bron yn amhosibl chwilio. Mae angen i'r diwydiant yswiriant gael ei ddigideiddio - a nawr gall. Gydag OCR yn ei le, daw casglu a didoli data mor syml â thynnu llun neu deipio ychydig eiriau.
Bydd banciau yn cael profiad cadarnhaol wrth weithredu technolegau AI. Mae hyn yn seiliedig ar gyfweliadau gyda chwmnïau sydd eisoes yn defnyddio AI yn eu prosesau busnes. Cyn belled â bod mesurau diogelwch yn cael eu hadeiladu i sicrhau diogelwch data cwsmeriaid a safonau moesegol y gellir eu rheoleiddio'n awtomatig, dylai banciau weithredu AI yn eu systemau.
Mae effaith dysgu peiriannau yn y farchnad canolfan alwadau yn real ac yn fesuradwy. Mae cipio data amser real a dysgu peiriant wedi'u priodi i ganiatáu canolfannau galwadau hyd yn oed yn fwy effeithlon. Yn ogystal, mae atebion sy'n seiliedig ar lais wedi cynyddu ledled Gogledd America ac yn parhau i ledaenu ledled y byd.
Mae technoleg adnabod llais yn dod yn fwyfwy pwysig mewn gofal iechyd, gyda meddygon a nyrsys yn dibynnu fwyfwy arno i drin llawer o'u dyletswyddau proffesiynol. Er bod angen mynd i'r afael â llawer o gwestiynau o hyd cyn i ni weld defnydd eang o'r dechnoleg hon mewn ysbytai, amgylcheddau clinigol, a swyddfeydd meddygon, mae'r arwyddion cynnar yn awgrymu addewid sylweddol.
Mae technoleg anodi fideo i fod i gadw systemau AI manwerthu a chwsmeriaid yn ddiogel. Mae meddalwedd anodi fideo yn ffordd wych o wneud hyn trwy adael i bobl rybuddio awdurdodau yn gyflym ac yn hawdd pan fyddant yn gweld rhywbeth amheus mewn lleoliad manwerthu; helpu systemau AI i ddysgu o brofiadau’r gorffennol fel y gallant deilwra eu hymatebion i deimlo’n well am yr hyn a ystyrir yn ymddygiad normal.
Gall achosion defnydd o adnabod wynebau wneud rhyfeddodau wrth storio ac adalw data, ond maent hefyd yn dod â phenbleth foesegol ddiddorol. A yw'n gwneud synnwyr i ddefnyddio technoleg o'r fath? Mae rhai pobl yn credu mai'r ateb yw "na," yn enwedig o ran ymosodiad adnabyddiaeth wyneb ar breifatrwydd. Mae eraill yn dyfynnu'r defnydd o'r offer newydd hyn, a dyna pam efallai nad yw'r dechnoleg hon yn un rydych chi am ei hosgoi ar bob cyfrif.
Bydd AI yn newid sut rydym yn rhyngweithio â thechnoleg. Unwaith y byddwch chi'n dod i arfer ag AI sgyrsiol a'i fod yn dod yn rhan ddi-dor o'ch bywyd, byddwch chi'n meddwl tybed sut y gallech chi erioed fod wedi gwneud hebddo.
Gall geiriau deffro personol helpu gyda phersonoli'ch brand a'i osod ar wahân i gystadleuwyr. Mae yna lawer o ffactorau i'w hystyried wrth ddewis gair deffro arferol. Ond, os ydych chi am sefyll allan yn y byd busnes cystadleuol heddiw, mae'n werth chweil i wneud yr ymdrech ychwanegol i sicrhau bod eich cynorthwyydd llais yn swnio'n unigryw.
Mae datblygiadau technoleg llais newydd yma i aros. Byddant ond yn parhau i dyfu mewn poblogrwydd, gan wneud nawr yr amser perffaith i fynd ar y blaen a dechrau creu profiadau llais arloesol i yrwyr. Wrth i weithgynhyrchwyr ceir integreiddio adnabyddiaeth lleferydd yn eu ceir, mae hyn yn agor byd newydd o bosibiliadau i'r dechnoleg a'i defnyddwyr.
Mae'n amlwg y bydd AI bwyd yn cael dylanwad enfawr ar sut rydyn ni'n bwyta. O ymgyrch cadwyni bwyd cyflym tuag at fwydlenni mwy addasadwy i lu o fwytai newydd, arloesol, mae yna gyfleoedd di-ri i dechnoleg symleiddio ein profiadau bwyta a gwella ansawdd ein bwyd. Gyda datblygiad algorithmau deallusrwydd artiffisial a dysgu peiriannau, gallwn ddisgwyl i AI bwyd deallus gael effaith gadarnhaol ar ein hiechyd ac effaith ecolegol gyffredinol ein system fwyd.
I grynhoi, mae segmentu semantig yn sector pwysig o algorithmau dysgu dwfn sydd wedi'u trosoli i ddatblygiadau gwefreiddiol mewn gweledigaeth gyfrifiadurol. Bydd segmentu semantig yn parhau i symud ymlaen mewn llawer o'r is-gategorïau cysylltiedig hyn, sef canfod gwrthrychau, dosbarthu a lleoleiddio.
