ਫਿਲਟਰ ਦੁਆਰਾ:
ਚਿਹਰੇ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਹੀ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਲਈ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਓਨੀ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਬੀਮਾ ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਵਿਆਪਕ ਫਾਇਦੇ ਹਨ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹੋਣ। ਜਿੱਥੇ ਕਲੇਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਸੈਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਮੁੱਚੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
HIPAA ਅਤੇ GDPR ਵਰਗੀਆਂ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਿਆਂ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਫੀਚਰਡ ਟੂਲ, IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip, ਅਤੇ Private-AI ਸਮੇਤ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਓਵਰਹਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖ ਵਾਂਗ ਸੰਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ, ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਸਬੰਧਤ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਉਤਪੰਨ AI ਸਾਡੀ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ AI ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਨਰੇਟਿਵ AI, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪਾਵਰਹਾਊਸ ਹੈ। ਇਹ ਕਲਾ, ਸੰਗੀਤ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ, ਮੂਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ AI ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸਮਾਰਟ ਕਾਰੋਬਾਰ, ਨੈਤਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਹੈ।
ਵੌਇਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਅਜੇ ਵੀ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹੱਲਾਂ 'ਤੇ ਚੰਗੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਸਮੇਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਨਵਾਂ ਰੂਪ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਵਿੱਤੀ ਉਦਯੋਗ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਧਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ.
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਅਤੇ ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਐਨ.ਐਲ.ਪੀ.) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਕੱਢ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਿਹਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਧਣ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ. ਅੱਜ ਗਾਹਕਾਂ ਕੋਲ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਸਾਧਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਜਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ, ਨਵੇਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਈ-ਕਾਮਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਆਮਦਨ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਐਨਐਲਪੀ) ਨੇ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਵੀ ਬਿਹਤਰ ਹੱਲ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਸੀਂ ਉੱਪਰ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਸਹੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇਸ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਏਆਈ ਟੂਲ ਅਤੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ, ਨੁਸਖ਼ੇ ਅਤੇ ਇਮੇਜਿੰਗ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ।
ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਉੱਨਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਮਝ ਲਈ ਰਸਤਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ, ਉਹ NER ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਾਜਬ ਚੋਣ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਐਨਐਲਪੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕਮਾਲ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਮੋਰਚਾ ਹੈ ਜੋ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ, ਕੋਡ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ, ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਆਡੀਓ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਓਨੀਆਂ ਹੀ ਵਿਭਿੰਨ ਹਨ ਜਿੰਨੀਆਂ ਉਹ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹਨ।
ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ AI ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਉਹ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ, ਡਾਕਟਰੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਬੇਅੰਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Shaip AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖਾਸ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ Shaip ਸੰਪੂਰਣ ਸਾਥੀ ਹੈ।
ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਹੁਣ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਉਹ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ। ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਅਵਾਜ਼ ਸਹਾਇਕ ਦਾ ਉਭਾਰ, ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਅਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਲੋਬਲ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ, ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਛਾਲ ਮਾਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ AI, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਹੈ। ਇਹ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਉਪਰੋਕਤ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਤੋਂ ਰਾਜਨੀਤੀ ਤੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਵਾਅਦੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, 2023 ਲਈ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਡਿਲੀਵਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹਨ। AI, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ, NLP ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪੇਸ਼ਾਵਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੈਡੀਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਏਆਈ-ਅਧਾਰਤ ਇਕਾਈ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਤੱਕ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ।
