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A qualidade e a precisão dos resultados fornecidos por um sistema de reconhecimento facial e emocional dependem dos dados. Quanto mais precisos e abrangentes forem os dados, maiores serão as chances de um programa de IA identificar e detectar emoções.
A inteligência artificial tem algumas vantagens abrangentes para as indústrias de seguros, desde que as empresas compreendam a sua implementação. Onde tarefas como processamento de sinistros, configuração de prêmios e detecção de danos são simplificadas, isso também pode ajudar no atendimento ao cliente, aumentando o nível geral de satisfação.
A desidentificação de dados é crucial para proteger informações de identificação pessoal na área da saúde, alinhando-se com requisitos regulatórios como HIPAA e GDPR. As ferramentas apresentadas, incluindo IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip e Private-AI, oferecem diversas soluções para mascaramento de dados eficaz.
A IA generativa possui alguns recursos e funcionalidades poderosos definidos para revisar os sistemas de suporte de atendimento ao cliente. Onde pode resolver os problemas do cliente prontamente, a IA generativa também pode substituir os agentes como socorristas e comunicar-se com os clientes como um ser humano.
A desidentificação de dados é um procedimento crítico para garantir a proteção contra acesso não autorizado e uso ilegal de dados pessoais. Especificamente importante para dados de saúde, este processo garante que nenhuma informação pessoalmente identificável chegue às mãos de indivíduos que não sejam aqueles estreitamente relacionados com os dados.
A IA conversacional e generativa está transformando nosso mundo de maneiras únicas. A IA conversacional torna a conversa com máquinas fácil e útil, melhorando o suporte ao cliente e os serviços de saúde. A IA generativa, por outro lado, é uma potência criativa. Ele inventa conteúdo novo e original em arte, música e muito mais. Compreender esses tipos de IA é fundamental para decisões inteligentes de negócios, ética e inovação.
As tecnologias de voz ainda são tecnologias relativamente novas e ainda estamos trabalhando para ter uma boa compreensão das soluções oferecidas com elas. Num ambiente de cuidados de saúde urgente, a eficiência e a precisão são de suma importância.
A IA generativa está a remodelar o panorama dos serviços bancários e financeiros, introduzindo eficiências, melhorando a segurança e proporcionando experiências personalizadas tanto para clientes como para instituições. À medida que a tecnologia continua a avançar, é provável que o seu impacto no setor financeiro cresça, inaugurando uma nova era de inovação e otimização.
A utilização do Processamento de Linguagem Natural (PNL) na indústria farmacêutica e de saúde é fortemente baseada na análise de dados não estruturados. Com informações relevantes, as organizações de saúde podem extrair diversas vantagens e oferecer melhores serviços de saúde aos pacientes.
A quantidade e a frequência do conteúdo gerado pelo usuário aumentarão nos próximos anos. Os clientes hoje têm acesso a ferramentas inovadoras, que lhes permitem saber tudo sobre uma marca. Onde o envolvimento com clientes existentes, novos e potenciais é essencial para uma marca, monitorar e moderar o conteúdo é fundamental para a criação de uma imagem positiva.
A rotulagem eficaz dos dados é uma parte crucial para melhorar a relevância da pesquisa. As plataformas e empresas de comércio eletrônico são as que mais se beneficiam com a rotulagem de dados, pois precisam exibir seus produtos nos resultados de pesquisa, o que leva a um aumento nas vendas e na receita.
O processamento de linguagem natural (PNL) iniciou uma revolução na extração e análise de informações em todos os setores. A versatilidade desta tecnologia também está evoluindo para oferecer melhores soluções e novas aplicações. O uso da PNL em finanças não se limita às aplicações mencionadas acima. Com o tempo, poderemos utilizar esta tecnologia e suas técnicas para tarefas e operações ainda mais complexas.
No centro das aplicações da IA na saúde estão os dados e sua análise correta. Utilizando estes dados e informações fornecidos pelos profissionais de saúde, as ferramentas e tecnologias de IA são capazes de fornecer melhores soluções de saúde em termos de diagnóstico, tratamento, previsão, prescrição e imagiologia.
O reconhecimento de entidade nomeada é uma técnica vital que abre caminho para a compreensão avançada do texto por máquina. Embora os conjuntos de dados de código aberto tenham vantagens e desvantagens, eles são fundamentais para o treinamento e o ajuste fino dos modelos NER. Uma seleção e aplicação razoáveis desses recursos podem elevar significativamente os resultados dos projetos de PNL.
A IA generativa oferece benefícios notáveis como eficiência, escalabilidade e personalização com sua capacidade de criar conteúdo diversificado. No entanto, desafios como o controlo de qualidade, as limitações de criatividade e as preocupações éticas requerem atenção cuidadosa.
A IA generativa é uma fronteira interessante que está redefinindo os limites da tecnologia e da criatividade. Da geração de texto semelhante ao humano à criação de imagens realistas, aprimoramento do desenvolvimento de código e até mesmo simulação de saídas de áudio exclusivas, suas aplicações no mundo real são tão diversas quanto transformadoras.
