Shaip-blog
Ken de nieuwste inzichten en oplossingen die kunstmatige intelligentie en machine learning-technologieën stimuleren.
Hoe Human-in-the-Loop-systemen de nauwkeurigheid, eerlijkheid en het vertrouwen in AI verbeteren
Kunstmatige intelligentie (AI) blijft sectoren transformeren met zijn snelheid, relevantie en nauwkeurigheid. Ondanks indrukwekkende mogelijkheden staan AI-systemen echter vaak voor een cruciale uitdaging:
Inclusieve AI voor India bouwen: Shaips rol in Project Vaani
In een land dat zo cultureel divers en taalrijk is als India, begint het ontwikkelen van inclusieve AI met het verzamelen van representatieve, hoogwaardige datasets. Dat is de visie achter Project

Gouden datasets: de basis van betrouwbare AI-systemen
De gouden datasets in AI verwijzen naar de zuiverste en hoogste kwaliteit datasets die u kunt krijgen om uw AI-systeem te trainen. Als hoogste

Wat is spraakherkenning: waarom u het nodig hebt, gebruiksvoorbeelden, voorbeelden en voordelen
Marktomvang: In minder dan twintig jaar is de spraakherkenningstechnologie fenomenaal gegroeid. Maar wat brengt de toekomst? In 20, de wereldwijde spraakherkenningstechnologie

Het belang van gesprekken tussen artsen en patiënten in de gezondheidszorg
We weten dat een goede communicatie tussen een arts en een patiënt de vertraging van de diagnose met 30% kan verminderen en de mate van therapietrouw met wel XNUMX% kan verbeteren.
6 belangrijke strategieën om AI-gegevensverzameling te vereenvoudigen en modelprestaties te optimaliseren
De evoluerende AI-markt biedt enorme kansen voor bedrijven die graag AI-gestuurde applicaties willen ontwikkelen. Het bouwen van succesvolle AI-modellen vereist echter complexe algoritmen die zijn getraind op hoogwaardige
Wat is AI-beeldherkenning? Hoe het werkt en voorbeelden
Mensen hebben het aangeboren vermogen om objecten, mensen, dieren en plaatsen van foto's te onderscheiden en nauwkeurig te identificeren. Computers hebben echter niet de mogelijkheid
Wat is synthetische data in AI? Voordelen, use cases, uitdagingen en toepassingen
In de evoluerende wereld van kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML) dienen data als brandstof voor innovatie. Het verkrijgen van hoogwaardige, real-world data kan echter
Wat is de naam Entiteitsherkenning (NER) - Voorbeeld, gebruiksscenario's, voordelen en uitdagingen
Elke keer dat we een woord horen of een tekst lezen, hebben we het natuurlijke vermogen om het woord te identificeren en te categoriseren in mensen, plaats, locatie,
Wat is NLP? Hoe het werkt, voordelen, uitdagingen, voorbeelden
Ontdek onze NLP-infographic: leer hoe het werkt, ontdek de voordelen, uitdagingen, marktgroei, use cases en toekomstige trends in natuurlijke taalverwerking.
De rol van multimodale medische datasets bij het bevorderen van AI-onderzoek
Wist u dat AI-modellen die uiteenlopende medische gegevens samenvoegen, de voorspellingsnauwkeurigheid voor resultaten van intensieve zorg met 12% of meer kunnen verbeteren ten opzichte van benaderingen met één enkele modaliteit?
AI in de gezondheidszorg: de voordelen en uitdagingen begrijpen
De marktwaarde van kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg bereikte in 2020 een nieuw hoogtepunt met $ 6.7 miljard. Experts in het veld en techveteranen onthullen ook
De werkelijke kosten van AI-trainingsdata: hoe u effectief budgetteert voor datasets van hoge kwaliteit
Het ontwikkelen van systemen voor kunstmatige intelligentie (AI) is een complex en resource-intensief proces. Van het sourcen van data tot het trainen van modellen, de reis omvat talloze uitdagingen die aanzienlijk kunnen
Kant-en-klare AI-trainingsgegevens: wat het is en hoe u de juiste leverancier selecteert
Het bouwen van AI- en machine learning (ML)-oplossingen vereist vaak enorme hoeveelheden hoogwaardige trainingsdatasets. Het maken van deze datasets vanaf nul vereist echter veel tijd, moeite,
Waarom meertalige AI-tekstgegevens cruciaal zijn voor het trainen van geavanceerde AI-modellen
De wereld is een levendig tapijt van culturen en talen. Hoewel er verschillen zijn in geografie, taal en ideologieën, verbinden gedeelde emoties ons. Om echt te benutten
Interne of uitbestede gegevensannotatie - wat levert betere AI-resultaten op?
In 2020 werd er elke seconde 1.7 MB aan data gecreëerd door mensen. En in hetzelfde jaar produceerden we bijna 2.5 triljoen databytes
De rol van NLP bij het detecteren en voorkomen van verzekeringsfraude
We zijn getuige van een tijdperk waarin AI ook door fraudeurs wordt gebruikt. Dit maakt het extreem moeilijk voor gebruikers om verdachte activiteiten te detecteren.
De A tot Z van gegevensannotatie
Wat is data-annotatie [2025 bijgewerkt] – Best practices, tools, voordelen, uitdagingen, typen en meer Wilt u de basisprincipes van data-annotatie kennen? Lees dit volledig
Shaip breidt beschikbaarheid van hoogwaardige gezondheidszorggegevens uit door partnerschap met Protege
Louisville, Kentucky en New York, New York, VS, 4 maart 2025: Shaip, een wereldleider in AI-gestuurde dataoplossingen, heeft de beschikbaarheid aangekondigd van zijn
Wat is anti-spoofing en welke technieken zijn er voor het detecteren van levendigheid bij gezichtsherkenning?
Gezichtsherkenning is een belangrijke pijler geworden van huidige beveiligingssystemen in smartphone-authenticatie, bankieren en bewaking. Echter, met de toenemende toepassing van gezichtsherkenning,
Top NLP-trends om in 2025 op te letten
Als u actief bent in de AI-ruimte, dan moet u bekend zijn met NLP, wat staat voor Natural Language Processing. NLP verandert de manier waarop
Wat zijn de beste multimodale AI-toepassingen en use cases?
Multimodale AI brengt kennis uit verschillende bronnen samen, zoals tekst, afbeeldingen, audio en video, en kan zo rijkere en grondigere inzichten bieden in
Wat is RAFT? RAG + Fine-Tuning
Simpel gezegd is retrieval-augmented fine-tuning, of RAFT, een geavanceerde AI-techniek waarbij retrieval-augmented generation wordt gecombineerd met fine-tuning om generatieve reacties van
Wat zijn grote multimodale modellen (LMM's)?
Large Multimodal Models (LMM's) zijn een revolutie in kunstmatige intelligentie (AI). In tegenstelling tot traditionele AI-modellen die binnen een enkele data-omgeving werken, zoals tekst,
Vertel ons hoe we u kunnen helpen met uw volgende AI-initiatief.