Filter na:
Banking isn’t what it used to be. Most of us need fast, efficient, flawless banking services that are hassle-free and, most importantly, reliable. It only makes sense to shift to digital banking channels that can provide these things. As it turns out, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) powered virtual assistants can do precisely that.
Je, umewahi kutafsiri barua pepe muhimu katika lugha nyingine? Ikiwa ndivyo, utaona inafadhaisha kujua kwamba huduma ya kujibu barua pepe ya mtu haiwezi kukutafsiria barua pepe zako kwa haraka. Hili linaweza kufadhaisha hasa ikiwa mawasiliano ni muhimu kwa shirika lolote.
Masharti ya chatbot na wasaidizi pepe hutumika kuunda mazungumzo kwa kutumia uwezo wa kiotomatiki kwa mguso wa kibinadamu. Kwa azimio huru, chatbots na wasaidizi pepe huharakisha uzoefu wa wafanyikazi na wateja pia.
Mara nyingi huchukuliwa kuwa mojawapo ya kikoa kidogo cha uainishaji wa maandishi, toleo lililorahisishwa kupita kiasi la uainishaji wa hati humaanisha kuweka hati na kuziweka katika kategoria zilizoainishwa awali - kwa madhumuni ya matengenezo rahisi na ugunduzi bora.
Hujambo Siri, unaweza kunitafuta kwa chapisho zuri la blogu ambalo linajumuisha mitindo bora ya AI ya Maongezi. Au, Alexa, unaweza kunichezea wimbo ambao huondoa mawazo yangu kwenye kazi za kila siku za kawaida. Kweli, haya si tu maneno ya maneno bali mijadala ya kawaida ya chumba cha kuchora ambayo huthibitisha athari ya jumla ya dhana inayoitwa Mazungumzo AI.
OCR au Utambuzi wa Tabia ya Macho ni njia ya kufurahisha ya kusoma na kuelewa hati. Lakini kwa nini hata ina maana? Hebu tujue. Lakini kabla hatujaendelea, tunahitaji kuzungusha kichwa chetu kwenye neno lisilo la kawaida la kujifunza mashine: RPA (Uendeshaji wa Mchakato wa Roboti).
Ukweli mgumu ni kwamba ubora wa data uliyokusanya ya mafunzo huamua ubora wa muundo wako wa utambuzi wa usemi au hata kifaa. Kwa hivyo, ni muhimu kuunganishwa na wachuuzi wa data wenye uzoefu ili kukusaidia kupitia mchakato bila juhudi nyingi, hasa wakati wa kufunza kielelezo au algoriti zinazohusika zinahitaji mkusanyiko, ufafanuzi na mikakati mingine stadi.
Uwezo unaoingizwa kwenye mashine - kuzifanya ziwe na uwezo wa kuingiliana kwa njia za kibinadamu zaidi - una aina tofauti ya juu. Bado, swali linabaki, jinsi AI ya mazungumzo inavyofanya kazi kwa wakati halisi na ni aina gani ya teknolojia inayoimarisha uwepo wake.
Kama jina linavyopendekeza, data ya syntetisk ni data ambayo hutolewa kwa njia ya uwongo badala ya kuundwa na matukio halisi. Katika uuzaji, mitandao ya kijamii, huduma ya afya, fedha na usalama, data sanisi husaidia kujenga suluhu bunifu zaidi.
Tunapozungumza kuhusu Utambuzi wa Tabia ya Macho (OCR), ni uga wa Akili Bandia (AI) ambayo inahusiana haswa na uoni wa kompyuta na utambuzi wa muundo. OCR inarejelea mchakato wa kutoa taarifa kutoka kwa fomati nyingi za data kama vile picha, pdf, madokezo yaliyoandikwa kwa mkono, na hati zilizochanganuliwa na kuzibadilisha kuwa umbizo la dijiti kwa uchakataji zaidi.
Mfumo wa ufuatiliaji wa madereva ni kipengele cha hali ya juu cha usalama ambacho hutumia kamera iliyopachikwa kwenye dashibodi ili kufuatilia umakini na kusinzia kwa dereva. Iwapo dereva anapata usingizi na mfumo wa ufuatiliaji wa dereva uliokengeushwa hutoa arifa na inapendekeza kuchukua mapumziko.
