[{"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": "#000014", "text": "Setiau Data Lleferydd/SainDod o hyd i ddata lleferydd, wedi'i drawsgrifio a'i anodi mewn dros 50 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": "#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": "#000042", "text": "Lles y Dyrfa Gwneud argraff a rhoi yn o\u0302l i'r gymdeithas."}, {"text_idx": "#000044", "text": "Partneriaid Partneriaid sy'n ein helpu i bweru technolegau deallusrwydd artiffisial."}, {"text_idx": "#000045", "text": "Swyddi Y lle gorau ar gyfer talent sy'n perfformio'n dda. Ymunwch a\u0302 ni!"}, {"text_idx": "#000049", "text": "Y nwydd mwyaf gwerthfawr i fusnesau y dyddiau hyn yw data. Wrth i sefydliadau ac unigolion barhau i gynhyrchu symiau enfawr o ddata yr eiliad, nid yw'n ddigon i gasglu'r data. Rhaid i chi ddadansoddi, trawsnewid, a thynnu mewnwelediadau ystyrlon o'r data. Eto i gyd, prin 37-40% o gwmni\u0308au yn dadansoddi eu data, a 43% mae'r rhai sy'n gwneud penderfyniadau mewn cwmni\u0308au TG yn ofni'r mewnlifiad data a all o bosibl orlethu eu seilwaith data."}, {"text_idx": "#000050", "text": "Gyda'r angen i wneud penderfyniadau cyflym sy'n cael eu gyrru gan ddata a goresgyn heriau anghysondeb ffynonellau data, mae'n dod yn hollbwysig i sefydliadau ddatblygu seilwaith data a all storio, echdynnu, dadansoddi a thrawsnewid data yn effeithlon."}, {"text_idx": "#000051", "text": "Mae angen dybryd i gael system sy'n gallu trosglwyddo data o'r ffynhonnell i'r system storio a'i ddadansoddi a'i brosesu mewn amser real. AI Piblinell ddata yn cynnig hynny."}, {"text_idx": "#000052", "text": "Mae piblinell ddata yn grw\u0302p o gydrannau sy'n cymryd neu'n amlyncu data o ffynonellau gwahanol ac yn ei drosglwyddo i leoliad storio a bennwyd ymlaen llaw. Fodd bynnag, cyn i'r data gael ei drosglwyddo i'r ystorfa, mae'n cael ei rag-brosesu, ei hidlo, ei safoni a'i drawsnewid."}, {"text_idx": "#000053", "text": "Sut mae piblinellau data yn cael eu defnyddio mewn dysgu peiriannau?"}, {"text_idx": "#000054", "text": "Mae'r biblinell yn dynodi awtomeiddio llif gwaith mewn prosiect ML trwy alluogi trawsnewid data i'r model. Ffurf arall ar y piblinell ddata ar gyfer AI yn gweithio trwy rannu'r llifoedd gwaith yn sawl rhan annibynnol y gellir eu hailddefnyddio y gellir eu cyfuno'n fodel."}, {"text_idx": "#000055", "text": "Mae piblinellau data ML yn datrys tair problem o ran cyfaint, fersiwn ac amrywiaeth."}, {"text_idx": "#000056", "text": "Ar y gweill ML, gan fod y llif gwaith yn cael ei dynnu i mewn i nifer o wasanaethau annibynnol, mae'n caniata\u0301u i'r datblygwr ddylunio llif gwaith newydd trwy ddewis a dewis yr elfen benodol sydd ei hangen yn unig tra'n cadw'r rhannau eraill fel y cyfryw."}, {"text_idx": "#000057", "text": "Canlyniad y prosiect, dyluniad prototeip, a hyfforddiant model yn cael eu diffinio yn ystod datblygiad y cod. Cesglir y data o ffynonellau gwahanol, eu labelu a'u paratoi. Defnyddir y data wedi'i labelu ar gyfer profi, monitro rhagfynegi, a defnyddio yn y cam cynhyrchu. Gwerthusir y model trwy gymharu data hyfforddi a chynhyrchu."}, {"text_idx": "#000059", "text": "Mae model dysgu peiriant yn rhedeg ar enaid piblinellau data. Er enghraifft, defnyddir piblinell ddata ar gyfer casglu data, glanhau, prosesu, a storio data a ddefnyddir ar gyfer hyfforddi a phrofi'r modelau. Gan fod data'n cael ei gasglu o'r pen busnes a'r defnyddiwr, efallai y bydd gofyn i chi ddadansoddi data mewn fformatau ffeil lluosog a'i adfer o sawl lleoliad storio."