Yn gyffredinol, dylai system adnabod lleferydd effeithiol fod yn hawdd i'w sefydlu a'i defnyddio mewn amrywiol sefyllfaoedd tra'n cyflawni canlyniadau cywir heb fawr o rwystredigaeth ar ran y defnyddiwr.
Mae adeiladu data cartref craff yn gofyn am set o brosesau sy'n sicrhau yn y diwedd bod yr algorithm dysgu peiriant yn gweithio ac yn prosesu data heb unrhyw aflonyddwch.
Mae'r diwydiant yswiriant wedi bod yn geidwadol yn draddodiadol gyda datblygiadau technolegol ac yn betrusgar i fabwysiadu technolegau newydd. Fodd bynnag, mae amseroedd yn newid, ac mae deallusrwydd artiffisial (AI) yn cael llawer o sylw gan gwmnïau yswiriant, sy'n dechrau sylweddoli'r rôl bwysig y gall AI ei chwarae yn eu gweithrediadau.
Casglu data yw'r broses o gasglu, dadansoddi, a mesur data cywir o systemau amrywiol i'w defnyddio ar gyfer gwneud penderfyniadau prosesau busnes, prosiectau lleferydd, ac ymchwil.
Nid yw bancio fel yr arferai fod. Mae angen gwasanaethau bancio cyflym, effeithlon, di-ffael ar y rhan fwyaf ohonom sy'n ddi-drafferth ac, yn bwysicaf oll, yn ddibynadwy. Nid yw ond yn gwneud synnwyr i symud i sianeli bancio digidol a all ddarparu'r pethau hyn. Fel mae'n digwydd, gall cynorthwywyr rhithwir wedi'u pweru gan ddeallusrwydd artiffisial (AI) a dysgu peiriant (ML) wneud hynny'n union.
Ydych chi erioed wedi gorfod cyfieithu e-byst pwysig i iaith arall? Os felly, fe fyddwch chi'n ei chael hi'n rhwystredig gwybod na all gwasanaeth ateb e-bost rhywun gyfieithu'ch e-byst i chi yn gyflym. Gall hyn fod yn arbennig o rhwystredig os yw cyfathrebu yn allweddol i unrhyw sefydliad.
Defnyddir y termau chatbot a chynorthwywyr rhithwir ar gyfer creu sgyrsiau gan ddefnyddio gallu awtomeiddio gyda chyffyrddiad dynol. Gyda datrysiad ymreolaethol, mae chatbots a chynorthwywyr rhithwir yn cyflymu profiad gweithwyr a chwsmeriaid hefyd.
Yn cael ei ystyried yn aml fel un o is-faes dosbarthu testun, mae fersiwn wedi'i gorsymleiddio o ddosbarthiad dogfennau yn golygu tagio'r dogfennau a'u gosod yn gategorïau rhagosodol - at ddiben cynnal a chadw hawdd a darganfod effeithlon.
Hei Siri, a allwch chi fy chwilio am bost blog da sy'n rhestru'r tueddiadau AI Sgwrsio gorau. Neu, Alexa, a allwch chi chwarae cân i mi sy'n tynnu fy meddwl oddi ar y tasgau dyddiol cyffredin. Wel, nid rhethreg yn unig yw'r rhain ond trafodaethau ystafell ddarlunio safonol sy'n dilysu effaith gyffredinol cysyniad o'r enw Conversational AI.
Mae OCR neu Gydnabod Cymeriad Optegol yn ffordd hwyliog o ddarllen a deall dogfennau. Ond pam mae hyd yn oed yn gwneud synnwyr? Gadewch i ni gael gwybod. Ond cyn i ni symud ymlaen, mae angen i ni lapio ein pen o amgylch term dysgu peiriant llai cyffredin: RPA (Awtomeiddio Prosesau Robotig).
Y gwir anodd yw bod ansawdd eich data hyfforddi a gasglwyd yn pennu ansawdd eich model adnabod lleferydd neu hyd yn oed y ddyfais. Felly, mae angen cysylltu â gwerthwyr data profiadol i'ch helpu i hwylio trwy'r broses heb lawer o ymdrech, yn enwedig pan fydd angen casglu, anodi a strategaethau medrus eraill wrth hyfforddi model neu'r algorithmau dan sylw.
Mae'r gallu sydd wedi'i drwytho i'r peiriannau - sy'n eu gwneud yn gallu rhyngweithio yn y ffyrdd mwyaf trugarog posibl - yn uchel iawn iddo. Ac eto, erys y cwestiwn, sut mae AI sgyrsiol yn gweithio mewn amser real a pha fath o dechnoleg sy'n pweru ei fodolaeth.
Fel y mae'r enw'n awgrymu, data synthetig yw'r data a gynhyrchir yn artiffisial yn hytrach na'i greu gan ddigwyddiadau gwirioneddol. Mewn marchnata, cyfryngau cymdeithasol, gofal iechyd, cyllid a diogelwch, mae data synthetig yn helpu i adeiladu atebion mwy arloesol.
Pan fyddwn yn siarad am Gydnabod Cymeriad Optegol (OCR), mae'n faes Deallusrwydd Artiffisial (AI) sy'n ymwneud yn benodol â gweledigaeth gyfrifiadurol a chydnabod patrwm. Mae OCR yn cyfeirio at y broses o dynnu gwybodaeth o fformatau data lluosog fel delweddau, pdf, nodiadau mewn llawysgrifen, a dogfennau wedi'u sganio a'u trosi'n fformat digidol i'w prosesu ymhellach.
