Centre de ressources sur l'IA
Conçu et organisé pour des équipes d'IA de classe mondiale
Étude de Cas
Données de formation pour créer une IA conversationnelle multilingue
Données audio de haute qualité sourcées, créées, organisées et transcrites pour former une IA conversationnelle dans 40 langues.
Étude de Cas
Collecte de données d'énoncés pour créer un assistant numérique multilingue
Livraison de plus de 7 millions d'énoncés avec plus de 22 13 heures de données audio pour créer des assistants numériques multilingues en XNUMX langues.
Étude de Cas
Plus de 30 XNUMX documents supprimés et annotés pour la modération de contenu
Pour créer un modèle ML de modération automatisée du contenu divisé en catégories toxiques, matures ou sexuellement explicites
Stratégie de données pour l'entraînement des robots : téléopération, simulation ou vidéo humaine pour l'IA incarnée
Concevoir une politique robotique fonctionnelle dans le monde réel n'est plus un problème informatique, mais un problème de données. Les équipes d'IA incarnée en ont trois.
La pile de données d'IA physique : démonstrations humaines, actions de robots, données VLA et tâches à long terme
La plupart des équipes d'IA physique savent qu'elles ont besoin de données. Peu savent qu'elles en ont besoin d'une grande quantité. Les capacités d'un humanoïde déployé, d'un véhicule autonome ou d'un robot d'entrepôt sont cruciales.
22 des meilleurs jeux de données OCR open source pour entraîner vos modèles d'apprentissage automatique en 2026
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est désormais utilisée pour la numérisation de reçus, la vérification d'identité, l'automatisation des factures, la numérisation d'archives historiques et les applications de prise de notes au stylet. Le marché de l'OCR devrait atteindre
L'IA physique redéfinit l'intelligence autonome
Ces dix dernières années, l'intelligence artificielle a surtout vécu sur un écran. Elle répondait aux questions, finissait les phrases, triait les images et recommandait le prochain programme à regarder.
VLM vs VLA : pourquoi les modèles vision-langage ne suffisent pas pour la robotique
Deux catégories de modèles sont souvent confondues dans les discussions en robotique : les modèles vision-langage et les modèles vision-langage-action. Leurs appellations se ressemblent, les deux modèles traitent des images et du texte, et les deux modèles proviennent de…
Modèles VLA : ce dont les modèles vision-langage-action ont besoin en matière de données d’entraînement
Le passage des chatbots aux robots qui suivent des commandes en langage naturel s'effectue grâce à une seule catégorie de modèles : les modèles VLA (modèles vision-langage-action). Ces modèles combinent les informations visuelles et textuelles.
Données de détection tactile : le signal d’entraînement des robots capables de ressentir des sensations tactiles.
Les robots peuvent voir. Les ensembles de données d'images à l'échelle d'Internet et une décennie de modèles perfectionnés ont rendu cela possible. Mais demandez à un robot de ramasser un objet à moitié écrasé…
Comment annoter les données de robotique : objets, actions, intentions, mouvements et modes de défaillance
Un robot qui choisit la mauvaise boîte, se fige devant une personne ou laisse tomber une pièce fragile tombe rarement en panne à cause d'un mauvais code.
Données d'entraînement pour robots humanoïdes : ce dont les équipes ont besoin avant le déploiement
Les robots humanoïdes franchissent le fossé entre les démonstrations en laboratoire et les entrepôts, cuisines et usines réelles, mais la plupart des équipes découvrent que le plus difficile n'est pas…
Mise à l'échelle de l'IA physique et de la robotique humanoïde
Shaip a construit le pipeline d'opérations de données de bout en bout couvrant la configuration de la scène, le mappage QR, le suivi à cinq capteurs, la répétition des participants, la capture modérée et les flux de travail de révision pour prendre en charge 100 tâches définies par le client et fournir des ensembles de données d'IA incarnée prêts pour le modèle à grande échelle.
Ensembles de données synthétiques sur les cas fiscaux américains
À mesure que les systèmes d'IA fiscale gagnent en performance, la qualité des données d'évaluation devient un facteur de différenciation crucial. Le client exigeait un vaste ensemble de données comprenant des cas fiscaux individuels réalistes, couvrant les exigences de déclaration fédérales ainsi que les spécificités de chaque État américain.
Qualité du clonage vocal évaluée par des humains
Les modèles de clonage vocal peuvent paraître impressionnants lors des démonstrations, mais peinent à convaincre en situation réelle. Le client avait besoin d'un moyen fiable de mesurer l'amélioration réelle de son modèle, notamment pour l'anglais indien, marché prioritaire pour son déploiement.