}, {"text_idx": "#000060", "text": "Felly, cyn cynllunio eich pentwr cod, dylech wybod y math o ddata y byddwch yn ei brosesu. Y mathau o ddata a ddefnyddir i brosesu piblinellau ML yw:"}, {"text_idx": "#000061", "text": "Data ffrydio: Y byw data mewnbwn a ddefnyddir ar gyfer labelu, prosesu a thrawsnewid. Fe'i defnyddir ar gyfer rhagolygon y tywydd, rhagfynegiadau ariannol, a dadansoddi teimladau. Fel arfer ni chaiff data ffrydio ei storio mewn a set ddata neu system storio oherwydd ei fod yn cael ei brosesu mewn amser real."}, {"text_idx": "#000062", "text": "Data strwythuredig: Mae'n ddata trefnus iawn sy'n cael ei storio mewn warysau data. Mae'r data tabl hwn yn hawdd ei chwilio a'i adfer i'w ddadansoddi."}, {"text_idx": "#000063", "text": "Data anstrwythuredig: Mae'n cyfrif am bron i 80% o'r holl ddata a gynhyrchir gan fusnesau. Mae'n cynnwys testun, sain a fideo. Mae'r math hwn o ddata yn dod yn anodd iawn i'w storio, ei reoli a'i ddadansoddi gan nad oes ganddo strwythur neu fformat. Mae'r technolegau diweddaraf, megis AI ac ML, yn cael eu defnyddio i drawsnewid data distrwythur yn gynllun strwythuredig i'w ddefnyddio'n well."}, {"text_idx": "#000065", "text": "Sut i adeiladu piblinell ddata graddadwy i hyfforddi Modelau ML?"}, {"text_idx": "#000066", "text": "Mae tri cham sylfaenol wrth adeiladu piblinell scalable,"}, {"text_idx": "#000067", "text": "Darganfod Data: Cyn i'r data gael ei fwydo i'r system, mae'n rhaid ei ddarganfod a'i ddosbarthu yn seiliedig ar nodweddion megis gwerth, risg a strwythur. Gan fod angen amrywiaeth eang o wybodaeth i hyfforddi'r algorithm ML, Data AI mae llwyfannau'n cael eu defnyddio i dynnu gwybodaeth o ffynonellau heterogenaidd, megis cronfeydd data, systemau cwmwl, a mewnbynnau defnyddwyr."}, {"text_idx": "#000068", "text": "Amlyncu Data: Defnyddir amlyncu data awtomatig i ddatblygu piblinellau data graddadwy gyda chymorth bachau gwe a galwadau API. Y ddau ddull sylfaenol o lyncu data yw:"}, {"text_idx": "#000069", "text": "Amlyncu swp: Wrth amlyncu swp, cymerir sypiau neu grwpiau o wybodaeth mewn ymateb i ryw fath o sbardun, megis ar o\u0302l peth amser neu ar o\u0302l cyrraedd maint neu rif ffeil penodol."}, {"text_idx": "#000070", "text": "Amlyncu Ffrydio: Gyda llyncu ffrydio, mae'r data'n cael ei dynnu i'r biblinell mewn amser real cyn gynted ag y caiff ei gynhyrchu, ei ddarganfod a'i ddosbarthu."}, {"text_idx": "#000071", "text": "Glanhau a thrawsnewid data: Gan fod y rhan fwyaf o'r data a gesglir yn ddistrwythur, mae'n bwysig ei fod yn cael ei lanhau, ei wahanu a'i nodi. Prif bwrpas glanhau data cyn trawsnewid yw cael gwared ar ddyblygu, data dymi, a data llygredig fel mai dim ond y data mwyaf defnyddiol sydd ar o\u0302l."}, {"text_idx": "#000072", "text": "Yn y cam hwn, mae'r data anstrwythuredig yn cael ei gategoreiddio, ei fformatio, ei ddosbarthu, a'i storio i'w brosesu."}, {"text_idx": "#000073", "text": "Yn y cam hwn, caiff y model ei hyfforddi, ei brofi a'i brosesu gan ddefnyddio'r data a amlyncwyd. Mae'r model yn cael ei fireinio yn seiliedig ar y parth a'r gofynion. Mewn rheoli model, mae'r cod yn cael ei storio mewn fersiwn sy'n cynorthwyo datblygiad cyflymach y model dysgu peiriant."}, {"text_idx": "#000074", "text": "Yn y cam defnyddio model, mae'r deallusrwydd artiffisial mae datrysiad yn cael ei ddefnyddio i'w ddefnyddio gan fusnesau neu ddefnyddwyr terfynol."