द्वारा फिल्टर:
ईकमर्स प्रदर्शन सुधार गर्न डाटा एनोटेसन आवश्यक छ। राम्ररी एनोटेट गरिएको डाटाले जैविक दृश्यता सुधार गर्न, थप ग्राहकहरूलाई आकर्षित गर्न र रूपान्तरण दर बढाउन सक्छ। यद्यपि, डाटा एनोटेसनको प्रभावकारिता यसको शुद्धता र सान्दर्भिकताको विषय हो।
टेक्स्ट-टु-स्पीच (TTS) डेटा समाधानले धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्दछ। तर, तिनीहरूको कार्यान्वयनको लागि सही र विस्तृत डेटा सेटहरूको प्रावधान आवश्यक छ। Shaip मा, हामी विशेषज्ञ-क्युरेट गरिएको टेक्स्ट-टु-स्पीच डेटा सेटहरू प्रयोग गर्छौं, जसले तपाईंलाई विश्वव्यापी भाषाहरू समेट्ने उन्नत TTS समाधानहरू निर्माण गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
ठूला भाषा मोडेलहरू (LLMs) ले उच्च-गुणस्तरको डेटासेटहरू निर्माण गर्न आधार प्रदान गर्दछ र तिनीहरू NLP-सक्षम जेनेरेटिभ एआई मोडेलहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गरिन्छ भनी सुनिश्चित गर्दछ। डाटा-संचालित संसारमा, सही प्रशिक्षण डाटा सबै रूपहरूमा सफलता हासिल गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
LLMs को साथ उच्च-गुणस्तरको डेटासेटहरू निर्माण गर्नु एक रूपान्तरणात्मक दृष्टिकोण हो जसले परम्परागत डेटासेट निर्माण प्रविधिहरूसँग भाषा मोडेलहरूको शक्तिलाई संयोजन गर्दछ। डाटा सोर्सिङ, प्रिप्रोसेसिङ, अग्मेन्टेसन, लेबलिङ र मूल्याङ्कनका लागि एलएलएमहरू प्रयोग गरेर, अनुसन्धानकर्ताहरूले बलियो र विविध डाटासेटहरू अझ प्रभावकारी रूपमा निर्माण गर्न सक्छन्।
हाम्रा लेबलिङ सेवाहरूले तपाइँको एल्गोरिदमहरू सिमलेस खोज अनुभवको लागि सबैभन्दा सटीक डेटासेटहरूसँग प्रशिक्षित भएको सुनिश्चित गर्दछ। वायुरोधी गुणस्तर र प्रमाणीकरण प्रोटोकलहरूको साथ, हामी एआईलाई अझ राम्रो बनाउनको लागि डिजाइन गरिएको इकोसिस्टममा मानिसहरूलाई तैनात गर्छौं।
AI मोडेलहरूले अनुकूलन स्पीच कमाण्ड डेटासेटहरू, अन्तरक्रियाको सहजता र मानव-समानता सुधार गर्ने कारणले सन्दर्भलाई अझ प्रभावकारी रूपमा बुझ्न सक्छ। डोमेन-विशिष्ट आदेशहरू, क्षेत्रीय उच्चारणहरू, र उद्योग-विशिष्ट सर्तहरू थपेर सही रूपमा पहिचान गर्न र प्रतिक्रिया दिन AI राम्रो हुन्छ।
चिन्ताहरू भन्दा अगाडि रहन सबैभन्दा राम्रो तरिकाहरू मध्ये एक LLM स्पेस मा नवीनतम प्रगति र विकास को बारे मा रहनु हो। यो साइबर सुरक्षाको सन्दर्भमा विशेष गरी महत्वपूर्ण छ। विषयको बारेमा तपाईको बुझाइ जति फराकिलो हुन्छ, तपाईका मोडेलहरू अनुगमन गर्नको लागि तपाईले थप मेट्रिक्स र प्रविधिहरू ल्याउन सक्नुहुन्छ।
यदि तपाईं आफ्नो मोडेलहरूलाई तालिम दिन गुणस्तर डेटासेटहरू खोज्दै हुनुहुन्छ भने, हामी तपाईंको दायराबारे छलफल गर्न हामीसँग सम्पर्कमा रहन सिफारिस गर्छौं। हामी सोर्सिङ र उच्च-गुणस्तर, अनुकूलित स्पीच कमाण्ड डेटासेटहरू प्रदान गर्न सुरु गर्नेछौं, आवश्यकताको स्केलको पर्वाह नगरी तपाईंको दर्शनहरूको लागि।
यो समानता आगोसँग यसको तुलनाको सन्दर्भमा मान्य छ किनभने जब आगो पत्ता लाग्यो, मानिसहरू डराए। तिनीहरूले आगोलाई सर्वनाशको रूपमा देखे, विनाश निम्त्याउन सक्षम। यो तब मात्र थियो जब हामी मानिसको रूपमा आगोलाई घरेलु बनाउने काम गर्यौं कि विकास ठाउँमा आयो।
Shaip ले एआई र यसका अनुप्रयोगहरूले तपाईंको संगठनलाई कसरी रूपान्तरण गर्न सक्छ भन्ने बारे विस्तृत ज्ञान भएका विशेषज्ञहरूको प्रतिभाशाली टोलीलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। सटीक र विस्तृत डाटामा आधारित AI कार्यक्रमहरू निर्माण गर्न, तपाईंलाई AI को उपयोगलाई निजीकृत गर्न र उत्कृष्ट सम्भावित परिणामहरू प्राप्त गर्न अनुमति दिँदै AI को हाम्रो बुझाइ, विशेष गरी टेक्स्ट टु स्पीच क्षमताहरू प्रयोग गर्नुहोस्।
अनुहार र भावना पहिचान प्रणाली द्वारा प्रदान गरिएको परिणामहरूको गुणस्तर र शुद्धता डेटामा निर्भर गर्दछ। डाटा जति सटीक र फराकिलो हुन्छ, भावनाहरू पहिचान गर्न र पत्ता लगाउन AI कार्यक्रमको सम्भावना त्यति नै राम्रो हुन्छ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सका बीमा उद्योगहरूका लागि केही व्यापक फाइदाहरू छन्, यदि कम्पनीहरूले यसको कार्यान्वयन बुझेका छन्। जहाँ दावी प्रशोधन, प्रिमियम सेटिङ, र क्षति पत्ता लगाउने जस्ता कार्यहरू सुव्यवस्थित छन्, यसले ग्राहक सेवामा पनि मद्दत गर्न सक्छ, समग्र सन्तुष्टि स्तर बढाउँछ।
HIPAA र GDPR जस्ता नियामक आवश्यकताहरूसँग पङ्क्तिबद्ध गर्दै, स्वास्थ्य सेवामा व्यक्तिगत रूपमा पहिचान गर्न सकिने जानकारीको सुरक्षाको लागि डाटा डि-पहिचान महत्त्वपूर्ण छ। IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip, र Private-AI लगायतका विशेष उपकरणहरूले प्रभावकारी डाटा मास्किङका लागि विविध समाधानहरू प्रस्ताव गर्छन्।
जेनेरेटिभ एआईसँग ग्राहक सेवा समर्थन प्रणालीहरू ओभरहाल गर्न सेट गरिएका केही शक्तिशाली सुविधाहरू र कार्यक्षमताहरू छन्। जहाँ यसले ग्राहकका समस्याहरूलाई तुरुन्तै सम्बोधन गर्न सक्छ, त्यहाँ जेनेरेटिभ एआईले एजेन्टहरूलाई पहिलो प्रतिक्रियाकर्ताको रूपमा प्रतिस्थापन गर्न र ग्राहकहरूसँग मानवजस्तै सञ्चार गर्न सक्छ।
डाटा डि-पहचान अनधिकृत पहुँच, र व्यक्तिगत डाटा को गैरकानूनी प्रयोग को सुरक्षा सुनिश्चित गर्न को लागी एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया हो। स्वास्थ्य सेवा डेटाको लागि विशेष रूपमा महत्त्वपूर्ण, यो प्रक्रियाले डेटासँग नजिकबाट सम्बन्धित व्यक्तिहरू बाहेक अन्य व्यक्तिहरूको हातमा व्यक्तिगत रूपमा पहिचान गर्न योग्य जानकारी भूमिहरू सुनिश्चित गर्दैन।
संवादात्मक र जेनेरेटिभ एआईले हाम्रो संसारलाई अनौठो तरिकामा परिवर्तन गर्दैछ। संवादात्मक AI ले मेसिनहरूसँग कुरा गर्न सजिलो र सहयोगी बनाउँछ, ग्राहक समर्थन र स्वास्थ्य सेवाहरू सुधार गर्दछ। जेनेरेटिभ एआई, अर्कोतर्फ, एक रचनात्मक पावरहाउस हो। यसले कला, संगीत, र थपमा नयाँ, मौलिक सामग्री आविष्कार गर्दछ। यी एआई प्रकारहरू बुझ्नु स्मार्ट व्यवसाय, नैतिकता, र नवाचार निर्णयहरूको लागि महत्वपूर्ण छ।
भ्वाइस टेक्नोलोजीहरू अझै पनि अपेक्षाकृत नयाँ प्रविधिहरू हुन् र हामी अझै पनि तिनीहरूसँग प्रस्तावित समाधानहरूमा राम्रो बुझ्नको लागि काम गरिरहेका छौं। समय-संवेदनशील स्वास्थ्य सेवा सेटिङमा, दक्षता र शुद्धता सर्वोपरि महत्त्वको हुन्छ।
