Centrum zdrojů AI
Vytvořeno a upraveno pro prvotřídní týmy AI
Případová studie
Údaje o školení k budování vícejazyčné konverzační AI
Vysoce kvalitní zvuková data získaná, vytvořená, upravená a přepsaná pro trénink konverzační AI ve 40 jazycích.
Případová studie
Shromažďování dat promluvy k vytvoření vícejazyčného digitálního asistenta
Dodáno přes 7 milionů promluv s více než 22 tisíci hodinami zvukových dat pro vytvoření vícejazyčných digitálních asistentů ve 13 jazycích.
Případová studie
Více než 30 XNUMX webových dokumentů bylo zlikvidováno a opatřeno poznámkami pro moderování obsahu
Chcete-li sestavit model ML pro automatické moderování obsahu, rozdělený na kategorie Toxický, Pro dospělé nebo Sexuálně explicitní
Kolik tréninkových dat skutečně potřebujete pro strojové učení v roce 2026?
Úspěšný model strojového učení začíná vysoce kvalitními trénovacími daty. Ale jednou z nejčastějších otázek, které si týmy kladou na začátku vývoje umělé inteligence, je
Přístup „human-in-the-loop“ pro kvalitu dat s využitím umělé inteligence: praktický průvodce
Pokud jste někdy sledovali pokles výkonu modelu po „jednoduché“ aktualizaci datové sady, už znáte nepříjemnou pravdu: kvalita dat se neklesá hlasitě – selhává postupně.
Odborně ověřené datové sady pro učení s posilováním: proč zvyšují výkon modelu
Učení s posilováním (RL) je skvělé pro učení, co dělat, když je signál odměny čistý a prostředí je shovívavé. Mnoho reálných situací však...
Interní vs. crowdsourcingové vs. outsourcingové označování dat: Výhody, nevýhody a rámec „správného přizpůsobení“
Výběr modelu označování dat vypadá na papíře jednoduše: najmout si tým, využít dav nebo outsourcovat u poskytovatele. V praxi je to jeden z...
Generování adversarialních výzev: Bezpečnější LLM s HITL
Co znamená generování adversárních výzev Generování adversárních výzev je praxe navrhování vstupů, které se záměrně snaží způsobit, že systém umělé inteligence se bude chovat špatně – například obejít
AI Data Collection Buyer's Guide
Sběr dat s využitím umělé inteligence: Co to je a jak to funguje. Seznamte se s procesem, metodami, osvědčenými postupy, výhodami, výzvami, náklady, příklady z reálného světa a jak...
Anotace obrázků – klíčové případy použití, techniky a typy [aktualizováno 2026]
Co je anotace obrázků: Typy, pracovní postupy, QA a kontrolní seznam dodavatelů [aktualizováno 2026] Tato příručka vám pomůže vybrat správný přístup k anotacím pro vaše počítačové vidění.
Proč je datová neutralita v oblasti dat pro školení umělé inteligence důležitější než kdy dříve
Pokud je umělá inteligence motorem vašeho podnikání, tréninková data jsou palivem. Ale tady je nepříjemná pravda: kdo toto palivo ovládá – a jak
A až Z anotace dat
Co je anotace dat [aktualizováno pro rok 2026] – osvědčené postupy, nástroje, výhody, výzvy, typy a další Potřebujete znát základy anotace dat? Přečtěte si to celé
Údaje o školení k budování vícejazyčné konverzační AI
Vysoce kvalitní zvuková data získaná, vytvořená, upravená a přepsaná pro trénink konverzační AI ve 40 jazycích.
Shromažďování dat promluvy k vytvoření vícejazyčného digitálního asistenta
Dodáno přes 7 milionů promluv s více než 22 tisíci hodinami zvukových dat pro vytvoření vícejazyčných digitálních asistentů ve 13 jazycích.
Více než 30 XNUMX webových dokumentů bylo zlikvidováno a opatřeno poznámkami pro moderování obsahu
Chcete-li sestavit model ML pro automatické moderování obsahu, rozdělený na kategorie Toxický, Pro dospělé nebo Sexuálně explicitní
Sbírejte, segmentujte a přepisujte zvuková data v 8 indických jazycích
Více než 3 8 hodin shromážděných, segmentovaných a přepsaných zvukových dat k vytvoření vícejazyčné řečové techniky v XNUMX indických jazycích.
