Căutați o soluție de automatizare? Nu mai căuta!
.cta-first-blue{ tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; chenar-rază: 0px; greutate font: bold; dimensiunea fontului: 16px; înălțimea liniei: 24px; umplutură: 12px 24px; fundal: #546fff; culoare albă; înălțime: 56px; text-align: stânga; display: inline-flex; flex-direcție: rând; -moz-box-align: center; alinierea elementelor: centru; spațiere între litere: 0px; dimensionare cutie: chenar-cutie; border-width:2px !important; chenar: solid #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; fundal:alb; tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !important; chenar: solid #546fff !important; } .cta-second-black{ tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; chenar-rază: 0px; greutate font: bold; dimensiunea fontului: 16px; înălțimea liniei: 24px; umplutură: 12px 24px; fundal: alb; culoare: #333; înălțime: 56px; text-align: stânga; display: inline-flex; flex-direcție: rând; -moz-box-align: center; alinierea elementelor: centru; spațiere între litere: 0px; dimensionare cutie: chenar-cutie; border-width:2px !important; chenar: solid #333 !important; } .cta-second-black:hover{ culoare:alb; fundal:#333; tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !important; chenar: solid #333 !important; } .coloană1{ lățime min: 240px; max-width: potrivire-conținut; umplutura-dreapta: 4%; } .coloană2{ lățime minimă: 200px; max-width: potrivire-conținut; } .cta-main{ display: flex; }
„Pe măsură ce din ce în ce mai multă inteligență artificială intră în lume, tot mai multă inteligență emoțională trebuie să intre în conducere.” -Amit Ray, celebru om de știință AI, autor al carții Compassionate Artificial Intelligence
A patra eră industrială în care trăim este perturbatoare prin faptul că îmbină creierul pe bază de carbon cu cel de siliciu. Inteligența artificială face deja parte din viața noastră, chiar dacă nici nu ne dăm seama – motoarele de căutare, asistenții digitali, hărți și navigație, lista este nesfârșită. Mașinile pot „învăța” acum pe măsură ce funcționează, dar acest lucru nu exclude, în majoritatea cazurilor, oamenii din proces.
Sistemele Humans in the Loop sau HITL permit ambelor forme de inteligență să interacționeze elegant pentru beneficiul lor reciproc.
Să aflăm mai multe despre AI uman în buclă.
var contentsTitle = „Cuprins”; // Setați-vă titlul aici, pentru a evita să faceți un titlu pentru acesta mai târziu var ToC = “
„+conținutTitlu+”
„; ToC += “
„; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;
Definiția Human In the Loop
Mașinile noastre au parcurs un drum lung de când Paul Ehrlich a scris în 1978 „A greși este uman, pentru a încurca cu adevărat lucrurile este nevoie de un computer”. Instrumentele de inteligență artificială de astăzi au progresat atât de mult încât marja de eroare a scăzut considerabil. Acest lucru este important deoarece instrumentele AI sunt acum utilizate în aplicații critice, inclusiv zboruri, suport vital și controlul armelor, acolo unde greșelile sunt catastrofale.
Acestea fiind spuse, IA, ca și omul care le-a construit, nu sunt perfecte. Predicțiile făcute de instrumentele AI nu sunt 100% precise, deoarece mașinile își construiesc înțelegerea din datele și modelele existente. Deși acest lucru este valabil și pentru inteligența umană, există un element suplimentar de cunoaștere bazată pe încercări și erori care folosește intrări multiple și un factor suplimentar de raționament emoțional în inteligența umană. Acest lucru îl face probabil pe om predispus la erori, în timp ce mașina, predispusă la murdărirea lucrurilor.
Dar, lăsând glume la o parte, sistemele AI nu pot fi încă complet lipsite de oameni din cauza acestei incertitudini inerente de precizie și majoritatea, dacă nu toate, instrumentele AI folosesc o anumită cantitate de interacțiune umană pentru a corecta cursul sau pur și simplu a monitoriza. Interacțiunea dintre om și mașină are ca rezultat o buclă de feedback care permite corectarea periodică a cursului sistemului AI pentru a îmbunătăți performanța și a spori autonomia. Astfel apare definiția formală pentru Human in the Loop.