As aplicações de aprendizado de máquina e IA na análise de dados clínicos são extensas e inovadoras. Eles oferecem um imenso potencial para remodelar o atendimento ao paciente, melhorar a pesquisa médica e fornecer diagnósticos mais precoces e precisos.
A Shaip está na vanguarda do fornecimento de dados médicos e de saúde de alto nível, vitais para modelos de IA e aprendizado de máquina (ML). Se você está embarcando em um projeto de IA de assistência médica ou precisa de dados médicos específicos, Shaip é o parceiro perfeito.
Os assistentes de voz não são mais uma novidade; eles estão rapidamente se tornando vitais para nossas interações digitais diárias. A ascensão do assistente de voz multilíngue promete ser um salto significativo, quebrando as barreiras linguísticas e promovendo uma maior conectividade global.
A anotação de documentos é um bloco de construção essencial em IA, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Ele aprimora os recursos de compreensão e processamento dos sistemas de IA, potencializando a extração eficiente de informações e promovendo a automação em vários domínios.
Conforme exploramos nos exemplos acima, a análise de sentimento possui um potencial notável em uma variedade de aplicações, desde atendimento ao cliente até política. Ele permite que as organizações liberem o poder dos dados subjetivos e transformem textos não estruturados em insights acionáveis.
O futuro da IA na área da saúde é cheio de promessas e potencial, com as tendências emergentes para 2023 sinalizando uma mudança transformadora na prestação de cuidados ao paciente.
Os casos de uso do processamento de linguagem natural na área da saúde são vastos e transformadores. Ao aproveitar o poder da IA, aprendizado de máquina e IA conversacional, a PNL está revolucionando a forma como os profissionais de saúde abordam o atendimento ao paciente. Ele está tornando os fluxos de trabalho médicos mais eficientes e melhorando os resultados gerais dos pacientes.
A adoção da extração de entidade baseada em IA levou a avanços significativos em vários setores, desde saúde até e-commerce, melhorando a tomada de decisões, simplificando processos e aprimorando as experiências do cliente.
A tecnologia de reconhecimento de emoções é uma ferramenta poderosa que pode aprimorar nossa compreensão das emoções humanas e nos ajudar a criar experiências personalizadas em vários domínios, como saúde, educação e marketing.
Em suma, a área da saúde está repleta de pacientes e médicos motivados a fazer mais uma vez a diferença na vida das pessoas em todo o mundo. O acesso a grandes conjuntos de dados é unidirecional. A inteligência artificial continuará a se provar como o futuro da medicina. Cabe aos pesquisadores e desenvolvedores aproveitar esses conjuntos de dados exclusivos para melhorar nossa compreensão dos ensaios clínicos e atendimento ao paciente à medida que avançamos em direção a um futuro cada vez mais conectado para todos.
Os próximos cinco anos trarão experiências de IA mais simplificadas, recursos de segurança que aprimoram essas interações e muito mais. As tendências de IA conversacional nos próximos anos serão mais brilhantes e acessíveis do que nunca.
As mudanças estão em andamento, levando a um futuro mais rentável e rentável que oferece uma melhor experiência do usuário. Com essas mudanças, aliadas à capacidade de aprender com os erros de outras empresas, o setor de BFSI continuará avançando rapidamente em direção ao uso do reconhecimento facial – um objetivo final mais eficaz e seguro para todos os órgãos envolvidos.
A pesquisa por voz é um campo tecnológico em expansão. Ele está lenta mas seguramente dando passos gigantescos à medida que se torna mais capaz com IA, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. O tipo de IA que existe agora não é senciente; esses assistentes de voz são ferramentas para tornar nossas vidas melhores, mais simples e mais eficientes.
Os serviços de rotulagem de dados ajudam as empresas a transformar dados que não possuem rótulos ou tags em dados que possuem. Eles costumam usar uma força-tarefa humana ou aprendizado de máquina para rotular os conjuntos de dados que as empresas fornecem.
A tecnologia de reconhecimento de voz pode potencialmente revolucionar o setor de saúde de várias maneiras. Ao permitir uma documentação mais rápida e precisa, reduzindo o risco de erros e melhorando o envolvimento do paciente, a tecnologia de reconhecimento de voz pode ajudar os profissionais de saúde a fornecer cuidados de melhor qualidade.
A indústria de seguros tem muitos dados, mas são tão confusos que é quase impossível pesquisar. O setor de seguros precisa ser digitalizado – e agora pode. Com o OCR instalado, coletar e classificar dados torna-se tão simples quanto tirar uma foto ou digitar algumas palavras.
Os bancos terão uma experiência positiva ao implementar tecnologias de IA. Isso é baseado em entrevistas com empresas que já utilizam IA em seus processos de negócios. Desde que sejam criadas salvaguardas para garantir a segurança dos dados do cliente e os padrões éticos que possam ser regulados automaticamente, os bancos devem implementar a IA em seus sistemas.
