Yapay Zeka Kaynak Merkezi - Vaka İncelemesi
Birinci sınıf Yapay Zeka Ekipleri için Hazırlandı ve Seçildi
Filtrele:
Gerçek Dünya Benmerkezci Verileriyle Somutlaştırılmış Yapay Zekayı Geliştirme
Ev ve endüstriyel ortamlarda kaydedilen ölçeklenebilir videolarla insan aktivitesi tanıma, robotik ve el-nesne etkileşimi modellerini mümkün kılmak.
Görüntüle
Fiziksel Yapay Zeka ve İnsansı Robotların Ölçeklendirilmesi
Sahne kurulumundan QR haritalamaya, 5 sensörlü izlemeye kadar uzanan uçtan uca veri işlemleri hattı, büyük ölçekli somutlaştırılmış yapay zeka veri kümeleri için tanımlanmış 100 görevi destekler.
Görüntüle
ABD için Sentetik Vergi Davası Veri Kümeleri
Müşteri, ABD genelindeki federal vergi beyannamesi gerekliliklerini ve eyalet düzeyindeki farklılıkları kapsayan, gerçekçi bireysel vergi vakalarına ait geniş ölçekli bir veri seti talep etti.
Görüntüle
Çok dilli Konuşmalı Yapay Zeka oluşturmak için eğitim verileri
40 dilde konuşmalı yapay zekayı eğitmek için kaynaklı, oluşturulan, küratörlüğünü yapan ve kopyalanan yüksek kaliteli ses verileri.
Görüntüle
İnsan Değerlendirmesiyle Ses Klonlama Kalitesi
Ses klonlama modelleri tanıtımlarda etkileyici görünse de gerçek dünya kullanımında genellikle sorun çıkarıyor; bu nedenle müşteri, Hint İngilizcesi için iyileşmeyi ölçmenin güvenilir bir yoluna ihtiyaç duyuyordu.
Görüntüle
Çok Dilli Konuşma Yapay Zekası Vaka Çalışması
Yapay zekâ destekli konuşma işleme motorlarını eğitmek için yüksek kaliteli ses transkripsiyonu ve açıklama hizmetleri sundular.
Görüntüle
Hint dilleri için çok dilli konuşma yapay zekası oluşturmak için yüksek kaliteli eğitim verileri
Yapay zekâ destekli çok dilli Ses İşleme Yazılım Paketi'ni eğitmek için yüksek kaliteli ses verisi toplama, transkripsiyon ve açıklama hizmetleri sundu.
Görüntüle
Çok dilli dijital asistan oluşturmak için sözce veri toplama
7 dilde Çok dilli dijital asistanlar oluşturmak için 22 bin saatin üzerinde ses verisi ile 13 Milyondan fazla İfade sağladı.
Görüntüle
30'den fazla doküman web'den çıkarıldı ve İçerik Denetleme için açıklama eklendi
Otomatik içerik denetimi oluşturmak için ML Modeli Toksik, Yetişkin veya Müstehcen kategorilere ayrılmıştır.
Görüntüle
8 Hint Dilinde ses verilerini Toplayın, Bölümlere Ayırın ve Metne Dönüştürün
3 Hint dilinde Çok Dilli Konuşma Teknolojisi oluşturmak için Toplanan, Bölümlere Ayrılan ve Metne Dönüşen 8 saatten fazla Ses Verisi.
Görüntüle
Araç içi sesle etkinleştirilen sistemler için Anahtar Kelime Koleksiyonu
Öngörülen sürede 200 konuşmacıdan 12 küresel dilde toplanan 2800 binden fazla anahtar sözcük/marka istemi.
Görüntüle
8+ saatlik ses kaydı, otomatik konuşma tanıma.
Müşteriye Hint dilleri için Konuşma Teknolojisi konuşma yol haritası konusunda yardımcı olmak.
Görüntüle
Yapay Zeka Destekli İçgörülerle Daha Akıllı Çağrı Merkezlerini Etkinleştirme
Yapay zeka destekli konuşma, duygu ve his analiziyle çağrı merkezi operasyonlarını dönüştürün.
Görüntüle
Görüntü Tanıma'yı geliştirmek için Görüntü Toplama ve Açıklama
Yeni akıllı telefon serileri için görüntü tanıma modellerini eğitmek için kaynaklı ve açıklamalı yüksek kaliteli görüntü verileri.
İndir
Üretken Yapay Zeka ile Sağlık Bakımı Tahmin Modellerinin Geliştirilmesi
Üretken yapay zeka ve LLM'leri kullanarak öngörücü sağlık modellerinin nasıl gelişmiş doğruluk elde ettiğini keşfedin.
Görüntüle
Akıllı Şehir Otonom Araçları için LiDAR Açıklama Projesi
Shaip'in SmartCity için 15,000 karelik LiDAR ve kamera verisini nasıl başarıyla açıkladığını keşfedin.