Usindikaji wa Lugha Asilia ni sehemu ndogo ya Akili Bandia yenye uwezo wa kuvunja lugha ya binadamu na kulisha itikadi sawa kwa miundo yenye akili. Je! umepanga kutumia NLP kama teknolojia yako ya mafunzo ya kielelezo? Soma ili kujua changamoto na masuluhisho ya kuzitatua.
Juu ya AI hiyo ya Mazungumzo kila mara hujifunza kutokana na matumizi ya awali kwa kutumia hifadhidata za mashine za kujifunza ili kutoa maarifa katika wakati halisi na huduma bora kwa wateja. Pia, AI ya Maongezi sio tu inaelewa na kujibu maswali yetu kwa mikono, lakini pia inaweza kuunganishwa na teknolojia zingine za AI kama vile utafutaji na maono ili kuharakisha mchakato.
Utambuzi wa picha ni uwezo wa programu kutambua vitu, mahali, watu na vitendo katika picha. Kwa kutumia hifadhidata za mashine za kujifunza, biashara zinaweza kutumia utambuzi wa picha kutambua na kuainisha vitu katika kategoria kadhaa.
Artificial Intelligence hufanya mashine kuwa nadhifu, period! Walakini, jinsi wanavyofanya ni tofauti na ya kuvutia kama wima inayohusika. Kwa mfano, upendavyo wa Uchakataji wa Lugha Asilia unafaa ikiwa ungebuni na kukuza gumzo za ustadi na wasaidizi wa kidijitali. Vile vile, ikiwa ungependa kufanya sekta ya bima iwe wazi zaidi na inayokubalika kwa watumiaji, Maono ya Kompyuta ni kikoa kidogo cha AI ambacho lazima uzingatie.
Je, mashine zinaweza kutambua hisia kwa kuchanganua tu uso? Habari njema ni kwamba wanaweza. Na habari mbaya ni kwamba soko bado lina njia ndefu ya kufanya kabla ya kugeuka kuwa ya kawaida. Hata hivyo, vizuizi vya barabarani na changamoto za kuasili watoto havizuii wainjilisti wa AI kuweka 'Ugunduzi wa Hisia' kwenye ramani ya AI—kwa ukali sana.
Maono ya Kompyuta hayajaenea kama programu zingine za AI kama Uchakataji wa Lugha Asilia. Walakini, inakua polepole, na kufanya 2022 kuwa mwaka wa kufurahisha kwa kupitishwa kwa kiwango kikubwa. Hapa kuna baadhi ya uwezekano wa maono ya kompyuta (hasa vikoa) ambao unatarajiwa kuchunguzwa vyema na biashara mnamo 2022.
Biashara kote ulimwenguni zinabadilika kutoka hati za karatasi hadi usindikaji wa data dijitali. Lakini, OCR ni nini? Inafanyaje kazi? Na ni katika mchakato gani wa biashara inaweza kutumika kuongeza faida zake? Wacha tuchimbue nakala hii kwa faida gani OCR huleta kwenye meza.
Jibu ni Utambuzi wa Hotuba ya Kiotomatiki (ASR). Ni hatua kubwa sana kubadilisha neno linalozungumzwa kuwa maandishi. Utambuzi wa Usemi Kiotomatiki (ASR) ni mtindo ambao unatazamiwa kufanya kelele mwaka wa 2022. Na kuongezeka kwa ukuaji wa visaidizi vya sauti kunatokana na simu mahiri za usaidizi wa sauti na vifaa mahiri vya sauti kama vile Alexa.
Je, unatafuta akili nyuma ya miundo bora ya Upelelezi wa Bandia? Naam, jiinamie Wachambuzi wa Data. Ingawa ufafanuzi wa data huchukua hatua kuu katika kuandaa nyenzo zinazohusiana na kila wima inayoendeshwa na AI, tutachunguza dhana hii na kujifunza zaidi kuhusu wahusika wakuu wa kuweka lebo kutoka kwa mtazamo wa Healthcare AI.