De fapt, IA uman-in-the-loop permite oamenilor să ofere feedback modelului AI (ML, DL, ANN etc.) pentru predicții sub un anumit nivel de încredere.
Vrei sa răzuiește datele din PDF documente, converti PDF în XML or automatizarea extragerii mesei? Vezi Nanonets Scraper PDF or analizator PDF a converti PDF-uri în baza de date intrări!
.cta-first-blue{ tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; chenar-rază: 0px; greutate font: bold; dimensiunea fontului: 16px; înălțimea liniei: 24px; umplutură: 12px 24px; fundal: #546fff; culoare albă; înălțime: 56px; text-align: stânga; display: inline-flex; flex-direcție: rând; -moz-box-align: center; alinierea elementelor: centru; spațiere între litere: 0px; dimensionare cutie: chenar-cutie; border-width:2px !important; chenar: solid #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; fundal:alb; tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !important; chenar: solid #546fff !important; } .cta-second-black{ tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; chenar-rază: 0px; greutate font: bold; dimensiunea fontului: 16px; înălțimea liniei: 24px; umplutură: 12px 24px; fundal: alb; culoare: #333; înălțime: 56px; text-align: stânga; display: inline-flex; flex-direcție: rând; -moz-box-align: center; alinierea elementelor: centru; spațiere între litere: 0px; dimensionare cutie: chenar-cutie; border-width:2px !important; chenar: solid #333 !important; } .cta-second-black:hover{ culoare:alb; fundal:#333; tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !important; chenar: solid #333 !important; } .coloană1{ lățime min: 240px; max-width: potrivire-conținut; umplutura-dreapta: 4%; } .coloană2{ lățime minimă: 200px; max-width: potrivire-conținut; } .cta-main{ display: flex; }
ML, un instrument AI popular accesibil HITL
Învățarea este procesul în care datele preexistente sunt folosite pentru a face predicții viitoare – „un copil ars se teme de incendiu” este un exemplu care poate fi relaționat, chiar dacă tulburător, al procesului de învățare. Învățarea automată, unul dintre instrumentele AI, funcționează în același mod - învață modele din datele existente și face predicții pe baza acestor modele. De exemplu, folosind imaginile fețelor fericite și triste dintr-o bază de date preexistentă de fețe emoționale, un instrument ML identifică o nouă față ca fiind fericită sau tristă. Predicția este apoi validată și, dacă este găsită corectă, merge mai departe, păstrând această nouă „experiență” ca un alt punct de date. Dacă nu, cursul mașinii se corectează.
Doriți să automatizați sarcinile manuale repetitive? Verificați software-ul nostru de procesare a documentelor bazat pe fluxul de lucru Nanonets. Extrageți date din facturi, cărți de identitate sau orice document pe pilot automat!
.cta-first-blue{ tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; chenar-rază: 0px; greutate font: bold; dimensiunea fontului: 16px; înălțimea liniei: 24px; umplutură: 12px 24px; fundal: #546fff; culoare albă; înălțime: 56px; text-align: stânga; display: inline-flex; flex-direcție: rând; -moz-box-align: center; alinierea elementelor: centru; spațiere între litere: 0px; dimensionare cutie: chenar-cutie; border-width:2px !important; chenar: solid #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; fundal:alb; tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !important; chenar: solid #546fff !important; } .cta-second-black{ tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; chenar-rază: 0px; greutate font: bold; dimensiunea fontului: 16px; înălțimea liniei: 24px; umplutură: 12px 24px; fundal: alb; culoare: #333; înălțime: 56px; text-align: stânga; display: inline-flex; flex-direcție: rând; -moz-box-align: center; alinierea elementelor: centru; spațiere între litere: 0px; dimensionare cutie: chenar-cutie; border-width:2px !important; chenar: solid #333 !important; } .cta-second-black:hover{ culoare:alb; fundal:#333; tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !important; chenar: solid #333 !important; } .coloană1{ lățime min: 240px; max-width: potrivire-conținut; umplutura-dreapta: 4%; } .coloană2{ lățime minimă: 200px; max-width: potrivire-conținut; } .cta-main{ display: flex; }
Tipuri de HITL în ML
În Human in the Loop Machine Learning, omul participă la mai multe niveluri.
