استخدام الذكاء الاصطناعي في الحكومة
الشرح الرئيسي
تحدد تسميات الفريق الأشكال والعناصر من خلال ربط النقاط بين الصور. يمكن لنوع التعليق التوضيحي هذا اكتشاف ميزات الجسم وقد يتضمن تعبيرات الوجه.
بالنسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والحكومة ، يتم استخدام النسخ الصوتي والكتابة اليدوية لنسخ المستندات النصية والمقاطع الصوتية.
تقسيم كبير
يمكن تقسيم الصورة إلى مكونات بواسطة فريق Labelify وتعليقها بواسطة خبراء السيرة الذاتية. هذا يسمح لهم بتحديد الكائنات المطلوبة على مستوى البكسل.
تستخدم التطبيقات الجغرافية المكانية التعليق التوضيحي النقطي لتحديد موقع كائن ومكوناته في صورة ما.
الشرح المضلع
يضع المعلقون الخبراء نقاطًا عند كل رأس من رأس الكائن الهدف. يسمح التعليق التوضيحي للكائنات باستخدام المضلعات بتمييز جميع الحواف ، بغض النظر عن شكلها.
بالنسبة للذكاء الاصطناعي في التطبيقات الحكومية ، يتم استخدام التجزئة الدلالية لاكتشاف الكائنات المطلوبة في الصورة على مستوى البكسل.
الصناديق المحيطة
يستخدم خبراء تسمية السيرة الذاتية التعليقات التوضيحية المربّعة المستطيلة لتوضيح الكائنات وتدريب المعلومات ، مما يسمح للخوارزميات بتحديد وتحديد الكائنات أثناء عمليات تعلّم الآلة.
مضلع الشرح للكشف عن الطائرات في المطارات ، الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الحكومية
صوت النسخ والكتابة اليدوية
يقوم خبراء اللغة بترجمة المستندات النصية والمقاطع الصوتية ، بما في ذلك المواد الخاصة بالمجال مثل مكالمات الأرباح من القطاع المالي أو وصفات الطبيب للذكاء الاصطناعي الطبي. لتشغيل تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية للذكاء الاصطناعي في الحكومة ، يعتمد التعرف على الكيانات على الفئات.
تسجيل كيان مسمى
يتيح Labelify لعلماء البيانات استخراج وتصنيف الكيانات المسماة ذات الصلة من مجموعة متنوعة من المصادر النصية. تعمل الأدوات المخصصة لهذه المهمة على تبسيط عملية الاستخراج. تحليل المشاعر للبيانات النصية للذكاء الاصطناعي في التطبيقات الحكومية
تحليل المشاعر
يقوم خبراء المجال بفحص أعداد كبيرة من الوثائق لإصدار أحكام المشاعر. يستخدمون التصنيفات ثلاثية الاتجاهات: محايد ، وسلبي ، وإيجابي. تتطلب العديد من الوظائف مستوى عالٍ من المشاعر.
يستخدم تحليل البروز لتحديد الردود وإصدار الأحكام للذكاء الاصطناعي في التطبيقات الحكومية
تحليل اللعاب
يمكن أن يكون فرقًا كبيرًا في بدء الاستجابة الصحيحة من خلال تحديد العناصر الأكثر أهمية في النص. تقوم الفرق بتسمية الكيانات بشكل شخصي بتقييم بروزها باستخدام أحكام فردية أو متعددة.
كيف تعمل
بسيط وسريع
1. تحدث إلينا
تحدث مع فريقنا حول بياناتك وأي تخصيص قد تحتاجه في مجموعة بيانات التدريب الخاصة بك
2. تجريبي مجاني و PoC
سيتم تقديم عرض توضيحي مجاني وسنقوم بتكوين دليل على المفهوم (PoC) لتوضيح أي غموض أو شكوك حول المشروع
3. إطلاق
يقوم مدير Labelify المخصص بإعداد الجدول الزمني وإعداد فريق المشروع عن طريق اختيار المعلقين الخبراء الذين عملوا في مشاريع مماثلة من قبل
4. تنفيذ
يتم توزيع المهام الدقيقة على قوة عاملة مُدارة بالكامل بتوجيه من Labelify Project Manager
5. التسليم
يتم تسليم البيانات المشروحة إلى العميل بعد إكمال عملية فحص الجودة على مستوى ثلاثي
حلول للحكومة
رؤية الكمبيوتر
تؤدي فرق وضع العلامات على الصور والفيديو المتخصصة في Labelify مجموعة متنوعة من مهام رؤية الكمبيوتر لدعم نشر التطبيقات المستقلة والتي تركز على الجغرافيا المكانية.
معالجة اللغة الطبيعية
تعمل الفرق المدربة في المعاجم الخاصة بالمجال على مشاريع لغوية لاستخراج المعلومات الاستخبارية من السجلات الحكومية الضخمة ومجموعات البيانات لتمكين أتمتة العمليات.
لماذا تختار Labelify؟
اختر أ أفضل شريك
سيرشدك المتخصص لدينا من خلال الميزات الرئيسية لتقديم خدماتنا ذات الصلة بعملك.
على استعداد للبدء؟ نحن.
نماذج لغة كبيرة | الرؤية الحاسوبية | التعليقات التوضيحية للصورة | المؤسسة الذكاء الاصطناعي | التعرف على الأنماط
الذكاء الاصطناعي التوليدي | MLOps | الشبكات العصبية المتكررة | الصناديق المحيطة | تقاطع فوق الاتحاد | يولو
جي بي تي 4 توربو | التعلم شبه الخاضع للإشراف | تعليم فعال | البرمجة اللغوية العصبية 101 | التعلم بالقليل من اللقطات