零售商如何满足大流行后的数据需求

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零售数据转录是一项耗时且乏味的工作,更不用说规模化的难度了。以下是零售商如何克服这些挑战的方法。

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不计算:NLP上下文难题

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语言的细微差别可能很难让机器理解,因此需要人工输入来加速测试和确保质量控制。

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情绪分析——以及为什么计算机不能单独做

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情感分析可以将大量的在线信息转化为可操作的见解,但机器不能自己做所有的事情。

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金融公司外包文件抄写的4个原因

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在像金融这样的数据密集型行业,扩展文档抄写等常规操作可能很困难,但外包可以以多种方式提供帮助

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金融科技公司如何安全外包数据处理

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金融科技公司对外包数据处理持谨慎态度,这是可以理解的,但安全措施是存在的,以降低风险和最大限度地提高工作效率。

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ICYMI:智慧城市专家Jonathan Reichental的重要见解

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在最近的一次活动中,我们与智慧城市专家乔纳森·雷切塔尔(Jonathan Reichental)讨论了城市发展的未来。以下是从我们的聊天中获得的一些关键见解

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你应该了解的4位NLP创新者

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随着几乎一半的在线搜索查询都是语音查询,自然语言处理(NLP)正在蓬勃发展。了解这一领域的4位顶尖创新者。

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ICYMI:来自数据科学Icon Usama Fayyad的关键见解

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在最近的LinkedIn Live活动中,我们探讨了人工智能的现状以及将人工干预与自动化结合的重要性。

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现在是医疗人工智能应用的时候了

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医疗保健提供者在提高临床效率和改善患者预后方面面临越来越大的压力。现在需要自动化和人工智能。

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自然语言处理(NLP)如何变革金融服务

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从发现金融市场的趋势到增强更好的客户体验,自然语言处理(NLP)正在改变金融行业。

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ICYMI: HITL专家Robert Monarch的关键见解

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从我们最新的LinkedIn Live活动中学习3个关键要点,我们探索了如何有效地将人类和机器智能结合起来。

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医疗人工智能发展中的4个数据障碍

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医疗人工智能解决方案的兴起显示出巨大的前景,但仍有一些重要的障碍需要克服,比如对隐私和数据准确性的担忧。

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人工智能正在改变金融科技的5种方式

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从欺诈检测到自动贷款审批,人工智能正以更顺畅的客户体验和降低金融风险的方式改变着金融科技的世界。

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《人工智能和自动化必备:人在循环》

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在利用人工智能、机器学习和RPA实现决策和过程自动化时,人类是必要的。专家们讨论了人类在循环中的需求(HITL)。

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3个例子:解决自动化和ML异常与人在循环

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了解CloudFactory管理的劳动力如何与3家公司合作,每家公司都有一个涉及数据、自动化和/或ML的问题。

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从数据收集到应用:人类如何帮助医疗人工智能诞生

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从数据收集到工作模式的培训和部署,医疗人工智能的发展伴随着许多重要的挑战和机遇。

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