Görüntüle
Ses Tabanlı UPI Ödeme İstemleri: Yapay Zeka İçin Çeşitliliği Yakalamak
Shaip, çeşitli kültürel ses kayıtlarını içeren kapsamlı bir ses tabanlı UPI ödeme sistemi geliştiriyor.
Görüntüle
CoT Mantığıyla E-Ticaret Chatbot Doğruluğunu Artırma
E-ticarette CoT tabanlı istem mühendisliği uygulamasına detaylı bir bakış.
Görüntüle
Kılavuza Uyum Ek Açıklamaları Yoluyla Ön Yetkilendirme İş Akışlarının Geliştirilmesi
Uzman klinik veri açıklamaları ve kılavuz uyumu ile tıbbi ön onayı dönüştürün.
Görüntüle
Hasta-Hekim Konuşmalarıyla Klinik Ortam Zekasını Geliştirme
Çeşitli katılımcılar ve gerçek klinik ortam simülasyonu ile yüksek kaliteli sentetik sağlık görüşmeleri oluşturun.
Görüntüle
Onkoloji Veri Hassasiyeti: NLP Model Yeniliği için Kimliksizleştirme ve Açıklama
Onkoloji NLP Vaka Çalışması: Sağlık Araştırmaları için Yapay Zeka Destekli Kanser Veri İşleme Çözümleri.
Görüntüle
EQ için Ses Tabanlı Şarkı Söyleme Ses Koleksiyonu
EQ ve sıkıştırma algoritması eğitimi için çeşitli şarkı ses koleksiyonu.
Görüntüle
Sahteciliğe Karşı Video Veri Toplama
Shaip'in yapay zeka dolandırıcılık tespit modellerini geliştirmek için 25 bin videoyu nasıl sağladığını keşfedin.
Görüntüle
Tıbbi Veri Toplama, Kimlik De-ID ve ICD-10 CM Açıklaması
Veri Lisanslama, Kimlik Gizleme ve Açıklama ile Doğru Yapay Zeka'yı Etkinleştirme.
Görüntüle
Hazır Yüz Tanıma Veri Setleri
Küresel bir teknoloji lideri için etik kaynaklı, çeşitli veri kümeleriyle yapay zeka eğitimini hızlandırmak ve önyargıları azaltmak.
Görüntüle
Arama Sorgusunu Geliştirme
Polonya merkezli bir e-ticaret lideri için belirsiz durumları çözmek amacıyla insan yargısı ve yapılandırılmış taksonomi kullanılarak arama alaka düzeyinin artırılması.
Görüntüle
MR Görüntüleme ile Kimliksizleştirme Araştırması
Çok kurumsal bir araştırma programı, uyumlu veri paylaşımı için yaklaşık 100 taramanın güvenliğini sağlayan bir MRI kimlik gizleme iş akışını tasarlamak ve doğrulamak üzere Shaip'i seçti.
Görüntüle
Uzman BT Açıklamalı Kardiyak Amiloidoz
Klinik bir yapay zeka grubu, erken amiloidoz için kardiyak BT kriterlerini üretime hazır ML etiketlerine dönüştürmek için Shaip ile ortaklık kurdu.
Görüntüle
Yaş İlerlemesi Çeşitliliğine Sahip Yüz Görüntüsü Veri Seti
Çok sayıda katılımcı, bilgisayarlı görüş modelleri için adaleti ve sağlamlığı güçlendirmek amacıyla zaman-ayrımlı bir yüz görüntüsü gövdesi.
Görüntüle
İnsan Vücudu Anahtar Nokta Açıklaması
Shaip, poz tahmini, hareket analizi, fitness takibi ve sağlık alanındaki hareket yapay zekasını desteklemek amacıyla 36 anahtar noktalı tam vücut şeması kullanarak 150,000 görüntü ve video karesine etiket ekledi.
Görüntüle
Akıllı Banyo Sağlık İzleme: Klozet Görüntüsü Sınıflandırması Örnek Çalışması
Akıllı Banyo Sağlık Takibi: Klozet Görüntüsü Sınıflandırma Örnek Çalışması Shaip, 10,000 klozet görüntüsünü sınıflandıran yapılandırılmış bir tıbbi görüntü açıklama işlem hattını nasıl geliştirdi...
Görüntüle
Yerle Temas Eden Aletler (GET) Sınır Kutusu Açıklaması
Shaip, KITTI 1.0 formatını ve aşınma izleme yapay zekası için %99'un üzerinde doğruluk eşiğini kullanarak, 15 farklı Toprak İşleme Aleti sınıfında ayda 40,000 GET sınırlayıcı kutu açıklaması sağladı.
Görüntüle
Demiryolu Çok Modlu LiDAR ve 2B Açıklama
Shaip, otonom tren algılama ve demiryolu güvenliği yapay zekasını desteklemek amacıyla 39'dan fazla demiryolu nesne sınıfı, 8 etiket türü ve 25'ten fazla sinyal durumu genelinde 2D kamera ve 3D LiDAR veri açıklaması sağladı.