Je, huoni kuwa inavutia ikiwa wanunuzi watalipa bili wakati wa kuondoka kwa kuwakilisha tu uso, si kadi au pochi yoyote? Utambuzi wa uso huruhusu wauzaji kuchanganua hali na mapendeleo ya wanunuzi kulingana na ununuzi wao wa zamani.
Kwa jinsi malipo ya kidijitali yanavyoongezeka duniani kote, mashirika ya kifedha yanawezaje kuhakikisha ubadilishaji wa juu zaidi wa mauzo na kukubalika kwa malipo, na pia kupunguza udhihirisho wa hatari? Inaonekana ya kutisha? Katika tasnia ya fedha ambayo inategemea sana usindikaji wa data na habari kudumisha ukingo wa pembezoni na kuelewa hali ya asili ya wateja kutoa azimio la wakati kunahitaji teknolojia inayohusiana na AI.
Drones ni chombo kinachofaa cha kukusanya data na kutoa taarifa za wakati halisi. Kutumia uchanganuzi wa data huwezesha kukagua madaraja, uchimbaji madini na utabiri wa hali ya hewa kwa urahisi.
Uchanganuzi wa hisia wa Kituo cha Simu ni uchakataji wa data kwa kutambua hali asilia ya muktadha wa mteja na kuchanganua data ili kufanya huduma kwa wateja iwe ya huruma zaidi.
Kweli, sababu ya kwanza haihitaji uthibitisho wowote. Miradi ya kujifunza mashine inahitaji kanuni, ununuzi wa data, ufafanuzi wa hali ya juu na vipengele vingine changamano vinavyotunzwa vyema.
Kama tawi la Ujasusi Bandia, NLP inahusu kufanya mashine kuitikia lugha ya binadamu. Tukija kwenye kipengele cha teknolojia yake, NLP, ipasavyo, hutumia sayansi ya kompyuta, isimu, algoriti, na muundo wa jumla wa lugha ili kufanya mashine ziwe na akili. Mashine amilifu na angavu, wakati wowote inapoundwa, inaweza kutoa, kuchanganua na kuelewa maana na muktadha wa kweli kutoka kwa hotuba na hata maandishi.
Hapa ndipo Ufafanuzi wa Taswira ya Kimatibabu una jukumu la kutekeleza kwa kuwa unatoa maarifa yanayohitajika kwa usanidi wa uchunguzi wa Kiafya unaoendeshwa na AI kwa ajili ya kuendeleza uwepo wa maono sahihi ya kompyuta, kama teknolojia ya msingi ya ukuzaji wa muundo.
Artificial Intelligence haihitaji kuwa mada mbaya ili kujadiliwa. Imejawa na uwezekano wa kuwa zana ya mabadiliko zaidi katika miaka ijayo, AI inaunda haraka kuwa nyenzo ya usaidizi badala ya kukaa kwenye kozi kama teknolojia kubwa.
Je, unafahamu ufundi unaohusika katika kufanya miundo ya Kujifunza kwa Mashine kuwa ya jumla, angavu, na yenye athari? Ikiwa sivyo, kwanza unahitaji kuelewa jinsi kila mchakato unavyogawanywa kwa sehemu tatu, yaani, Furaha, Utendakazi na Finesse. Ingawa 'Finesse' inahusu kufunza algoriti za ML kwa ukamilifu kwa kutengeneza programu changamano kwanza kwa kutumia lugha zinazofaa za upangaji, sehemu ya 'Furaha' inahusu kuwafurahisha wateja kwa kuwapa bidhaa ya utambuzi na akili ya kufurahisha.
Hebu wazia kuamka siku moja nzuri na kuona vyombo vyako vyote vya jikoni vikiwa na rangi nyeusi, na kukupofusha kuelekea kile kilicho ndani. Na kisha, kutafuta cubes za sukari kwa chai yako itakuwa changamoto. Zinazotolewa, unaweza kupata chai kwanza.
Ufafanuzi wa data ni mchakato wa kuweka lebo habari ili mashine ziweze kuzitumia. Ni muhimu sana kwa mashine inayosimamiwa ya kujifunza (ML), ambapo mfumo hutegemea seti za data zilizo na lebo kuchakata, kuelewa na kujifunza kutokana na mifumo ya kuingiza data ili kufikia matokeo unayotaka.
