[{"text_idx": "#000001", "text": "Beth rydyn ni'n ei wneud orau\nCwrw ArbenigolAI Gofal Iechyd Casglu, Dad-nodi ac Anodi setiau data mawr gan arbenigwyr Gofal Iechyd. AI Sgwrsio Lleoli modelau lleferydd wedi'u galluogi gan AI gyda setiau data amlieithog strwythuredig cyfoethog.AI cynhyrchiol Harneisio pw\u0302er AI cynhyrchiol i drawsnewid data cymhleth yn ddeallusrwydd gweithredadwy.Gweld popeth\nCasglu data Creu a chasglu sain, delweddau, testun a fideo o bob rhan o'r byd.\nAnodi a Labelu Data Anodi data yn gywir i wneud i AI ac ML feddwl yn gyflymach ac yn ddoethach.\nDad-adnabod Data Sicrhau cydymffurfiad ag arbenigwyr parth credentialed ac ardystiedig.\nTrawsgrifio Data Trawsgrifiad cwmwl wedi'i yrru gan AI sy'n cefnogi 150+ o ieithoedd.\nCanllaw Prynwr: Anodi / Labelu Data"}, {"text_idx": "#000004", "text": "AI Sgwrsio Lleoli modelau lleferydd wedi'u galluogi gan AI gyda setiau data amlieithog strwythuredig cyfoethog."}, {"text_idx": "#000005", "text": "AI cynhyrchiol Harneisio pw\u0302er AI cynhyrchiol i drawsnewid data cymhleth yn ddeallusrwydd gweithredadwy."}, {"text_idx": "#000006", "text": "Casglu data Creu a chasglu sain, delweddau, testun a fideo o bob rhan o'r byd."}, {"text_idx": "#000007", "text": "Anodi a Labelu Data Anodi data yn gywir i wneud i AI ac ML feddwl yn gyflymach ac yn ddoethach."}, {"text_idx": "#000008", "text": "Dad-adnabod Data Sicrhau cydymffurfiad ag arbenigwyr parth credentialed ac ardystiedig."}, {"text_idx": "#000009", "text": "Trawsgrifio Data Trawsgrifiad cwmwl wedi'i yrru gan AI sy'n cefnogi 150+ o ieithoedd."}, {"text_idx": "#000018", "text": "DiwydiantBancio a Chyllid Gwella modelau ML i greu profiad defnyddiwr diogel.Diwydiant Ceir Data hyfforddi a dilysu hynod gywir ar gyfer Cerbydau Ymreolaethol. manwerthu Hyfforddwch eich model AI gyda'r Data Hyfforddi mwyaf cyd-destunol a pherthnasol.Gweld popeth\nDefnyddiwch AchosionAnodi Data MeddygolHyfforddi algorithmau dysgu peiriannau i ddatblygu modelau AI mewn gofal iechyd.Cydnabyddiaeth wyneb Auto-canfod un neu fwy o wynebau dynol yn seiliedig ar dirnodau wyneb. Asesiad Niwed Cerbydau Nodi a chydnabod maint y difrod i ragfynegi ac amcangyfrif cost.Gweld popeth\nDefnyddiwch AchosionProsesu Iaith Naturiol Deall y Bwriad neu'r emosiwn y tu o\u0302l i'r sgwrs ddynol.Gweledigaeth Cyfrifiadurol Hyfforddi modelau ML gyda'r data AI gorau yn y dosbarth i wneud synnwyr o'r byd gweledol. Cydnabod Cymeriad Optegol (OCR) Optimeiddio digideiddio data gyda data hyfforddi OCR o ansawdd uchel.Gweld popeth"}, {"text_idx": "#000022", "text": "Anodi Data MeddygolHyfforddi algorithmau dysgu peiriannau i ddatblygu modelau AI mewn gofal iechyd."}, {"text_idx": "#000023", "text": "Cydnabyddiaeth wyneb Auto-canfod un neu fwy o wynebau dynol yn seiliedig ar dirnodau wyneb."