O impacto do aprendizado de máquina no mercado de call centers é real e mensurável. A captura de dados em tempo real e o aprendizado de máquina foram combinados para permitir call centers ainda mais eficientes. Além disso, as soluções baseadas em voz aumentaram na América do Norte e continuam se espalhando pelo mundo.
A tecnologia de reconhecimento de voz está se tornando cada vez mais importante na área da saúde, com médicos e enfermeiros contando cada vez mais com ela para lidar com muitas de suas tarefas profissionais. Embora muitas questões ainda precisem ser abordadas antes de vermos o uso generalizado dessa tecnologia em hospitais, ambientes clínicos e consultórios médicos, os primeiros sinais sugerem uma promessa significativa.
A tecnologia de anotação de vídeo destina-se a manter os sistemas de IA de varejo e os clientes seguros. O software de anotação de vídeo é uma ótima maneira de fazer isso, permitindo que as pessoas alertem as autoridades de maneira rápida e fácil quando testemunham algo suspeito em um ambiente de varejo e; ajudando os sistemas de IA a aprender com experiências passadas para que possam adaptar suas respostas para se sentirem melhor sobre o que é considerado comportamento normal.
Casos de uso de reconhecimento facial podem fazer maravilhas ao armazenar e recuperar dados, mas também vêm com um intrigante dilema ético. Faz sentido usar essa tecnologia? Algumas pessoas acreditam que a resposta é “não”, principalmente em relação à invasão de privacidade do reconhecimento facial. Outros citam o uso dessas novas ferramentas, e é por isso que essa tecnologia pode não ser algo que você queira evitar a todo custo.
A IA mudará a forma como interagimos com a tecnologia. Depois de se acostumar com a IA de conversação e ela se tornar uma parte perfeita da sua vida, você se perguntará como poderia ter passado sem ela.
As palavras de ativação personalizadas podem ajudar na personalização da sua marca e diferenciá-la dos concorrentes. Há muitos fatores a serem considerados ao selecionar uma palavra de ativação personalizada. Mas, se você quiser se destacar no competitivo mundo dos negócios de hoje, vale a pena fazer um esforço extra para garantir que seu assistente de voz soe único.
Os novos avanços da tecnologia de voz chegaram para ficar. Eles continuarão a crescer em popularidade, tornando agora o momento perfeito para ficar à frente da curva e começar a criar experiências de voz inovadoras para os motoristas. À medida que os fabricantes de automóveis integram o reconhecimento de fala em seus carros, isso abre um novo mundo de possibilidades para a tecnologia e seus usuários.
É claro que a IA alimentar terá uma enorme influência na forma como comemos. Desde o impulso das cadeias de fast food em direção a menus mais personalizáveis até uma série de restaurantes novos e inovadores, há inúmeras oportunidades para a tecnologia simplificar nossas experiências alimentares e melhorar a qualidade de nossa comida. Com o avanço da inteligência artificial e dos algoritmos de aprendizado de máquina, podemos esperar que a IA alimentar inteligente tenha um impacto positivo em nossa saúde e no impacto ecológico geral de nosso sistema alimentar.
Em resumo, a segmentação semântica é um setor importante de algoritmos de aprendizado profundo alavancados para impulsionar os avanços na visão computacional. A segmentação semântica continuará avançando em muitas dessas subcategorias relacionadas, detecção de objetos, classificação e localização.
Em geral, um sistema de reconhecimento de fala eficaz deve ser fácil de configurar e usar em várias situações, ao mesmo tempo em que obtém resultados precisos com pouca frustração por parte do usuário.
A criação de dados domésticos inteligentes requer um conjunto de processos que garantem, no final, que o algoritmo de aprendizado de máquina esteja funcionando e processando dados sem qualquer interrupção.
A indústria de seguros tem sido tradicionalmente conservadora com avanços tecnológicos e hesitante em adotar novas tecnologias. No entanto, os tempos estão mudando e a inteligência artificial (IA) está ganhando muita atenção das seguradoras, que estão começando a perceber o importante papel que a IA pode desempenhar em suas operações.
A coleta de dados é o processo de coleta, análise e medição de dados precisos de diversos sistemas para uso na tomada de decisões de processos de negócios, projetos de fala e pesquisa.
A banca não é o que costumava ser. A maioria de nós precisa de serviços bancários rápidos, eficientes e sem falhas, sem complicações e, o mais importante, confiáveis. Só faz sentido mudar para canais bancários digitais que podem fornecer essas coisas. Como se vê, assistentes virtuais com inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) podem fazer exatamente isso.
Você já precisou traduzir e-mails importantes para outro idioma? Nesse caso, você achará frustrante saber que o serviço de resposta de e-mail de alguém não pode traduzir seus e-mails para você rapidamente. Isso pode ser particularmente frustrante se a comunicação for fundamental para qualquer organização.
Os termos chatbot e assistentes virtuais são usados para criar conversas usando o recurso de automação com um toque humano. Com resolução autônoma, chatbots e assistentes virtuais também aceleram a experiência de funcionários e clientes.