Kuweka lebo kwenye data sio jambo gumu sana, ilisema hakuna shirika! Lakini licha ya changamoto zilizopo, si wengi wanaoelewa asili halisi ya kazi zilizopo. Kuweka lebo kwenye seti za data, haswa ili kuzifanya zifae AI na miundo ya kujifunza ya Mashine, ni jambo linalohitaji uzoefu wa miaka mingi na uaminifu unaotekelezwa. Na juu ya yote, uwekaji lebo wa data sio mkabala wa mwelekeo mmoja na hutofautiana kulingana na aina ya modeli kwenye kazi.
Kupata data ya miradi ya matamshi hurahisishwa unapochukua mbinu iliyopangwa. Soma chapisho letu la kipekee kuhusu kupata data kwa miradi ya hotuba na upate ufafanuzi.
Kwa maneno rahisi, ufafanuzi wa maandishi unahusu kuweka lebo kwenye hati mahususi, faili za kidijitali na hata maudhui yanayohusiana. Mara nyenzo hizi zinapowekwa lebo au kuwekewa lebo, zinaeleweka na zinaweza kutumiwa na kanuni za ujifunzaji za mashine ili kufunza miundo kwa ukamilifu.
Leo tumemchagua Vatsal Ghiya kuchukua mahojiano yake. Vatsal Ghiya ni mjasiriamali wa mfululizo aliye na uzoefu wa zaidi ya miaka 20 katika programu na huduma za afya za AI. Yeye ndiye Mkurugenzi Mtendaji na mwanzilishi mwenza wa Shaip, ambayo huwezesha kuongeza kasi ya mahitaji ya jukwaa letu, michakato, na watu kwa makampuni yenye ujifunzaji wa mashine unaohitajika sana na mipango ya kijasusi ya bandia.
Huduma za kifedha zimebadilika kwa wakati. Ongezeko la malipo ya simu za mkononi, suluhu za benki za kibinafsi, ufuatiliaji bora wa mikopo, na mifumo mingine ya kifedha inahakikisha zaidi kwamba eneo linalohusu ujumuishaji wa fedha si kama lilivyokuwa miaka michache iliyopita. Mnamo 2021, sio tu kuhusu 'Fin' au Fedha bali 'FinTech' zote zilizo na Teknolojia ya Kifedha sumbufu zinazofanya uwepo wao uhisiwe kubadilisha uzoefu wa wateja, njia za uendeshaji kwa mashirika husika, au nyanja nzima ya kifedha kuwa sawa.
Licha ya kupanda kwa wakati kwa tasnia ya magari, wima huacha wigo mwingi wa maboresho ya kuongezeka. Kuanzia kupunguza ajali za trafiki hadi kuboresha utengenezaji wa gari na upelekaji rasilimali, Akili bandia inaonekana kama suluhisho linalowezekana zaidi la kufanya mambo yaende angani.
Akili ya bandia inaonekana zaidi kama jargon ya uuzaji siku hizi. Kila kampuni, kuanzisha, au biashara unayojua sasa inakuza bidhaa na huduma zake kwa neno 'AI-powered' kama USP yake. Ukweli kwa hili, hakika akili ya bandia inaonekana kuwa haiepukiki siku hizi. Ukigundua, karibu kila kitu ulicho nacho karibu nawe kinatumiwa na AI. Kutoka kwa injini za mapendekezo kwenye Netflix na algorithms katika programu za uchumbiana kwa baadhi ya vyombo ngumu zaidi katika sekta ya huduma ya afya ambayo husaidia katika oncology, akili ya bandia iko kwenye ujazo wa kila kitu leo.
Ujifunzaji wa mashine labda una ufafanuzi na tafsiri zilizochanganywa zaidi ulimwenguni. Kilichowasili kama gumzo miaka michache iliyopita kinaendelea kuwashangaza watu wengi kwa sababu ya njia iliyoonyeshwa na kuwasilishwa.