जेनेरेटिभ एआईले बैंकिङ र वित्तीय सेवाहरूको परिदृश्यलाई पुन: आकार दिइरहेको छ, दक्षताहरू प्रस्तुत गर्दैछ, सुरक्षा बढाउँदैछ र ग्राहकहरू र संस्थाहरू दुवैका लागि व्यक्तिगत अनुभवहरू प्रदान गर्दैछ। टेक्नोलोजी अगाडि बढ्दै जाँदा, वित्तीय उद्योगमा यसको प्रभाव बढ्ने सम्भावना छ, नवाचार र अप्टिमाइजेसनको नयाँ युगमा प्रवेश गर्दै।
स्वास्थ्य सेवा र औषधि उद्योगमा प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) को उपयोग असंरचित डेटाको विश्लेषणमा आधारित छ। सान्दर्भिक जानकारीको साथ, स्वास्थ्य सेवा संगठनहरूले धेरै फाइदाहरू निकाल्न र बिरामीहरूलाई राम्रो स्वास्थ्य सेवा प्रदान गर्न सक्छन्।
प्रयोगकर्ता-उत्पन्न सामग्रीको मात्रा र आवृत्ति आगामी वर्षहरूमा बढ्दै गइरहेको छ। आज ग्राहकहरूसँग नवीन उपकरणहरूमा पहुँच छ, उनीहरूलाई ब्रान्डको बारेमा सबै कुरा जान्न अनुमति दिँदै। जहाँ अवस्थित, नयाँ, र सम्भावित ग्राहकहरूसँग संलग्न हुनु ब्रान्डको लागि आवश्यक छ, सामग्रीको निगरानी र मध्यस्थता सकारात्मक छवि सिर्जना गर्न निर्णायक हुन्छ।
प्रभावकारी डाटा लेबलिङ खोज प्रासंगिकता सुधार को एक महत्वपूर्ण भाग हो। इ-कमर्स प्लेटफर्महरू र व्यवसायहरूले डाटा लेबलिङबाट सबैभन्दा बढी फाइदा लिन्छन् किनभने उनीहरूले खोज परिणामहरूमा आफ्ना उत्पादनहरू ल्याउन आवश्यक छ, जसले बिक्री र राजस्वमा वृद्धि गर्छ।
प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) ले सबै उद्योगहरूमा सूचना निकासी र विश्लेषण क्रान्ति सुरु गरेको छ। यस प्रविधिको बहुमुखी प्रतिभा पनि राम्रो समाधान र नयाँ अनुप्रयोगहरू प्रदान गर्न विकसित भइरहेको छ। वित्तमा NLP को उपयोग हामीले माथि उल्लेख गरेका अनुप्रयोगहरूमा सीमित छैन। समयको साथ, हामी यो प्रविधि र यसको प्रविधिहरू अझ जटिल कार्यहरू र सञ्चालनहरूको लागि प्रयोग गर्न सक्छौं।
हेल्थकेयरमा AI को अनुप्रयोगहरूको मूलमा डाटा र यसको सही विश्लेषण हो। यो डेटा र स्वास्थ्य सेवा पेशेवरहरू द्वारा प्रदान गरिएको जानकारी प्रयोग गरेर, एआई उपकरणहरू र प्रविधिहरूले निदान, उपचार, भविष्यवाणी, प्रिस्क्रिप्शन, र इमेजिङको सन्दर्भमा राम्रो स्वास्थ्य सेवा समाधानहरू प्रदान गर्न सक्षम छन्।
नामित संस्था पहिचान एउटा महत्त्वपूर्ण प्रविधि हो जसले पाठको उन्नत मेसिन बुझ्नको लागि मार्ग प्रशस्त गर्दछ। खुला-स्रोत डेटासेटहरूका फाइदा र बेफाइदाहरू भए तापनि तिनीहरू NER मोडेलहरूलाई तालिम र फाइन-ट्युनिङमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्। यी स्रोतहरूको उचित चयन र प्रयोगले NLP परियोजनाहरूको नतिजालाई उल्लेखनीय रूपमा उचाल्न सक्छ।
जेनेरेटिभ एआईले विविध सामग्री सिर्जना गर्ने क्षमताको साथ दक्षता, स्केलेबिलिटी र निजीकरण जस्ता उल्लेखनीय फाइदाहरू प्रदान गर्दछ। यद्यपि, गुणस्तर नियन्त्रण, रचनात्मकता सीमितताहरू, र नैतिक चिन्ताहरू जस्ता चुनौतीहरूलाई सावधानीपूर्वक ध्यान दिन आवश्यक छ।
जेनेरेटिभ एआई एक रोमाञ्चक सीमा हो जसले प्रविधि र रचनात्मकताको सीमालाई पुन: परिभाषित गर्दैछ। मानव-जस्तै पाठ उत्पन्न गर्नदेखि यथार्थपरक छविहरू सिर्जना गर्न, कोड विकास बढाउन, र अद्वितीय अडियो आउटपुटहरूको नक्कल गर्नसम्म, यसका वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरू परिवर्तनकारी जस्तै विविध छन्।
क्लिनिकल डेटा विश्लेषणमा मेसिन लर्निङ र एआईका अनुप्रयोगहरू व्यापक र ग्राउन्डब्रेकिंग छन्। तिनीहरूले बिरामी हेरचाहलाई पुन: आकार दिन, चिकित्सा अनुसन्धान सुधार गर्न, र पहिले र अधिक सटीक निदानहरू प्रदान गर्नको लागि अपार सम्भावना प्रदान गर्दछ।
एआई र मेसिन लर्निङ (एमएल) मोडेलहरूको लागि अत्यावश्यक स्वास्थ्य सेवा र मेडिकल डाटा उपलब्ध गराउनमा Shaip अग्रपङ्क्तिमा उभिएको छ। यदि तपाइँ हेल्थकेयर एआई प्रोजेक्टमा लाग्दै हुनुहुन्छ वा विशिष्ट मेडिकल डाटा चाहिन्छ भने, शाइप उत्तम साझेदार हो।
आवाज सहायकहरू अब एक नवीनता छैन; तिनीहरू चाँडै हाम्रो दैनिक डिजिटल अन्तरक्रियाको लागि महत्त्वपूर्ण बनिरहेका छन्। बहुभाषी आवाज सहायकको उदयले महत्त्वपूर्ण छलांग अगाडि बढ्ने, भाषिक अवरोधहरू तोड्ने र ठूलो विश्वव्यापी जडानलाई बढावा दिने प्रतिज्ञा गरेको छ।
कागजात एनोटेसन एआई, मेसिन लर्निङ, र प्राकृतिक भाषा प्रशोधनमा एक आवश्यक निर्माण ब्लक हो। यसले एआई प्रणालीहरूको बुझाइ र प्रशोधन क्षमताहरू बढाउँछ, कुशल सूचना निकासीलाई शक्ति दिन्छ र विभिन्न डोमेनहरूमा स्वचालनलाई बढावा दिन्छ।
हामीले माथिका उदाहरणहरूमा अन्वेषण गरेझैं, भावना विश्लेषणले ग्राहक सेवादेखि राजनीतिसम्म फैलिएको विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा उल्लेखनीय क्षमता राख्छ। यसले संगठनहरूलाई व्यक्तिपरक डेटाको शक्ति अनलक गर्न र असंरचित पाठलाई कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिमा रूपान्तरण गर्न सक्षम बनाउँछ।
स्वास्थ्य सेवा एआईको भविष्य प्रतिज्ञा र सम्भाव्यताले भरिएको छ, २०२३ को लागि उदीयमान प्रवृत्तिहरूले बिरामी हेरचाह डेलिभरीमा परिवर्तनकारी परिवर्तनको संकेत गर्दछ।
स्वास्थ्य सेवामा प्राकृतिक भाषा प्रशोधनको प्रयोगका केसहरू विशाल र परिवर्तनकारी छन्। एआई, मेसिन लर्निङ, र संवादात्मक एआईको शक्ति प्रयोग गरेर, एनएलपीले स्वास्थ्य सेवा पेशेवरहरूले बिरामीको हेरचाह गर्ने तरिकामा क्रान्तिकारी परिवर्तन गर्दैछ। यसले चिकित्सा कार्यप्रवाहलाई अझ प्रभावकारी बनाउँदै र समग्र बिरामीको नतिजा सुधार्दैछ।
एआई-आधारित इकाई निकासी अपनाउने विभिन्न उद्योगहरूमा स्वास्थ्य सेवादेखि ई-वाणिज्य, निर्णय लिने सुधार, प्रक्रियाहरूलाई सुव्यवस्थित गर्न, र ग्राहक अनुभवहरू बृद्धि गर्न महत्त्वपूर्ण प्रगति भएको छ।
भावना पहिचान टेक्नोलोजी एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले मानव भावनाहरूको हाम्रो बुझाइ बढाउन सक्छ र हामीलाई स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, र मार्केटिङ जस्ता विभिन्न डोमेनहरूमा व्यक्तिगत अनुभवहरू सिर्जना गर्न मद्दत गर्दछ।
समग्रमा, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र बिरामीहरू र डाक्टरहरूले भरिएको छ जसले विश्वभरका मानिसहरूको जीवनमा फेरि एकपटक परिवर्तन ल्याउन उत्प्रेरित छन्। ठूला डाटा सेटहरूमा पहुँच एकतर्फी कृत्रिम बुद्धिमत्ता हो जुन औषधिको भविष्यको रूपमा प्रमाणित गर्न जारी रहनेछ। हामी सबैका लागि बढ्दो रूपमा जोडिएको भविष्यतर्फ अघि बढ्दै गर्दा क्लिनिकल परीक्षणहरू र बिरामीको हेरचाहको बारेमा हाम्रो बुझाइलाई सुधार गर्न यी अनौठो डेटासेटहरूको फाइदा उठाउने अनुसन्धानकर्ताहरू र विकासकर्ताहरूमा निर्भर छ।