Muitas vezes considerada como um dos subdomínios da classificação de texto, uma versão simplificada da classificação de documentos significa marcar os documentos e configurá-los em categorias predefinidas – para fins de fácil manutenção e descoberta eficiente.
Ei Siri, você pode me procurar por uma boa postagem no blog que liste as principais tendências de IA de conversação. Ou, Alexa, você pode simplesmente tocar uma música que tire minha mente das tarefas diárias mundanas. Bem, essas não são apenas retóricas, mas discussões padrão de sala de estar que validam o impacto geral de um conceito chamado Conversational AI.
OCR ou Reconhecimento Óptico de Caracteres é uma maneira divertida de ler e entender documentos. Mas por que isso ainda faz sentido? Vamos descobrir. Mas antes de prosseguirmos, precisamos entender um termo de aprendizado de máquina menos comum: RPA (Robotic Process Automation).
A dura verdade é que a qualidade dos dados de treinamento coletados determina a qualidade do seu modelo de reconhecimento de fala ou até mesmo do dispositivo. Portanto, é necessário se conectar com fornecedores de dados experientes para ajudá-lo a navegar pelo processo sem muito esforço, especialmente quando o treinamento de um modelo ou dos algoritmos em questão exige a coleta, anotação e outras estratégias habilidosas.
A habilidade infundida nas máquinas – tornando-as capazes de interagir da maneira mais humana possível – tem um tipo diferente de alta. No entanto, a questão permanece: como a IA conversacional funciona em tempo real e que tipo de tecnologia está alimentando sua própria existência.
Como o nome sugere, dados sintéticos são os dados gerados artificialmente, em vez de serem criados por eventos reais. Em marketing, mídia social, saúde, finanças e segurança, os dados sintéticos ajudam a criar soluções mais inovadoras.
Quando falamos de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR), é um campo da Inteligência Artificial (IA) que está especificamente relacionado à visão computacional e reconhecimento de padrões. OCR refere-se ao processo de extração de informações de vários formatos de dados, como imagens, pdf, notas manuscritas e documentos digitalizados e convertê-los em formato digital para processamento posterior.
O sistema de monitoramento do motorista é um recurso de segurança avançado que utiliza uma câmera montada no painel para monitorar o estado de alerta e sonolência do motorista. Caso o motorista esteja ficando sonolento e distraído, o sistema de monitoramento do motorista gera um alerta e recomenda fazer uma pausa.
O Processamento de Linguagem Natural é um subcampo da Inteligência Artificial capaz de decompor a linguagem humana e alimentar os princípios da mesma aos modelos inteligentes. Você planejou usar a PNL como sua tecnologia de treinamento de modelo? Continue lendo para conhecer os desafios e soluções para corrigi-los.
Além disso, a Conversational AI aprende constantemente com experiências anteriores usando conjuntos de dados de aprendizado de máquina para oferecer insights em tempo real e excelente atendimento ao cliente. Além disso, a IA Conversacional não apenas entende e responde manualmente às nossas consultas, mas também pode ser conectada a outras tecnologias de IA, como pesquisa e visão, para acelerar o processo.
O reconhecimento de imagem é a capacidade do software de identificar objetos, lugares, pessoas e ações em imagens. Usando conjuntos de dados de aprendizado de máquina, as empresas podem usar o reconhecimento de imagem para identificar e classificar objetos em várias categorias.
A Inteligência Artificial torna as máquinas mais inteligentes, ponto final! No entanto, a maneira como eles fazem isso é tão diferente e intrigante quanto a vertical em questão. Por exemplo, coisas como Natural Language Processing são úteis se você projetar e desenvolver chatbots e assistentes digitais espirituosos. Da mesma forma, se você deseja tornar o setor de seguros mais transparente e acolhedor para os usuários, a Visão Computacional é o subdomínio de IA em que você deve se concentrar.
As máquinas podem detectar emoções simplesmente escaneando o rosto? A boa notícia é que eles podem. E a má notícia é que o mercado ainda tem um longo caminho a percorrer antes de se tornar mainstream. No entanto, os obstáculos e desafios de adoção não estão impedindo os evangelistas da IA de colocar a 'Detecção de Emoções' no mapa da IA - de forma bastante agressiva.
A Visão Computacional não é tão difundida quanto outros aplicativos de IA, como o Processamento de Linguagem Natural. No entanto, está subindo lentamente na hierarquia, tornando 2022 um ano emocionante para adoção em larga escala. Aqui estão alguns dos potenciais modernos de visão computacional (principalmente os domínios) que devem ser melhor explorados pelas empresas em 2022.
Empresas em todo o mundo estão migrando de documentos em papel para processamento digital de dados. Mas, o que é OCR? Como funciona? E em qual processo de negócios ele pode ser utilizado para alavancar seus benefícios? Vamos nos aprofundar neste artigo sobre quais benefícios o OCR traz para a mesa.