ਭਾਵਨਾ ਮਾਨਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਖੇਤਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜੋ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ ਫਿਰ ਤਬਦੀਲੀ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹਨ। ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਤਰਫਾ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦਵਾਈ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਵਜੋਂ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗੀ। ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਵਿਲੱਖਣ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਵਧਦੇ ਜੁੜੇ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹਾਂ।
ਅਗਲੇ ਪੰਜ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸੁਚਾਰੂ AI ਅਨੁਭਵ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲਿਆਉਣਗੀਆਂ। ਅਗਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ AI ਰੁਝਾਨ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਚਮਕਦਾਰ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋਣਗੇ।
ਪਰਿਵਰਤਨ ਜਾਰੀ ਹਨ, ਜੋ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਬੈਂਕਯੋਗ, ਲਾਭਦਾਇਕ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦੂਜੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, BFSI ਸੈਕਟਰ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵੱਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗਾ - ਸ਼ਾਮਲ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅੰਤ ਟੀਚਾ।
ਵੌਇਸ ਖੋਜ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧ ਰਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਇਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਪਰ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੀਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ AI, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਦੀ ਕਿਸਮ ਜੋ ਹੁਣ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ, ਸਰਲ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਾਧਨ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਟੈਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਟਾਸਕ ਫੋਰਸ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਅਵਾਜ਼ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਕੇ, ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਕੇ, ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਬੀਮਾ ਉਦਯੋਗ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੰਨਾ ਗੜਬੜ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਲਗਭਗ ਅਸੰਭਵ ਹੈ। ਬੀਮਾ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਅਤੇ ਹੁਣ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਓ.ਸੀ.ਆਰ. ਦੇ ਨਾਲ, ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਛਾਂਟਣਾ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਲੈਣ ਜਾਂ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦ ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਜਿੰਨਾ ਸੌਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AI ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਬੈਂਕਾਂ ਦਾ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਨੁਭਵ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਿੰਨਾ ਚਿਰ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਸਲ ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਹੈ। ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਕੈਪਚਰ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਕੁਸ਼ਲ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਲਈ ਵਿਆਹ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੌਇਸ-ਆਧਾਰਿਤ ਹੱਲ ਪੂਰੇ ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਵਧੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਫੈਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਅਵਾਜ਼ ਮਾਨਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਨਰਸਾਂ ਆਪਣੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਕਰਤੱਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇਸ 'ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਹਸਪਤਾਲਾਂ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਦਫਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਕੇਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਅਦੇ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਰਿਟੇਲ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ ਹੈ। ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇਣ ਦੁਆਰਾ ਜਦੋਂ ਉਹ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਚੂਨ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸ਼ੱਕੀ ਚੀਜ਼ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ; AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਪਿਛਲੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਬਿਹਤਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਣ ਕਿ ਆਮ ਵਿਹਾਰ ਕੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਅਚੰਭੇ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਨੈਤਿਕ ਪਰੇਸ਼ਾਨੀ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਅਜਿਹੀ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਮਤਲਬ ਹੈ? ਕੁਝ ਲੋਕ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਵਾਬ "ਨਹੀਂ" ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਹਮਲੇ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਦੂਸਰੇ ਇਹਨਾਂ ਨਵੇਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਜਿਹੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਬਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
AI ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਦੀ ਆਦਤ ਪਾ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹੈਰਾਨ ਹੋਵੋਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕਸਟਮ ਵੇਕ ਸ਼ਬਦ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਵੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕ ਹਨ। ਪਰ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅੱਜ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਜਤਨ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਵਿਲੱਖਣ ਹੋਵੇ।