आगामी पाँच वर्षले थप सुव्यवस्थित एआई अनुभवहरू, ती अन्तरक्रियाहरूलाई बढावा दिने सुरक्षा सुविधाहरू र थप कुराहरू ल्याउनेछन्। आउँदो केही वर्षहरूमा वार्तालापात्मक एआई प्रचलनहरू पहिले भन्दा उज्यालो र पहुँचयोग्य हुनेछन्।
परिवर्तनहरू जारी छन्, जसले अझ राम्रो प्रयोगकर्ता अनुभव प्रदान गर्ने थप बैंकयोग्य, लाभदायक भविष्यमा नेतृत्व गर्दछ। यी परिवर्तनहरूसँग अन्य कम्पनीहरूको गल्तीहरूबाट सिक्ने क्षमतासँगै, BFSI क्षेत्रले अनुहार पहिचानको प्रयोग गर्ने दिशामा द्रुत गतिमा अगाडि बढ्न जारी राख्नेछ - संलग्न सबै निकायहरूका लागि अझ प्रभावकारी, सुरक्षित अन्तिम लक्ष्य।
भ्वाइस खोजी प्रविधिको बढ्दो क्षेत्र हो। AI, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन र मेसिन लर्निङको साथ अझ सक्षम हुँदै गएकोले यसले बिस्तारै तर पक्कै पनि ठूलो प्रगति गरिरहेको छ। अहिले अवस्थित AI को प्रकार संवेदनशील छैन; यी आवाज सहायकहरू हाम्रो जीवनलाई अझ राम्रो, सरल र थप प्रभावकारी बनाउन उपकरणहरू हुन्।
डाटा लेबलिङ सेवाहरूले व्यवसायहरूलाई लेबल वा ट्याग नभएको डाटालाई डाटामा बदल्न मद्दत गर्दछ। व्यवसायहरूले उनीहरूलाई दिने डेटासेटहरूलाई लेबल गर्न तिनीहरू प्रायः मानव टास्क फोर्स वा मेसिन लर्निङ प्रयोग गर्छन्।
आवाज पहिचान प्रविधिले सम्भावित रूपमा स्वास्थ्य सेवा उद्योगमा धेरै तरिकामा क्रान्तिकारी परिवर्तन गर्न सक्छ। छिटो र अधिक सटीक कागजातहरू सक्षम गरेर, त्रुटिहरूको जोखिम घटाएर, र बिरामी संलग्नतामा सुधार गरेर, आवाज पहिचान प्रविधिले स्वास्थ्य सेवा प्रदायकहरूलाई राम्रो गुणस्तरीय हेरचाह प्रदान गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
बीमा उद्योगसँग धेरै डाटा छ, तर यो यति अव्यवस्थित छ कि यो खोज्न लगभग असम्भव छ। बीमा उद्योगलाई डिजिटलाइज गर्न आवश्यक छ - र अब यो गर्न सकिन्छ। OCR को साथमा, डेटा सङ्कलन र क्रमबद्ध गर्न तस्विर लिनु वा केहि शब्दहरू टाइप गर्नु जस्तै सरल हुन्छ।
एआई प्रविधिहरू लागू गर्दा बैंकहरूले सकारात्मक अनुभव पाउनेछन्। यो पहिले नै आफ्नो व्यापार प्रक्रिया मा AI को उपयोग गर्ने कम्पनीहरु संग अन्तर्वार्ता मा आधारित छ। जबसम्म ग्राहक डेटा सुरक्षा र नैतिक मापदण्डहरू सुनिश्चित गर्नका लागि सेफगार्डहरू बनाइन्छ जुन स्वचालित रूपमा नियमन गर्न सकिन्छ, बैंकहरूले आफ्नो प्रणालीहरूमा AI लागू गर्नुपर्छ।
कल सेन्टर बजारमा मेसिन लर्निङको प्रभाव वास्तविक र मापनयोग्य छ। वास्तविक-समय डाटा क्याप्चर र मेसिन लर्निङलाई अझ प्रभावकारी कल सेन्टरहरूलाई अनुमति दिन विवाह गरिएको छ। थप रूपमा, आवाज-आधारित समाधानहरू उत्तर अमेरिकाभरि बढेको छ र विश्वभर फैलिरहेको छ।
आवाज पहिचान प्रविधि स्वास्थ्य हेरचाहमा बढ्दो रूपमा महत्त्वपूर्ण हुँदै गइरहेको छ, डाक्टर र नर्सहरूले उनीहरूको धेरै व्यावसायिक कर्तव्यहरू ह्यान्डल गर्न बढ्दो रूपमा यसमा भर परेका छन्। अस्पताल, क्लिनिकल वातावरण, र डाक्टरको कार्यालयहरूमा यस प्रविधिको व्यापक प्रयोग देख्नु अघि धेरै प्रश्नहरू अझै सम्बोधन गर्न आवश्यक छ, प्रारम्भिक संकेतहरूले महत्त्वपूर्ण प्रतिज्ञाको सुझाव दिन्छ।
भिडियो एनोटेसन टेक्नोलोजी रिटेल एआई प्रणाली र ग्राहकहरूलाई सुरक्षित राख्नको लागि हो। भिडियो एनोटेसन सफ्टवेयर भनेको मानिसहरूलाई चाँडै र सजिलैसँग अधिकारीहरूलाई सचेत गराउने एक राम्रो तरिका हो जब उनीहरूले खुद्रा सेटिङमा केही शंकास्पद देख्छन् र; AI प्रणालीहरूलाई विगतका अनुभवहरूबाट सिक्न मद्दत गर्ने जसले गर्दा उनीहरूले सामान्य व्यवहारलाई के मानिन्छ भन्ने बारे अझ राम्रो महसुस गर्न आफ्ना प्रतिक्रियाहरू अनुकूलित गर्न सक्छन्।
डेटा भण्डारण र पुन: प्राप्ति गर्दा अनुहार पहिचानका केसहरूले अचम्मको काम गर्न सक्छ, तर तिनीहरू एक चाखलाग्दो नैतिक समस्याको साथ पनि आउँछन्। के यस्तो प्रविधि प्रयोग गर्नु कुनै अर्थ छ? केही व्यक्तिहरूले उत्तर "होइन" भन्ने विश्वास गर्छन्, विशेष गरी अनुहार पहिचानको गोपनीयताको आक्रमणको सन्दर्भमा। अरूले यी नयाँ उपकरणहरूको प्रयोगलाई उद्धृत गर्छन्, जसका कारण यो टेक्नोलोजी तपाईंले कुनै पनि हालतमा बेवास्ता गर्न चाहनुभएको नहुन सक्छ।
AI ले हामीले प्रविधिसँग अन्तरक्रिया गर्ने तरिका परिवर्तन गर्नेछ। एकचोटि तपाईंले संवादात्मक AI प्रयोग गर्नुहुनेछ र यो तपाईंको जीवनको निर्बाध अंश बन्छ, तपाईं यो बिना कसरी गर्न सक्नुहुन्थ्यो भनेर तपाईं आश्चर्यचकित हुनुहुनेछ।
अनुकूलन वेक शब्दहरूले तपाईंको ब्रान्डको निजीकरणमा मद्दत गर्न सक्छ र यसलाई प्रतिस्पर्धीहरूबाट अलग गर्न सक्छ। कस्टम वेक शब्द चयन गर्दा विचार गर्न धेरै कारकहरू छन्। तर, यदि तपाईं आजको प्रतिस्पर्धात्मक व्यापारिक संसारमा बाहिर खडा हुन चाहनुहुन्छ भने, तपाईंको आवाज सहायक अद्वितीय सुनिन्छ भनी सुनिश्चित गर्नको लागि थप प्रयास गर्न लायक छ।
नयाँ भ्वाइस टेक्नोलोजी विकासहरू यहाँ रहनका लागि छन्। तिनीहरू लोकप्रियतामा बढ्दै जानेछन्, अब कर्भ भन्दा अगाडि जान र चालकहरूका लागि नवीन आवाज अनुभवहरू सिर्जना गर्न सुरु गर्ने उत्तम समय बनाउँदै। कार निर्माताहरूले उनीहरूको कारहरूमा वाक् पहिचानलाई एकीकृत गर्दा, यसले प्रविधि र यसका प्रयोगकर्ताहरूका लागि सम्भावनाहरूको नयाँ संसार खोल्छ।
यो स्पष्ट छ कि खाना AI ले हामीले खाने तरिकामा ठूलो प्रभाव पार्छ। फास्ट फूड चेनहरूको ड्राइभबाट थप अनुकूलन योग्य मेनुहरू तर्फ धेरै नयाँ, नवीन रेस्टुरेन्टहरू सम्म, हाम्रा खाने अनुभवहरूलाई सरल बनाउन र हाम्रो खानाको गुणस्तर सुधार गर्ने प्रविधिको लागि अनगिन्ती अवसरहरू छन्। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेशिन लर्निङ एल्गोरिदमको विकाससँगै, हामी इन्टेलिजेन्ट फूड एआईले हाम्रो स्वास्थ्य र हाम्रो खाद्य प्रणालीको समग्र पारिस्थितिकी प्रभावमा सकारात्मक प्रभाव पार्ने आशा गर्न सक्छौं।
संक्षेपमा, सिमेन्टिक सेग्मेन्टेसन कम्प्युटर भिजनमा सुपरचार्ज प्रगतिहरूको लागि लाभ उठाइएको गहिरो शिक्षा एल्गोरिदमहरूको महत्त्वपूर्ण क्षेत्र हो। सिमान्टिक सेग्मेन्टेसन यी धेरै सम्बन्धित उपश्रेणीहरू, वस्तु पत्ता लगाउने, वर्गीकरण, र स्थानीयकरणमा अगाडि बढ्न जारी रहनेछ।