Mae'r system monitro gyrrwr yn nodwedd ddiogelwch ddatblygedig sy'n defnyddio camera wedi'i osod ar y dangosfwrdd i fonitro bywiogrwydd a syrthni'r gyrrwr. Rhag ofn bod y gyrrwr yn mynd yn gysglyd ac yn tynnu sylw'r system monitro gyrrwr yn cynhyrchu rhybudd ac yn argymell cymryd seibiant.
Mae Prosesu Iaith Naturiol yn is-faes o Ddeallusrwydd Artiffisial sy'n gallu chwalu iaith ddynol a bwydo'r un daliadau i'r modelau deallus. Ydych chi wedi bwriadu defnyddio NLP fel eich model o dechnoleg hyfforddi? Darllenwch ymlaen i wybod yr heriau a'r atebion i'w trwsio.
Ar ben hynny mae AI Sgwrsio yn dysgu'n gyson o brofiadau blaenorol gan ddefnyddio setiau data dysgu peiriant i gynnig mewnwelediad amser real a gwasanaeth cwsmeriaid rhagorol. Hefyd, mae AI Sgwrsio nid yn unig yn deall ac yn ymateb i'n hymholiadau â llaw ond hefyd gellir ei gysylltu â thechnolegau AI eraill megis chwilio a gweledigaeth i gyflymu'r broses.
Adnabod delwedd yw gallu meddalwedd i adnabod gwrthrychau, lleoedd, pobl, a gweithredoedd mewn delweddau. Gan ddefnyddio setiau data dysgu peiriant, gall mentrau ddefnyddio adnabod delwedd i adnabod a dosbarthu gwrthrychau i sawl categori.
Mae Deallusrwydd Artiffisial yn gwneud peiriannau'n gallach, cyfnod! Ac eto, mae'r ffordd y maent yn ei wneud mor wahanol a diddorol â'r fertigol dan sylw. Er enghraifft, mae pethau fel Natural Language Processing yn ddefnyddiol pe baech chi'n dylunio a datblygu chatbots ffraeth a chynorthwywyr digidol. Yn yr un modd, os ydych chi am wneud y sector yswiriant yn fwy tryloyw a chymwynasgar i'r defnyddwyr, Computer Vision yw'r is-faes AI y mae'n rhaid i chi ganolbwyntio arno.
A all peiriannau ganfod emosiynau trwy sganio'r wyneb yn unig? Y newyddion da yw eu bod yn gallu. A'r newyddion drwg yw bod gan y farchnad ffordd bell i fynd eto cyn troi'n brif ffrwd. Ac eto, nid yw'r rhwystrau ffordd a'r heriau mabwysiadu yn atal yr efengylwyr AI rhag rhoi 'Emotion Detection' ar y map AI - yn eithaf ymosodol.
Nid yw Computer Vision mor eang â chymwysiadau AI eraill fel Natural Language Processing. Ac eto, mae’n dod i fyny’r rhengoedd yn raddol, gan wneud 2022 yn flwyddyn gyffrous ar gyfer mabwysiadu ar raddfa fwy. Dyma rai o'r potensial gweledigaeth gyfrifiadurol ffasiynol (y parthau yn bennaf) y disgwylir iddynt gael eu harchwilio'n well gan fusnesau yn 2022.
Mae mentrau ledled y byd yn trosglwyddo o ddogfennau papur i brosesu data digidol. Ond, beth yw OCR? Sut mae'n gweithio? Ac ym mha broses fusnes y gellir ei defnyddio i drosoli ei fanteision? Gadewch i ni gloddio i'r erthygl hon i ba fuddion y mae OCR yn eu rhoi i'r bwrdd.
Yr ateb yw Cydnabod Lleferydd Awtomatig (ASR). Mae’n gam enfawr i drawsnewid y gair llafar yn ffurf ysgrifenedig. Mae Cydnabod Lleferydd Awtomatig (ASR) yn duedd a fydd yn gwneud sŵn yn 2022. Ac mae'r cynnydd yn nhwf cynorthwywyr llais yn ganlyniad i ffonau clyfar cynorthwywyr llais mewnol a dyfeisiau llais craff fel Alexa.
Ydych chi'n chwilio am yr ymennydd y tu ôl i'r modelau Deallusrwydd Artiffisial gorau? Wel, ymgrymwch i'r Anodyddion Data. Er bod anodi data yn ganolog i baratoi adnoddau sy'n berthnasol i bob fertigol a yrrir gan AI, byddwn yn archwilio'r cysyniad ac yn dysgu mwy am y prif gymeriadau labelu o safbwynt Healthcare AI.
Ac onid yw hi'n hynod ddiddorol i chi os yw siopwyr yn talu'r bil wrth y ddesg dalu trwy gynrychioli wyneb yn unig, nid unrhyw gerdyn neu waled? Mae cydnabyddiaeth wyneb yn galluogi manwerthwyr i ddadansoddi hwyliau a hoffterau siopwyr yn seiliedig ar eu pryniannau yn y gorffennol.