Akili ya bandia (AI) ni ya kutamani na yenye faida kubwa kwa maendeleo ya wanadamu. Katika nafasi kama huduma ya afya, haswa, akili ya bandia inaleta mabadiliko ya kushangaza katika njia tunazokaribia utambuzi wa magonjwa, matibabu yao, utunzaji wa wagonjwa, na ufuatiliaji wa mgonjwa. Bila kusahau utafiti na maendeleo yanayohusika katika utengenezaji wa dawa mpya, njia mpya za kugundua wasiwasi na hali za msingi, na zaidi.
Huduma ya afya, kama wima, haikuwa kamwe tuli. Lakini basi, haijawahi kuwa na nguvu kama hii, pamoja na muunganiko wa utambuzi tofauti wa matibabu, ikitufanya tuangalie bila kukusudia mafumbo ya data isiyo na muundo. Kusema kweli, ujazo wa data sio suala tena. Ni ukweli, ambao ulizidi hata alama 2,000 ya Exabyte mwishoni mwa 2020.
Akili ya bandia ni teknolojia inayowezesha mashine kuiga tabia za wanadamu. Yote ni juu ya mashine za kufundishia jinsi ya kujifunza na kufikiria kwa uhuru na kutumia matokeo kujibu na kujibu ipasavyo.
Kila wakati mfumo wako wa urambazaji wa GPS unakuuliza uchukue ili kuepuka trafiki, tambua kuwa uchambuzi sahihi na matokeo huja baada ya mamia kadhaa ya masaa ya mafunzo. Wakati wowote programu yako ya Lenzi ya Google inapotambua kwa usahihi kitu au bidhaa, elewa kwamba maelfu baada ya maelfu ya picha zimeshughulikiwa na moduli yake ya AI (Artificial Intelligence) kwa kitambulisho halisi.
Vitu vya Msingi vya 4 Kujua Juu ya Utambulisho wa Takwimu, Pamoja na utengenezaji wa data kutokea kwa kiwango cha kaiti za quintillion 2.5 kila siku, sisi kama watumiaji wa mtandao tulizalisha karibu 1.7MB kila sekunde moja mnamo 2020.
Sasa kwa kuwa sayari nzima iko mkondoni na imeunganishwa, kwa pamoja tunazalisha idadi kubwa ya data. Sekta, biashara, sehemu ya soko, au chombo kingine chochote kingeangalia data kama kitengo kimoja. Bado, kwa kadiri watu binafsi wanavyohusika, data inajulikana vizuri kama alama yetu ya dijiti.
Takwimu za ubora hutafsiri hadithi za mafanikio wakati ubora duni wa data hufanya utafiti mzuri wa kesi. Baadhi ya tafiti zenye athari zaidi juu ya utendaji wa AI zimetokana na ukosefu wa hifadhidata za ubora. Wakati kampuni zote zina msisimko na tamaa juu ya biashara na bidhaa zao za AI, msisimko hauangazi juu ya ukusanyaji wa data na mazoea ya mafunzo. Kwa kuzingatia zaidi pato kuliko mafunzo, biashara kadhaa huishia kuchelewesha wakati wao kwenda sokoni, kupoteza ufadhili, au hata kuvuta shutters zao milele.
Mchakato wa kufafanua au kuweka lebo data inayotokana, hii inaruhusu ujifunzaji wa mashine na algorithms za akili za bandia kutambua vyema kila aina ya data na kuamua ni nini cha kujifunza kutoka kwake na nini cha kufanya nayo. Inayoelezewa vizuri au iliyochapishwa kila seti ya data ni, ndivyo algorithms bora zinaweza kusindika kwa matokeo bora.
Alexa, kuna mahali pa sushi karibu yangu? Mara nyingi, mara nyingi tunauliza maswali ya wazi kwa wasaidizi wetu. Kuuliza maswali kama haya kwa wanadamu wenzetu inaeleweka ikizingatiwa hii ndio jinsi tumezoea kuzungumza na kuingiliana. Walakini, kuuliza swali la kawaida sana kwa mashine ambayo haina ufahamu wowote wa lugha na ugumu wa mazungumzo haileti maana yoyote sawa?