Données de formation pour créer une IA conversationnelle multilingue
Données audio de haute qualité sourcées, créées, organisées et transcrites pour former une IA conversationnelle dans 40 langues.
Collecte de données d'énoncés pour créer un assistant numérique multilingue
Livraison de plus de 7 millions d'énoncés avec plus de 22 13 heures de données audio pour créer des assistants numériques multilingues en XNUMX langues.
Plus de 30 XNUMX documents supprimés et annotés pour la modération de contenu
Pour créer un modèle ML de modération automatisée du contenu divisé en catégories toxiques, matures ou sexuellement explicites
Collectez, segmentez et transcrivez des données audio en 8 langues indiennes
Plus de 3 8 heures de données audio collectées, segmentées et transcrites pour créer une technologie vocale multilingue dans XNUMX langues indiennes.
Key Phrase Collection pour les systèmes à commande vocale embarqués
Plus de 200 12 phrases clés / invites de marque collectées dans 2800 langues mondiales auprès de XNUMX locuteurs dans un délai imparti.
Plus de 8 XNUMX heures audio Automatique
Reconnaissance vocale
Pour aider le client avec sa feuille de route vocale en matière de technologie vocale pour les langues indiennes.
Collection d'images et annotation pour améliorer la reconnaissance d'images
Données d'image de haute qualité obtenues et annotées pour former des modèles de reconnaissance d'image pour la nouvelle série de smartphones.
Des centres d'appels plus intelligents grâce à des informations basées sur l'IA
Transformez les opérations du centre d'appels grâce à l'analyse des émotions et des sentiments de la parole basée sur l'IA.
Améliorer les modèles prédictifs de soins de santé grâce à l'IA générative
Découvrez comment les modèles de soins de santé prédictifs atteignent une précision accrue grâce à l'IA générative et aux LLM.
Projet d'annotation LiDAR pour les véhicules autonomes SmartCity
Découvrez comment Shaip a annoté avec succès 15,000 XNUMX images de données LiDAR et caméra pour SmartCity.
Messages de paiement UPI basés sur la voix : capturer la diversité pour l'IA
Shaip développe un système de paiement UPI complet basé sur la voix avec divers enregistrements audio culturels.
Améliorer la précision du chatbot de commerce électronique grâce au raisonnement CoT
Un aperçu détaillé de la mise en œuvre de l'ingénierie rapide basée sur CoT dans le commerce électronique.
Améliorer les flux de travail d'autorisation préalable grâce à des annotations de respect des lignes directrices
Transformez l’autorisation médicale préalable grâce à l’annotation experte des données cliniques et au respect des directives.
Améliorer l'intelligence ambiante clinique grâce à des conversations synthétiques entre patients et médecins
Générez des conversations de soins de santé synthétiques de haute qualité avec divers participants et une simulation d'environnement clinique réel.
Précision des données oncologiques : désidentification et annotation pour l'innovation des modèles NLP
Étude de cas sur le traitement naturel du cancer en oncologie : solutions de traitement des données sur le cancer basées sur l'IA pour la recherche en soins de santé.
Collection audio de chant basée sur la voix pour EQ
Collection audio de chant diversifiée pour la formation aux algorithmes d'égalisation et de compression.
Collecte de données vidéo anti-usurpation d'identité
Découvrez comment Shaip a fourni 25 XNUMX vidéos pour améliorer les modèles de détection de fraude par l'IA.
Conservation des données médicales, désidentification et annotation CM ICD-10
Permettre une IA précise avec l'octroi de licences de données, la désidentification et l'annotation.
Ensembles de données de reconnaissance faciale prêts à l'emploi
Accélérer la formation à l'IA et réduire les biais grâce à des ensembles de données diversifiés et issus de sources éthiques pour un leader technologique mondial.
Amélioration de la requête de recherche
Améliorer la pertinence de la recherche en utilisant le jugement humain et une taxonomie structurée pour résoudre les cas ambigus pour un leader du commerce électronique basé en Pologne.
Recherche sur la dé-identification par IRM
Un programme de recherche multi-institutionnel a choisi Shaip pour concevoir et valider un flux de travail de dé-identification des IRM qui sécurise environ 100 000 scans pour un partage de données conforme.
Amylose cardiaque avec annotations tomodensitométriques d'experts
Un groupe d'IA clinique s'est associé à Shaip pour transformer les critères de tomodensitométrie cardiaque pour l'amylose précoce en étiquettes ML prêtes à la production.