Gyda'r taliadau digidol cynyddol yn cael eu gwneud ledled y byd, sut y gall sefydliadau ariannol sicrhau'r trosiad gwerthiant mwyaf posibl a derbyn taliadau, yn ogystal â lleihau amlygiad risg? Swnio'n frawychus? Yn y diwydiant cyllid sy'n ddibynnol iawn ar brosesu data a gwybodaeth, mae angen technoleg sy'n gysylltiedig ag AI er mwyn cynnal ymyl ymylol a deall naws naturiol cwsmeriaid i ddarparu datrysiad ar amser.
Mae dronau yn arf hyfyw ar gyfer casglu data a darparu gwybodaeth amser real. Mae defnyddio dadansoddeg data yn galluogi archwilio pontydd, mwyngloddio a rhagolygon y tywydd yn haws.
Dadansoddiad teimlad Canolfan Alwadau yw prosesu data trwy nodi naws naturiol cyd-destun cwsmeriaid a dadansoddi data i wneud gwasanaeth cwsmeriaid yn fwy empathetig.
Wel, nid oes angen unrhyw ddilysiad ar y rheswm cyntaf. Mae prosiectau dysgu peirianyddol yn gofyn am algorithmau, caffael data, anodi o ansawdd uchel, ac agweddau cymhleth eraill yn ofalus.
Fel cangen o Ddeallusrwydd Artiffisial, mae NLP yn ymwneud â gwneud peiriannau'n ymatebol i iaith ddynol. Gan ddod i'r agwedd dechnolegol ohono, mae NLP, yn eithaf priodol, yn defnyddio cyfrifiadureg, ieithyddiaeth, algorithmau, a strwythur iaith cyffredinol i wneud y peiriannau'n ddeallus. Gall y peiriannau rhagweithiol a greddfol, pryd bynnag y cânt eu hadeiladu, echdynnu, dadansoddi a deall gwir ystyr a chyd-destun o leferydd a hyd yn oed testun.
Dyma lle mae gan Anodi Delwedd Feddygol rôl i'w chwarae gan ei fod yn trosglwyddo'r wybodaeth angenrheidiol yn effeithlon i'r setiau diagnostig Meddygol wedi'u pweru gan AI ar gyfer hyrwyddo presenoldeb gweledigaeth gyfrifiadurol gywir, fel y dechnoleg datblygu model sylfaenol.
Nid oes angen i Ddeallusrwydd Artiffisial fod yn bwnc difrifol i'w drafod. Yn gyforiog o bosibiliadau i ddod yn offeryn mwyaf trawsnewidiol yn y blynyddoedd i ddod, mae AI yn datblygu'n gyflym yn adnodd cynorthwyol yn lle aros ar y trywydd iawn fel technoleg llethol.
A ydych chi'n ymwybodol o'r materion technegol sy'n gysylltiedig â gwneud modelau Machine Learning yn gyfannol, yn reddfol ac yn effeithiol? Os na, yn gyntaf mae angen i chi ddeall sut mae pob proses wedi'i rhannu'n fras yn dri cham, hy Hwyl, Ymarferoldeb, a Finesse. Er bod y 'Finesse' yn ymwneud â hyfforddi algorithmau ML i berffeithrwydd trwy ddatblygu rhaglenni cymhleth yn gyntaf gan ddefnyddio ieithoedd rhaglennu perthnasol, mae'r rhan 'Hwyl' yn ymwneud â gwneud cwsmeriaid yn hapus trwy gynnig y cynnyrch hwyliog craff a deallus iddynt.
Dychmygwch ddeffro un diwrnod braf a gweld eich holl farchnad cynwysyddion cegin mewn du, gan eich dallu tuag at yr hyn sydd y tu mewn. Ac yna, bydd dod o hyd i giwbiau siwgr ar gyfer eich te yn her. Ar yr amod, gallwch ddod o hyd i'r te yn gyntaf.
Yn syml, anodi data yw'r broses o labelu gwybodaeth fel y gall peiriannau ei defnyddio. Mae'n arbennig o ddefnyddiol ar gyfer dysgu peiriannau dan oruchwyliaeth (ML), lle mae'r system yn dibynnu ar setiau data wedi'u labelu i brosesu, deall a dysgu o batrymau mewnbwn i gyrraedd yr allbynnau a ddymunir.
Nid yw labelu data mor anodd â hynny, meddai unrhyw sefydliad erioed! Ond er gwaethaf yr heriau ar hyd y ffordd, nid oes llawer yn deall natur fanwl gywir y tasgau wrth law. Mae labelu setiau data, yn enwedig i'w gwneud yn addas ar gyfer modelau dysgu AI a Pheiriant, yn rhywbeth sy'n gofyn am flynyddoedd o brofiad a hygrededd ymarferol. Ac i ben y cyfan, nid yw labelu data yn ddull un dimensiwn ac mae'n amrywio yn dibynnu ar y math o fodel yn y gweithiau.
Mae caffael data ar gyfer prosiectau lleferydd yn cael ei symleiddio pan fyddwch chi'n defnyddio dull systematig. Darllenwch ein post unigryw ar gaffael data ar gyfer prosiectau lleferydd a chael eglurder.
Mewn geiriau syml, mae anodi testun yn ymwneud â labelu dogfennau penodol, ffeiliau digidol, a hyd yn oed y cynnwys cysylltiedig. Unwaith y bydd yr adnoddau hyn wedi'u tagio neu eu labelu, dônt yn ddealladwy a gallant gael eu defnyddio gan yr algorithmau dysgu peiriant i hyfforddi'r modelau i berffeithrwydd.