}, {"text_idx": "#000026", "text": "Gweledigaeth Cyfrifiadurol Hyfforddi modelau ML gyda'r data AI gorau yn y dosbarth i wneud synnwyr o'r byd gweledol."}, {"text_idx": "#000028", "text": "Astudiaeth achos Astudiaethau achos wedi'u crefftio a'u curadu ar gyfer timau AI o'r radd flaenaf.Canllaw Prynwr Popeth sydd angen i chi ei wybod cyn gwneud penderfyniad.Infographics Trosolwg hawdd ei ddeall o bynciau AI trwy ddelweddu data.\nSetiau Data Sampl Setiau data sampl o ansawdd uchel i hyfforddi'ch model AI.Yn Y Cyfryngau Detholiad o erthyglau AI a straeon newyddion ar Shaip o bob rhan o'r byd.Blogiau Gwybod y mewnwelediadau diweddaraf sy'n gyrru AI & ML Technologies.\nData hyfforddi i adeiladu AI Sgwrs amlieithog\nAnodiad Cydnabod Endid a Enwir ar gyfer NLP Clinigol"}, {"text_idx": "#000029", "text": "Astudiaeth achos Astudiaethau achos wedi'u crefftio a'u curadu ar gyfer timau AI o'r radd flaenaf."}, {"text_idx": "#000030", "text": "Canllaw Prynwr Popeth sydd angen i chi ei wybod cyn gwneud penderfyniad."}, {"text_idx": "#000031", "text": "Infographics Trosolwg hawdd ei ddeall o bynciau AI trwy ddelweddu data."}, {"text_idx": "#000037", "text": "Amdanom ni Arweinydd byd-eang mewn data hyfforddi deallusrwydd artiffisial.Arweinyddiaeth Y ti\u0302m sy'n arwain Shaip i'r cyfeiriad cywir.Digwyddiadau a Gweminar Digwyddiadau byd-eang sy'n pweru technolegau deallusrwydd artiffisial.Diogelwch a Chydymffurfiaeth Cadw at y lefel uchaf o ddiogelwch a chydymffurfiaeth.\nLles y Dyrfa Gwneud argraff a rhoi yn o\u0302l i'r gymdeithas.Ystafell y Wasg Sylw Shaip yn y wasg mewn cyhoeddiadau blaenllaw.Partneriaid Partneriaid sy'n ein helpu i bweru technolegau deallusrwydd artiffisial.Swyddi Y lle gorau ar gyfer talent sy'n perfformio'n dda. Ymunwch a\u0302 ni!\nBusnes Cychwyn y Flwyddyn 2023 \u2013 Diwydiannau Gwasanaethau Busnes\nBusnes Cychwyn y Flwyddyn 2022 \u2013 Diwydiannau Gwasanaethau Busnes"}, {"text_idx": "#000038", "text": "Amdanom ni Arweinydd byd-eang mewn data hyfforddi deallusrwydd artiffisial."}, {"text_idx": "#000040", "text": "Digwyddiadau a Gweminar Digwyddiadau byd-eang sy'n pweru technolegau deallusrwydd artiffisial."}, {"text_idx": "#000041", "text": "Diogelwch a Chydymffurfiaeth Cadw at y lefel uchaf o ddiogelwch a chydymffurfiaeth."}, {"text_idx": "#000044", "text": "Partneriaid Partneriaid sy'n ein helpu i bweru technolegau deallusrwydd artiffisial."}, {"text_idx": "#000048", "text": "Mae pob Peiriannydd ML eisiau datblygu model AI dibynadwy a chywir. Data mae gwyddonwyr yn gwario bron 80% eu labelu amser ac ychwanegu at ddata. Dyna pam mae perfformiad y model yn dibynnu ar ansawdd y data a ddefnyddir i'w hyfforddi."