Componenta umană începe cu crearea algoritmului, iar algoritmul decolează. La fel ca Tony Stark și JARVIS-ul lui
Pregătire
După cum sa descris mai devreme, învățarea are loc cu date. Când un copil nu atinge flacăra, probabil că un adult a învățat-o să nu facă. Raționamentul uman este folosit pentru a antrena modelul, astfel încât, în timp util, modelul să aibă performanțe similare sau să îl depășească pe om în a face predicții folosind tipare.
Etichetarea datelor
Modelele de învățare automată au nevoie date etichetate din care să învețe. Unele seturi de date pot avea deja etichete, dar în absența datelor preetichetate, oamenii trebuie să eticheteze datele care antrenează algoritmul ML. In conformitate cu IDC, 90% din datele disponibile sunt date întunecate, adică date nestructurate/necategorizate. Etichetarea poate fi o muncă obositoare și consumatoare de timp. Într-adevăr, etichetarea datelor a devenit un loc de muncă de sine stătător în domeniu de inteligență artificială și știința datelor. Oricât de banal ar suna, etichetarea seturilor de date nu este întotdeauna o activitate de gamă inferioară, iar aplicațiile specifice pot necesita cunoștințe specifice domeniului. De exemplu, etichetarea datelor medicale necesită cunoștințe despre boli, afecțiuni etc. Cele mai multe seturi de date utilizate în domeniul asistenței medicale necesită cunoștințe specifice domeniului, cum ar fi un medic care etichetează o radiografie pulmonară ca fiind canceroasă sau nu. Etichetarea datelor utilizate pentru antrenarea AI utilizată în zboruri necesită cunoștințe despre aerodinamică și alte subiecte de inginerie.
Validare
Odată ce un model ML începe să prezică folosind date din lumea reală, HITL validează predicțiile modelului și oferă feedback despre fals pozitive și false negative către ML pentru antrenament. Omul în buclă poate revizui performanța modelului și poate analiza performanța acestuia, pentru a ajusta algoritmul sau a îmbunătăți setul de date de antrenament.
Doriți să utilizați automatizarea proceselor robotizate? Consultați software-ul de procesare a documentelor bazat pe fluxul de lucru Nanonets. Fără cod. Platformă fără probleme.
.cta-first-blue{ tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; chenar-rază: 0px; greutate font: bold; dimensiunea fontului: 16px; înălțimea liniei: 24px; umplutură: 12px 24px; fundal: #546fff; culoare albă; înălțime: 56px; text-align: stânga; display: inline-flex; flex-direcție: rând; -moz-box-align: center; alinierea elementelor: centru; spațiere între litere: 0px; dimensionare cutie: chenar-cutie; border-width:2px !important; chenar: solid #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; fundal:alb; tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !important; chenar: solid #546fff !important; } .cta-second-black{ tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; chenar-rază: 0px; greutate font: bold; dimensiunea fontului: 16px; înălțimea liniei: 24px; umplutură: 12px 24px; fundal: alb; culoare: #333; înălțime: 56px; text-align: stânga; display: inline-flex; flex-direcție: rând; -moz-box-align: center; alinierea elementelor: centru; spațiere între litere: 0px; dimensionare cutie: chenar-cutie; border-width:2px !important; chenar: solid #333 !important; } .cta-second-black:hover{ culoare:alb; fundal:#333; tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !important; chenar: solid #333 !important; } .coloană1{ lățime min: 240px; max-width: potrivire-conținut; umplutura-dreapta: 4%; } .coloană2{ lățime minimă: 200px; max-width: potrivire-conținut; } .cta-main{ display: flex; }
Importanța ML-ului uman în buclă și a altor instrumente AI
Când există o lipsă de date de antrenament
Învățarea automată convențională și alte instrumente AI necesită un set mare de date pentru a se antrena bine și pentru a obține rezultate precise. Într-un domeniu nou sau într-un domeniu căruia îi lipsesc date anterioare, modelele ML nu sunt exacte pentru a începe și durează mult timp până când sunt generate date suficiente pentru antrenament. AI uman în buclă poate ajuta în aceste cazuri în care omul învață algoritmul, tiparele și regulile fără a fi nevoie de un set de date mare pentru a lucra. În acest context, HITL ajută la validarea modelelor și permite antrenamentul folosind date care sunt nestructurate, greu de etichetat și în continuă schimbare.