समग्रमा, एक प्रभावकारी वाक् पहिचान प्रणाली सेटअप गर्न र प्रयोगकर्ताको पक्षमा थोरै निराशाको साथ सही परिणामहरू प्राप्त गर्दा विभिन्न परिस्थितिहरूमा प्रयोग गर्न सजिलो हुनुपर्छ।
स्मार्ट होम डाटा निर्माण गर्नका लागि प्रक्रियाहरूको सेट चाहिन्छ जसले अन्तमा मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमले काम गरिरहेको छ र कुनै पनि अवरोध बिना डाटा प्रशोधन गरिरहेको छ भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्दछ।
बीमा उद्योग परम्परागत रूपमा प्रविधिको उन्नति र नयाँ प्रविधिहरू अपनाउन हिचकिचाउँदै आएको छ। यद्यपि, समय परिवर्तन हुँदैछ, र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) ले बीमा कम्पनीहरूबाट धेरै ध्यान पाइरहेको छ, जसले आफ्नो सञ्चालनमा AI ले खेल्न सक्ने महत्त्वपूर्ण भूमिका महसुस गर्न थालेका छन्।
डाटा सङ्कलन भनेको व्यापार प्रक्रिया निर्णय गर्ने, भाषण परियोजनाहरू, र अनुसन्धानका लागि प्रयोग गर्न विभिन्न प्रणालीहरूबाट सही डाटा सङ्कलन, विश्लेषण, र मापन गर्ने प्रक्रिया हो।
बैंकिङ पहिले जस्तो छैन। हामी मध्ये धेरैलाई छिटो, प्रभावकारी, निर्दोष बैंकिङ सेवाहरू चाहिन्छ जुन झन्झटमुक्त र सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कुरा, भरपर्दो हो। यी कुराहरू प्रदान गर्न सक्ने डिजिटल बैंकिङ च्यानलहरूमा सर्नु मात्र अर्थपूर्ण हुन्छ। यो बाहिर जान्छ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) र मेसिन लर्निङ (ML) संचालित भर्चुअल सहायकहरूले ठीकसँग गर्न सक्छन्।
के तपाईंले कहिल्यै महत्त्वपूर्ण इमेलहरू अर्को भाषामा अनुवाद गर्नु परेको छ? यदि त्यसो हो भने, कसैको इमेल जवाफ दिने सेवाले तपाइँको लागि तपाइँको इमेलहरू द्रुत रूपमा अनुवाद गर्न सक्दैन भन्ने थाहा पाउँदा तपाइँ निराश हुनुहुनेछ। यो विशेष गरी निराशाजनक हुन सक्छ यदि संचार कुनै पनि संगठनको लागि कुञ्जी हो।
सर्तहरू च्याटबोट र भर्चुअल सहायकहरू मानव स्पर्शको साथ स्वचालन क्षमता प्रयोग गरेर कुराकानीहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गरिन्छ। स्वायत्त रिजोलुसनको साथ, च्याटबटहरू र भर्चुअल सहायकहरूले कर्मचारी र ग्राहक अनुभवलाई पनि गति दिन्छ।
अक्सर पाठ वर्गीकरण को एक उप-डोमेन को रूप मा मानिन्छ, कागजात वर्गीकरण को एक oversimplified संस्करण को मतलब कागजात ट्याग गर्न र तिनीहरूलाई पूर्वनिर्धारित कोटिहरु मा सेट गर्न को लागी - सजिलो मर्मत र कुशल खोज को उद्देश्य को लागी।
हे सिरी, के तपाईले मलाई राम्रो ब्लग पोष्ट खोज्न सक्नुहुन्छ जसले शीर्ष वार्तालापात्मक एआई प्रचलनहरू सूचीबद्ध गर्दछ। वा, एलेक्सा, के तपाईं मलाई एउटा गीत बजाउन सक्नुहुन्छ जसले मेरो दिमागलाई सांसारिक दैनिक कार्यहरूबाट टाढा लैजान्छ। खैर, यी केवल वक्तृत्वहरू मात्र होइन तर मानक ड्राइंग-रूम छलफलहरू हुन् जसले कन्भर्सेशनल एआई भनिने अवधारणाको समग्र प्रभावलाई प्रमाणित गर्दछ।
OCR वा अप्टिकल क्यारेक्टर रिकग्निसन कागजातहरू पढ्न र बुझ्नको लागि रमाइलो तरिका हो। तर त्यसको पनि अर्थ किन ? आउनुहोस् पत्ता लगाउनुहोस्। तर हामी अगाडि बढ्नु अघि, हामीले हाम्रो टाउकोलाई कम सामान्य मेसिन लर्निङ शब्दको वरिपरि बेर्नु पर्छ: RPA (रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन)।
कडा सत्य यो हो कि तपाइँको संकलित प्रशिक्षण डेटा को गुणस्तर तपाइँको बोली पहिचान मोडेल वा यन्त्रको गुणस्तर निर्धारण गर्दछ। तसर्थ, अनुभवी डाटा विक्रेताहरूसँग जडान गर्न आवश्यक छ तपाईलाई धेरै प्रयास बिना प्रक्रिया मार्फत यात्रा गर्न मद्दत गर्न, विशेष गरी जब कुनै मोडेल वा सम्बन्धित एल्गोरिदमलाई तालिम दिन सङ्कलन, एनोटेसन, र अन्य कुशल रणनीतिहरू आवश्यक पर्दछ।
मेशिनहरूमा इन्फ्युज गरिएको क्षमता - तिनीहरूलाई सबैभन्दा मानवीय तरिकामा अन्तरक्रिया गर्न सक्षम बनाउँदै - यसमा फरक प्रकारको उच्च छ। तैपनि, प्रश्न रहन्छ, संवादात्मक एआईले वास्तविक समयमा कसरी काम गर्छ र कस्तो प्रकारको प्रविधिले यसको अस्तित्वलाई शक्ति दिइरहेको छ।
नामले सुझाव दिन्छ, सिंथेटिक डाटा भनेको वास्तविक घटनाहरूद्वारा सिर्जना गर्नुको सट्टा कृत्रिम रूपमा उत्पन्न गरिएको डाटा हो। मार्केटिङ, सोशल मिडिया, स्वास्थ्य सेवा, वित्त, र सुरक्षा मा, सिंथेटिक डाटाले थप नवीन समाधानहरू निर्माण गर्न मद्दत गर्दछ।
जब हामी अप्टिकल क्यारेक्टर रिकग्निसन (ओसीआर) को बारेमा कुरा गर्छौं, यो आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को क्षेत्र हो जुन विशेष गरी कम्प्युटर दृष्टि र ढाँचा पहिचानसँग सम्बन्धित छ। OCR ले छविहरू, pdf, हस्तलिखित नोटहरू, र स्क्यान गरिएका कागजातहरू जस्ता धेरै डेटा ढाँचाहरूबाट जानकारी निकाल्ने र तिनीहरूलाई थप प्रक्रियाको लागि डिजिटल ढाँचामा रूपान्तरण गर्ने प्रक्रियालाई बुझाउँछ।
ड्राइभर निगरानी प्रणाली एक उन्नत सुरक्षा सुविधा हो जसले ड्राइभरको सतर्कता र निद्राको निगरानी गर्न ड्यासबोर्डमा क्यामेरा माउन्ट गर्ने प्रयोग गर्दछ। यदि चालकलाई निद्रा लागेको छ र विचलित चालक अनुगमन प्रणालीले अलर्ट उत्पन्न गर्दछ र ब्रेक लिन सिफारिस गर्दछ।
प्राकृतिक भाषा प्रशोधन कृत्रिम बुद्धिमत्ताको एक उपक्षेत्र हो जसले मानव भाषालाई तोड्न र बौद्धिक मोडेलहरूलाई उही सिद्धान्तहरू खुवाउन सक्षम छ। के तपाईंले आफ्नो मोडेल प्रशिक्षण प्रविधिको रूपमा NLP प्रयोग गर्ने योजना बनाउनुभएको छ? तिनीहरूलाई समाधान गर्न चुनौतीहरू र समाधानहरू जान्न पढ्नुहोस्।
यसको शीर्षमा, रियल-टाइम अन्तर्दृष्टि र उत्कृष्ट ग्राहक सेवा प्रदान गर्न मेसिन लर्निङ डेटासेटहरू प्रयोग गरेर वार्तालापात्मक AI ले अघिल्लो अनुभवहरूबाट निरन्तर सिक्दै जान्छ। साथै, वार्तालापात्मक AI ले म्यानुअल रूपमा हाम्रा प्रश्नहरू बुझ्छ र जवाफ दिन्छ तर प्रक्रियालाई द्रुत ट्र्याक गर्न खोज र दृष्टि जस्ता अन्य AI प्रविधिहरूसँग पनि जडान गर्न सकिन्छ।
छवि पहिचान भनेको छविहरूमा वस्तुहरू, ठाउँहरू, व्यक्तिहरू र कार्यहरू पहिचान गर्न सफ्टवेयरको क्षमता हो। मेशिन लर्निङ डेटासेटहरू प्रयोग गरेर, उद्यमहरूले छवि पहिचान प्रयोग गर्न सक्छन् वस्तुहरूलाई धेरै कोटिहरूमा पहिचान गर्न र वर्गीकृत गर्न।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले मेसिनहरूलाई स्मार्ट बनाउँछ, अवधि! यद्यपि, तिनीहरूले गर्ने तरिका सम्बन्धित ठाडो जत्तिकै फरक र चाखलाग्दो छ। उदाहरणका लागि, यदि तपाइँ मजाकिया च्याटबटहरू र डिजिटल सहायकहरू डिजाइन र विकास गर्न चाहानुहुन्छ भने प्राकृतिक भाषा प्रशोधन मनपर्ने काममा आउँछ। त्यसैगरी, यदि तपाइँ बीमा क्षेत्रलाई थप पारदर्शी र प्रयोगकर्ताहरूका लागि अनुकूल बनाउन चाहनुहुन्छ भने, कम्प्युटर भिजन एआई सबडोमेन हो जसमा तपाइँ फोकस गर्नुपर्छ।