Heddiw rydym wedi dewis Vatsal Ghiya i gymryd ei gyfweliad. Mae Vatsal Ghiya yn entrepreneur cyfresol gyda mwy nag 20 mlynedd o brofiad mewn meddalwedd a gwasanaethau gofal iechyd AI. Ef yw Prif Swyddog Gweithredol a chyd-sylfaenydd Shaip, sy'n galluogi graddio ein platfform, ein prosesau a'n pobl ar alw yn ôl y galw gyda'r cwmnïau dysgu peiriannau a deallusrwydd artiffisial mwyaf heriol.
Mae gwasanaethau ariannol wedi metamorffosio dros amser. Mae'r ymchwydd mewn taliadau symudol, datrysiadau bancio personol, monitro credyd yn well a phatrymau ariannol eraill yn sicrhau ymhellach nad yw'r deyrnas sy'n ymwneud â chynhwysiadau ariannol yr hyn ydoedd ychydig flynyddoedd yn ôl. Yn 2021, nid yw'n ymwneud â'r 'Fin' neu'r Cyllid yn unig ond roedd pob 'FinTech' gyda Thechnolegau Ariannol aflonyddgar yn gwneud i'w presenoldeb deimlo eu bod yn newid profiad y cwsmer, modus operandi ar gyfer sefydliadau perthnasol, neu'r arena ariannol gyfan i fod yn union.
Er gwaethaf esgyniad amserol y diwydiant modurol, mae'r fertigol yn gadael llawer o gyfle i wella'n raddol. Gan ddechrau o ostwng damweiniau traffig i wella gweithgynhyrchu cerbydau a defnyddio adnoddau, mae Deallusrwydd Artiffisial yn ymddangos fel yr ateb mwyaf tebygol i gael pethau i symud skywards.
Mae Deallusrwydd Artiffisial yn ymddangos yn debycach i jargon marchnata y dyddiau hyn. Mae pob cwmni, busnes cychwynnol neu fusnes rydych chi'n ei adnabod bellach yn hyrwyddo ei gynhyrchion a'i wasanaethau gyda'r term 'AI-powered' fel ei USP. Yn wir i hyn, mae'n ymddangos bod deallusrwydd artiffisial yn anochel y dyddiau hyn. Os byddwch chi'n sylwi, mae bron popeth sydd gennych o'ch cwmpas yn cael ei bweru gan AI. O'r peiriannau argymell ar Netflix ac algorithmau wrth ddyddio apiau i rai o'r endidau mwyaf cymhleth yn y sector gofal iechyd sy'n helpu mewn oncoleg, mae deallusrwydd artiffisial wrth wraidd popeth heddiw.
Mae'n debyg mai dysgu peiriant yw'r diffiniadau a'r dehongliadau mwyaf cymysg yn y byd. Mae'r hyn a gyrhaeddodd fel gair bywiog ychydig flynyddoedd yn ôl yn parhau i faeddu llawer o bobl diolch i'r ffordd y mae wedi cael ei bortreadu a'i gyflwyno.
Mae Deallusrwydd Artiffisial (AI) yn uchelgeisiol ac yn hynod fuddiol ar gyfer hyrwyddo dynolryw. Mewn gofod fel gofal iechyd, yn enwedig, mae deallusrwydd artiffisial yn arwain at newidiadau rhyfeddol yn y ffyrdd yr ydym yn mynd ati i ddiagnosio afiechydon, eu triniaethau, gofal cleifion a monitro cleifion. Heb anghofio'r ymchwil a'r datblygiad sy'n gysylltiedig â datblygu cyffuriau newydd, ffyrdd mwy newydd o ddarganfod pryderon ac amodau sylfaenol, a mwy.
Nid oedd gofal iechyd, fel fertigol, erioed yn statig. Ond wedyn, nid yw wedi bod yn ddeinamig hon erioed, gyda chydlifiad mewnwelediadau meddygol gwahanol, gan ein gwneud yn syllu’n fewnol ar bentyrrau o ddata anstrwythuredig. I fod yn onest, nid yw cyfaint gargantuan y data hyd yn oed yn fater mwyach. Mae'n realiti, a oedd hyd yn oed yn fwy na'r marc 2,000 Exabyte erbyn diwedd 2020.
Deallusrwydd artiffisial yw'r dechnoleg sy'n grymuso peiriannau i ddynwared ymddygiadau dynol. Mae'n ymwneud â dysgu peiriannau sut i ddysgu a meddwl yn annibynnol a defnyddio canlyniadau i ymateb ac ymateb yn unol â hynny.
Bob tro y bydd eich system llywio GPS yn gofyn ichi fynd i ffwrdd er mwyn osgoi traffig, sylweddolwch fod dadansoddiad a chanlyniadau mor fanwl yn dod ar ôl cannoedd o oriau o hyfforddiant. Pryd bynnag y bydd eich app Google Lens yn nodi gwrthrych neu gynnyrch yn gywir, deallwch fod miloedd ar ôl i filoedd o ddelweddau gael eu prosesu gan ei fodiwl AI (Deallusrwydd Artiffisial) i'w adnabod yn union.