}, {"text_idx": "#000049", "text": "Gan ein bod wedi bod yn darparu ar gyfer anghenion prosiectau AI amrywiol busnesau, rydym yn dod ar draws ychydig o gwestiynau y mae ein cleientiaid busnes yn eu gofyn yn aml inni neu sydd angen eglurder. Felly fe wnaethom benderfynu darparu geirda parod ar gyfer sut mae ein ti\u0302m arbenigol yn datblygu data hyfforddi safon aur i hyfforddi modelau ML yn gywir."}, {"text_idx": "#000051", "text": "Labelu data yw'r cam cyn-brosesu o labelu neu dagio data, megis delweddau, sain, neu fideo, i helpu'r modelau ML a'u galluogi i wneud rhagfynegiadau cywir."}, {"text_idx": "#000052", "text": "Nid oes angen cyfyngu labelu data i gam cychwynnol datblygiad model dysgu peiriant ond gall barhau ar o\u0302l ei ddefnyddio i wella cywirdeb y rhagfynegiadau ymhellach."}, {"text_idx": "#000053", "text": "Gan labelu'r data yn seiliedig ar y dosbarth gwrthrych, mae'r model ML wedi'i hyfforddi i nodi dosbarthiadau tebyg o wrthrychau - hebddynt tagio data - yn ystod y cynhyrchiad."}, {"text_idx": "#000054", "text": "Mae labelu data yn gam cyn-brosesu hanfodol sy'n helpu i adeiladu model cywir a all ddeall amgylcheddau'r byd go iawn yn ddibynadwy. Setiau data wedi'u labelu'n gywir sicrhau rhagfynegiadau manwl gywir ac algorithmau o ansawdd uchel."}, {"text_idx": "#000056", "text": "Sut ydych chi'n gwneud synnwyr o'r data?Fel busnes, efallai eich bod wedi casglu swm enfawr o ddata, a nawr rydych chi eisiau - gobeithio - dynnu mewnwelediadau allweddol neu wybodaeth werthfawr o'r data.Ond, heb ddealltwriaeth glir o ofynion eich prosiect neu amcanion busnes, ni fyddwch yn gallu gwneud defnydd ymarferol o'r data hyfforddi. Felly peidiwch a\u0302 dechrau sifftio trwy'ch data i ddod o hyd i batrymau neu ystyr. Yn lle hynny, ewch i mewn gyda phwrpas pendant fel nad ydych chi'n dod o hyd i atebion i'r problemau anghywir.A yw'r data hyfforddi yn gynrychioliadol da o'r data cynhyrchu? Os na, sut ydw i'n ei adnabod?Er efallai nad ydych wedi ei ystyried, gallai'r data wedi'i labelu yr ydych yn hyfforddi eich model arno fod yn sylweddol wahanol i'r amgylchedd cynhyrchu.Sut i adnabod? Chwiliwch am yr arwyddion dweud. Perfformiodd eich model yn dda mewn amgylchedd prawf a llawer llai yn ystod y cynhyrchiad.Datrysiad?Cysylltwch a\u0302'r arbenigwyr busnes neu barth i ddeall yr union ofynion yn gywir."}, {"text_idx": "#000057", "text": "Sut ydych chi'n gwneud synnwyr o'r data?"}, {"text_idx": "#000058", "text": "Fel busnes, efallai eich bod wedi casglu swm enfawr o ddata, a nawr rydych chi eisiau - gobeithio - dynnu mewnwelediadau allweddol neu wybodaeth werthfawr o'r data."}, {"text_idx": "#000059", "text": "Ond, heb ddealltwriaeth glir o ofynion eich prosiect neu amcanion busnes, ni fyddwch yn gallu gwneud defnydd ymarferol o'r data hyfforddi. Felly peidiwch a\u0302 dechrau sifftio trwy'ch data i ddod o hyd i batrymau neu ystyr. Yn lle hynny, ewch i mewn gyda phwrpas pendant fel nad ydych chi'n dod o hyd i atebion i'r problemau anghywir."