Când dezumanizarea nu este o opțiune
Există și domenii specifice în care umanul în bucla AI este util, chiar necesar. Un domeniu este asistența medicală. Deși AI poate ușura cu siguranță diagnosticul și chiar terapiile, cum ar fi chirurgia robotică, nu este clar dacă poate fi dezumanizată. Este într-adevăr adevărat că IA poate ajuta clinicienii să petreacă mai puțin timp pe sarcini administrative și de diagnosticare, dar dezbaterea continuă să existe cu privire la dacă IA dezumanizată ar submina dimensiunea umană a relației pacient-medic. Consensul etic general este că „human-in-the-loop” este necesar pentru ca AI să servească scopurilor umane, să respecte identitatea personală și să promoveze interacțiunea umană.
Unde doi ochi sunt mai în siguranță decât viziunea artificială
HITL este, de asemenea, necesar în situații care necesită cea mai mare precizie pentru siguranță. Un exemplu este fabricarea de piese critice pentru vehicule sau avioane; în timp ce instrumentele AI, cum ar fi ML, sunt extrem de utile pentru inspecții, un monitor uman din grup ar spori fiabilitatea piesei. În plus, cu date incomplete sau părtinitoare, modelele de învățare automată pot deveni ele însele părtinitoare. Un om în buclă poate detecta și corecta părtinirea în timp.
Pentru o transparență sporită
Aplicațiile AI pot deveni cutii negre în care este ascunsă procesarea care convertește datele într-o decizie. Acest lucru este incomod pentru activitățile sensibile la date, cum ar fi finanțele și serviciile bancare. Aceasta este, de asemenea, o problemă pentru luarea deciziilor, conformitatea cu reglementările și nevoile de dezvăluire care sunt asociate cu anumite activități. În astfel de cazuri, modelul HITL permite oamenilor să vadă cum instrumentul AI ajunge la un anumit rezultat cu un anumit set de date. Acest lucru permite instrumentului AI/ML să fie, în limbajul termodinamicii, un sistem „deschis” mai degrabă decât un sistem „izolat”.
Pentru a împuternici instrumentul AI
Când un copil învață alfabetul, este necesar un profesor, dar pe măsură ce crește, rolul profesorului devine mai degrabă de ghidare decât de predare, în cele din urmă, adultul de acum poate învăța singur, fără a avea nevoie de un profesor. La fel, umanul trebuie să antreneze mai întâi sistemul și, cu cât instrumentul AI învață mai mult din intervenția umană, cu atât devine mai bine, iar cantitatea de timp uman în buclă poate fi redusă sau, în unele cazuri, chiar eliminat. Astfel, instrumentul AI beneficiază de inteligența umană prin bucla de feedback.
În învățarea profundă
Învățarea profundă umană în buclă este utilizată în următorul scenariu:
- Algoritmii nu recunosc datele de intrare.
- Datele de intrare sunt interpretate greșit
- Există indecizie cu privire la următoarea sarcină de angajat pe date
- Pentru a permite ființelor umane să îndeplinească anumite sarcini în mod obiectiv
- Pentru a reduce erorile și întârzierile pentru sarcinile umane
Dacă lucrați cu facturi și chitanțe sau vă faceți griji cu privire la verificarea ID-ului, consultați Nanonets OCR online or Extractor de text PDF pentru a extrage text din documente PDF gratuit. Faceți clic mai jos pentru a afla mai multe despre Soluție de automatizare pentru întreprinderi Nanonets.