A resposta é Reconhecimento Automático de Fala (ASR). É um grande passo para transformar a palavra falada em forma escrita. O Reconhecimento Automático de Fala (ASR) é uma tendência que deve fazer barulho em 2022. E o aumento no crescimento de assistentes de voz se deve aos smartphones de assistente de voz embutidos e dispositivos de voz inteligentes como o Alexa.
Você está procurando os cérebros por trás dos melhores modelos de Inteligência Artificial? Bem, reverencie os Anotadores de Dados. Embora a anotação de dados seja o centro das atenções na preparação de recursos relevantes para todas as verticais orientadas por IA, exploraremos o conceito e aprenderemos mais sobre os protagonistas da rotulagem sob a perspectiva da IA de saúde.
E você não acha fascinante se os compradores pagam a conta no check-out apenas representando um rosto, não qualquer cartão ou carteira? O reconhecimento facial permite que os varejistas analisem o humor e as preferências dos compradores com base em suas compras anteriores.
Com os crescentes pagamentos digitais sendo feitos em todo o mundo, como as organizações financeiras podem garantir a máxima conversão de vendas e aceitação de pagamentos, bem como minimizar a exposição ao risco? Parece alarmante? No setor financeiro, que é altamente dependente de processamento de dados e informações, manter uma vantagem marginal e entender a nuance natural dos clientes para fornecer resolução no prazo exige tecnologia relacionada à IA.
Os drones são uma ferramenta viável para coleta de dados e fornecem informações em tempo real. O uso da análise de dados facilita a inspeção de pontes, mineração e previsão do tempo.
A análise de sentimentos do Call Center é o processamento de dados identificando a nuance natural do contexto do cliente e analisando os dados para tornar o atendimento ao cliente mais empático.
Bem, a primeira razão não precisa de qualquer validação. Projetos de aprendizado de máquina exigem algoritmos, aquisição de dados, anotação de alta qualidade e outros aspectos complexos bem cuidados.
Como um ramo da Inteligência Artificial, a PNL trata de tornar as máquinas responsivas à linguagem humana. Chegando ao aspecto tecnológico, a PNL, de maneira bastante apropriada, usa ciência da computação, linguística, algoritmos e estrutura geral da linguagem para tornar as máquinas inteligentes. As máquinas proativas e intuitivas, sempre que construídas, podem extrair, analisar e entender o verdadeiro significado e contexto da fala e até mesmo do texto.
É aqui que a Anotação de Imagem Médica tem um papel a desempenhar, pois transmite com eficiência o conhecimento necessário às configurações de diagnóstico médico com inteligência artificial para promover a presença de visão computacional precisa, como a tecnologia de desenvolvimento de modelo subjacente.
A Inteligência Artificial não precisa ser um tópico sombrio para discutir. Repleta de possibilidades de se tornar a ferramenta mais transformadora nos próximos anos, a IA está se transformando rapidamente em um recurso assistivo, em vez de permanecer no curso como uma tecnologia esmagadora.
Você está ciente dos aspectos técnicos envolvidos em tornar os modelos de Machine Learning holísticos, intuitivos e impactantes? Caso contrário, primeiro você precisa entender como cada processo é amplamente segregado em três fases, ou seja, Diversão, Funcionalidade e Refinamento. Enquanto a 'Finesse' diz respeito ao treinamento de algoritmos de ML com perfeição, desenvolvendo primeiro programas complexos usando linguagens de programação relevantes, a parte 'Divertida' trata de deixar os clientes felizes, oferecendo-lhes o produto divertido perceptivo e inteligente.
Imagine acordar um belo dia e ver todos os seus recipientes de cozinha no mercado em preto, cegando você para o que está dentro. E então, encontrar cubos de açúcar para o seu chá será um desafio. Desde que, você pode encontrar o chá primeiro.
A anotação de dados é simplesmente o processo de rotular as informações para que as máquinas possam usá-las. É especialmente útil para aprendizado de máquina supervisionado (ML), em que o sistema depende de conjuntos de dados rotulados para processar, entender e aprender com os padrões de entrada para chegar às saídas desejadas.
A rotulagem de dados não é tão difícil, disse que nenhuma organização nunca! Mas, apesar dos desafios ao longo do caminho, muitos não entendem a natureza exata das tarefas em mãos. Rotular conjuntos de dados, especialmente para torná-los adequados para modelos de IA e aprendizado de máquina, é algo que requer anos de experiência e credibilidade prática. E ainda por cima, a rotulagem de dados não é uma abordagem unidimensional e varia dependendo do tipo de modelo em andamento.
A aquisição de dados para projetos de fala é simplificada quando você faz uma abordagem sistemática. Leia nosso post exclusivo sobre aquisição de dados para projetos de fala e tenha clareza.
Em palavras simples, a anotação de texto tem tudo a ver com rotular documentos específicos, arquivos digitais e até mesmo o conteúdo associado. Depois que esses recursos são marcados ou rotulados, eles se tornam compreensíveis e podem ser implantados pelos algoritmos de aprendizado de máquina para treinar os modelos com perfeição.