के मेसिनहरूले अनुहार स्क्यान गरेर भावनाहरू पत्ता लगाउन सक्छ? राम्रो समाचार तिनीहरूले गर्न सक्छन्। र नराम्रो खबर यो हो कि बजारले अझै पनि मुख्यधारामा मोड्नु अघि धेरै लामो यात्रा गर्न बाँकी छ। यद्यपि, अवरोधहरू र अपनाउने चुनौतिहरूले AI प्रचारकहरूलाई AI नक्सामा 'भावना पत्ता लगाउन' राख्नबाट रोकेका छैनन् - धेरै आक्रामक रूपमा।
कम्प्यूटर भिजन प्राकृतिक भाषा प्रशोधन जस्ता अन्य एआई अनुप्रयोगहरू जत्तिकै व्यापक छैन। तैपनि, यो बिस्तारै क्रमशः माथि आउँदैछ, 2022 लाई ठूला स्तरमा अपनाउनको लागि रोमाञ्चक वर्ष बनाउँदै। यहाँ केहि प्रचलित कम्प्यूटर भिजन सम्भाव्यताहरू छन् (अधिकतर डोमेनहरू) जुन २०२२ मा व्यवसायहरूले राम्रोसँग अन्वेषण गर्ने आशा गरिन्छ।
संसारभरका उद्यमहरू कागजमा आधारित कागजातहरूबाट डिजिटल डाटा प्रशोधनमा परिवर्तन हुँदैछन्। तर, OCR भनेको के हो? यस्ले कसरी काम गर्छ? र कुन व्यवसाय प्रक्रियामा यसको फाइदा उठाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ? OCR ले तालिकामा के फाइदाहरू ल्याउँछ भन्ने बारे यस लेखमा खोल्नुहोस्।
जवाफ हो अटोमेटिक स्पीच रिकग्निसन (ASR)। बोलिने शब्दलाई लिखित रूपमा रूपान्तरण गर्नु ठूलो कदम हो। अटोमेटिक स्पीच रिकग्निसन (ASR) एक प्रवृति हो जुन २०२२ मा शोर गर्न सेट गरिएको छ। र आवाज सहायकहरूको वृद्धिमा निर्मित भ्वाइस सहायक स्मार्टफोनहरू र एलेक्सा जस्ता स्मार्ट भ्वाइस उपकरणहरूको कारण हो।
के तपाइँ सबै भन्दा राम्रो कृत्रिम बुद्धिमत्ता मोडेल पछि दिमाग खोज्दै हुनुहुन्छ? खैर, डाटा एनोटेटरहरूलाई झुकाउनुहोस्। यद्यपि डाटा एनोटेसनले प्रत्येक AI-संचालित ठाडोसँग सान्दर्भिक स्रोतहरू तयार गर्न केन्द्र चरण लिन्छ, हामी अवधारणाको अन्वेषण गर्नेछौं र हेल्थकेयर AI को परिप्रेक्ष्यबाट लेबलिंग नायकहरूको बारेमा थप जान्नेछौं।
र पसलहरूले चेक-आउटमा कुनै कार्ड वा वालेट नभई अनुहारको प्रतिनिधित्व गरेर बिल भुक्तान गरेमा के तपाईंलाई यो मनमोहक लाग्दैन? अनुहार पहिचानले खुद्रा विक्रेताहरूलाई उनीहरूको विगतका खरिदहरूमा आधारित पसलहरूको मुड र प्राथमिकताहरू विश्लेषण गर्न अनुमति दिन्छ।
विश्वव्यापी रूपमा बढ्दो डिजिटल भुक्तानीहरूको साथमा वित्तीय संस्थाहरूले कसरी अधिकतम बिक्री रूपान्तरण र भुक्तानी स्वीकृति सुनिश्चित गर्नका साथै जोखिमको जोखिम न्यूनीकरण गर्न सक्छन्? डरलाग्दो सुनिन्छ? डेटा प्रशोधन र जानकारीमा अत्यधिक निर्भर हुने वित्त उद्योगमा सीमान्त किनारा कायम राख्दै र ग्राहकहरूको प्राकृतिक न्युनन्सलाई समयमै रिजोल्युसन प्रदान गर्नको लागि एआई-सम्बन्धित प्रविधि आवश्यक पर्दछ।
ड्रोनहरू डाटा सङ्कलन र वास्तविक-समय जानकारी प्रदान गर्नको लागि एक व्यवहार्य उपकरण हो। डाटा एनालिटिक्स प्रयोग गरेर पुलहरू, खनन, र मौसम पूर्वानुमान सजिलो निरीक्षण गर्न सक्षम बनाउँछ।
कल सेन्टर भावना विश्लेषण भनेको ग्राहकको सन्दर्भको प्राकृतिक सूक्ष्मता पहिचान गरेर र ग्राहक सेवालाई थप समानुभूतिपूर्ण बनाउन डेटाको विश्लेषण गरेर डाटाको प्रशोधन गर्नु हो।
खैर, पहिलो कारण कुनै प्रमाणीकरण आवश्यक छैन। मेसिन लर्निङ परियोजनाहरूलाई एल्गोरिदम, डाटा खरिद, उच्च-गुणस्तरको एनोटेसन, र अन्य जटिल पक्षहरूको राम्रो हेरचाह गर्न आवश्यक छ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको शाखाको रूपमा, NLP भनेको मानव भाषाको लागि उत्तरदायी मेसिनहरू बनाउने बारेमा हो। यसको प्राविधिक पक्षमा आउँदै गर्दा, NLP ले मेसिनहरूलाई बुद्धिमान बनाउन कम्प्युटर विज्ञान, भाषाविज्ञान, एल्गोरिदमहरू र समग्र भाषा संरचना प्रयोग गर्दछ। सक्रिय र सहज मेशिनहरू, जब पनि बनाइन्छ, भाषण र पाठबाट पनि सही अर्थ र सन्दर्भ निकाल्न, विश्लेषण गर्न र बुझ्न सक्छ।
यो जहाँ मेडिकल इमेज एनोटेसनको भूमिका छ किनकि यसले अन्तर्निहित मोडेल विकास टेक्नोलोजीको रूपमा सही कम्प्युटर दृष्टिको उपस्थितिलाई अगाडि बढाउन AI-संचालित मेडिकल डायग्नोस्टिक सेटअपहरूलाई आवश्यक ज्ञान प्रदान गर्दछ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स चर्चा गर्नको लागि गम्भीर विषय हुनु आवश्यक छैन। आउँदो वर्षहरूमा सबैभन्दा परिवर्तनकारी उपकरण बन्ने सम्भावनाहरूले भरिपूर्ण, एआई एक अतुलनीय प्रविधिको रूपमा पाठ्यक्रममा रहनुको सट्टा एक सहायक स्रोतमा द्रुत रूपमा आकार दिँदैछ।
के तपाइँ मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई समग्र, सहज र प्रभावकारी बनाउनमा संलग्न प्राविधिकताहरू बारे सचेत हुनुहुन्छ? यदि होइन भने, तपाईंले पहिले बुझ्न आवश्यक छ कि कसरी प्रत्येक प्रक्रियालाई तीन चरणहरूमा व्यापक रूपमा विभाजित गरिएको छ, जस्तै, रमाइलो, कार्यक्षमता, र चासो। 'Finesse' ले सान्दर्भिक प्रोग्रामिङ भाषाहरू प्रयोग गरेर जटिल कार्यक्रमहरूको विकास गरेर ML एल्गोरिदमहरूलाई पूर्णतामा लैजान तालिम दिने कुरामा सरोकार राख्दा, 'रमाइलो' अंश भनेको ग्राहकहरूलाई बोधगम्य र बुद्धिमानी रमाईलो उत्पादनहरू प्रदान गरेर उनीहरूलाई खुसी बनाउनु हो।
कल्पना गर्नुहोस् कि एक दिन राम्रोसँग ब्यूँझनुहोस् र तपाईंको भान्साका सबै कन्टेनरहरूको बजार कालोमा हेर्नुहोस्, तपाईंलाई भित्र के छ भनेर अन्धा पार्छ। र त्यसपछि, तपाईंको चियाको लागि चिनी क्यूबहरू फेला पार्नु चुनौतीपूर्ण हुनेछ। प्रदान गरिएको छ, तपाईंले पहिले चिया पाउन सक्नुहुन्छ।
डाटा एनोटेसन भनेको सूचनालाई लेबल गर्ने प्रक्रिया मात्र हो ताकि मेसिनहरूले यसलाई प्रयोग गर्न सकून्। यो विशेष गरी पर्यवेक्षित मेसिन लर्निङ (ML) को लागि उपयोगी छ, जहाँ प्रणालीले इच्छित आउटपुटहरूमा पुग्नको लागि इनपुट ढाँचाहरू प्रशोधन गर्न, बुझ्न र सिक्न लेबल गरिएको डाटासेटहरूमा निर्भर गर्दछ।
डाटा लेबलिङ त्यति गाह्रो छैन, कुनै पनि संस्थाले भने! तर बाटोमा चुनौतीहरूको बावजुद, धेरैले हातमा रहेका कार्यहरूको सटीक प्रकृति बुझ्दैनन्। लेबलिङ डेटा सेटहरू, विशेष गरी तिनीहरूलाई AI र मेसिन लर्निङ मोडेलहरूका लागि उपयुक्त बनाउनका लागि वर्षौंको अनुभव र ह्यान्ड्स-अन विश्वसनीयता चाहिन्छ। र यो सबै शीर्ष गर्न को लागी, डाटा लेबलिंग एक-आयामी दृष्टिकोण होइन र काम मा मोडेल को प्रकार मा निर्भर गर्दछ।