}, {"text_idx": "#000075", "text": "Mae piblinellu data yn helpu i ddatblygu a defnyddio modelau ML craffach, mwy graddadwy a chywirach mewn cyfnod llawer byrrach. Mae rhai manteision o biblinellu data ML yn cynnwys"}, {"text_idx": "#000076", "text": "Amserlennu Optimeiddiedig: Mae amserlennu yn bwysig i sicrhau bod eich modelau dysgu peiriant yn rhedeg yn ddi-dor. Wrth i'r ML gynyddu, fe welwch fod rhai elfennau ar y gweill ML yn cael eu defnyddio sawl gwaith gan y ti\u0302m. Er mwyn lleihau'r amser cyfrifo a dileu cychwyniadau oer, gallwch drefnu'r defnydd ar gyfer y galwadau algorithm a ddefnyddir yn aml."}, {"text_idx": "#000077", "text": "Technoleg, fframwaith, ac annibyniaeth iaith: Os ydych chi'n defnyddio pensaerni\u0308aeth meddalwedd monolithig draddodiadol, bydd yn rhaid i chi fod yn gyson a\u0302'r iaith godio a sicrhau eich bod yn llwytho'r holl ddibyniaethau gofynnol ar yr un pryd. Fodd bynnag, gyda phiblinell ddata ML sy'n defnyddio pwyntiau terfyn API, mae rhannau gwahanol y cod wedi'u hysgrifennu mewn sawl iaith wahanol ac yn defnyddio eu fframweithiau penodol."}, {"text_idx": "#000078", "text": "Mantais fawr defnyddio piblinell ML yw\u2019r gallu i raddio\u2019r fenter trwy ganiata\u0301u i ddarnau o\u2019r model gael eu hailddefnyddio sawl gwaith ar draws y stac technoleg, waeth beth fo\u2019r fframwaith neu\u2019r iaith."}, {"text_idx": "#000079", "text": "Nid yw'n hawdd graddio modelau AI o'u profi a'u datblygu i'w defnyddio. Wrth brofi senarios, gall defnyddwyr busnes neu gwsmeriaid fod yn llawer mwy beichus, a gall gwallau o'r fath fod yn gostus i'r busnes. Dyma rai heriau o ran piblinellu data:"}, {"text_idx": "#000080", "text": "Anawsterau Technegol: Wrth i gyfeintiau'r data gynyddu, mae anawsterau technegol hefyd yn cynyddu. Gall y cymhlethdodau hyn hefyd arwain at broblemau yn y bensaerni\u0308aeth a datgelu cyfyngiadau ffisegol."}, {"text_idx": "#000081", "text": "Heriau glanhau a pharatoi: Ar waha\u0302n i heriau technegol piblinellu data, mae her glanhau a paratoi data. y data Craidd dylid ei baratoi ar raddfa, ac os na chaiff y labelu ei wneud yn gywir, gall arwain at broblemau gyda'r datrysiad AI."}, {"text_idx": "#000082", "text": "Heriau sefydliadol: Pan gyflwynir technoleg newydd, mae'r broblem fawr gyntaf yn codi ar lefel sefydliadol a diwylliannol. Oni bai bod newid diwylliannol neu fod pobl yn barod cyn gweithredu, gall sillafu doom ar gyfer y Piblinell AI prosiect."}, {"text_idx": "#000083", "text": "Diogelwch data: Wrth raddio eich prosiect ML, gall amcangyfrif diogelwch data a llywodraethu fod yn broblem fawr. Ers y dechrau, byddai rhan fawr o'r data yn cael ei storio mewn un lle; gallai fod problemau o ran ei ddwyn, ei ecsbloetio, neu agor gwendidau newydd."}, {"text_idx": "#000084", "text": "Dylai adeiladu piblinell ddata fod yn gydnaws a\u0302'ch amcanion busnes, gofynion model ML graddadwy, a lefel yr ansawdd a'r cysondeb sydd eu hangen arnoch."}, {"text_idx": "#000085", "text": "Sefydlu piblinell ddata graddadwy ar gyfer modelau dysgu peiriannau gall fod yn heriol, yn cymryd llawer o amser ac yn gymhleth. Mae Shaip yn gwneud y broses gyfan yn haws ac yn rhydd o wallau. Gyda'n profiad casglu data helaeth, bydd partneru a\u0302 ni yn eich helpu i gyflawni'n gyflymach, uchel ei berfformiad, integredig, a atebion dysgu peiriant o'r dechrau i'r diwedd ar ffracsiwn o'r gost."}, {"text_idx": "#000087", "text": "Dadlwythwch y Llyfr Am Ddim"}]