Filter na:
Ubora na usahihi wa matokeo yanayotolewa na mfumo wa utambuzi wa uso na hisia hutegemea data. Kadiri data inavyozidi kuwa sahihi na kupanuka, ndivyo uwezekano wa programu ya AI kubaini na kugundua hisia ni bora zaidi.
Upelelezi wa Bandia una faida kubwa kwa tasnia ya bima, mradi tu kampuni zitaelewa utekelezaji wake. Ambapo kazi kama vile usindikaji wa madai, mipangilio ya malipo na ugunduzi wa uharibifu huratibiwa, inaweza pia kusaidia kwa huduma kwa wateja, kuongeza kiwango cha jumla cha kuridhika.
Uondoaji utambulisho wa data ni muhimu kwa kulinda taarifa zinazoweza kumtambulisha mtu binafsi katika huduma ya afya, kupatana na mahitaji ya udhibiti kama vile HIPAA na GDPR. Zana zilizoangaziwa, ikiwa ni pamoja na IBM InfoSphere Optim, API ya Google Healthcare, AWS Comprehend Medical, Shaip, na Private-AI, hutoa suluhu mbalimbali za ufichaji data bora.
Generative AI ina baadhi ya vipengele vya nguvu na utendakazi vilivyowekwa ili kurekebisha mifumo ya usaidizi wa huduma za wateja. Ambapo inaweza kushughulikia masuala ya mteja mara moja, AI ya uzalishaji inaweza pia kuchukua nafasi ya mawakala kama wajibu wa kwanza na kuwasiliana na wateja kama binadamu.
Uondoaji utambulisho wa data ni utaratibu muhimu wa kuhakikisha ulinzi wa ufikiaji usioidhinishwa, na matumizi yasiyo halali ya data ya kibinafsi. Muhimu mahususi kwa data ya huduma ya afya, mchakato huu hauhakikishi kuwa hakuna taarifa zinazoweza kumtambulisha mtu binafsi zinazofika mikononi mwa watu wengine isipokuwa wale wanaohusiana kwa karibu na data.
AI ya mazungumzo na ya uzalishaji inabadilisha ulimwengu wetu kwa njia za kipekee. AI ya mazungumzo hurahisisha kuzungumza na mashine, kuboresha usaidizi kwa wateja na huduma za afya. AI ya Uzalishaji, kwa upande mwingine, ni nguvu ya ubunifu. Inavumbua maudhui mapya, asili katika sanaa, muziki na zaidi. Kuelewa aina hizi za AI ni muhimu kwa maamuzi mahiri ya biashara, maadili na uvumbuzi.
Teknolojia za sauti bado ni teknolojia mpya na bado tunajitahidi kupata ufahamu mzuri wa suluhu zinazotolewa nazo. Katika mpangilio wa huduma ya afya unaozingatia wakati, ufanisi na usahihi ni muhimu sana.
Uzalishaji wa AI unaunda upya mazingira ya huduma za benki na kifedha, kuanzisha utendakazi, kuimarisha usalama, na kutoa hali ya utumiaji iliyobinafsishwa kwa wateja na taasisi. Kadiri teknolojia inavyoendelea kusonga mbele, athari zake kwenye tasnia ya fedha zinaweza kukua, na kuleta enzi mpya ya uvumbuzi na uboreshaji.
Utumiaji wa Usindikaji wa Lugha Asilia (NLP) katika sekta ya afya na dawa unategemea sana uchanganuzi wa data ambayo haijaundwa. Kwa habari muhimu, mashirika ya huduma ya afya yanaweza kupata faida kadhaa na kutoa huduma bora za afya kwa wagonjwa.
Idadi na marudio ya maudhui yanayozalishwa na mtumiaji yataongezeka katika miaka ijayo. Wateja leo wanaweza kufikia zana za ubunifu, zinazowaruhusu kujua kila kitu kuhusu chapa. Ambapo kujihusisha na wateja waliopo, wapya na wanaotarajiwa ni muhimu kwa chapa, ufuatiliaji na udhibiti wa maudhui ni muhimu ili kuunda taswira nzuri.
Uwekaji lebo bora wa data ni sehemu muhimu ya kuboresha umuhimu wa utafutaji. Mifumo na biashara za E-Commerce hunufaika zaidi kutokana na kuweka lebo kwenye data kwani zinahitaji kuleta bidhaa zao katika matokeo ya utafutaji, jambo ambalo husababisha ongezeko la mauzo na mapato.
Usindikaji wa lugha asilia (NLP) umeanza mapinduzi ya uchimbaji na uchanganuzi wa habari katika tasnia zote. Uwezo mwingi wa teknolojia hii pia unabadilika ili kutoa masuluhisho bora na matumizi mapya. Utumiaji wa NLP katika fedha hauzuiliwi kwa programu ambazo tumetaja hapo juu. Kwa wakati, tunaweza kutumia teknolojia hii na mbinu zake kwa kazi ngumu zaidi na shughuli.