सरल शब्दहरूमा, पाठ एनोटेसन भनेको विशिष्ट कागजातहरू, डिजिटल फाइलहरू, र सम्बन्धित सामग्रीहरू पनि लेबल गर्ने बारे हो। एकपटक यी स्रोतहरूलाई ट्याग वा लेबल गरिसकेपछि, तिनीहरू बुझ्न योग्य हुन्छन् र मोडेलहरूलाई पूर्णतामा प्रशिक्षित गर्न मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूद्वारा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
वित्तीय सेवाहरू समयसँगै रूपान्तरण भएका छन्। मोबाइल भुक्तानी, व्यक्तिगत बैंकिङ समाधान, राम्रो क्रेडिट अनुगमन, र अन्य वित्तीय ढाँचाहरूमा भएको वृद्धिले मौद्रिक समावेशनसम्बन्धी क्षेत्र केही वर्षअघिको जस्तो थिएन भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्छ। 2021 मा, यो 'फिन' वा फाइनान्सको बारेमा मात्र होइन तर सबै 'फिनटेक' ले विघटनकारी वित्तीय प्रविधिहरूसँग ग्राहक अनुभव, सान्दर्भिक संस्थाहरूको लागि मोडस अपरेन्डी, वा सम्पूर्ण वित्तीय क्षेत्र सटीक हुन परिवर्तन गर्न आफ्नो उपस्थिति महसुस गराउँदछ।
अटोमोटिभ उद्योगको समयमै आरोहणको बावजुद, ठाडोले वृद्धिशील सुधारहरूको लागि धेरै गुंजाइश छोड्छ। ट्राफिक दुर्घटनाहरू कम गर्नदेखि सवारी साधन निर्माण र स्रोत परिचालनमा सुधार गर्न, आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स चीजहरू आकाशतिर सार्ने सबैभन्दा सम्भावित समाधान जस्तो देखिन्छ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स आजकल मार्केटिङ शब्दजाल जस्तो देखिन्छ। तपाईंले थाहा पाउनुहुने हरेक कम्पनी, स्टार्टअप वा व्यवसायले अब आफ्नो उत्पादन र सेवाहरूलाई 'AI-powered' शब्दको साथ यसको USP को रूपमा बढावा दिन्छ। यो सत्य हो, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पक्कै पनि आजकल अपरिहार्य देखिन्छ। यदि तपाईंले याद गर्नुभयो भने, तपाईंको वरिपरि भएका लगभग सबै चीजहरू AI द्वारा संचालित छन्। नेटफ्लिक्समा सिफारिस इन्जिनहरू र डेटिङ एपहरूमा एल्गोरिदमहरूदेखि लिएर स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रका केही जटिल निकायहरू जसले ओन्कोलोजीमा मद्दत गर्दछ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता आज सबै कुराको आधारमा छ।
मेसिन लर्निङमा सायद संसारमा सबैभन्दा मिश्रित परिभाषा र व्याख्याहरू छन्। केहि वर्ष पहिले बजवर्डको रूपमा आएको कुराले यसलाई चित्रण र प्रस्तुत गरिएको तरिकाले धेरै मानिसहरूलाई छक्क पार्न जारी राख्छ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) महत्वाकांक्षी र मानव जातिको उन्नतिको लागि अत्यन्तै लाभदायक छ। स्वास्थ्य सेवा जस्ता ठाउँमा, विशेष गरी, कृत्रिम बुद्धिमत्ताले हामीले रोगहरूको निदान, तिनीहरूको उपचार, बिरामीको हेरचाह, र बिरामीको निगरानीमा पुग्ने तरिकाहरूमा उल्लेखनीय परिवर्तनहरू ल्याइरहेको छ। नयाँ औषधिको विकासमा संलग्न अनुसन्धान र विकासलाई बिर्सनु हुँदैन, चिन्ता र अन्तर्निहित अवस्थाहरू पत्ता लगाउने नयाँ तरिकाहरू, र थप।
हेल्थकेयर, ठाडो रूपमा, कहिल्यै स्थिर थिएन। तर, विभेदित चिकित्सा अन्तर्दृष्टिहरूको संगमको साथ, यो कहिल्यै यस्तो गतिशील भएको छैन, हामीलाई असंरचित डेटाको थुप्रोमा निर्जीव रूपमा हेरिरहन्छ। इमानदार हुनको लागि, डाटाको विशाल मात्रा अब कुनै मुद्दा पनि छैन। यो एक वास्तविकता हो, जसले २०२० को अन्त्यसम्ममा २,००० एक्साबाइट मार्क पनि नाघेको छ।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता भनेको प्रविधि हो जसले मेसिनहरूलाई मानव व्यवहारको नक्कल गर्न सशक्त बनाउँछ। यो सबै मेसिनहरूलाई कसरी सिक्ने र स्वायत्त रूपमा सोच्ने र परिणामहरू प्रयोग गर्न र तदनुसार प्रतिक्रिया दिनको लागि सिकाउने बारे हो।
प्रत्येक पटक तपाईको GPS नेभिगेसन प्रणालीले तपाईलाई ट्राफिकबाट बच्नको लागि घुमाउरो बाटो लिन सोध्छ, यस्तो सटीक विश्लेषण र नतिजाहरू धेरै सयौं घण्टाको प्रशिक्षण पछि आउँछन् भन्ने महसुस गर्नुहोस्। जब तपाईको गुगल लेन्स एपले कुनै वस्तु वा उत्पादनलाई सही रूपमा पहिचान गर्छ, बुझ्नुहोस् कि सही पहिचानको लागि यसको एआई (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) मोड्युलद्वारा हजारौं छविहरू प्रशोधन गरिएको छ।
डाटा डि-पहिचान बारे जान्नको लागि 4 आधारभूत कुराहरू, प्रत्येक दिन 2.5 क्विन्टिलियन बाइट्सको दरमा डाटा उत्पादन भइरहेकाले, हामीले इन्टरनेट प्रयोगकर्ताहरूको रूपमा २०२० मा प्रत्येक सेकेन्डमा लगभग 1.7MB उत्पन्न गर्यौं।
अब जब सम्पूर्ण ग्रह अनलाइन र जडान भएको छ, हामी सामूहिक रूपमा डाटाको अथाह मात्रा उत्पन्न गर्दैछौं। एक उद्योग, एक व्यापार, बजार खण्ड, वा कुनै अन्य निकायले डेटालाई एक एकाइको रूपमा हेर्नेछ। अझै, जहाँसम्म व्यक्तिहरू चिन्तित छन्, डाटालाई हाम्रो डिजिटल फुटप्रिन्टको रूपमा राम्रोसँग उल्लेख गरिएको छ।
गुणस्तर डेटाले सफलताको कथाहरूमा अनुवाद गर्दछ जबकि खराब डेटा गुणस्तरले राम्रो केस स्टडीको लागि बनाउँछ। AI कार्यक्षमतामा केही सबैभन्दा प्रभावकारी केस स्टडीहरू गुणस्तर डेटासेटहरूको अभावबाट उत्पन्न भएका छन्। कम्पनीहरू आफ्ना AI उद्यमहरू र उत्पादनहरू बारे सबै उत्साहित र महत्वाकांक्षी हुँदा, उत्साहले डेटा सङ्कलन र प्रशिक्षण अभ्यासहरूमा प्रतिबिम्बित गर्दैन। तालिम भन्दा आउटपुटमा बढी फोकसको साथ, धेरै व्यवसायहरूले बजारमा आफ्नो समय ढिलो गर्न, कोष गुमाउने, वा अनन्तकालको लागि आफ्ना शटरहरू तान्न पनि समाप्त गर्छन्।
उत्पन्न डाटा एनोटेट वा ट्याग गर्ने प्रक्रिया, यसले मेसिन लर्निङ र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स एल्गोरिदमहरूलाई प्रत्येक डाटा प्रकारलाई कुशलतापूर्वक पहिचान गर्न र यसबाट के सिक्ने र यससँग के गर्ने भन्ने निर्णय गर्न अनुमति दिन्छ। प्रत्येक डेटा सेट जति राम्रोसँग परिभाषित वा लेबल गरिएको छ, एल्गोरिदमहरूले यसलाई अनुकूलित परिणामहरूको लागि प्रशोधन गर्न सक्छ।
एलेक्सा, मेरो नजिकै सुशी ठाउँ छ? कहिलेकाहीँ, हामी प्रायः हाम्रा भर्चुअल सहायकहरूलाई खुला-समाप्त प्रश्नहरू सोध्छौं। हामी कसरी बोल्ने र अन्तरक्रिया गर्ने बानी परेका छौं भन्ने कुरालाई विचार गर्दा सँगी मानिसहरूलाई यस्ता प्रश्नहरू सोध्नु बुझ्न सकिन्छ। जे होस्, भाषा र कुराकानीको जटिलताहरू बुझ्न नसक्ने मेसिनलाई बोलचालमा एक धेरै अनौपचारिक प्रश्न सोध्नुको कुनै अर्थ छैन?