.cta-first-blue{ tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; chenar-rază: 0px; greutate font: bold; dimensiunea fontului: 16px; înălțimea liniei: 24px; umplutură: 12px 24px; fundal: #546fff; culoare albă; înălțime: 56px; text-align: stânga; display: inline-flex; flex-direcție: rând; -moz-box-align: center; alinierea elementelor: centru; spațiere între litere: 0px; dimensionare cutie: chenar-cutie; border-width:2px !important; chenar: solid #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; fundal:alb; tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !important; chenar: solid #546fff !important; } .cta-second-black{ tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; chenar-rază: 0px; greutate font: bold; dimensiunea fontului: 16px; înălțimea liniei: 24px; umplutură: 12px 24px; fundal: alb; culoare: #333; înălțime: 56px; text-align: stânga; display: inline-flex; flex-direcție: rând; -moz-box-align: center; alinierea elementelor: centru; spațiere între litere: 0px; dimensionare cutie: chenar-cutie; border-width:2px !important; chenar: solid #333 !important; } .cta-second-black:hover{ culoare:alb; fundal:#333; tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !important; chenar: solid #333 !important; } .coloană1{ lățime min: 240px; max-width: potrivire-conținut; umplutura-dreapta: 4%; } .coloană2{ lățime minimă: 200px; max-width: potrivire-conținut; } .cta-main{ display: flex; }
Aplicații ale oamenilor în buclă
Sistemele AI și ML sunt omniprezente în lume astăzi. Omul în buclă poate fi fie doar la capătul consumului, fie și în domeniul operațional. Exemple dintre primele includ utilizarea motoarelor de căutare, hărți digitale, navigare etc., în care consumatorul uman folosește un sistem AI pentru a beneficia de diverse servicii.
Câteva aplicații tipice în care HITL se află în stadiul operațiunii AI/ML în sine sunt:
Social Media
Limita dintre utilizarea și abuzul aplicațiilor de social media este bună, iar judecata umană este esențială pentru a modera conținutul. Este adevărat că sistemele AI pot învăța să modereze conținutul în timp. Dar pentru asta, implicarea umană este esențială pentru a ajuta mașina să învețe să identifice textul, numele de utilizator, imaginile și videoclipurile care pot avea elemente de interacțiune nedorite.
Tehnica Sănătăţii
Imagistica medicală și recunoașterea bazată pe inteligență artificială a caracteristicilor normale și anormale ale imaginii sunt dezvoltate pe scară largă. Astfel de evoluții necesită intervenția experților în materie, pentru a antrena modelul să caute caracteristici specifice ale imaginii care indică anomalii. Chiar și modelele cele mai bine instruite trebuie să fie susținute în continuare de confirmarea umană, deoarece serviciile de diagnostic și terapeutice se ocupă de vieți, iar greșelile nu sunt acceptabile. Aplicațiile tehnologice de îngrijire a sănătății necesită servicii intensive de etichetare a datelor pentru a-și spori datele de formare.
Transport
Mașinile cu conducere autonomă se apropie deja de utilizare practică, dar pentru evoluții ulterioare, cantități masive de date sub formă de imagini, videoclipuri și sunete trebuie adunate și adnotate de oameni. Etichetarea datelor de imagine ca oameni, vehicule, blocaje rutiere, vegetație, animale, forme de drum etc., este de o importanță capitală pentru ML pentru a permite conducerea automată fără accidente. Sunt necesare eforturi enorme de etichetare și adnotare pentru oameni pentru a realiza vehicule cu adevărat autonome în lume.
Aplicații de apărare
Viziunea futuristă pentru organizațiile de apărare este utilizarea sistemelor autonome în misiuni periculoase. Astfel de sisteme trebuie să fie capabile să ia decizii asemănătoare oamenilor în condiții de fracțiune de secundă. Cu toate acestea, cantitățile de date disponibile pentru antrenarea acestor backend-uri AI de înaltă performanță sunt în prezent insuficiente pentru a permite o autonomie completă. Sistemele de inteligență artificială fără oameni sunt, de asemenea, incapabile să înțeleagă informațiile contextuale din intrare și acest lucru poate duce la predicții și decizii catastrofale. Astfel, de acum, un om este cu siguranță necesar în buclă pentru a menține operațiunile de apărare sub control și uman.