Hoje selecionamos Vatsal Ghiya para fazer sua entrevista. Vatsal Ghiya é um empreendedor em série com mais de 20 anos de experiência em software e serviços de IA de saúde. Ele é o CEO e cofundador da Shaip, que permite o dimensionamento sob demanda de nossa plataforma, processos e pessoas para empresas com as mais exigentes iniciativas de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
Os serviços financeiros se metamorfosearam ao longo do tempo. O aumento nos pagamentos móveis, soluções bancárias pessoais, melhor monitoramento de crédito e outros padrões financeiros garantem ainda mais que o campo das inclusões monetárias não seja o que era alguns anos atrás. Em 2021, não se trata apenas de 'Fin' ou Finanças, mas de todas as 'FinTech' com tecnologias financeiras disruptivas, fazendo sentir sua presença para mudar a experiência do cliente, o modus operandi para organizações relevantes ou toda a arena fiscal para ser exato.
Apesar da ascensão oportuna da indústria automotiva, a vertical deixa muito espaço para melhorias incrementais. Começando pela redução de acidentes de trânsito para melhorar a fabricação de veículos e a implantação de recursos, a Inteligência Artificial parece ser a solução mais provável para fazer as coisas avançarem.
A Inteligência Artificial parece mais um jargão de marketing hoje em dia. Todas as empresas, startups ou negócios que você conhece agora promovem seus produtos e serviços com o termo 'alimentado por IA' como seu USP. Fiel a isso, a inteligência artificial com certeza parece ser inevitável hoje em dia. Se você perceber, quase tudo que você tem ao seu redor é alimentado por IA. Desde os mecanismos de recomendação da Netflix e algoritmos em aplicativos de namoro até algumas das entidades mais complexas do setor de saúde que auxiliam na oncologia, a inteligência artificial está no fulcro de tudo hoje.
O aprendizado de máquina provavelmente tem as definições e interpretações mais mistas do mundo. O que chegou como uma palavra da moda há alguns anos continua a confundir muitas pessoas graças à maneira como foi retratado e apresentado.
A Inteligência Artificial (IA) é ambiciosa e imensamente benéfica para o avanço da humanidade. Em um espaço como o da saúde, especialmente, a inteligência artificial está trazendo mudanças notáveis na forma como abordamos o diagnóstico de doenças, seus tratamentos, atendimento e monitoramento de pacientes. Sem esquecer a pesquisa e o desenvolvimento envolvidos no desenvolvimento de novos medicamentos, novas maneiras de descobrir preocupações e condições subjacentes e muito mais.
A saúde, como vertical, nunca foi estática. Mas então, nunca foi essa dinâmica, com a confluência de insights médicos díspares, nos fazendo olhar inanimadamente para pilhas de dados não estruturados. Para ser honesto, o volume gigantesco de dados não é mais um problema. É uma realidade, que até ultrapassou a marca de 2,000 Exabyte até o final de 2020.
A inteligência artificial é a tecnologia que capacita as máquinas a imitar os comportamentos humanos. Trata-se de ensinar as máquinas a aprender e pensar de forma autônoma e usar os resultados para reagir e responder de acordo.
Cada vez que o seu sistema de navegação GPS pede para você fazer um desvio para evitar o trânsito, perceba que análises e resultados tão precisos vêm depois de várias centenas de horas de treinamento. Sempre que seu aplicativo Google Lens identificar com precisão um objeto ou produto, entenda que milhares e milhares de imagens foram processadas pelo módulo de IA (Inteligência Artificial) para identificação exata.
4 coisas básicas a saber sobre desidentificação de dados, com a geração de dados acontecendo a uma taxa de 2.5 quintilhões de bytes todos os dias, nós, como usuários da Internet, geramos quase 1.7 MB a cada segundo em 2020.
Agora que todo o planeta está online e conectado, estamos gerando coletivamente quantidades imensuráveis de dados. Um setor, um negócio, um segmento de mercado ou qualquer outra entidade visualizaria os dados como uma única unidade. Ainda assim, no que diz respeito aos indivíduos, os dados são melhor referidos como nossa pegada digital.
Dados de qualidade se traduzem em histórias de sucesso, enquanto a baixa qualidade de dados contribui para um bom estudo de caso. Alguns dos estudos de caso mais impactantes sobre a funcionalidade da IA resultaram da falta de conjuntos de dados de qualidade. Embora as empresas estejam entusiasmadas e ambiciosas com seus empreendimentos e produtos de IA, a empolgação não se reflete na coleta de dados e nas práticas de treinamento. Com mais foco na produção do que no treinamento, várias empresas acabam atrasando seu tempo de lançamento no mercado, perdendo financiamento ou até mesmo fechando as portas para a eternidade.