Msingi wa matumizi ya AI katika huduma ya afya ni data na uchambuzi wake sahihi. Kwa kutumia data na maelezo haya yanayotolewa na wataalamu wa afya, zana na teknolojia za AI zinaweza kutoa masuluhisho bora ya huduma za afya katika masuala ya utambuzi, matibabu, ubashiri, maagizo na picha.
Utambuzi wa huluki uliopewa jina ni mbinu muhimu inayofungua njia ya uelewa wa kina wa maandishi. Ingawa hifadhidata huria zina faida na hasara, ni muhimu katika mafunzo na usanifu wa miundo ya NER. Uteuzi unaofaa na utumiaji wa rasilimali hizi unaweza kuinua kwa kiasi kikubwa matokeo ya miradi ya NLP.
AI ya Kuzalisha hutoa manufaa ya ajabu kama vile ufanisi, uzani, na ubinafsishaji pamoja na uwezo wake wa kuunda maudhui mbalimbali. Hata hivyo, changamoto kama vile udhibiti wa ubora, vikwazo vya ubunifu, na masuala ya kimaadili yanahitaji uangalizi wa makini.
Generative AI ni mipaka ya kusisimua ambayo inafafanua upya mipaka ya teknolojia na ubunifu. Kuanzia kutoa maandishi yanayofanana na binadamu hadi kuunda picha halisi, kuboresha uundaji wa msimbo, na hata kuiga matokeo ya kipekee ya sauti, matumizi yake ya ulimwengu halisi ni tofauti jinsi yanavyoweza kubadilisha.
Utumizi wa kujifunza kwa mashine na AI katika uchanganuzi wa data ya kimatibabu ni pana na wa msingi. Wanatoa uwezo mkubwa wa kurekebisha utunzaji wa wagonjwa, kuboresha utafiti wa matibabu, na kutoa utambuzi wa mapema na sahihi zaidi.
Shaip anasimama mstari wa mbele katika kutoa huduma ya afya ya hali ya juu na data muhimu ya matibabu kwa AI na miundo ya kujifunza mashine (ML). Ikiwa unaanzisha mradi wa AI wa huduma ya afya au unahitaji data mahususi ya matibabu, Shaip ndiye mshirika kamili.
Wasaidizi wa sauti sio kitu kipya tena; haraka zinakuwa muhimu kwa mwingiliano wetu wa kila siku wa kidijitali. Kuongezeka kwa usaidizi wa sauti wa lugha nyingi kunaahidi kuwa hatua kubwa mbele, kuvunja vizuizi vya lugha na kukuza muunganisho mkubwa wa kimataifa.
Dokezo la hati ni nyenzo muhimu katika AI, kujifunza kwa mashine na kuchakata lugha asilia. Huongeza uwezo wa uelewa na usindikaji wa mifumo ya AI, kuwezesha uchimbaji wa habari bora na kukuza otomatiki katika vikoa anuwai.
Kama tulivyochunguza katika mifano iliyo hapo juu, uchanganuzi wa hisia una uwezo wa ajabu katika matumizi mbalimbali, kuanzia huduma kwa wateja hadi siasa. Huruhusu mashirika kufungua uwezo wa data ya kibinafsi na kubadilisha maandishi ambayo hayajaundwa kuwa maarifa yanayotekelezeka.
Mustakabali wa AI wa huduma ya afya umejaa ahadi na uwezo, huku mielekeo inayoibuka ya 2023 ikiashiria mabadiliko katika utoaji wa huduma ya wagonjwa.
Kesi za utumiaji wa Usindikaji wa Lugha Asilia katika huduma ya afya ni kubwa na hubadilika. Kwa kutumia nguvu za AI, kujifunza kwa mashine, na AI ya mazungumzo, NLP inaleta mageuzi jinsi wataalamu wa afya wanavyochukulia utunzaji wa wagonjwa. Inafanya utiririshaji wa kazi wa matibabu kuwa mzuri zaidi na kuboresha matokeo ya jumla ya mgonjwa.
Kupitisha uchimbaji wa huluki unaotegemea AI kumesababisha maendeleo makubwa katika tasnia mbalimbali, kutoka kwa huduma ya afya hadi biashara ya mtandaoni, kuboresha ufanyaji maamuzi, kurahisisha michakato, na kuboresha uzoefu wa wateja.
Teknolojia ya utambuzi wa hisia ni chombo chenye nguvu ambacho kinaweza kuongeza uelewa wetu wa hisia za binadamu na kutusaidia kuunda hali ya utumiaji inayokufaa katika nyanja mbalimbali kama vile afya, elimu na uuzaji.