4 Peth Sylfaenol i'w Gwybod am Ddad-adnabod Data, Gyda chynhyrchu data yn digwydd ar gyfradd o 2.5 quintillion beit bob dydd, fe wnaethom ni fel defnyddwyr rhyngrwyd gynhyrchu bron i 1.7MB bob eiliad yn 2020.
Nawr bod y blaned gyfan ar-lein ac wedi'i chysylltu, rydym gyda'n gilydd yn cynhyrchu meintiau anfesuradwy o ddata. Byddai diwydiant, busnes, segment y farchnad, neu unrhyw endid arall yn ystyried data fel uned sengl. Yn dal, cyn belled ag y mae unigolion yn y cwestiwn, cyfeirir yn well at ddata fel ein hôl troed digidol.
Mae data o ansawdd yn trosi i straeon llwyddiant tra bod ansawdd data gwael yn creu astudiaeth achos dda. Mae rhai o'r astudiaethau achos mwyaf effeithiol ar ymarferoldeb AI wedi deillio o ddiffyg setiau data o ansawdd. Er bod cwmnïau i gyd yn gyffrous ac yn uchelgeisiol am eu mentrau a'u cynhyrchion AI, nid yw'r cyffro'n adlewyrchu ar arferion casglu a hyfforddi data. Gyda mwy o ffocws ar allbwn na hyfforddiant, mae sawl busnes yn y pen draw yn gohirio eu hamser i farchnata, colli cyllid, neu hyd yn oed dynnu eu caeadau i lawr am dragwyddoldeb.
Proses i anodi neu dagio data a gynhyrchir, mae hyn yn caniatáu i ddysgu peiriannau ac algorithmau deallusrwydd artiffisial nodi pob math o ddata yn effeithlon a phenderfynu beth i'w ddysgu ohono a beth i'w wneud ag ef. Po fwyaf diffiniedig neu wedi'i labelu pob set ddata, y gorau y gall yr algorithmau ei brosesu i gael y canlyniadau gorau posibl.
Alexa, a oes lle swshi yn agos ataf? Oftentimes, rydym yn aml yn gofyn cwestiynau penagored i'n cynorthwywyr rhithwir. Mae gofyn cwestiynau fel y rhain i gyd-fodau dynol yn ddealladwy o ystyried mai dyma sut rydyn ni wedi arfer siarad a rhyngweithio. Fodd bynnag, nid yw gofyn cwestiwn achlysurol iawn ar lafar i beiriant sydd prin ag unrhyw afael ar iaith a chymhlethdodau sgwrsio yn gwneud unrhyw synnwyr yn iawn?
Wel, y tu ôl i bob digwyddiad mor syndod, mae yna gysyniadau ar waith fel deallusrwydd artiffisial, dysgu peiriannau, ac yn bwysicaf oll, NLP (Prosesu Iaith Naturiol). Un o ddatblygiadau mwyaf ein cyfnod diweddar yw NLP, lle mae peiriannau'n esblygu'n raddol i ddeall sut mae bodau dynol yn siarad, yn emoteiddio, yn deall, yn ymateb, yn dadansoddi a hyd yn oed yn dynwared sgyrsiau dynol ac ymddygiadau sy'n cael eu gyrru gan deimladau. Mae'r cysyniad hwn wedi bod yn ddylanwadol iawn yn natblygiad chatbots, offer testun-i-leferydd, adnabod llais, cynorthwywyr rhithwir, a mwy.
Er gwaethaf ei fod yn gysyniad a gyflwynwyd yn y 1950au, ni ddaeth Deallusrwydd Artiffisial (AI) yn enw cartref tan gwpl o flynyddoedd yn ôl. Mae esblygiad AI wedi bod yn raddol ac mae wedi cymryd bron i 6 degawd i gynnig y nodweddion a'r swyddogaethau gwallgof y mae'n eu gwneud heddiw. Mae hyn i gyd wedi bod yn aruthrol bosibl oherwydd esblygiad perifferolion caledwedd, isadeileddau technoleg ar yr un pryd, cysyniadau cysylltiedig fel cyfrifiadura cwmwl, systemau storio a phrosesu data (Data Mawr a dadansoddeg), treiddiad a masnacheiddio'r rhyngrwyd, a mwy. Mae popeth gyda'i gilydd wedi arwain at y cyfnod anhygoel hwn o linell amser technoleg, lle mae AI a Machine Learning (ML) nid yn unig yn pweru arloesiadau ond yn dod yn gysyniadau anochel i fyw hebddyn nhw hefyd.
Mae angen llawer iawn o ddata o ansawdd ar bob system AI i hyfforddi a sicrhau canlyniadau cywir. Nawr, mae dau air allweddol yn y frawddeg hon - cyfrolau enfawr a data o ansawdd. Gadewch i ni drafod y ddau yn unigol.
Dim ond arwynebol fu'r holl sgyrsiau a thrafodaethau hyd yma ar ddefnyddio deallusrwydd artiffisial at ddibenion busnes a gweithrediadau. Mae rhai yn siarad am fanteision eu gweithredu tra bod eraill yn trafod sut y gall modiwl AI gynyddu cynhyrchiant 40%. Ond prin yr ydym yn mynd i'r afael â'r heriau go iawn sy'n gysylltiedig â'u hymgorffori at ein dibenion busnes.