Görüntüle
Otonom Sürüş için 3D LiDAR Sınır Kutusu İşaretlemesi
Shaip, otonom araç algılaması için 3D LiDAR ve kamera anotasyonu sağlayarak nesne tespiti, sensör hizalaması ve akıllı mobilite yapay zekası için modele hazır eğitim verilerini destekledi.
Görüntüle
Perakende Moda Ürün Açıklaması
Shaip, görsel arama, kıyafet önerisi, sanal deneme ve envanter otomasyonu yapay zekasını desteklemek amacıyla manken, düz sergileme ve canlı model görüntüleri genelinde çok özellikli moda ürün açıklaması sağladı.
Görüntüle
Tam Sahne Semantik Bölümleme
Shaip, otonom sürüş, akıllı şehir ve çevresel yapay zeka uygulamaları için sokak sahnelerinin tamamında piksel düzeyinde anlamsal segmentasyon sağlayarak her nesneyi ve yüzeyi etiketledi.
Görüntüle
Tarım Meyve Tespiti Sınır Kutusu Açıklaması
Shaip, verim tahmini, robotik hasat ve ürün sağlığı yapay zekasını desteklemek amacıyla, bahçe görüntülerindeki görünen her elmayı sıkı sınırlayıcı kutular ve 3 katmanlı durum nitelikleriyle işaretledi.
Görüntüle
OCR Metin Algılama ve Transkripsiyon Açıklaması
Shaip, OCR ve belge zekası yapay zekası için belgeler, el yazısı, tabelalar, fişler, araç plakaları ve diğer metin kaynakları genelinde kelime düzeyinde sınırlayıcı kutular ve karakter düzeyinde transkripsiyon sağladı.
Görüntüle
Otomatik Teşhis ve Uzaktan Diş Hekimliği Yapay Zekası için Diş Görüntüsü Etiketleme
Shaip, otomatik teşhis, tedavi planlaması ve uzaktan diş hekimliği yapay zekasını desteklemek amacıyla diş röntgenleri, ağız içi görüntüler ve klinik fotoğraflar üzerinden tek tek dişlerin poligon segmentasyonunu gerçekleştirdi.
Görüntüle
Servis Robotları ve Somutlaştırılmış Yapay Zeka için İç Mekan Sahne Nesnesi Açıklaması
Shaip, robotik algılama, navigasyon ve etkileşim yapay zekasını desteklemek amacıyla yoğun iç mekan sahnelerini sınırlayıcı kutular, çokgenler, mekansal ilişkiler ve nesne nitelikleriyle etiketledi.
Görüntüle
Farklı Demografik Gruplarda Yüz Tanımlama, Etik Disiplin Altında
Shaip, yüz tanıma, duygu tespiti, yaş tahmini, kimlik doğrulama ve ilgili yüz yapay zeka uygulamaları için yüz sınırlayıcı kutuları, yüz işaret noktası haritalaması ve 10'dan fazla özellik katmanı sağladı.
Görüntüle
Tarım Teknolojisi Yapay Zekası için Uydu Görüntüsü Etiketleme
Shaip, hassas tarım ve coğrafi yapay zeka için 9'dan fazla arazi bölümleme türünü ve 6 katmanlı arazi zekasını kapsayan, havadan ve uydu tarımsal görüntüleri üzerinden parsel düzeyinde çokgen segmentasyonu sağladı.
Görüntüle
Sigorta Talepleri, Onarım Tahmini ve Filo Denetimi için Araç Görüntüsü Etiketleme Yapay Zekası
Shaip, sigorta ve denetim yapay zekası için araç gövde parçalarını ve hasarlarını çokgen segmentasyon, 11 sınıflı hasar sınıflandırması, şiddet etiketleme ve onarım önerisi niteliklerini kullanarak etiketledi.
Görüntüle
Yüksek Hassasiyetli Tıbbi Görüntü Etiketleme ile Yapay Zeka Destekli Dışkı Analizini Hızlandırma
Shaip, otomatik gastrointestinal sağlık analizini desteklemek amacıyla, poligon dışkı segmentasyonu, havza sınırlayıcı kutuları ve AOI sınıflandırması kullanarak 700,000'den fazla dışkıyla ilgili sağlık görüntüsüne etiket ekledi.
Görüntüle
LiDAR ve 2D Açıklama ile Demiryolu Sahne Anlayışını Dönüştürmek
Shaip, demiryolu sahnelerinin anlaşılması için LiDAR ve 2D görüntü açıklamaları sağlayarak, demiryolu nesne tespiti, sahne algılama ve otonom hareketlilik yapay zekası için modele hazır veri kümeleri oluşturdu.
GörüntüleBu filtrelerle eşleşen vaka çalışması bulunamadı.
Bize bir sonraki yapay zeka girişiminizden bahsedin.
Veri toplamadan, etiketlemeye, lisanslamaya ve doğrulamaya kadar; güvenebileceğiniz verilerle pazara daha hızlı ulaşmanıza yardımcı olacağız.
İletişim