Kwa ujumla, uwanja wa huduma ya afya umejaa wagonjwa na madaktari ambao wamehamasishwa kufanya mabadiliko tena katika maisha ya watu ulimwenguni kote. Upatikanaji wa seti kubwa za data ni njia moja ya akili ya bandia itaendelea kuthibitisha yenyewe kama siku zijazo za dawa. Ni juu ya watafiti na wasanidi programu kuchukua fursa ya hifadhidata hizi za kipekee ili kuboresha uelewa wetu wa majaribio ya kimatibabu na utunzaji wa wagonjwa tunapoelekea katika mustakabali unaounganishwa kwa kila mtu.
Miaka mitano ijayo italeta matumizi yaliyoratibiwa zaidi ya AI, vipengele vya usalama vinavyoboresha mwingiliano huo, na zaidi. Mitindo ya mazungumzo ya AI katika miaka michache ijayo itakuwa angavu na kufikiwa zaidi kuliko hapo awali.
Mabadiliko yanaendelea, na kusababisha mustakabali unaoweza kuwekewa benki, wenye faida zaidi ambao hutoa uzoefu bora wa mtumiaji. Kwa mabadiliko haya pamoja na uwezo wa kujifunza kutokana na makosa ya makampuni mengine, sekta ya BFSI itaendelea kusonga mbele kwa kasi kuelekea kutumia utambuzi wa uso—lengo bora zaidi na salama la mwisho kwa vyombo vyote vinavyohusika.
Utafutaji wa sauti ni uwanja unaokua wa teknolojia. Polepole lakini kwa hakika inachukua hatua kubwa kadri inavyokuwa na uwezo zaidi na AI, usindikaji wa lugha asilia na ujifunzaji wa mashine. Aina ya AI iliyopo sasa haina hisia; visaidizi hivi vya sauti ni zana za kufanya maisha yetu kuwa bora, rahisi na bora zaidi.
Huduma za kuweka lebo data husaidia biashara kugeuza data ambayo haina lebo au lebo kuwa data ambayo haina lebo. Mara nyingi hutumia kikundi kazi cha binadamu au mafunzo ya mashine kuweka lebo kwenye hifadhidata ambazo biashara huwapa.
Teknolojia ya utambuzi wa sauti inaweza kuleta mapinduzi katika sekta ya afya kwa njia kadhaa. Kwa kuwezesha uhifadhi wa haraka na sahihi zaidi, kupunguza hatari ya makosa, na kuboresha ushiriki wa wagonjwa, teknolojia ya utambuzi wa sauti inaweza kusaidia watoa huduma za afya kutoa huduma bora zaidi.
Sekta ya bima ina data nyingi, lakini imejaa vitu vingi sana hivi kwamba karibu haiwezekani kutafuta. Sekta ya bima inahitaji kuwa ya kidijitali—na sasa inaweza. OCR ikiwa iko, kukusanya na kupanga data inakuwa rahisi kama kuchukua picha au kuandika maneno machache.
Benki zitakuwa na uzoefu mzuri wakati wa kutekeleza teknolojia za AI. Hii inatokana na mahojiano na makampuni ambayo tayari yanatumia AI katika michakato yao ya biashara. Maadamu ulinzi umejengwa ili kuhakikisha usalama wa data ya mteja na viwango vya maadili vinavyoweza kudhibitiwa kiotomatiki, benki zinapaswa kutekeleza AI katika mifumo yao.
Madhara ya kujifunza kwa mashine katika soko la kituo cha simu ni halisi na yanaweza kupimika. Kukamata data kwa wakati halisi na kujifunza kwa mashine kumeolewa ili kuruhusu vituo vya kupiga simu vyema zaidi. Kwa kuongezea, suluhisho zinazotegemea sauti zimeongezeka kote Amerika Kaskazini na zinaendelea kuenea kote ulimwenguni.
Teknolojia ya utambuzi wa sauti inazidi kuwa muhimu katika huduma za afya, huku madaktari na wauguzi wakizidi kuitegemea kushughulikia majukumu yao mengi ya kitaaluma. Ingawa maswali mengi bado yanahitaji kushughulikiwa kabla ya kuona matumizi makubwa ya teknolojia hii katika hospitali, mazingira ya kimatibabu na ofisi za madaktari, dalili za awali zinaonyesha ahadi kubwa.
Teknolojia ya ufafanuzi wa video inakusudiwa kuweka mifumo ya reja reja ya AI na wateja salama. Programu ya ufafanuzi wa video ni njia nzuri ya kufanya hivi kwa kuwaruhusu watu kutahadharisha mamlaka kwa haraka na kwa urahisi wanaposhuhudia kitu cha kutiliwa shaka katika mpangilio wa reja reja na; kusaidia mifumo ya AI kujifunza kutokana na uzoefu wa zamani ili iweze kurekebisha majibu yao ili kuhisi vyema kuhusu kile kinachochukuliwa kuwa tabia ya kawaida.