}, {"text_idx": "#000060", "text": "A yw'r data hyfforddi yn gynrychioliadol da o'r data cynhyrchu? Os na, sut ydw i'n ei adnabod?"}, {"text_idx": "#000061", "text": "Er efallai nad ydych wedi ei ystyried, gallai'r data wedi'i labelu yr ydych yn hyfforddi eich model arno fod yn sylweddol wahanol i'r amgylchedd cynhyrchu."}, {"text_idx": "#000062", "text": "Sut i adnabod? Chwiliwch am yr arwyddion dweud. Perfformiodd eich model yn dda mewn amgylchedd prawf a llawer llai yn ystod y cynhyrchiad."}, {"text_idx": "#000064", "text": "Gadewch i ni drafod eich gofyniad anodi data heddiw."}, {"text_idx": "#000066", "text": "Yr unig ateb i liniaru rhagfarn yw bod yn rhagweithiol wrth ddileu rhagfarn cyn iddynt gael eu cyflwyno i'ch model."}, {"text_idx": "#000067", "text": "Gallai gogwydd data fod ar unrhyw ffurf \u2013 o setiau data anghynrychioliadol i faterion gyda\u2019r dolenni adborth. Mae'n hanfodol eich bod chi'n ymwybodol o'r datblygiadau diweddaraf ac yn sefydlu safonau a fframwaith prosesau cadarn er mwyn gwrthsefyll y gwahanol fathau o ragfarn."}, {"text_idx": "#000068", "text": "Sut mae blaenoriaethu proses anodi data fy hyfforddiant?"}, {"text_idx": "#000069", "text": "Mae\u2019n un o\u2019r cwestiynau mwyaf cyffredin a ofynnir i ni \u2013 pa ran o\u2019r set ddata y dylem ei blaenoriaethu wrth anodi? Mae'n gwestiwn dilys, yn enwedig pan fydd gennych setiau data mawr. Nid oes rhaid i chi anodi'r set gyfan."}, {"text_idx": "#000070", "text": "Gallwch ddefnyddio technegau uwch sy'n eich helpu i ddewis rhan benodol o'ch set ddata a'i chlystyru fel eich bod yn anfon yr is-set o ddata gofynnol yn unig ar gyfer anodi. Fel hyn, gallwch anfon y wybodaeth fwyaf hanfodol am lwyddiant eich model."}, {"text_idx": "#000071", "text": "Sut mae gweithio o amgylch achosion eithriadol?"}, {"text_idx": "#000072", "text": "Gallai delio ag achosion eithriadol fod yn heriol i bob model ML. Er y gallai'r model weithio'n dechnegol, efallai na fydd yn torri'r fargen o ran gwasanaethu'ch anghenion busnes."}, {"text_idx": "#000073", "text": "Er y gall model canfod cerbydau adnabod cerbydau, efallai na fydd yn gallu gwahaniaethu\u2019n ddibynadwy rhwng gwahanol fathau o gerbydau. Er enghraifft \u2013 adnabod ambiwlansys o fathau eraill o faniau. Dim ond pan ellir dibynnu ar y model i nodi modelau penodol y gall yr algorithm canfod cerbyd bennu'r codau diogelwch."}, {"text_idx": "#000074", "text": "I wrthsefyll yr her hon, mae cael dynol-yn-y-dolen mae adborth a dysgu dan oruchwyliaeth yn hollbwysig. Yr ateb yw defnyddio chwiliad tebygrwydd a hidlo trwy'r set ddata gyfan i gasglu delweddau tebyg. Gyda hyn, gallwch ganolbwyntio ar anodi'r is-set o ddelweddau tebyg yn unig a'i wella gan ddefnyddio'r dull dynol-yn-y-dolen."