Sbírka klíčových frází pro hlasově aktivované systémy v autě
Více než 200 12 klíčových frází/výzev ke značce shromážděných ve 2800 světových jazycích od XNUMX XNUMX mluvčích ve stanoveném čase.
Více než 8 XNUMX hodin zvuku Automaticky
Rozpoznávání řeči
Pomoci klientovi s plánem řeči technologie řeči pro indické jazyky.
Sbírka obrázků a poznámky k vylepšení rozpoznávání obrázků
Vysoce kvalitní obrazová data získaná a anotovaná k trénování modelů rozpoznávání obrazu pro nové řady smartphonů.
Povolení chytřejších call center se statistikami řízenými umělou inteligencí
Transformujte operace call centra pomocí analýzy emocí řeči a sentimentu řízené umělou inteligencí.
Vylepšení prediktivních modelů zdravotní péče pomocí generativní umělé inteligence
Zjistěte, jak prediktivní modely zdravotní péče dosahují vyšší přesnosti pomocí generativní umělé inteligence a LLM.
Projekt anotace LiDAR pro autonomní vozidla SmartCity
Zjistěte, jak Shaip úspěšně anotoval 15,000 XNUMX snímků LiDAR a dat z kamer pro SmartCity.
Hlasové výzvy k platbě UPI: Zachycení rozmanitosti pro umělou inteligenci
Shaip vyvíjí komplexní hlasový platební systém UPI s různými kulturními zvukovými nahrávkami.
Zvýšení přesnosti chatbota v elektronickém obchodu pomocí CoT uvažování
Podrobný pohled na implementaci rychlého inženýrství založeného na CoT v e-commerce.
Vylepšení pracovních postupů předchozí autorizace prostřednictvím anotací o dodržování pokynů
Transformujte předchozí lékařské povolení s anotací odborných klinických údajů a dodržováním pokynů.
Zlepšení klinické inteligence prostředí pomocí syntetických rozhovorů s lékařem pacienta
Vytvářejte vysoce kvalitní syntetické rozhovory o zdravotní péči s různými účastníky a simulaci skutečného klinického prostředí.
Přesnost onkologických dat: De-identifikace a anotace pro inovaci modelu NLP
Případová studie onkologie NLP: Řešení pro zpracování dat o rakovině s umělou inteligencí pro výzkum ve zdravotnictví.
Zvuková sbírka hlasového zpěvu pro EQ
Různorodá sbírka zpěvu pro trénink EQ a kompresních algoritmů.
Anti-Spoofing shromažďování video dat
Zjistěte, jak společnost Shaip poskytla 25 XNUMX videí k vylepšení modelů detekce podvodů s umělou inteligencí.
Curation Medical Data Curation, De-ID & ICD-10 CM Anotace
Povolení přesné umělé inteligence s licencováním dat, zrušením identifikace a anotací.
Běžně dostupné datové sady pro rozpoznávání obličejů
Zrychlení školení v oblasti umělé inteligence a snížení zkreslení pomocí eticky získaných a rozmanitých datových sad pro globálního technologického lídra.
Vylepšení vyhledávacího dotazu
Zlepšení relevance vyhledávání pomocí lidského úsudku a strukturované taxonomie k řešení nejednoznačných případů pro polského lídra v oblasti elektronického obchodování.
Výzkum deidentifikace z magnetické rezonance
Multiinstitucionální výzkumný program si vybral společnost Shaip k návrhu a validaci pracovního postupu pro deidentifikaci z magnetické rezonance, který zajistí sdílení dat v souladu s požadavky na přibližně 100 tisíc skenů.
Srdeční amyloidóza s anotací expertního CT
Klinická skupina zabývající se umělou inteligencí se spojila se společností Shaip s cílem převést kritéria srdeční počítačové tomografie (CT) pro časnou amyloidózu do podoby strojového učení připravené k produkci.
Sada dat obrázků obličeje s diverzitou věkové progrese
Tolik účastníků, časově oddělený korpus obrazů obličejů pro posílení férovosti a robustnosti modelů počítačového vidění.