Ensemble de données d'images faciales avec diversité de progression d'âge
Un si grand nombre de participants, un corpus d'images faciales séparées dans le temps pour renforcer l'équité et la robustesse des modèles de vision par ordinateur.
Conférence AI4 : Résoudre les problèmes de collecte de données de vision par ordinateur
Toutes les principales solutions d'IA qui existent sont toutes les produits d'un processus crucial que nous appelons la collecte de données ou l'approvisionnement en données ou les données de formation à l'IA. Notre CRO, M. Hardik Parikh, a donné une session principale sur "Résoudre les problèmes de collecte de données de vision par ordinateur" lors de l'événement Ai4 2022 récemment conclu à Las Vegas le 17 août.
L'avenir de la technologie vocale - Défis et opportunités
La technologie vocale a le pouvoir de révolutionner notre façon de communiquer. Ce webinaire vise à éduquer le participant sur « Comment la technologie vocale peut être utilisée dans n'importe quel domaine » et comment divers cas d'utilisation de l'IA conversationnelle sont utilisés pour enrichir l'expérience de l'utilisateur final.
Les données transforment les soins de santé
L'intelligence artificielle (IA) a le potentiel de transformer la façon dont les soins de santé sont fournis. Ce webinaire vise à éduquer le participant sur « Comment les données peuvent être utilisées dans le domaine des soins de santé » à l'aide d'études de cas et sur les ensembles de données de formation et le traitement des données.
Guide d'achat : IA multimodale
L'IA multimodale représente plus qu'une simple avancée technologique : c'est une transformation fondamentale dans la façon dont les machines comprennent le monde et interagissent avec lui. Alors que les entreprises continuent de générer et de collecter divers types de données, la capacité à traiter et à comprendre simultanément ces multiples modalités devient non seulement un avantage, mais une nécessité.
Guide de l'acheteur : annotation / étiquetage des données
Vous souhaitez donc lancer une nouvelle initiative d'IA / ML et vous réalisez que trouver de bonnes données sera l'un des aspects les plus difficiles de votre opération. La sortie de votre modèle AI / ML est aussi bonne que les données que vous utilisez pour l'entraîner - l'expertise que vous appliquez à l'agrégation, l'annotation et l'étiquetage des données est donc d'une importance cruciale.
Guide de l'acheteur : collecte de données d'IA
Les machines n'ont pas d'esprit propre. Ils sont dépourvus d'opinions, de faits et de capacités telles que le raisonnement, la cognition, etc. Pour les transformer en supports puissants, vous avez besoin d'algorithmes développés à partir de données. Des données pertinentes, contextuelles et récentes. Le processus de collecte de ces données pour les machines est appelé collecte de données AI.
Guide de l'acheteur : Guide complet de l'IA conversationnelle
Le chatbot avec lequel vous avez conversé fonctionne sur un système d'IA conversationnel avancé qui est formé, testé et construit à l'aide de tonnes d'ensembles de données de reconnaissance vocale. C'est le processus fondamental derrière la technologie qui rend les machines intelligentes et c'est exactement ce que nous allons discuter et explorer.
Guide de l'acheteur : annotation d'image pour CV
La vision par ordinateur consiste à donner un sens au monde visuel pour former des applications de vision par ordinateur. Son succès se résume entièrement à ce que nous appelons l'annotation d'images - le processus fondamental derrière la technologie qui permet aux machines de prendre des décisions intelligentes et c'est exactement ce que nous sommes sur le point de discuter et d'explorer.
Guide de l'acheteur : Annotation et étiquetage vidéo
C'est un dicton assez commun que nous avons tous entendu. qu'une image pourrait dire mille mots, imaginez ce qu'une vidéo pourrait dire ? Un million de choses, peut-être. Aucune des applications révolutionnaires qui nous ont été promises, telles que les voitures sans conducteur ou les caisses intelligentes, n'est possible sans annotation vidéo.
Guide de l'acheteur : Grands modèles linguistiques LLM
Vous êtes-vous déjà gratté la tête, étonné de la façon dont Google ou Alexa semblaient vous "avoir" ? Ou vous êtes-vous retrouvé à lire un essai généré par ordinateur qui semble étrangement humain ? Tu n'es pas seul. Il est temps de tirer le rideau et de révéler le secret : les Large Language Models, ou LLM.