ठिक छ, त्यस्ता हरेक अचम्मलाग्दो घटनाको पछाडि आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स, मेसिन लर्निङ, र सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कुरा, NLP (प्राकृतिक भाषा प्रशोधन) जस्ता कार्यमा अवधारणाहरू छन्। हाम्रो हालको समयको सबैभन्दा ठूलो उपलब्धि भनेको NLP हो, जहाँ मेसिनहरू क्रमशः मानिसहरूले कसरी कुरा गर्छन्, भावना दिन्छन्, बुझ्छन्, प्रतिक्रिया दिन्छन्, विश्लेषण गर्छन् र मानव वार्तालापहरू र भावना-संचालित व्यवहारहरूको नक्कल पनि गर्छन् भनेर बुझ्नको लागि बिस्तारै विकसित हुँदैछन्। यो अवधारणा च्याटबट, टेक्स्ट-टु-स्पीच उपकरण, आवाज पहिचान, भर्चुअल सहायक, र थपको विकासमा अत्यधिक प्रभावशाली भएको छ।
सन् १९५० को दशकमा ल्याइएका अवधारणा भए पनि केही वर्षअघिसम्म आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) घरपरिवारको नाम बन्न सकेको थिएन। AI को विकास क्रमशः भएको छ र यसले आजको पागल सुविधाहरू र कार्यक्षमताहरू प्रदान गर्न लगभग 1950 दशकहरू लिएको छ। यो सबै हार्डवेयर बाह्य उपकरणहरू, प्राविधिक पूर्वाधारहरू, क्लाउड कम्प्युटिङ, डाटा भण्डारण र प्रशोधन प्रणाली (बिग डाटा र एनालिटिक्स), इन्टरनेटको प्रवेश र व्यावसायीकरण, र थप जस्ता सम्बद्ध अवधारणाहरूको एक साथ विकासको कारणले धेरै सम्भव भएको छ। सबै कुरा सँगै मिलेर प्राविधिक टाइमलाइनको यो अद्भुत चरणमा पुर्याएको छ, जहाँ एआई र मेशिन लर्निङ (एमएल) ले आविष्कारलाई शक्ति मात्र प्रदान गर्दैनन् तर बिना बाँच्नका लागि अपरिहार्य अवधारणाहरू पनि बनिरहेका छन्।
प्रत्येक AI प्रणालीलाई तालिम दिन र सही नतिजाहरू प्रदान गर्न गुणस्तरीय डेटाको ठूलो मात्रा चाहिन्छ। अब, यस वाक्यमा दुई कुञ्जी शब्दहरू छन् - ठूलो मात्रा र गुणस्तर डेटा। दुवैलाई व्यक्तिगत रूपमा छलफल गरौं।
व्यवसाय र सञ्चालन उद्देश्यका लागि आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको प्रयोगमा अहिलेसम्म भएका सबै कुराकानी र छलफल सतही मात्र छन्। कतिपयले तिनीहरूलाई लागू गर्ने फाइदाहरूको बारेमा कुरा गर्छन् भने अरूले कसरी एआई मोड्युलले 40% ले उत्पादकता बढाउन सक्छ भनेर छलफल गर्छन्। तर हामीले तिनीहरूलाई हाम्रो व्यापारिक उद्देश्यका लागि समावेश गर्नमा संलग्न वास्तविक चुनौतीहरूलाई सम्बोधन गर्दैनौं।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) र मेसिन लर्निङ (एमएल) जस्ता प्रविधिहरू बिना विश्वव्यापी महामारीसँग लड्ने कल्पना गर्न गाह्रो छ। विश्वभर Covid-19 मामिलाहरूको तीव्र वृद्धिले धेरै स्वास्थ्य पूर्वाधारहरूलाई पक्षाघात बनाएको छ। तथापि, संस्थाहरू, सरकारहरू, र संगठनहरूले उन्नत प्रविधिहरूको मद्दतले लड्न सक्षम भए। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङ, एक समय उच्च जीवनशैली र उत्पादकताका लागि विलासिताको रूपमा हेरिएको थियो, तिनीहरूको अनगिन्ती अनुप्रयोगहरूको लागि कोभिडसँग लड्न जीवन बचाउने एजेन्टहरू भएका छन्।
पीडा मानिसहरूका केही समूहहरूमा बढी तीव्र रूपमा अनुभव गरिन्छ। अध्ययनहरूले देखाएको छ कि अल्पसंख्यक र अल्पसंख्यक समूहका व्यक्तिहरूले तनाव, समग्र स्वास्थ्य, र अन्य कारकहरूको कारणले सामान्य जनसंख्याको तुलनामा बढी शारीरिक पीडा अनुभव गर्ने गर्दछ।
तपाईंले डाटा खरिद गर्ने योजना बनाउनु अघि, तपाईंले आफ्नो AI प्रशिक्षण डाटामा कति खर्च गर्नुपर्छ भन्ने निर्धारण गर्ने सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण विचारहरू मध्ये एक हो। यस लेखमा, हामी तपाईंलाई एआई प्रशिक्षण डेटाको लागि प्रभावकारी बजेट विकास गर्न अन्तर्दृष्टि दिनेछौं।
Shaip एक अनलाइन प्लेटफर्म हो जसले हेल्थकेयर AI डेटा समाधानहरूमा केन्द्रित छ र AI मोडेलहरू निर्माण गर्न मद्दत गर्न डिजाइन गरिएको इजाजतपत्र प्राप्त स्वास्थ्य सेवा डेटा प्रदान गर्दछ। यसले पाठमा आधारित बिरामीको मेडिकल रेकर्ड र दाबी डेटा, अडियो जस्तै चिकित्सक रेकर्डिङ वा बिरामी/डाक्टरको कुराकानी, र एक्स-रे, सीटी स्क्यान, र एमआरआई नतिजाहरूको रूपमा छविहरू र भिडियोहरू प्रदान गर्दछ।
एआई एल्गोरिथ्मको विकासमा डाटा सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण तत्वहरू मध्ये एक हो। याद गर्नुहोस् कि डाटा पहिले भन्दा छिटो उत्पन्न भइरहेको कारणले सही डाटा आउन सजिलो छ भन्ने होइन। कम गुणस्तर, पक्षपाती, वा गलत रूपमा एनोटेट गरिएको डेटाले (उत्तम) अर्को चरण थप्न सक्छ। यी अतिरिक्त चरणहरूले तपाईंलाई सुस्त पार्नेछ किनभने डेटा विज्ञान र विकास टोलीहरूले कार्यात्मक अनुप्रयोगको बाटोमा यी मार्फत काम गर्नुपर्छ।
स्वास्थ्य सेवा उद्योगलाई रूपान्तरण गर्न कृत्रिम बुद्धिमत्ताको सम्भावनाको बारेमा धेरै बनाइएको छ, र राम्रो कारणको लागि। परिष्कृत एआई प्लेटफर्महरू डाटा द्वारा इन्धन गरिन्छ, र स्वास्थ्य सेवा संगठनहरूसँग प्रशस्त मात्रामा छ। त्यसोभए किन एआई अपनाउने सन्दर्भमा उद्योग अरूभन्दा पछाडि परेको छ? यो धेरै सम्भावित उत्तरहरु संग एक बहुमुखी प्रश्न हो। तथापि, ती सबैले निस्सन्देह, विशेष गरी एउटा बाधालाई हाइलाइट गर्नेछ: ठूलो मात्रामा असंरचित डाटा।
जे होस्, के सरल देखिन्छ जुन अन्य जटिल एआई प्रणाली जस्तै विकास र तैनाती गर्न कठिन छ। तपाईँको यन्त्रले तपाईँले खिच्ने छवि पहिचान गर्न सक्नु अघि र मेसिन लर्निङ (ML) मोड्युलहरूले यसलाई प्रशोधन गर्न सक्नु अघि, डेटा एनोटेटर वा तिनीहरूको टोलीले तिनीहरूलाई मेसिनहरूद्वारा बुझ्न योग्य बनाउन डेटा एनोटेट गर्न हजारौं घण्टा खर्च गरेको हुन्छ।