Um processo para anotar ou marcar dados gerados, isso permite que algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial identifiquem com eficiência cada tipo de dados e decidam o que aprender com eles e o que fazer com eles. Quanto mais bem definido ou rotulado for cada conjunto de dados, melhor os algoritmos podem processá-lo para obter resultados otimizados.
Alexa, há um lugar de sushi perto de mim? Muitas vezes, fazemos perguntas abertas aos nossos assistentes virtuais. Fazer perguntas como essas a outros humanos é compreensível, considerando que é assim que estamos acostumados a falar e interagir. No entanto, fazer uma pergunta muito casual coloquialmente para uma máquina que mal tem qualquer compreensão da linguagem e complexidades de conversação não faz sentido, certo?
Bem, por trás de cada incidente surpreendente, existem conceitos em ação como inteligência artificial, aprendizado de máquina e, o mais importante, NLP (Natural Language Processing). Um dos maiores avanços dos nossos últimos tempos é a PNL, onde as máquinas estão evoluindo gradualmente para entender como os humanos falam, emocionam, compreendem, respondem, analisam e até imitam conversas humanas e comportamentos movidos por sentimentos. Esse conceito foi muito influente no desenvolvimento de chatbots, ferramentas de conversão de texto em fala, reconhecimento de voz, assistentes virtuais e muito mais.
Apesar de ser um conceito introduzido na década de 1950, a Inteligência Artificial (IA) não se tornou um nome familiar até alguns anos atrás. A evolução da IA foi gradual e levou quase 6 décadas para oferecer os recursos e funcionalidades insanas que oferece hoje. Tudo isso tem sido imensamente possível devido à evolução simultânea de periféricos de hardware, infraestruturas tecnológicas, conceitos aliados como computação em nuvem, sistemas de armazenamento e processamento de dados (Big Data e analytics), penetração e comercialização da internet e muito mais. Tudo junto levou a essa fase incrível da linha do tempo da tecnologia, onde IA e Machine Learning (ML) não estão apenas impulsionando inovações, mas também se tornando conceitos inevitáveis para se viver sem.
Todo sistema de IA precisa de grandes volumes de dados de qualidade para treinar e fornecer resultados precisos. Agora, existem duas palavras-chave nesta frase - volumes massivos e dados de qualidade. Vamos discutir ambos individualmente.
Todas as conversas e discussões até agora sobre a implantação de inteligência artificial para fins de negócios e operações foram apenas superficiais. Alguns falam sobre os benefícios de implementá-los, enquanto outros discutem como um módulo de IA pode aumentar a produtividade em 40%. Mas dificilmente abordamos os verdadeiros desafios envolvidos em incorporá-los aos nossos propósitos comerciais.
É difícil imaginar lutando contra uma pandemia global sem tecnologias como Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML). O aumento exponencial de casos de Covid-19 em todo o mundo deixou muitas infraestruturas de saúde paralisadas. No entanto, instituições, governos e organizações foram capazes de lutar com a ajuda de tecnologias avançadas. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina, antes vistos como um luxo para estilos de vida e produtividade elevados, tornaram-se agentes que salvam vidas no combate à Covid, graças às suas inúmeras aplicações.
A dor é sentida mais intensamente entre certos grupos de pessoas. Estudos mostraram que indivíduos de grupos minoritários e desprivilegiados tendem a sentir mais dor física do que a população em geral devido ao estresse, saúde geral e outros fatores.
Antes mesmo de planejar a aquisição de dados, uma das considerações mais importantes para determinar quanto você deve gastar em seus dados de treinamento de IA. Neste artigo, daremos a você ideias para desenvolver um orçamento eficaz para dados de treinamento de IA.
Shaip é uma plataforma online que se concentra em soluções de dados de IA de saúde e oferece dados de saúde licenciados projetados para ajudar a construir modelos de IA. Ele fornece registros médicos de pacientes e dados de sinistros baseados em texto, áudio, como gravações de médicos ou conversas de pacientes/médicos, e imagens e vídeos na forma de raios-X, tomografias computadorizadas e resultados de ressonância magnética.
Os dados são um dos elementos mais importantes no desenvolvimento de um algoritmo de IA. Lembre-se de que só porque os dados estão sendo gerados mais rápido do que nunca, não significa que os dados certos sejam fáceis de obter. Dados de baixa qualidade, tendenciosos ou anotados incorretamente podem (na melhor das hipóteses) adicionar outra etapa. Essas etapas extras o atrasarão porque as equipes de ciência de dados e desenvolvimento devem trabalhar com elas no caminho para um aplicativo funcional.
Muito tem sido feito sobre o potencial da inteligência artificial para transformar o setor de saúde e por boas razões. Plataformas sofisticadas de IA são alimentadas por dados, e as organizações de saúde têm isso em abundância. Então, por que o setor ficou para trás em termos de adoção de IA? Essa é uma pergunta multifacetada com muitas respostas possíveis. Todos eles, no entanto, sem dúvida destacarão um obstáculo em particular: grandes quantidades de dados não estruturados.