Kweli, nyuma ya kila tukio la kushangaza, kuna dhana katika hatua kama akili ya bandia, ujifunzaji wa mashine, na muhimu zaidi, NLP (Usindikaji wa Lugha Asilia). Moja ya mafanikio makubwa ya nyakati zetu za hivi karibuni ni NLP, ambapo mashine zinaendelea polepole kuelewa jinsi wanadamu wanavyoongea, kutolea nje, kuelewa, kujibu, kuchambua na hata kuiga mazungumzo ya wanadamu na tabia zinazoongozwa na hisia. Dhana hii imekuwa na ushawishi mkubwa katika ukuzaji wa mazungumzo, zana za maandishi-kwa-usemi, utambuzi wa sauti, wasaidizi wa kawaida, na zaidi.
Licha ya kuwa dhana iliyoletwa katika miaka ya 1950, Artificial Intelligence (AI) haikua jina la kaya hadi miaka kadhaa nyuma. Mageuzi ya AI yamekuwa polepole na imechukua karibu miongo 6 kutoa huduma za uwendawazimu na utendaji unaofanya leo. Yote hii imewezekana sana kwa sababu ya mabadiliko ya wakati huo huo ya vifaa vya vifaa, miundombinu ya teknolojia, dhana za ushirika kama kompyuta ya wingu, uhifadhi wa data na mifumo ya usindikaji (Big Data na analytics), kupenya na biashara ya mtandao, na zaidi. Kila kitu pamoja kimesababisha awamu hii ya kushangaza ya ratiba ya teknolojia, ambapo AI na Kujifunza kwa Mashine (ML) sio tu nguvu za ubunifu lakini inakuwa dhana zisizoweza kuepukika kuishi bila vile vile.
Kila mfumo wa AI unahitaji idadi kubwa ya data bora kufundisha na kutoa matokeo sahihi. Sasa, kuna maneno mawili katika sentensi hii - idadi kubwa na data ya ubora. Wacha tujadili wote wawili mmoja mmoja.
Mazungumzo yote na majadiliano hadi sasa juu ya kupelekwa kwa ujasusi bandia kwa madhumuni ya biashara na shughuli yamekuwa ya kijuu tu. Wengine huzungumza juu ya faida za kuzitekeleza wakati wengine wanajadili jinsi moduli ya AI inaweza kuongeza tija kwa 40%. Lakini hatuwezi kushughulikia changamoto halisi zinazohusika katika kuzijumuisha kwa madhumuni yetu ya biashara.
Ni ngumu kufikiria kupigana na janga la ulimwengu bila teknolojia kama vile Artificial Intelligence (AI) na Machine Learning (ML). Kuongezeka kwa ufafanuzi wa kesi za Covid-19 ulimwenguni kote kuliacha miundombinu mingi ya afya imelemaa. Walakini, taasisi, serikali, na mashirika waliweza kupigania msaada wa teknolojia za hali ya juu. Akili bandia na ujifunzaji wa mashine, mara moja ilionekana kama anasa kwa mitindo ya maisha na tija, imekuwa mawakala wa kuokoa maisha katika kupambana na shukrani za Covid kwa matumizi yao mengi.
Maumivu hupatikana sana kati ya vikundi kadhaa vya watu. Uchunguzi umeonyesha kuwa watu kutoka kwa wachache na vikundi vya watu wasiojiweza huwa na maumivu zaidi ya mwili kuliko idadi ya watu kwa sababu ya mafadhaiko, afya kwa jumla, na mambo mengine.
Kabla hata haujapanga kupata data, moja ya mambo muhimu zaidi katika kuamua ni pesa ngapi unapaswa kutumia kwenye data yako ya mafunzo ya AI. Katika nakala hii, tutakupa maarifa ya kukuza bajeti inayofaa ya data ya mafunzo ya AI.
Shaip ni jukwaa mkondoni ambalo linaangazia suluhisho za data ya huduma ya afya ya AI na hutoa data ya leseni ya huduma ya afya iliyoundwa kusaidia kujenga mifano ya AI. Hutoa rekodi za matibabu za wagonjwa wa maandishi na data ya madai, sauti kama vile rekodi za daktari au mazungumzo ya mgonjwa / daktari, na picha na video kwa njia ya eksirei, skani za CT, na matokeo ya MRI.