ਨਵੀਂ ਵੌਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤਰੱਕੀ ਇੱਥੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਹੈ। ਉਹ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਗੇ, ਹੁਣ ਕਰਵ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲਣ ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਲਈ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਆਵਾਜ਼ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦਾ ਸਹੀ ਸਮਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਰ ਨਿਰਮਾਤਾ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬੋਲਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਦੁਨੀਆ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਭੋਜਨ AI ਦਾ ਸਾਡੇ ਖਾਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਵੇਗਾ। ਫਾਸਟ ਫੂਡ ਚੇਨਜ਼ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮੇਨੂ ਵੱਲ ਵਧਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਵੇਂ, ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟਾਂ ਤੱਕ, ਸਾਡੇ ਖਾਣ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਭੋਜਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਅਣਗਿਣਤ ਮੌਕੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਭੋਜਨ AI ਸਾਡੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਭੋਜਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰੇਗਾ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਸੁਪਰਚਾਰਜ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਉਪ-ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਰਥ-ਵਿਭਾਗੀਕਰਨ ਜਾਰੀ ਰਹੇਗਾ।
ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਥੋੜ੍ਹੀ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਭਾਸ਼ਣ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਰਤਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਮਾਰਟ ਹੋਮ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਬੀਮਾ ਉਦਯੋਗ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ ਰੂੜੀਵਾਦੀ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਤੋਂ ਝਿਜਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਮਾਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ AI ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਵਿੱਚ ਖੇਡ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਭਾਸ਼ਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਪਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ।
ਬੈਂਕਿੰਗ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤਿਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼, ਕੁਸ਼ਲ, ਨਿਰਦੋਸ਼ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮੁਸ਼ਕਲ ਰਹਿਤ ਅਤੇ, ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੋਣ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਡਿਜੀਟਲ ਬੈਂਕਿੰਗ ਚੈਨਲਾਂ 'ਤੇ ਸ਼ਿਫਟ ਕਰਨਾ ਸਮਝਦਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ, ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਦੀ ਈਮੇਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਸੇਵਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਜਲਦੀ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸੰਚਾਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ.
ਚੈਟਬੋਟ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਛੋਹ ਨਾਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗੱਲਬਾਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਆਟੋਨੋਮਸ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਕਸਰ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਉਪ-ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਰਲ ਸੰਸਕਰਣ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ - ਆਸਾਨ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਖੋਜ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ।
ਹੇ ਸਿਰੀ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਸਿਖਰ ਦੇ ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਾਂ, ਅਲੈਕਸਾ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਗਾਣਾ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਮੇਰੇ ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੰਮਾਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਖੈਰ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਬਿਆਨਬਾਜ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹਨ ਬਲਕਿ ਸਟੈਂਡਰਡ ਡਰਾਇੰਗ-ਰੂਮ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਨਵਰਸੇਸ਼ਨਲ AI।
OCR ਜਾਂ ਆਪਟੀਕਲ ਅੱਖਰ ਪਛਾਣ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਅਰਥ ਕਿਉਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ? ਆਓ ਪਤਾ ਕਰੀਏ. ਪਰ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਘੱਟ ਆਮ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਆਪਣਾ ਸਿਰ ਲਪੇਟਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: RPA (ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ)।
ਕਠੋਰ ਸੱਚਾਈ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਭਾਸ਼ਣ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜਤਨਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਸਬੰਧਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਹੁਨਰਮੰਦ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਮਰੱਥਾ - ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਨੁੱਖੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ - ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਉੱਚ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਸਵਾਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇਸਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਤਾਕਤ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਜਾਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਹੋਰ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਆਪਟੀਕਲ ਕਰੈਕਟਰ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (OCR) ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। OCR ਕਈ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ, ਪੀਡੀਐਫ, ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਨੋਟਸ, ਅਤੇ ਸਕੈਨ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਡਰਾਈਵਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਇੱਕ ਉੱਨਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ ਜੋ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਸੁਚੇਤਤਾ ਅਤੇ ਸੁਸਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਡ੍ਰਾਈਵਰ ਨੂੰ ਨੀਂਦ ਆ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਰਾਇਵਰ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਅਲਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬ੍ਰੇਕ ਲੈਣ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਸੇ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਖੁਆਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ NLP ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਹੈ? ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਹੱਲ ਜਾਣਨ ਲਈ ਪੜ੍ਹੋ।
ਇਸ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਇਨਸਾਈਟ ਅਤੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਲਗਾਤਾਰ ਪਿਛਲੇ ਅਨੁਭਵਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਹੱਥੀਂ ਸਮਝਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼-ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਖੋਜ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਰ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਵੀ ਜੁੜ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ, ਸਥਾਨਾਂ, ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਉੱਦਮ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਚੁਸਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪੀਰੀਅਡ! ਫਿਰ ਵੀ, ਉਹ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਸਬੰਧਤ ਲੰਬਕਾਰੀ ਵਾਂਗ ਵੱਖਰਾ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀਆਂ ਪਸੰਦਾਂ ਕੰਮ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਿਅੰਗਮਈ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਸੀ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਬੀਮਾ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ AI ਸਬਡੋਮੇਨ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਚਿਹਰੇ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਕੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ? ਚੰਗੀ ਖ਼ਬਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਅਤੇ ਬੁਰੀ ਖ਼ਬਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਨੂੰ ਮੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਲੰਬਾ ਸਫ਼ਰ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਫਿਰ ਵੀ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ AI ਪ੍ਰਚਾਰਕਾਂ ਨੂੰ AI ਨਕਸ਼ੇ 'ਤੇ 'ਭਾਵਨਾ ਖੋਜ' ਪਾਉਣ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਰੋਕ ਰਹੀਆਂ - ਕਾਫ਼ੀ ਹਮਲਾਵਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਰ ਏਆਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿੰਨਾ ਵਿਆਪਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਇਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਰੈਂਕ 'ਤੇ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ, 2022 ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਗੋਦ ਲੈਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਸਾਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਟਰੈਡੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ (ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੋਮੇਨ) ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ 2022 ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਿਹਤਰ ਖੋਜ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਉੱਦਮ ਕਾਗਜ਼-ਅਧਾਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਡਿਜੀਟਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਪਰ, OCR ਕੀ ਹੈ? ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚਲਦਾ ਹੈ? ਅਤੇ ਕਿਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਉ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰੀਏ ਕਿ OCR ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਲਾਭ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਦਾ ਜਵਾਬ ਹੈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (ASR)। ਬੋਲੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਲਿਖਤੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਕਦਮ ਹੈ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (ASR) ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਹੈ ਜੋ 2022 ਵਿੱਚ ਰੌਲਾ ਪਾਉਣ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਦੇ ਵਾਧੇ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਇਨ-ਬਿਲਟ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਸ ਅਤੇ ਅਲੈਕਸਾ ਵਰਗੇ ਸਮਾਰਟ ਵੌਇਸ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ।
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ? ਖੈਰ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਝੁਕਣਾ. ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਹਰੇਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਰਟੀਕਲ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦਰ ਦੀ ਸਟੇਜ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮੁੱਖ ਪਾਤਰ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਾਂਗੇ।
ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦਿਲਚਸਪ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ ਜੇਕਰ ਖਰੀਦਦਾਰ ਚੈੱਕ-ਆਊਟ 'ਤੇ ਬਿੱਲ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਸਿਰਫ਼ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕਰਕੇ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਕੋਈ ਕਾਰਡ ਜਾਂ ਬਟੂਆ? ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਰਿਟੇਲਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਖਰੀਦਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਦੇ ਮੂਡ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਰਹੇ ਡਿਜੀਟਲ ਭੁਗਤਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਕਰੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਜੋਖਮ ਦੇ ਐਕਸਪੋਜਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ? ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਆਵਾਜ਼? ਵਿੱਤ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਜੋ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਹੈ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਕਿਨਾਰੇ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਸੂਝ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਏਆਈ-ਸੰਬੰਧੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਡਰੋਨ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸਾਧਨ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਪੁਲਾਂ, ਮਾਈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮੌਸਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਗਾਹਕ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਸੂਖਮਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਹਮਦਰਦ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ।