}, {"text_idx": "#000075", "text": "A oes unrhyw labeli penodol y mae angen i mi fod yn ymwybodol ohonynt?"}, {"text_idx": "#000077", "text": "Mae bod yn or-ragnodol neu ofyn am y manylder uchaf mewn anodi data yn cael ei awgrymu pan fydd gennych chi eglurder ynghylch gofynion y model."}, {"text_idx": "#000078", "text": "Sut ydych chi'n rhoi cyfrif am achosion ymylol?"}, {"text_idx": "#000079", "text": "Rhowch gyfrif am achosion ymylol wrth baratoi eich strategaeth anodi data. Yn gyntaf, fodd bynnag, rhaid i chi ddeall ei bod yn amhosibl rhagweld pob achos ymyl y gallech ddod ar ei draws. Yn lle hynny, gallwch ddewis ystod amrywioldeb a strategaeth a all ddarganfod achosion ymyl pan fyddant yn codi a mynd i'r afael a\u0302 nhw mewn pryd."}, {"text_idx": "#000080", "text": "Ym mha ffordd y gallaf reoli amwysedd data?"}, {"text_idx": "#000082", "text": "Mae gan yr allwedd i ddatrys amwysedd o'r fath gyfarwyddiadau clir o'r dechrau. Yn gyntaf, sicrhewch gyfathrebu cyson rhwng yr anodyddion a'r arbenigwyr pwnc. Cael rheol safonol yn ei lle drwy ragweld y fath amwysedd a diffinio safonau y gellir eu gweithredu ar draws y gweithlu."}, {"text_idx": "#000083", "text": "A oes unrhyw ffyrdd o wella perfformiad model wrth gynhyrchu?"}, {"text_idx": "#000084", "text": "Gan fod yr amgylchedd profi a'r data cynhyrchu yn wahanol, mae'n siw\u0302r y bydd gwyriadau mewn perfformiad ar o\u0302l peth amser. Ni allwch ddisgwyl i fodel ddysgu pethau nad oedd yn agored iddynt yn ystod hyfforddiant."}, {"text_idx": "#000085", "text": "Ceisiwch gadw'r data profi mewn cytgord a\u0302'r data cynhyrchu sy'n newid. Er enghraifft, ailhyfforddi eich model, cynnwys labelwyr dynol, gwella'r data gyda senarios mwy cywir a chynrychioliadol, a'i ailbrofi a'i ddefnyddio wrth gynhyrchu."}, {"text_idx": "#000086", "text": "Gyda phwy ddylwn i fynd ar gyfer fy anodi o anghenion data hyfforddi?"}, {"text_idx": "#000087", "text": "Mae gan bob busnes rywbeth i'w ennill o ddatblygu modelau ML. Nid oes gan bob endid busnes wybodaeth dechnegol neu arbenigwr timau labelu data i drawsnewid data crai yn fewnwelediad gwerthfawr. Dylech allu ei ddefnyddio i ennill mantais gystadleuol."}, {"text_idx": "#000088", "text": "Er bod agweddau, efallai eich bod chi'n chwilio amdanynt mewn partner hyfforddi data, mae dibynadwyedd, profiad, a gwybodaeth pwnc yn rhai o'r tri phwynt gorau i'w cofio. Ystyriwch y rhain cyn mynd i mewn am ddarparwr gwasanaeth trydydd parti dibynadwy."}, {"text_idx": "#000089", "text": "Arwain y rhestr o darparwyr gwasanaeth labelu data cywir a dibynadwy yw Shaip. Rydym yn defnyddio dadansoddeg uwch, timau profiad, ac arbenigwyr pwnc ar gyfer eich holl labelu a anodi data anghenion. At hynny, rydym yn dilyn gweithdrefn safonol sydd wedi ein helpu i ddatblygu prosiectau anodi a labelu o'r radd flaenaf ar gyfer busnesau blaenllaw."}]