Konference AI4: Řešení problémů sběru dat počítačového vidění
Všechna hlavní řešení AI, která existují, jsou produkty klíčového procesu, kterému říkáme sběr dat nebo získávání dat nebo trénovací data AI. Náš CRO, pan Hardik Parikh, měl 4. srpna na nedávno skončené akci Ai2022 17 v Las Vegas hlavní relaci na téma „Řešení problémů shromažďování dat počítačového vidění“.
Budoucnost hlasových technologií - výzvy a příležitosti
Hlasová technologie má moc revoluci v tom, jak komunikujeme. Tento webinář je zaměřen na to, aby účastníka informoval o tom, „jak lze hlasovou technologii využít v jakékoli doméně“ a jak se používají různé případy použití konverzační AI k obohacení zkušeností koncových uživatelů.
Zdravotnictví transformující data
Umělá inteligence (AI) má potenciál změnit způsob poskytování zdravotní péče. Tento webinář je zaměřen na to, aby účastníka naučil „Jak lze data využívat v oblasti zdravotní péče“ pomocí případových studií a o souborech tréninkových dat a zpracování dat.
Průvodce kupujícího: Multimodální umělá inteligence
Multimodální umělá inteligence představuje více než jen technologický pokrok – je to zásadní posun v tom, jak stroje chápou svět a interagují s ním. Vzhledem k tomu, že firmy neustále generují a shromažďují rozmanité typy dat, schopnost zpracovávat a chápat tyto různé modality současně se stává nejen výhodou, ale nutností.
Průvodce kupujícího: Anotace / označení dat
Chcete tedy zahájit novou iniciativu AI / ML a uvědomujete si, že nalezení dobrých dat bude jedním z nejnáročnějších aspektů vašeho provozu. Výstup vašeho modelu AI / ML je jen tak dobrý jako data, která používáte k jeho trénování - takže odborné znalosti, které aplikujete na agregaci dat, anotace a označování, mají zásadní význam.
Průvodce kupujícího: Sběr dat AI
Stroje nemají vlastní rozum. Jsou zbaveni názorů, faktů a schopností, jako je uvažování, poznávání a další. Abyste z nich udělali výkonná média, potřebujete algoritmy, které jsou vyvinuty na základě dat. Data, která jsou relevantní, kontextová a aktuální. Proces shromažďování takových dat pro stroje se nazývá sběr dat AI.
Průvodce kupujícího: Kompletní průvodce konverzační umělou inteligencí
Chatbot, se kterým jste mluvili, běží na pokročilém konverzačním systému umělé inteligence, který je trénovaný, testovaný a vytvořený pomocí spousty datových sad pro rozpoznávání řeči. Je to základní proces, který stojí za technologií, díky níž jsou stroje inteligentní, a to je přesně to, o čem budeme diskutovat a zkoumat.
Průvodce kupujícího: Anotace obrázku pro životopis
Počítačové vidění je o porozumění vizuálnímu světu při trénování aplikací počítačového vidění. Jeho úspěch se zcela odráží v tom, čemu říkáme anotace obrazu - základní proces za technologií, díky které stroje dělají inteligentní rozhodnutí, a to je přesně to, o čem se chystáme diskutovat a prozkoumat.
Průvodce kupujícího: Anotace a označování videa
Je to docela běžné rčení, které jsme všichni slyšeli. že obrázek dokáže říct tisíc slov, jen si představte, co by mohlo říkat video? Možná milion věcí. Žádná z převratných aplikací, které jsme slíbili, jako jsou auta bez řidiče nebo inteligentní pokladny, není možná bez video anotace.
Průvodce kupujícího: Velké jazykové modely LLM
Poškrábali jste se někdy na hlavě a užasli nad tím, jak vás Google nebo Alexa „dostaly“? Nebo jste se přistihli, že čtete počítačově generovanou esej, která zní děsivě lidsky? Nejsi sám. Je čas odhrnout oponu a odhalit tajemství: Velké jazykové modely neboli LLM.