Takwimu ni moja ya vitu muhimu zaidi katika kukuza algorithm ya AI. Kumbuka kwamba kwa sababu tu data inazalishwa kwa kasi zaidi kuliko hapo awali haimaanishi kuwa data sahihi ni rahisi kupatikana. Takwimu zenye ubora wa hali ya chini, upendeleo, au kimakosa zinaweza (kwa bora) kuongeza hatua nyingine. Hatua hizi za ziada zitakupunguza kasi kwa sababu sayansi ya data na timu za maendeleo lazima zifanyie kazi hizi kwenye njia ya programu tumizi.
Mengi yamefanywa juu ya uwezekano wa akili ya bandia kubadilisha tasnia ya utunzaji wa afya, na kwa sababu nzuri. Majukwaa ya kisasa ya AI yanachochewa na data, na mashirika ya huduma ya afya yana hiyo kwa wingi. Kwa nini basi tasnia imebaki nyuma kwa wengine kwa suala la kupitishwa kwa AI? Hilo ni swali lenye majibu mengi na majibu mengi yanayowezekana. Wote, hata hivyo, bila shaka wataangazia kikwazo kimoja haswa: idadi kubwa ya data isiyo na muundo.
Walakini, kile kinachoonekana kuwa rahisi ni ngumu kukuza na kupeleka kama mfumo mwingine wowote tata wa AI. Kabla kifaa chako hakijatambua picha unayopiga na moduli za Kujifunza Mashine (ML) zinaweza kuichakata, kidokezo cha data au timu yao ingekuwa imetumia maelfu ya masaa kufafanua data ili kuzifanya zieleweke na mashine.
Katika huduma hii maalum ya wageni, Vatsal Ghiya, Mkurugenzi Mtendaji na mwanzilishi mwenza wa Shaip, anachunguza mambo matatu ambayo anaamini yataruhusu AI inayotokana na data kufikia uwezo wake wote baadaye: talanta na rasilimali zinazohitajika kujenga algorithms za ubunifu, idadi kubwa ya data kufundisha kwa usahihi hizo algorithms, na nguvu ya kutosha ya usindikaji kuchimba data hiyo vizuri. Vatsal ni mjasiriamali wa serial na zaidi ya uzoefu wa miaka 20 katika programu ya huduma ya afya ya AI na huduma. Shaip inawezesha kuongeza mahitaji ya jukwaa lake, michakato, na watu kwa kampuni zilizo na mahitaji ya ujifunzaji wa mashine na mipango ya ujasusi bandia.
Michakato katika mifumo ya Akili ya bandia (AI) ni ya mabadiliko. Tofauti na bidhaa zingine, huduma, au mifumo kwenye soko, mifano ya AI haitoi kesi za matumizi ya papo hapo au mara moja matokeo sahihi ya 100%. Matokeo hubadilika na usindikaji zaidi wa data inayofaa na bora. Ni kama jinsi mtoto anavyojifunza kuongea au jinsi mwanamuziki anaanza kwa kujifunza gumzo kuu tano za kwanza na kisha kuzijengea. Mafanikio hayakufunguliwa mara moja, lakini mafunzo hufanyika kila wakati kwa ubora.
Wakati wowote tunapozungumza juu ya Akili ya bandia (AI) na Kujifunza kwa Mashine (ML), kile tunachofikiria mara moja ni kampuni zenye nguvu za teknolojia, suluhisho rahisi na za wakati ujao, magari ya kupendeza ya kujiendesha, na kimsingi kila kitu kinachopendeza, kwa ubunifu na kupendeza kiakili. Kile ambacho hupata kutabiriwa kwa watu ni ulimwengu wa kweli nyuma ya raha zote na uzoefu wa maisha unaotolewa na AI.
Mahojiano ya kipekee ambapo Utsav, Mkuu wa Biashara - Shaip anaingiliana na Sunil, Mhariri Mtendaji, Mwanzo Wangu kumjulisha jinsi Shaip inavyoongeza maisha ya mwanadamu kwa kutatua shida za siku za usoni na AI yake ya Mazungumzo na Utoaji wa huduma ya Afya. Anasema pia jinsi AI, ML imewekwa kuleta mapinduzi katika njia tunayofanya biashara na jinsi Shaip itachangia maendeleo ya teknolojia za kizazi kijacho.