Aplicații creative
Dincolo de aplicațiile „esențiale” de mai sus, sistemele HITL AI pot avea și valoare de divertisment. The Stanford AI centrat pe om initiative proiectează sisteme care infuzează tehnologia cu interacțiunea umană pentru a dezvolta noi instrumente pentru muzica și alte forme de creativitate umană. Rețele neuronale artificiale profunde de transfer de stil folosiți intervenția umană pentru a învăța mașinile „stiluri” de picturi pentru noile creații AI.
Alte domenii care beneficiază de sistemele AI Human in the loop includ sporturi, jocuri (video și în viața reală), agricultura, automatizarea fabricilor și activitățile financiare.
Doriți să automatizați sarcinile manuale repetitive? Economisiți timp, efort și bani sporind în același timp eficiența!
.cta-first-blue{ tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; chenar-rază: 0px; greutate font: bold; dimensiunea fontului: 16px; înălțimea liniei: 24px; umplutură: 12px 24px; fundal: #546fff; culoare albă; înălțime: 56px; text-align: stânga; display: inline-flex; flex-direcție: rând; -moz-box-align: center; alinierea elementelor: centru; spațiere între litere: 0px; dimensionare cutie: chenar-cutie; border-width:2px !important; chenar: solid #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; fundal:alb; tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !important; chenar: solid #546fff !important; } .cta-second-black{ tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; chenar-rază: 0px; greutate font: bold; dimensiunea fontului: 16px; înălțimea liniei: 24px; umplutură: 12px 24px; fundal: alb; culoare: #333; înălțime: 56px; text-align: stânga; display: inline-flex; flex-direcție: rând; -moz-box-align: center; alinierea elementelor: centru; spațiere între litere: 0px; dimensionare cutie: chenar-cutie; border-width:2px !important; chenar: solid #333 !important; } .cta-second-black:hover{ culoare:alb; fundal:#333; tranziție: toate 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !important; chenar: solid #333 !important; } .coloană1{ lățime min: 240px; max-width: potrivire-conținut; umplutura-dreapta: 4%; } .coloană2{ lățime minimă: 200px; max-width: potrivire-conținut; } .cta-main{ display: flex; }
La pachet
Suntem încă un drum lung, dacă este deloc posibil, pentru ca roboții să se ridice și să cucerească lumea. Oamenii sunt încă solicitați în bucla inteligenței artificiale. Abordarea mai largă a AI nu este proiectarea unei mașini perfecte – ceea ce este extrem de dificil, dacă nu imposibil, ci proiectarea sistemelor colaborative care combină subtilitatea raționamentului uman și puterea automatizării inteligente.
var contentsTitle = „Cuprins”; // Setați-vă titlul aici, pentru a evita să faceți un titlu pentru acesta mai târziu var ToC = “
„+conținutTitlu+”
„; ToC += “
„; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;
Nanoneți API OCR și OCR online au multe interesante cazuri de utilizare tHat ar putea optimiza performanța afacerii dvs., economisi costuri și crește creșterea. Afla modul în care cazurile de utilizare ale Nanonets se pot aplica produsului dvs.