Mae'n anodd dychmygu ymladd pandemig byd-eang heb dechnolegau fel Deallusrwydd Artiffisial (AI) a Dysgu Peiriant (ML). Gadawodd cynnydd esbonyddol achosion Covid-19 ledled y byd lawer o isadeileddau iechyd wedi'u parlysu. Fodd bynnag, roedd sefydliadau, llywodraethau a sefydliadau yn gallu ymladd yn ôl gyda chymorth technolegau uwch. Mae deallusrwydd artiffisial a dysgu â pheiriant, a oedd unwaith yn cael ei ystyried yn foethusrwydd ar gyfer ffyrdd o fyw uchel a chynhyrchedd, wedi dod yn gyfryngau achub bywyd wrth frwydro yn erbyn Covid diolch i'w cymwysiadau di-rif.
Profir poen yn ddwysach ymhlith grwpiau penodol o bobl. Mae astudiaethau wedi dangos bod unigolion o grwpiau lleiafrifol a difreintiedig yn tueddu i brofi mwy o boen corfforol na'r boblogaeth gyffredinol oherwydd straen, iechyd cyffredinol a ffactorau eraill.
Cyn i chi hyd yn oed gynllunio i gaffael y data, un o'r ystyriaethau pwysicaf wrth benderfynu faint y dylech ei wario ar eich data hyfforddi AI. Yn yr erthygl hon, byddwn yn rhoi mewnwelediadau ichi ddatblygu cyllideb effeithiol ar gyfer data hyfforddi AI.
Mae Shaip yn blatfform ar-lein sy'n canolbwyntio ar atebion data AI gofal iechyd ac yn cynnig data gofal iechyd trwyddedig sydd wedi'i gynllunio i helpu i lunio modelau AI. Mae'n darparu data cofnodion meddygol a hawliadau cleifion sy'n seiliedig ar destun, sain fel recordiadau meddyg neu sgyrsiau cleifion / meddygon, a delweddau a fideo ar ffurf pelydrau-X, sganiau CT, a chanlyniadau MRI.
Data yw un o'r elfennau pwysicaf wrth ddatblygu algorithm AI. Cofiwch nad yw'r ffaith bod data'n cael ei gynhyrchu'n gyflymach nag erioed o'r blaen yn golygu ei bod hi'n hawdd dod o'r data cywir. Gall data o ansawdd isel, rhagfarnllyd neu anodedig anghywir (ar y gorau) ychwanegu cam arall. Bydd y camau ychwanegol hyn yn eich arafu oherwydd mae'n rhaid i'r timau gwyddor data a datblygu weithio trwy'r rhain ar y ffordd i gymhwysiad swyddogaethol.
Gwnaed llawer am y potensial i ddeallusrwydd artiffisial drawsnewid y diwydiant gofal iechyd, ac am reswm da. Mae llwyfannau AI soffistigedig yn cael eu tanio gan ddata, ac mae gan sefydliadau gofal iechyd hynny yn helaeth. Felly pam mae'r diwydiant wedi llusgo ar ôl eraill o ran mabwysiadu AI? Dyna gwestiwn amlochrog gyda llawer o atebion posib. Fodd bynnag, heb os, bydd pob un ohonynt yn tynnu sylw at un rhwystr yn benodol: llawer iawn o ddata anstrwythuredig.
Fodd bynnag, mae'r hyn sy'n ymddangos yn syml yn ddiflas i'w ddatblygu a'i ddefnyddio fel unrhyw system AI gymhleth arall. Cyn y gallai eich dyfais gydnabod y ddelwedd rydych chi'n ei chipio a gallai'r modiwlau Dysgu Peiriant (ML) ei phrosesu, byddai anodydd data neu dîm ohonyn nhw wedi treulio miloedd o oriau yn anodi data i'w gwneud yn ddealladwy gan beiriannau.
Yn y nodwedd westai arbennig hon, mae Vatsal Ghiya, Prif Swyddog Gweithredol a chyd-sylfaenydd Shaip, yn archwilio'r tri ffactor y mae'n credu a fydd yn caniatáu i AI sy'n cael ei yrru gan ddata gyrraedd ei lawn botensial yn y dyfodol: y dalent a'r adnoddau sy'n angenrheidiol i lunio algorithmau arloesol, a llawer iawn o ddata i hyfforddi'r algorithmau hynny'n gywir, a digon o bŵer prosesu i fwyngloddio'r data hwnnw'n effeithiol. Mae Vatsal yn entrepreneur cyfresol gyda mwy nag 20 mlynedd o brofiad mewn meddalwedd a gwasanaethau gofal iechyd AI. Mae Shaip yn galluogi graddio ei blatfform, ei brosesau a'i bobl ar alw ar gyfer cwmnïau sydd â'r mentrau dysgu peiriannau a deallusrwydd artiffisial mwyaf heriol.
Mae prosesau mewn systemau Deallusrwydd Artiffisial (AI) yn esblygiadol. Yn wahanol i gynhyrchion, gwasanaethau neu systemau eraill yn y farchnad, nid yw modelau AI yn cynnig achosion defnydd ar unwaith na chanlyniadau cywir 100% ar unwaith. Mae'r canlyniadau'n esblygu gyda mwy o brosesu data perthnasol ac ansawdd. Mae fel sut mae babi yn dysgu siarad neu sut mae cerddor yn dechrau trwy ddysgu'r pum cord mawr cyntaf ac yna'n adeiladu arnyn nhw. Nid yw cyflawniadau yn cael eu datgloi dros nos, ond mae hyfforddiant yn digwydd yn gyson er rhagoriaeth.
