ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਲਈ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ
ਹਸਤੀ ਕੱਢਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ।
ਫੀਚਰਡ ਕਲਾਇੰਟ
ਵਿਸ਼ਵ-ਮੋਹਰੀ ਏਆਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ.
NER ਕੀ ਹੈ
ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੂਝ ਖੋਜਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ (NER) ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਮ, ਡਾਕਟਰੀ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
Shaip NER ਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ, ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਬੀਮਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ, ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਇਕਾਈਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। NLP ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਡੂੰਘੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਅਸੀਂ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਾਂ। , ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ।
ਸਾਡੀ ਮਹਾਰਤ
ਨਾਮੀ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ (NER)
ਕਲੀਨਿਕਲ NER API ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਤੋਂ ਮੈਡੀਕਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਇਸਦੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, API ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਸਰੀਰਿਕ ਬਣਤਰ, ਦਵਾਈ, ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ EHRs ਤੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ; ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮੈਡੀਕਲ NER API ਦੁਆਰਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੋਜੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਮੈਡੀਕਲ ਹਾਲਤ: ਬਿਮਾਰੀਆਂ, ਸੱਟਾਂ, ਲੱਛਣਾਂ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਿਹਤ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਦਵਾਈ: ਦਵਾਈਆਂ, ਇਲਾਜਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਉਪਚਾਰਕ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਨਾਮ।
- ਸਰੀਰ ਵਿਗਿਆਨ: ਸਰੀਰ ਦੇ ਅੰਗਾਂ, ਅੰਗਾਂ, ਜਾਂ ਸਰੀਰਿਕ ਬਣਤਰਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸ਼ਬਦ।
- ਵਿਧੀ: ਡਾਕਟਰੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ, ਟੈਸਟਾਂ ਜਾਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- TEST_RESULT: ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਵਿਅਕਤੀ: ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- TIME: ਸਮਾਂ-ਸਬੰਧਤ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਿਆਦ, ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਜਾਂ ਖਾਸ ਮਿਤੀਆਂ।
ਉਦਾਹਰਨ
1. ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਾਈ ਦੀ ਮਾਨਤਾ
ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ। ਮੈਡੀਕਲ ਇਕਾਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇਸ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
2. ਗੁਣ
2.1 ਦਵਾਈ ਦੇ ਗੁਣ
ਲਗਭਗ ਹਰ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਦਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ। ਸਥਾਪਿਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਹਨਾਂ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
2.2 ਲੈਬ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਸਥਾਪਿਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲੈਬ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇਹਨਾਂ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
2.3 ਸਰੀਰ ਦੇ ਮਾਪ ਗੁਣ
ਸਰੀਰ ਦੇ ਮਾਪ, ਅਕਸਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗੁਣਾਂ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਸਰੀਰ ਦੇ ਮਾਪ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਇਹਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
3. ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਖਾਸ NER
ਜਨਰਲ ਮੈਡੀਕਲ ਨੇਮਡ ਐਂਟਿਟੀ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (NER) ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੋਮੇਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਡੋਮੇਨ ਲਈ, ਖਾਸ NER ਇਕਾਈਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਕੈਂਸਰ ਸਮੱਸਿਆ, ਹਿਸਟੌਲੋਜੀ, ਕੈਂਸਰ ਪੜਾਅ, ਟੀਐਨਐਮ ਪੜਾਅ, ਕੈਂਸਰ ਗ੍ਰੇਡ, ਮਾਪ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਥਿਤੀ, ਟਿਊਮਰ ਮਾਰਕਰ ਟੈਸਟ, ਕੈਂਸਰ ਦਵਾਈ, ਕੈਂਸਰ ਸਰਜਰੀ, ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ, ਜੀਨ ਸਟੱਡੀਡ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਕੋਡ, ਅਤੇ ਬਾਡੀ ਸਾਈਟ।
4. ਉਲਟ ਪ੍ਰਭਾਵ NER ਅਤੇ ਰਿਸ਼ਤੇ
ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਖਾਸ ਦਵਾਈਆਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਦੱਸੀ ਗਈ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨਾ।
- ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਕਾਰਕ ਏਜੰਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਕਰਨਾ।
5. ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ
ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਾਈਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਥਿਤੀ, ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਵੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਕਿਉਂ ਸ਼ੈਪ?
ਸਮਰਪਿਤ ਟੀਮ
ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਟੀਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਾਡੇ ਲਈ NER ਕੱਢਣ ਦੇ ਔਖੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ।
ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ
ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡੈਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਜੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਤੋਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਿਹਤਰ ਗੁਣ
ਸਮਰਪਿਤ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰ, ਜੋ ਡੇ-ਇਨ ਅਤੇ ਡੇ-ਆਊਟ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਿਨ - ਇੱਕ ਟੀਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਅਸਤ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਪਰੇਸ਼ਨਲ ਐਕਸੀਲੈਂਸ
ਸਾਡੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਟੈਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਬਹੁ-ਪੜਾਅ QA, ਸਾਨੂੰ ਉਮੀਦਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਆ
ਅਸੀਂ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਉੱਚੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹਾਂ
ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕੀਮਤ
ਹੁਨਰਮੰਦ ਕਾਮਿਆਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਮਾਹਰ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਜਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ।
ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰੀ
ਉੱਚ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅੱਪ-ਟਾਈਮ ਅਤੇ ਡਾਟਾ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਡਿਲੀਵਰੀ।
ਗਲੋਬਲ ਵਰਕਫੋਰਸ
ਸਮੁੰਦਰੀ ਕੰਢੇ ਅਤੇ ਆਫਸ਼ੋਰ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਪੂਲ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਟੀਮਾਂ ਬਣਾ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਲੋਕ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਵਰਕਫੋਰਸ, ਮਜਬੂਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਨਾਲ, Shaip ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ AI ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ NER ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ?
ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਹੁਣੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਲੱਖਣ AI/ML ਹੱਲ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ NER ਡੇਟਾਸੈਟ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਤਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