No entanto, o que parece simples é tedioso para desenvolver e implantar como qualquer outro sistema de IA complexo. Antes que seu dispositivo pudesse reconhecer a imagem que você captura e os módulos de Machine Learning (ML) pudessem processá-la, um anotador de dados ou uma equipe deles teria gasto milhares de horas anotando dados para torná-los compreensíveis pelas máquinas.
Neste especial convidado, Vatsal Ghiya, CEO e cofundador da Shaip, explora os três fatores que ele acredita que permitirão que a IA baseada em dados atinja todo o seu potencial no futuro: o talento e os recursos necessários para construir algoritmos inovadores, uma imensa quantidade de dados para treinar com precisão esses algoritmos e amplo poder de processamento para efetivamente minerar esses dados. Vatsal é um empreendedor serial com mais de 20 anos de experiência em software e serviços de IA de saúde. A Shaip permite o dimensionamento sob demanda de sua plataforma, processos e pessoas para empresas com as mais exigentes iniciativas de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
Os processos em sistemas de Inteligência Artificial (IA) são evolutivos. Ao contrário de outros produtos, serviços ou sistemas no mercado, os modelos de IA não oferecem casos de uso instantâneos ou resultados imediatos 100% precisos. Os resultados evoluem com mais processamento de dados relevantes e de qualidade. É como como um bebê aprende a falar ou como um músico começa aprendendo os primeiros cinco acordes maiores e depois os desenvolve. As conquistas não são desbloqueadas da noite para o dia, mas o treinamento acontece de forma consistente para a excelência.
Sempre que falamos sobre Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML), o que instantaneamente imaginamos são empresas de tecnologia poderosas, soluções convenientes e futuristas, carros autônomos sofisticados e basicamente tudo o que é esteticamente, criativa e intelectualmente agradável. O que dificilmente é projetado para as pessoas é o mundo real por trás de todas as conveniências e experiências de estilo de vida oferecidas pela IA.
Uma entrevista exclusiva onde Utsav, Business Head - Shaip interage com Sunil, Editor Executivo, My Startup para informá-lo sobre como Shaip melhora a vida humana, resolvendo os problemas do futuro com suas ofertas Conversational AI e Healthcare AI. Ele afirma ainda como AI, ML está definido para revolucionar a maneira como fazemos negócios e como Shaip contribuirá para o desenvolvimento de tecnologias de próxima geração.
A Inteligência Artificial (IA) está melhorando nosso estilo de vida por meio de melhores recomendações de filmes, sugestões de restaurantes, resolução de conflitos por meio de chatbots e muito mais. O poder, o potencial e os recursos da IA estão cada vez mais sendo bem utilizados em todos os setores e em áreas que ninguém provavelmente pensou. Na verdade, a IA está sendo explorada e implementada em áreas como saúde, varejo, bancos, justiça criminal, vigilância, contratação, correção de diferenças salariais e muito mais.
Todos nós já vimos o que acontece quando o desenvolvimento da IA dá errado. Considere a tentativa da Amazon de criar um sistema de recrutamento de IA, que foi uma ótima maneira de escanear currículos e identificar os candidatos mais qualificados – desde que esses candidatos fossem do sexo masculino.
O setor de saúde foi posto à prova no ano passado devido à pandemia, e muita inovação brilhou – de novos medicamentos e dispositivos médicos a avanços na cadeia de suprimentos e melhores processos de colaboração. Líderes de negócios de todas as áreas do setor encontraram novas maneiras de acelerar o crescimento para apoiar o bem comum e gerar receita crítica.
Nós os vimos em filmes, lemos sobre eles em livros e os experimentamos na vida real. Por mais sci-fi que possa parecer, temos que encarar os fatos – o reconhecimento facial veio para ficar. A tecnologia está evoluindo em um ritmo dinâmico e com os diversos casos de uso que estão surgindo em todos os setores, a ampla gama de desenvolvimentos de reconhecimento facial parece simplesmente inevitável e infinita.
Os chatbots multilíngues estão transformando o mundo dos negócios. Os chatbots percorreram um longo caminho desde seus estágios iniciais, onde forneceriam respostas simples de uma palavra. Um chatbot agora pode conversar fluentemente em dezenas de idiomas, permitindo que as empresas se expandam para um mercado global mais amplo.
A saúde é muitas vezes vista como uma indústria na vanguarda da inovação tecnológica. Isso é verdade de várias maneiras, mas o espaço da saúde também é altamente regulamentado por legislações abrangentes, como GDPR e HIPAA, juntamente com muitas outras diretrizes e restrições locais.
Um relatório de 2018 revelou que geramos cerca de 2.5 quintilhões de bytes de dados todos os dias. Ao contrário da crença popular, nem todos os dados que geramos podem ser processados para obter insights.
A inteligência artificial está ficando mais inteligente a cada dia. Hoje, algoritmos poderosos de aprendizado de máquina estão ao alcance de empresas normais, e algoritmos que exigem poder de processamento que antes eram reservados para grandes mainframes agora podem ser implantados em servidores em nuvem acessíveis.