Guide de l'acheteur : données de formation à l'IA de haute qualité
Dans le monde de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, la formation aux données est inévitable. C'est le processus qui rend les modules d'apprentissage automatique précis, efficaces et entièrement fonctionnels. Le guide explore en détail ce que sont les données de formation en IA, les types de données de formation, la qualité des données de formation, la collecte de données et les licences, etc.
Stratégie de données pour l'entraînement des robots : téléopération, simulation ou vidéo humaine pour l'IA incarnée
Concevoir une politique robotique fonctionnelle dans le monde réel n'est plus un problème informatique, mais un problème de données. Les équipes d'IA incarnée en ont trois.
La pile de données d'IA physique : démonstrations humaines, actions de robots, données VLA et tâches à long terme
La plupart des équipes d'IA physique savent qu'elles ont besoin de données. Peu savent qu'elles en ont besoin d'une grande quantité. Les capacités d'un humanoïde déployé, d'un véhicule autonome ou d'un robot d'entrepôt sont cruciales.
22 des meilleurs jeux de données OCR open source pour entraîner vos modèles d'apprentissage automatique en 2026
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est désormais utilisée pour la numérisation de reçus, la vérification d'identité, l'automatisation des factures, la numérisation d'archives historiques et les applications de prise de notes au stylet. Le marché de l'OCR devrait atteindre
L'IA physique redéfinit l'intelligence autonome
Ces dix dernières années, l'intelligence artificielle a surtout vécu sur un écran. Elle répondait aux questions, finissait les phrases, triait les images et recommandait le prochain programme à regarder.
VLM vs VLA : pourquoi les modèles vision-langage ne suffisent pas pour la robotique
Deux catégories de modèles sont souvent confondues dans les discussions en robotique : les modèles vision-langage et les modèles vision-langage-action. Leurs appellations se ressemblent, les deux modèles traitent des images et du texte, et les deux modèles proviennent de…
Modèles VLA : ce dont les modèles vision-langage-action ont besoin en matière de données d’entraînement
Le passage des chatbots aux robots qui suivent des commandes en langage naturel s'effectue grâce à une seule catégorie de modèles : les modèles VLA (modèles vision-langage-action). Ces modèles combinent les informations visuelles et textuelles.
Données de détection tactile : le signal d’entraînement des robots capables de ressentir des sensations tactiles.
Les robots peuvent voir. Les ensembles de données d'images à l'échelle d'Internet et une décennie de modèles perfectionnés ont rendu cela possible. Mais demandez à un robot de ramasser un objet à moitié écrasé…
Comment annoter les données de robotique : objets, actions, intentions, mouvements et modes de défaillance
Un robot qui choisit la mauvaise boîte, se fige devant une personne ou laisse tomber une pièce fragile tombe rarement en panne à cause d'un mauvais code.
Données d'entraînement pour robots humanoïdes : ce dont les équipes ont besoin avant le déploiement
Les robots humanoïdes franchissent le fossé entre les démonstrations en laboratoire et les entrepôts, cuisines et usines réelles, mais la plupart des équipes découvrent que le plus difficile n'est pas…
Qu'est-ce que la PNL ? Comment ça marche, avantages, défis, exemples
Découvrez notre infographie sur le traitement du langage naturel : apprenez comment cela fonctionne, explorez les avantages, les défis, la croissance du marché, les cas d'utilisation et les tendances futures du traitement du langage naturel.
Tout sur l'IA conversationnelle : comment ça marche, exemple, avantages et défis [Infographie 2025]
Découvrez comment l'IA conversationnelle transforme les industries grâce à des interactions personnalisées. Découvrez notre infographie.
OCR (reconnaissance optique de caractères) – Définition, avantages, défis et cas d’utilisation [Infographie]
L'OCR est une technologie qui permet aux machines de lire du texte et des images imprimés. Il est souvent utilisé dans les applications professionnelles, telles que la numérisation de documents pour le stockage ou le traitement, et dans les applications grand public, telles que la numérisation d'un reçu pour le remboursement des dépenses.
Qu'est-ce que la collecte de données ? Tout ce qu'un débutant doit savoir
Les modèles intelligents #AI/ #ML sont partout, qu'il s'agisse de modèles de soins de santé prédictifs, de diagnostics proactifs,
Qu'est-ce que l'étiquetage des données ? Tout ce qu'un débutant doit savoir
Télécharger l'infographie Les modèles d'IA intelligents doivent être entraînés de manière approfondie pour pouvoir identifier des modèles, des objets et éventuellement créer des modèles.