Pryd bynnag y byddwn yn siarad am Deallusrwydd Artiffisial (AI) a Dysgu Peiriant (ML), yr hyn yr ydym yn ei ddychmygu ar unwaith yw cwmnïau technoleg pwerus, datrysiadau cyfleus a dyfodolol, ceir hunan-yrru ffansi, ac yn y bôn popeth sy'n esthetig, yn greadigol ac yn ddymunol yn ddeallusol. Yr hyn prin y rhagwelir i bobl yw'r byd go iawn y tu ôl i'r holl gyfleusterau a phrofiadau ffordd o fyw a gynigir gan AI.
Cyfweliad unigryw lle mae Utsav, Pennaeth Busnes - Shaip yn rhyngweithio â Sunil, Golygydd Gweithredol, My Startup i'w friffio ar sut mae Shaip yn gwella bywyd dynol trwy ddatrys problemau'r dyfodol gyda'i offrymau AI Sgwrsio a Gofal Iechyd AI. Mae'n nodi ymhellach sut mae AI, ML ar fin chwyldroi'r ffordd rydyn ni'n gwneud busnes a sut y bydd Shaip yn cyfrannu at ddatblygiad technolegau'r genhedlaeth nesaf.
Mae Deallusrwydd Artiffisial (AI) yn gwneud ein ffyrdd o fyw yn well trwy well argymhellion ffilm, awgrymiadau mewn bwytai, datrys gwrthdaro trwy chatbots, a mwy. Mae pŵer, potensial a galluoedd AI yn cael eu defnyddio fwyfwy ar draws diwydiannau ac mewn meysydd nad oedd neb yn meddwl amdanynt yn ôl pob tebyg. Mewn gwirionedd, mae AI yn cael ei archwilio a'i weithredu mewn meysydd fel gofal iechyd, manwerthu, bancio, cyfiawnder troseddol, gwyliadwriaeth, llogi, trwsio bylchau cyflog, a mwy.
Rydyn ni i gyd wedi gweld beth sy'n digwydd pan fydd datblygiad AI yn mynd o chwith. Ystyriwch ymgais Amazon i greu system recriwtio AI, a oedd yn ffordd wych o sganio résumés a nodi'r ymgeiswyr mwyaf cymwys - ar yr amod bod yr ymgeiswyr hynny'n ddynion.
Profwyd y diwydiant gofal iechyd y llynedd oherwydd y pandemig, a disgleiriodd llawer o arloesi - o gyffuriau a dyfeisiau meddygol newydd i ddatblygiadau cadwyn gyflenwi a phrosesau cydweithredu gwell. Daeth arweinwyr busnes o bob rhan o'r diwydiant o hyd i ffyrdd newydd o gyflymu twf i gefnogi lles pawb a chynhyrchu refeniw beirniadol.
Rydyn ni wedi'u gweld mewn ffilmiau, rydyn ni wedi darllen amdanyn nhw mewn llyfrau ac rydyn ni wedi'u profi mewn bywyd go iawn. Mor sci-fi ag y mae'n ymddangos, Mae'n rhaid i ni wynebu'r ffeithiau - mae cydnabyddiaeth wyneb yma i aros. Mae'r dechnoleg yn esblygu ar raddfa ddeinamig a chyda'r achosion defnydd amrywiol sy'n ymddangos ar draws diwydiannau, mae'n ymddangos bod yr ystod eang o ddatblygiadau o gydnabyddiaeth wyneb yn anochel ac yn anfeidrol.
Mae chatbots amlieithog yn trawsnewid byd busnes. Mae Chatbots wedi dod yn bell ers eu camau cynnar, lle byddent yn darparu atebion un gair syml. Bellach gall chatbot sgwrsio'n rhugl mewn dwsinau o ieithoedd, gan ganiatáu i fusnesau ehangu i farchnad fyd-eang ehangach.
Yn aml, ystyrir gofal iechyd fel diwydiant sydd ar flaen y gad o ran arloesi technolegol. Mae hynny'n wir mewn sawl ffordd, ond mae'r gofod gofal iechyd hefyd wedi'i reoleiddio'n fawr gan ddeddfwriaeth ysgubol fel GDPR a HIPAA, ynghyd â llawer mwy o ganllawiau a chyfyngiadau lleol.
Datgelodd adroddiad yn 2018 ein bod yn cynhyrchu bron i 2.5 quintillion beit o ddata bob dydd. Yn wahanol i'r gred boblogaidd, ni ellir prosesu'r holl ddata a gynhyrchwn ar gyfer mewnwelediadau.
Mae deallusrwydd artiffisial yn dod yn ddoethach erbyn y dydd. Heddiw, mae algorithmau dysgu peiriannau pwerus o fewn cyrraedd busnesau arferol, a bellach gellir defnyddio algorithmau sy'n gofyn am bŵer prosesu a fyddai unwaith wedi'u cadw ar gyfer prif fframiau enfawr ar weinyddion cwmwl fforddiadwy.