- "
- &
- 10
- 100
- 420
- 7
- 9
- a
- Despre Noi
- accidente
- Conform
- precis
- activităţi de
- activitate
- adăugat
- agricultură
- AI
- Algoritmul
- TOATE
- permite
- Alfabet
- deja
- mereu
- sumă
- Sume
- analiza
- animale
- O alta
- aplicatii
- Aplică
- abordare
- Artă
- artificial
- inteligență artificială
- asociate
- automatizarea
- Automata
- Automatizare
- autonom
- disponibil
- sprijinit
- fundal
- Bancar
- deoarece
- deveni
- înainte
- fiind
- de mai jos
- beneficia
- Beneficiile
- între
- Dincolo de
- Negru
- frontieră
- construi
- afaceri
- Carduri
- pasă
- masini
- cazuri
- sigur
- copil
- CIO
- cod
- cum
- Completă
- complet
- conformitate
- component
- Condiții
- încredere
- Consens
- mereu
- consumator
- consum
- conţinut
- conținut
- continuă
- Control
- Corectarea
- Cheltuieli
- ar putea
- acoperi
- Crearea
- creaţie
- creativitate
- creator
- critic
- În prezent
- Întuneric
- de date
- știința datelor
- Baza de date
- afacere
- dezbatere
- Deciziile
- adânc
- apărare
- întârzieri
- descris
- Amenajări
- modele
- dezvolta
- dezvoltat
- evoluții
- dificil
- digital
- Dimensiune
- boli
- Afişa
- brizant
- Doctor
- documente
- domeniu
- conducere
- efect
- efort
- Eforturile
- element
- împuternici
- permite
- permite
- se încheie
- Inginerie
- enorm
- Intrați
- Afacere
- Divertisment
- esenţial
- etc
- etic
- în cele din urmă
- exemplu
- exemple
- existent
- experți
- Față
- fete
- fabrică
- DESCRIERE
- feedback-ul
- Domenii
- finanţa
- financiar
- capăt
- First
- Zboruri
- următor
- formă
- formal
- formulare
- Înainte
- găsit
- din
- mai mult
- În plus
- viitor
- futurist
- Jocuri
- General
- grup
- Creștere
- fericit
- Sănătate
- Sănătate
- înălțime
- ajutor
- ajută
- aici
- Cum
- Totuși
- HTTPS
- uman
- Oamenii
- identifica
- Identitate
- imagine
- imagini
- imens
- importanță
- important
- imposibil
- îmbunătăţi
- îmbunătățirea
- incapabil
- include
- Inclusiv
- a crescut
- index
- industrial
- informații
- inerent
- Inițiativă
- intrare
- Inteligență
- Inteligent
- interacţiune
- IT
- în sine
- Loc de munca
- A pastra
- cunoştinţe
- Etichetă
- etichete
- mare
- Conducere
- AFLAȚI
- învăţare
- Nivel
- nivelurile de
- Linie
- LINK
- Listă
- trăi
- Lung
- Uite
- maşină
- masina de învățare
- Masini
- făcut
- face
- FACE
- Efectuarea
- om
- manual
- de fabricaţie
- Harta
- masiv
- Mass-media
- medical
- misiuni
- greşeli
- ML
- model
- Modele
- bani
- monitor
- Lună
- mai mult
- cele mai multe
- multiplu
- Navigare
- necesar
- nevoilor
- normală.
- operaţie
- Operațiuni
- Optimizați
- comandă
- organizații
- Altele
- parte
- special
- Perfect
- performanță
- personal
- platformă
- Punct
- Popular
- posibil
- putere
- prezicere
- Predictii
- Problemă
- proces
- Automatizarea procesului
- prelucrare
- Produs
- promova
- furniza
- furnizează
- gamă
- realiza
- tărâm
- recunoaște
- reduce
- Redus
- autoritățile de reglementare
- Respectarea reglementărilor
- relaţie
- necesita
- necesar
- Necesită
- REZULTATE
- revizuiască
- drum
- blocaje
- Robotic Process Automation
- Rol
- norme
- mai sigur
- Siguranţă
- Said
- acelaşi
- Ştiinţă
- Om de stiinta
- Caută
- Motoare de cautare
- Servicii
- set
- forme
- întrucât
- So
- Social
- social media
- Software
- solid
- soluţie
- unele
- specific
- petrece
- Sportul
- Etapă
- Începe
- începe
- Încă
- stil
- a sustine
- sistem
- sisteme
- sarcini
- Predarea
- tech
- Tehnologia
- lumea
- lucruri
- Prin
- timp
- consumă timp
- Titlu
- astăzi
- instrument
- Unelte
- subiecte
- atingeţi
- Pregătire
- trenuri
- tranziţie
- transparent
- transport
- Incertitudine
- în
- înţelegere
- Univers
- us
- utilizare
- validate
- validare
- valoare
- diverse
- Vehicule
- Verificare
- Video
- Video
- viziune
- W3
- dacă
- în timp ce
- fără
- Apartamente
- fabrică
- lume
- ar
- Ta