Kesi za utumiaji wa utambuzi wa uso zinaweza kufanya maajabu wakati wa kuhifadhi na kurejesha data, lakini pia huja na utata wa kimaadili unaovutia. Je, ni jambo la maana kutumia teknolojia hiyo? Watu wengine wanaamini jibu ni "hapana," haswa kuhusu uvamizi wa utambuzi wa uso wa faragha. Wengine wanataja matumizi ya zana hizi mpya, ndiyo maana teknolojia hii inaweza isiwe unayotaka kuepuka kwa gharama yoyote.
AI itabadilisha jinsi tunavyoingiliana na teknolojia. Mara tu unapozoea AI ya mazungumzo na inakuwa sehemu isiyo na mshono ya maisha yako, utashangaa jinsi ungeweza kufanya bila hiyo.
Maneno maalum ya kuamka yanaweza kusaidia kuweka mapendeleo ya chapa yako na kuitofautisha na washindani. Kuna mambo mengi ya kuzingatia wakati wa kuchagua neno maalum la kuamsha. Lakini, ikiwa unataka kujitokeza katika ulimwengu wa kisasa wa ushindani wa biashara, ni vyema uweke juhudi zaidi ili kuhakikisha kuwa kiratibu sauti chako kinasikika cha kipekee.
Maendeleo mapya ya teknolojia ya sauti yatasalia. Wataendelea tu kupata umaarufu, na hivyo kufanya sasa kuwa wakati mwafaka wa kufika mbele ya mkondo na kuanza kuunda hali ya ubunifu ya sauti kwa madereva. Watengenezaji wa magari wanapojumuisha utambuzi wa matamshi kwenye magari yao, hii hufungua ulimwengu mpya wa uwezekano wa teknolojia na watumiaji wake.
Ni wazi kwamba AI ya chakula itakuwa na ushawishi mkubwa juu ya jinsi tunavyokula. Kuanzia misururu ya vyakula vya haraka kuelekea menyu zinazoweza kugeuzwa kukufaa zaidi hadi migahawa mipya na yenye ubunifu, kuna fursa nyingi za teknolojia kurahisisha ulaji wetu na kuboresha ubora wa chakula chetu. Pamoja na maendeleo ya akili bandia na kanuni za kujifunza mashine, tunaweza kutarajia chakula cha akili AI kuathiri vyema afya yetu na athari ya jumla ya kiikolojia ya mfumo wetu wa chakula.
Kwa muhtasari, mgawanyiko wa kisemantiki ni sekta muhimu ya algoriti za ujifunzaji wa kina zinazoletwa kwa malipo ya juu zaidi katika maono ya kompyuta. Ugawaji wa kisemantiki utaendelea katika nyingi za kategoria hizi zinazohusiana, utambuzi wa vitu, uainishaji na ujanibishaji.
Kwa ujumla, mfumo madhubuti wa utambuzi wa usemi unapaswa kuwa rahisi kusanidi na kutumia katika hali mbalimbali huku ukipata matokeo sahihi bila kufadhaika kidogo kwa upande wa mtumiaji.
Kuunda data mahiri ya nyumbani kunahitaji michakato ambayo inahakikisha mwishowe kwamba kanuni ya kujifunza kwa mashine inafanya kazi na kuchakata data bila usumbufu wowote.
Sekta ya bima kwa kawaida imekuwa ya kihafidhina na maendeleo ya teknolojia na inasita kutumia teknolojia mpya. Hata hivyo, nyakati zinabadilika, na akili ya bandia (AI) inapata tahadhari nyingi kutoka kwa makampuni ya bima, ambayo yanaanza kutambua jukumu muhimu ambalo AI inaweza kutekeleza katika shughuli zao.
Ukusanyaji wa data ni mchakato wa kukusanya, kuchanganua, na, kupima data sahihi kutoka kwa mifumo mbalimbali ili kutumia katika kufanya maamuzi ya mchakato wa biashara, miradi ya hotuba na utafiti.
Benki sivyo ilivyokuwa. Wengi wetu tunahitaji huduma za benki za haraka, zenye ufanisi na zisizo na dosari zisizo na usumbufu na, muhimu zaidi, za kutegemewa. Ni mantiki tu kuhamia njia za benki za kidijitali ambazo zinaweza kutoa vitu hivi. Inavyobainika, usaidizi wa mtandao wa akili bandia (AI) na kujifunza kwa mashine (ML) unaweza kufanya hivyo hasa.
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.
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.