Janga la Covid-19 linaweza kusababisha kutokuwa na uhakika wa kiuchumi, lakini ni uthibitisho wa msisimko mzuri unaozunguka uvumbuzi wa AI kwamba uwekezaji katika nafasi hiyo umesababisha dhoruba: Asilimia 7 tu ya uwekezaji ilipungua, na asilimia 16 ilisitishwa kwa muda mnamo 2020, wakati 47 asilimia zilibaki bila kubadilika na asilimia 30 ziliwekwa kuongezeka.
Akili ya bandia (AI) inafanya mitindo yetu ya maisha kuwa bora kupitia mapendekezo bora ya sinema, maoni ya mgahawa, kutatua mizozo kupitia mazungumzo, na zaidi. Nguvu, uwezo, na uwezo wa AI zinazidi kutumiwa vizuri katika tasnia zote na katika maeneo ambayo hakuna mtu anayefikiria. Kwa kweli, AI inachunguzwa na kutekelezwa katika maeneo kama vile huduma za afya, rejareja, benki, haki ya jinai, ufuatiliaji, kukodisha, kurekebisha mapungufu ya mshahara, na zaidi.
Sote tumeona kinachotokea wakati maendeleo ya AI yanakwenda mrama. Fikiria jaribio la Amazon la kuunda mfumo wa kuajiri AI, ambayo ilikuwa njia nzuri ya kukagua maelezo na kutambua wagombea waliohitimu zaidi - ikiwa wagombea walikuwa wanaume.
Sekta ya utunzaji wa afya ilijaribiwa mwaka jana kwa sababu ya janga hilo, na uvumbuzi mwingi uling'aa kupitia-kutoka kwa dawa mpya na vifaa vya matibabu hadi mafanikio ya mnyororo na michakato bora ya ushirikiano. Viongozi wa biashara kutoka maeneo yote ya tasnia walipata njia mpya za kuharakisha ukuaji kusaidia faida ya kawaida na kupata mapato muhimu.
Tumewaona kwenye filamu, tumesoma juu yao kwenye vitabu na tumeyapata katika maisha halisi. Kama inavyoweza kuonekana, tunapaswa kukabili ukweli - utambuzi wa uso uko hapa. Teknolojia inabadilika kwa kiwango cha nguvu na kwa visa anuwai vya utumiaji ambavyo vinaibuka katika tasnia zote, anuwai ya maendeleo ya utambuzi wa usoni yanaonekana tu kuwa hayawezi kuepukika na hayana mwisho.
Mazungumzo ya lugha nyingi yanabadilisha ulimwengu wa biashara. Chatbots wametoka mbali tangu hatua zao za mwanzo, ambapo wangeweza kutoa majibu rahisi ya neno moja. Gumzo sasa linaweza kuzungumza kwa ufasaha katika lugha kadhaa, ikiruhusu biashara kupanuka kuwa soko pana la ulimwengu.
Huduma ya afya mara nyingi hufikiriwa kama tasnia iliyo kwenye makali ya uvumbuzi wa kiteknolojia. Hiyo ni kweli kwa njia nyingi, lakini nafasi ya utunzaji wa afya pia inasimamiwa sana na sheria ya kufagia kama GDPR na HIPAA, pamoja na miongozo na vizuizi vingi vya ndani.
Ripoti ya 2018 ilifunua kwamba tulizalisha karibu kaiti bilioni 2.5 za data kila siku. Kinyume na imani maarufu, sio data zote tunazotengeneza zinaweza kusindika kwa ufahamu.
Akili ya bandia inakua nadhifu kwa siku. Leo, algorithms za ujifunzaji wa mashine zinaweza kufikiwa na biashara za kawaida, na algorithms zinazohitaji nguvu ya usindikaji ambayo ingekuwa imehifadhiwa kwa mainframe kubwa sasa inaweza kupelekwa kwenye seva za wingu za bei rahisi.