यस विशेष अतिथि फिचरमा, वत्सल घिया, सीईओ र शाइपका सह-संस्थापक, तीनवटा कारकहरू अन्वेषण गर्छन् जुन उनी विश्वास गर्छन् कि डाटा-संचालित एआईलाई भविष्यमा यसको पूर्ण क्षमतामा पुग्न अनुमति दिनेछ: नवीन एल्गोरिदमहरू निर्माण गर्न आवश्यक प्रतिभा र स्रोतहरू, र ती एल्गोरिदमहरूलाई सही रूपमा तालिम दिनको लागि ठूलो मात्रामा डाटा, र त्यस डाटालाई प्रभावकारी रूपमा माइन गर्न पर्याप्त प्रशोधन शक्ति। वत्सल हेल्थकेयर एआई सफ्टवेयर र सेवाहरूमा २० वर्षभन्दा बढी अनुभव भएको एक क्रमिक उद्यमी हो। Shaip ले आफ्नो प्लेटफर्म, प्रक्रियाहरू, र मानिसहरूलाई सबैभन्दा बढी माग गर्ने मेसिन लर्निङ र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स पहल भएका कम्पनीहरूको लागि अन-डिमांड स्केलिङ सक्षम बनाउँछ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) प्रणालीहरूमा प्रक्रियाहरू विकासवादी छन्। बजारमा रहेका अन्य उत्पादनहरू, सेवाहरू वा प्रणालीहरू जस्तो नभई, AI मोडेलहरूले तत्काल प्रयोगका केसहरू वा तुरुन्तै १००% सही नतिजाहरू प्रदान गर्दैनन्। परिणामहरू सान्दर्भिक र गुणस्तर डेटाको अधिक प्रशोधन संग विकसित। यो जस्तै हो कि बच्चाले कसरी कुरा गर्न सिक्छ वा संगीतकारले पहिलो पाँच प्रमुख तारहरू सिकेर कसरी सुरु गर्छ र त्यसपछि तिनीहरूलाई निर्माण गर्दछ। उपलब्धिहरू रातारात अनलक हुँदैनन्, तर प्रशिक्षण उत्कृष्टताको लागि निरन्तर हुन्छ।
जब हामी आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) र मेसिन लर्निङ (ML) को बारेमा कुरा गर्छौं, हामीले तुरुन्तै शक्तिशाली प्राविधिक कम्पनीहरू, सुविधाजनक र भविष्यका समाधानहरू, फेन्सी सेल्फ-ड्राइभिङ कारहरू, र मूल रूपमा सबै कुराहरू जुन सौन्दर्य, रचनात्मक र बौद्धिक रूपमा मनपर्छ भन्ने कल्पना गर्छौं। AI द्वारा प्रदान गरिएका सबै सुविधाहरू र जीवनशैलीका अनुभवहरू पछाडिको वास्तविक संसार भनेको मानिसहरूलाई मुश्किलले प्रक्षेपित गर्न सकिन्छ।
एक विशेष अन्तर्वार्ता जहाँ उत्सव, बिजनेस हेड - शाइपले सुनील, कार्यकारी सम्पादक, माई स्टार्टअपसँग अन्तर्क्रिया गरे कि कसरी शाइपले भविष्यका समस्याहरूलाई यसको कन्भर्सेशनल एआई र हेल्थकेयर एआई प्रस्तावहरू मार्फत समाधान गरेर मानव जीवनलाई बृद्धि गर्छ भन्ने बारे जानकारी दिन। उनले थप बताए कि कसरी AI, ML ले हामीले व्यापार गर्ने तरिकामा क्रान्तिकारी परिवर्तन गर्न तयार छ र कसरी Shaip ले अर्को पुस्ताको प्रविधिको विकासमा योगदान गर्नेछ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) ले राम्रो चलचित्र सिफारिसहरू, रेस्टुरेन्ट सुझावहरू, च्याटबटहरू मार्फत विवादहरू समाधान गर्ने र थप कुराहरू मार्फत हाम्रो जीवनशैलीलाई अझ राम्रो बनाउँदैछ। AI को शक्ति, सम्भाव्यता र क्षमताहरू उद्योगहरू र क्षेत्रहरूमा राम्रोसँग प्रयोग गरिँदै छन् जुन सायद कसैले सोचेको थिएन। वास्तवमा, एआईलाई स्वास्थ्य सेवा, खुद्रा बिक्री, बैंकिङ, फौजदारी न्याय, निगरानी, कामदार, ज्यालाको अन्तर फिक्सिङ, र थप जस्ता क्षेत्रमा अन्वेषण र कार्यान्वयन भइरहेको छ।
एआई विकास अस्तव्यस्त हुँदा के हुन्छ हामी सबैले देखेका छौं। एआई भर्ती प्रणाली सिर्जना गर्ने Amazon को प्रयासलाई विचार गर्नुहोस्, जुन रिजुमेहरू स्क्यान गर्ने र सबैभन्दा योग्य उम्मेद्वारहरू पहिचान गर्ने उत्कृष्ट तरिका थियो - बशर्ते ती उम्मेद्वारहरू पुरुष थिए।
स्वास्थ्य सेवा उद्योग गत वर्ष महामारीको कारण परीक्षणमा राखिएको थियो, र नयाँ औषधि र चिकित्सा उपकरणहरूबाट आपूर्ति-श्रृंखला सफलताहरू र राम्रो सहयोग प्रक्रियाहरू मार्फत धेरै नवीनताहरू देखा पर्यो। उद्योगका सबै क्षेत्रका व्यवसायी नेताहरूले साझा राम्रोलाई समर्थन गर्न र महत्वपूर्ण राजस्व उत्पन्न गर्न विकासलाई गति दिन नयाँ तरिकाहरू फेला पारे।
हामीले तिनीहरूलाई चलचित्रहरूमा देख्यौं, हामीले तिनीहरूको बारेमा पुस्तकहरूमा पढेका छौं र हामीले तिनीहरूलाई वास्तविक जीवनमा अनुभव गरेका छौं। साइ-फाई जस्तो लाग्न सक्छ, हामीले तथ्यहरूको सामना गर्नुपर्छ - अनुहार पहिचान यहाँ रहनको लागि छ। प्रविधि एक गतिशील दरमा विकसित भइरहेको छ र विभिन्न उद्योगहरूमा पप अप हुने विभिन्न प्रयोगका केसहरूसँग, अनुहार पहिचानको विकासको विस्तृत दायरा अपरिहार्य र असीमित देखिन्छ।
बहुभाषी च्याटबटहरूले व्यापार संसारलाई परिवर्तन गर्दैछ। च्याटबटहरू तिनीहरूको प्रारम्भिक चरणहरूदेखि धेरै लामो बाटो आइसकेका छन्, जहाँ तिनीहरूले सरल एक-शब्द जवाफहरू प्रदान गर्नेछन्। एक च्याटबोटले अब दर्जनौं भाषाहरूमा धाराप्रवाह कुराकानी गर्न सक्छ, जसले व्यवसायहरूलाई फराकिलो विश्वव्यापी बजारमा विस्तार गर्न अनुमति दिन्छ।
हेल्थकेयरलाई प्रायः प्राविधिक नवाचारको अत्याधुनिक उद्योगको रूपमा लिइन्छ। यो धेरै तरिकामा साँचो हो, तर स्वास्थ्य सेवा स्पेस पनि GDPR र HIPAA जस्ता धेरै स्थानीय दिशानिर्देशहरू र प्रतिबन्धहरू सहित व्यापक कानूनहरू द्वारा अत्यधिक नियमन गरिएको छ।
2018 को रिपोर्टले देखायो कि हामीले हरेक दिन लगभग 2.5 क्विन्टिलियन बाइट डेटा उत्पन्न गर्यौं। लोकप्रिय विश्वासको विपरित, हामीले उत्पन्न गर्ने सबै डाटालाई अन्तर्दृष्टिको लागि प्रशोधन गर्न सकिँदैन।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स दिनप्रतिदिन स्मार्ट हुँदै गइरहेको छ । आज, शक्तिशाली मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू सामान्य व्यवसायहरूको पहुँच भित्र छन्, र एल्गोरिदमहरू प्रशोधन शक्ति चाहिन्छ जुन एक पटक ठूलो मेनफ्रेमहरूको लागि आरक्षित हुने थियो अब किफायती क्लाउड सर्भरहरूमा तैनात गर्न सकिन्छ।