ਖੈਰ, ਪਹਿਲੇ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਚੰਗੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਵਜੋਂ, NLP ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਤੀ ਜਵਾਬਦੇਹ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪਹਿਲੂ 'ਤੇ ਆਉਂਦੇ ਹੋਏ, NLP, ਕਾਫ਼ੀ ਉਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ, ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਭਾਸ਼ਾ ਬਣਤਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਜਦੋਂ ਵੀ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਸ਼ਣ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪਾਠ ਤੋਂ ਅਸਲ ਅਰਥ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਲੋੜੀਂਦਾ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਵਿਸ਼ਾ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸਾਧਨ ਬਣਨ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ, AI ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਰੂਪ ਲੈ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨ, ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਤਕਨੀਕੀਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ? ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਮਜ਼ੇਦਾਰ, ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ, ਅਤੇ ਚੁਸਤ। ਜਦੋਂ ਕਿ 'Finesse' ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਕੇ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਲਈ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, 'ਮਜ਼ੇਦਾਰ' ਹਿੱਸਾ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ ਖੁਸ਼ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਦਿਨ ਜਾਗਣਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਰੇ ਰਸੋਈ ਦੇ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਕਾਲੇ ਰੰਗ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣਾ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਦਰਲੀ ਚੀਜ਼ ਵੱਲ ਅੰਨ੍ਹਾ ਕਰ ਦੇਣਾ। ਅਤੇ ਫਿਰ, ਤੁਹਾਡੀ ਚਾਹ ਲਈ ਖੰਡ ਦੇ ਕਿਊਬ ਲੱਭਣਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਬਸ਼ਰਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਾਹ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਣ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ (ML) ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਿਸਟਮ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ, ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇੰਨੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਸਥਾ ਨੇ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ! ਪਰ ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੇ ਸਹੀ ਸੁਭਾਅ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ. ਲੇਬਲਿੰਗ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਪਰ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇੱਕ-ਅਯਾਮੀ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਬਦਲਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਵਸਥਿਤ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਭਾਸ਼ਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸਰਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਭਾਸ਼ਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ 'ਤੇ ਸਾਡੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੋਸਟ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਖਾਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਡਿਜੀਟਲ ਫਾਈਲਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਵਤਸਲ ਘੀਆ ਨੂੰ ਉਸਦਾ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲੈਣ ਲਈ ਚੁਣਿਆ ਹੈ। ਵਤਸਲ ਘੀਆ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ 20 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਲੜੀਵਾਰ ਉਦਯੋਗਪਤੀ ਹੈ। ਉਹ Shaip ਦਾ CEO ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੰਗ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਆਨ-ਡਿਮਾਂਡ ਸਕੇਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। ਮੋਬਾਈਲ ਭੁਗਤਾਨਾਂ, ਨਿੱਜੀ ਬੈਂਕਿੰਗ ਹੱਲਾਂ, ਬਿਹਤਰ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿੱਤੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੁਦਰਾ ਸਮਾਵੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਖੇਤਰ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਸੀ। 2021 ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ 'ਫਿਨ' ਜਾਂ ਵਿੱਤ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਵਿੱਤੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ 'ਫਿਨਟੈਕ' ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਢੰਗ-ਤਰੀਕੇ, ਜਾਂ ਪੂਰੇ ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਹੋਣ ਲਈ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਕਰਵਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਚੜ੍ਹਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਵਰਟੀਕਲ ਵਾਧੇ ਵਾਲੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਗੁੰਜਾਇਸ਼ ਛੱਡਦਾ ਹੈ। ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਹਾਦਸਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਾਹਨ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਸਮਾਨ ਵੱਲ ਲਿਜਾਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਹੱਲ ਜਾਪਦਾ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅੱਜਕੱਲ੍ਹ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਜਾਰਗਨ ਵਾਂਗ ਜਾਪਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਕੰਪਨੀ, ਸਟਾਰਟਅੱਪ, ਜਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ 'AI-ਪਾਵਰਡ' ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਦੀ USP ਵਜੋਂ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਜ ਕੱਲ੍ਹ ਅਟੱਲ ਜਾਪਦੀ ਹੈ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਲਗਭਗ ਹਰ ਚੀਜ਼ AI ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ। Netflix 'ਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਇੰਜਣਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਿੰਗ ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਤੱਕ ਜੋ ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅੱਜ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਇਦ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਿਕਸਡ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਹਨ। ਜੋ ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਬੁਜ਼ਵਰਡ ਵਜੋਂ ਆਇਆ ਸੀ, ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਹੈਰਾਨ ਕਰਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਮਨੁੱਖਜਾਤੀ ਦੀ ਉੱਨਤੀ ਲਈ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਰਗੇ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੇ ਨਿਦਾਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਇਲਾਜਾਂ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਿਆ ਰਹੀ ਹੈ। ਨਵੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਨਾ ਭੁੱਲੋ, ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅੰਤਰੀਵ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ, ਇੱਕ ਲੰਬਕਾਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਕਦੇ ਵੀ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਸੀ. ਪਰ ਫਿਰ, ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਇੰਨਾ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ, ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਡਾਕਟਰੀ ਸੂਝਾਂ ਦੇ ਸੰਗਮ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਢੇਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਦਾ ਹੈ. ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਣ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਹੁਣ ਕੋਈ ਮੁੱਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਹ ਇੱਕ ਹਕੀਕਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 2,000 ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ 2020 ਐਕਸਾਬਾਈਟ ਮਾਰਕ ਨੂੰ ਵੀ ਪਾਰ ਕਰ ਗਈ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਉਹ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਸਿਖਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਸੋਚਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ GPS ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਇੱਕ ਚੱਕਰ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਸਟੀਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਸੈਂਕੜੇ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਵੀ ਤੁਹਾਡਾ ਗੂਗਲ ਲੈਂਸ ਐਪ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਮਝੋ ਕਿ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਇਸਦੇ AI (ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ) ਮੋਡੀਊਲ ਦੁਆਰਾ ਹਜ਼ਾਰਾਂ-ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨ ਲਈ 4 ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ, ਹਰ ਰੋਜ਼ 2.5 ਕੁਇੰਟਲੀਅਨ ਬਾਈਟ ਦੀ ਦਰ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਇੰਟਰਨੈਟ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ 1.7 ਵਿੱਚ ਹਰ ਇੱਕ ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 2020MB ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਾਰਾ ਗ੍ਰਹਿ ਔਨਲਾਈਨ ਹੈ ਅਤੇ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੇਅੰਤ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਉਦਯੋਗ, ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ, ਮਾਰਕੀਟ ਖੰਡ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਇਕਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਯੂਨਿਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦਾ ਸਬੰਧ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਡਿਜੀਟਲ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾ ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਲਈ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। AI ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ AI ਉੱਦਮਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਸਾਰੇ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਅਤੇ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਹਨ, ਇਹ ਉਤਸ਼ਾਹ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਅਭਿਆਸਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਈ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਕੀਤੀ, ਫੰਡ ਗੁਆ ਦਿੱਤਾ, ਜਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸ਼ਟਰਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਖਿੱਚ ਲਿਆ।
ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਜਾਂ ਟੈਗ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤੋਂ ਕੀ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਇਸ 'ਤੇ ਉੱਨਾ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅਲੈਕਸਾ, ਕੀ ਮੇਰੇ ਨੇੜੇ ਕੋਈ ਸੁਸ਼ੀ ਸਥਾਨ ਹੈ? ਅਕਸਰ, ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਵਰਚੁਅਲ ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਆਮ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਥੀ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਬੋਲਣ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਆਦੀ ਹਾਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਬੋਲਚਾਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਆਮ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਜਿਸਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਦੀ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਕੋਈ ਸਮਝ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਕੋਈ ਅਰਥ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ?