Průvodce kupujícího: Vysoce kvalitní údaje o školení AI
Ve světě umělé inteligence a strojového učení je trénink dat nevyhnutelný. Toto je proces, díky kterému jsou moduly strojového učení přesné, efektivní a plně funkční. Průvodce podrobně zkoumá, co jsou tréninková data AI, typy tréninkových dat, kvalita tréninkových dat, sběr a licencování dat a další.
Kolik tréninkových dat skutečně potřebujete pro strojové učení v roce 2026?
Úspěšný model strojového učení začíná vysoce kvalitními trénovacími daty. Ale jednou z nejčastějších otázek, které si týmy kladou na začátku vývoje umělé inteligence, je
Přístup „human-in-the-loop“ pro kvalitu dat s využitím umělé inteligence: praktický průvodce
Pokud jste někdy sledovali pokles výkonu modelu po „jednoduché“ aktualizaci datové sady, už znáte nepříjemnou pravdu: kvalita dat se neklesá hlasitě – selhává postupně.
Odborně ověřené datové sady pro učení s posilováním: proč zvyšují výkon modelu
Učení s posilováním (RL) je skvělé pro učení, co dělat, když je signál odměny čistý a prostředí je shovívavé. Mnoho reálných situací však...
Interní vs. crowdsourcingové vs. outsourcingové označování dat: Výhody, nevýhody a rámec „správného přizpůsobení“
Výběr modelu označování dat vypadá na papíře jednoduše: najmout si tým, využít dav nebo outsourcovat u poskytovatele. V praxi je to jeden z...
Generování adversarialních výzev: Bezpečnější LLM s HITL
Co znamená generování adversárních výzev Generování adversárních výzev je praxe navrhování vstupů, které se záměrně snaží způsobit, že systém umělé inteligence se bude chovat špatně – například obejít
AI Data Collection Buyer's Guide
Sběr dat s využitím umělé inteligence: Co to je a jak to funguje. Seznamte se s procesem, metodami, osvědčenými postupy, výhodami, výzvami, náklady, příklady z reálného světa a jak...
Anotace obrázků – klíčové případy použití, techniky a typy [aktualizováno 2026]
Co je anotace obrázků: Typy, pracovní postupy, QA a kontrolní seznam dodavatelů [aktualizováno 2026] Tato příručka vám pomůže vybrat správný přístup k anotacím pro vaše počítačové vidění.
Proč je datová neutralita v oblasti dat pro školení umělé inteligence důležitější než kdy dříve
Pokud je umělá inteligence motorem vašeho podnikání, tréninková data jsou palivem. Ale tady je nepříjemná pravda: kdo toto palivo ovládá – a jak
A až Z anotace dat
Co je anotace dat [aktualizováno pro rok 2026] – osvědčené postupy, nástroje, výhody, výzvy, typy a další Potřebujete znát základy anotace dat? Přečtěte si to celé
Co je NLP? Jak to funguje, výhody, výzvy, příklady
Objevte naši infografiku NLP: Naučte se, jak to funguje, prozkoumejte výhody, výzvy, růst trhu, případy použití a budoucí trendy ve zpracování přirozeného jazyka.
Vše o konverzační umělé inteligenci: Jak to funguje, příklady, výhody a výzvy [Infographic 2025]
Prozkoumejte, jak konverzační umělá inteligence přetváří průmysl pomocí personalizovaných interakcí. Podívejte se na naši infografiku.
OCR (optické rozpoznávání znaků) – definice, výhody, výzvy a případy použití [infografika]
OCR je technologie, která umožňuje strojům číst tištěný text a obrázky. Často se používá v podnikových aplikacích, jako je digitalizace dokumentů pro ukládání nebo zpracování, a ve spotřebitelských aplikacích, jako je skenování účtenek pro náhradu výdajů.
Co je sběr dat? Vše, co začátečník potřebuje vědět
Inteligentní modely #AI/ #ML jsou všude, ať už jsou to modely prediktivní zdravotní péče, proaktivní diagnostika,
Co je označování dat? Vše, co musí začátečník vědět
Stáhněte si infografiku Inteligentní modely umělé inteligence je třeba důkladně trénovat, aby byly schopny identifikovat vzory, objekty a nakonec vytvořit