ਖੈਰ, ਅਜਿਹੀ ਹਰ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਘਟਨਾ ਦੇ ਪਿੱਛੇ, ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, NLP (ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ) ਵਰਗੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਅਜੋਕੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਸਫਲਤਾ NLP ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੰਕਲਪ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਸਪੀਚ ਟੂਲਸ, ਅਵਾਜ਼ ਪਛਾਣ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰਿਹਾ ਹੈ।
1950 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੱਕ ਘਰੇਲੂ ਨਾਮ ਨਹੀਂ ਬਣ ਸਕਿਆ ਸੀ। AI ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਹੋਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਅੱਜ ਦੀਆਂ ਪਾਗਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 6 ਦਹਾਕੇ ਲੱਗ ਗਏ ਹਨ। ਇਹ ਸਭ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪੈਰੀਫਿਰਲਾਂ, ਤਕਨੀਕੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ, ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ (ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ), ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੀ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਵਪਾਰੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਰਗੀਆਂ ਸਹਿਯੋਗੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਕਾਰਨ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਵ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਸਭ ਕੁਝ ਮਿਲ ਕੇ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾ ਦੇ ਇਸ ਅਦਭੁਤ ਪੜਾਅ ਵੱਲ ਲੈ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਰਹਿਣ ਲਈ ਅਟੱਲ ਸੰਕਲਪ ਵੀ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ।
ਹਰੇਕ AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹੁਣ, ਇਸ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਦੋ ਕੀਵਰਡ ਹਨ - ਵਿਸ਼ਾਲ ਵਾਲੀਅਮ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ. ਆਓ ਆਪਾਂ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰੀਏ।
ਵਪਾਰ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ 'ਤੇ ਹੁਣ ਤੱਕ ਸਾਰੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਸਿਰਫ ਸਤਹੀ ਰਹੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ AI ਮੋਡੀਊਲ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ 40% ਤੱਕ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਵਪਾਰਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਅਸਲ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਨਾਲ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਨਾਲ ਲੜਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਕੋਵਿਡ -19 ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਧੇ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਹਤ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਅਧਰੰਗ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਵਾਪਸ ਲੜਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕਦੇ ਉੱਚੀ ਜੀਵਨ ਸ਼ੈਲੀ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਲਗਜ਼ਰੀ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਅਣਗਿਣਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕੋਵਿਡ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜੀਵਨ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟ ਬਣ ਗਏ ਹਨ।
ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਕੁਝ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਦਰਦ ਵਧੇਰੇ ਤੀਬਰਤਾ ਨਾਲ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਪਛੜੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀ ਤਣਾਅ, ਸਮੁੱਚੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ ਕਾਰਨ ਆਮ ਆਬਾਦੀ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਰੀਰਕ ਦਰਦ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਖਰਚ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਜਟ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ।
Shaip ਇੱਕ ਔਨਲਾਈਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਡੇਟਾ ਹੱਲਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਅਤੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ, ਆਡੀਓ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਜਾਂ ਮਰੀਜ਼/ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ, ਅਤੇ ਐਕਸ-ਰੇ, ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ, ਅਤੇ ਐਮਆਰਆਈ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੱਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਆਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਪੱਖਪਾਤੀ, ਜਾਂ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ (ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ) ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਦਮ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਾਧੂ ਕਦਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦੇਣਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਚੰਗੇ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ. ਸੂਝਵਾਨ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਇਹ ਭਰਪੂਰ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤਾਂ ਫਿਰ ਏਆਈ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਉਦਯੋਗ ਦੂਜਿਆਂ ਤੋਂ ਪਿੱਛੇ ਕਿਉਂ ਹੈ? ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਭਵ ਜਵਾਬਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਬਹੁਪੱਖੀ ਸਵਾਲ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰੇ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਗੇ: ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਉਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਸਿਸਟਮ ਵਾਂਗ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਡਿਵਾਈਸ ਉਸ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕੇ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮੋਡੀਊਲ ਇਸ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਏ ਹੋਣਗੇ।
ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਹਿਮਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ, ਵਤਸਲ ਘੀਆ, ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਸੀਈਓ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ, ਤਿੰਨ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ AI ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਵੇਗੀ: ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤ, ਇੱਕ ਉਹਨਾਂ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ। ਵਤਸਲ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ 20 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਨੁਭਵ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸੀਰੀਅਲ ਉਦਯੋਗਪਤੀ ਹੈ। Shaip ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੰਗ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਆਨ-ਡਿਮਾਂਡ ਸਕੇਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿਕਾਸਵਾਦੀ ਹਨ। ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਦੂਜੇ ਉਤਪਾਦਾਂ, ਸੇਵਾਵਾਂ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਉਲਟ, AI ਮਾਡਲ ਤੁਰੰਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਜਾਂ ਤੁਰੰਤ 100% ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਸੰਬੰਧਤ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਬੱਚਾ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਸੰਗੀਤਕਾਰ ਪਹਿਲੇ ਪੰਜ ਮੁੱਖ ਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਅਨਲੌਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ, ਪਰ ਸਿਖਲਾਈ ਉੱਤਮਤਾ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਵੀ ਅਸੀਂ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਹਨ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਵਾਦੀ ਹੱਲ, ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਵੈ-ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਸੁਹਜ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਬੌਧਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਸੰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇੰਟਰਵਿਊ ਜਿੱਥੇ ਉਤਸਵ, ਬਿਜ਼ਨਸ ਹੈੱਡ - ਸ਼ੈਪ ਨੇ ਸੁਨੀਲ, ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਪਾਦਕ, ਮਾਈ ਸਟਾਰਟਅਪ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੈਪ ਆਪਣੀ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਕੇ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਅੱਗੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI, ML ਸਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ ਅਤੇ Shaip ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਵੇਗਾ।
ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਬਿਹਤਰ ਮੂਵੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ, ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਸੁਝਾਵਾਂ, ਚੈਟਬੋਟਸ ਰਾਹੀਂ ਵਿਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸੁਲਝਾਉਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਰਾਹੀਂ ਸਾਡੀ ਜੀਵਨਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। AI ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ, ਸੰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਸ਼ਾਇਦ ਕਿਸੇ ਨੇ ਸੋਚਿਆ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, AI ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਪ੍ਰਚੂਨ, ਬੈਂਕਿੰਗ, ਅਪਰਾਧਿਕ ਨਿਆਂ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਭਰਤੀ, ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਅਸੀਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ AI ਵਿਕਾਸ ਖਰਾਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੀ ਇੱਕ AI ਭਰਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ, ਜੋ ਕਿ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਸੀ - ਬਸ਼ਰਤੇ ਉਹ ਉਮੀਦਵਾਰ ਪੁਰਸ਼ ਸਨ।
ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਲਈ ਗਈ ਸੀ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈਆਂ - ਨਵੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਉਪਕਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਪਲਾਈ-ਚੇਨ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਸਹਿਯੋਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤੱਕ। ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਵਪਾਰਕ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੇ ਸਾਂਝੇ ਚੰਗੇ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਲੀਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭੇ।
ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਕਿਤਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਾਨੂੰ ਤੱਥਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ - ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਇੱਥੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਹੈ। ਤਕਨੀਕ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਦਰ 'ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਵਿਭਿੰਨ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਅਟੱਲ ਅਤੇ ਬੇਅੰਤ ਜਾਪਦੀ ਹੈ।
ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਚੈਟਬੋਟਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੇ ਆਪਣੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਲੰਬਾ ਸਫ਼ਰ ਤੈਅ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਸਧਾਰਨ ਇੱਕ-ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਗੇ। ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਹੁਣ ਦਰਜਨਾਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਗਲੋਬਲ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਵਿੱਚ ਫੈਲਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਤਕਨੀਕੀ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਕੱਟਣ ਵਾਲੇ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਉਦਯੋਗ ਵਜੋਂ ਸੋਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸੱਚ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸਥਾਨ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਸਥਾਨਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, GDPR ਅਤੇ HIPAA ਵਰਗੇ ਵਿਆਪਕ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
2018 ਦੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਖੁਲਾਸਾ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਹਰ ਇੱਕ ਦਿਨ ਲਗਭਗ 2.5 ਕੁਇੰਟਲੀਅਨ ਬਾਈਟ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੂਝ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਿਨੋਂ ਦਿਨ ਚੁਸਤ ਹੁੰਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਅੱਜ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਆਮ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਡੇ ਮੇਨਫ੍ਰੇਮਾਂ ਲਈ ਰਾਖਵੇਂ ਹੁੰਦੇ ਸਨ ਹੁਣ ਕਿਫਾਇਤੀ ਕਲਾਉਡ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।