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  • Trotz des rechtzeitigen Aufstiegs der Automobilindustrie lässt die Vertikale viel Spielraum für inkrementelle Verbesserungen. Angefangen von der Verringerung von Verkehrsunfällen bis hin zur Verbesserung der Fahrzeugherstellung und des Ressourceneinsatzes scheint Künstliche Intelligenz die wahrscheinlichste Lösung zu sein, um die Dinge in den Himmel zu bringen.

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    Künstliche Intelligenz scheint heutzutage eher ein Marketing-Jargon zu sein. Jedes Unternehmen, Startup oder Unternehmen, das Sie kennen, bewirbt seine Produkte und Dienstleistungen jetzt mit dem Begriff "KI-powered" als USP. Getreu dem, künstliche Intelligenz scheint heutzutage unvermeidlich zu sein. Wenn Sie bemerken, wird fast alles, was Sie um sich herum haben, von KI angetrieben. Von den Empfehlungs-Engines auf Netflix und Algorithmen in Dating-Apps bis hin zu einigen der komplexesten Einheiten im Gesundheitswesen, die in der Onkologie helfen, ist künstliche Intelligenz heute der Dreh- und Angelpunkt von allem.

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    Sind es nur wir oder werden virtuelle Assistenten von Tag zu Tag skurriler und frecher? Wenn Sie sich an Ihre erste Interaktion mit einem virtuellen Assistenten wie Siri, Cortana oder Alexa erinnern, werden Sie sich an langweilige Antworten und die einfache Ausführung von Aufgaben erinnern.

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    Maschinelles Lernen hat wahrscheinlich die unterschiedlichsten Definitionen und Interpretationen der Welt. Was vor einigen Jahren als Schlagwort aufgetaucht ist, verblüfft noch immer viele Menschen durch die Art und Weise, wie es dargestellt und präsentiert wird.

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    Künstliche Intelligenz (KI) ist ehrgeizig und für den Fortschritt der Menschheit von immensem Nutzen. Insbesondere in einem Bereich wie dem Gesundheitswesen führt künstliche Intelligenz zu bemerkenswerten Veränderungen in der Art und Weise, wie wir an die Diagnose von Krankheiten, deren Behandlung, Patientenversorgung und Patientenüberwachung herangehen. Nicht zu vergessen die Forschung und Entwicklung, die mit der Entwicklung neuer Medikamente verbunden ist, neuere Möglichkeiten, Bedenken und Grunderkrankungen zu entdecken und vieles mehr.

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    Das Gesundheitswesen als Branche war nie statisch. Aber andererseits war es noch nie so dynamisch, mit dem Zusammentreffen unterschiedlicher medizinischer Erkenntnisse, die uns dazu bringen, leblos auf Berge unstrukturierter Daten zu starren. Um ehrlich zu sein, ist das gigantische Datenvolumen kein Thema mehr. Es ist eine Realität, die bis Ende 2,000 sogar die 2020-Exabyte-Marke überschritten hat.

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    Künstliche Intelligenz ist die Technologie, die es Maschinen ermöglicht, menschliches Verhalten nachzuahmen. Es geht darum, Maschinen beizubringen, autonom zu lernen und zu denken und die Ergebnisse zu nutzen, um entsprechend zu reagieren und zu reagieren.

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    Jedes Mal, wenn Ihr GPS-Navigationssystem Sie auffordert, einen Umweg zu nehmen, um den Verkehr zu vermeiden, sollten Sie sich bewusst sein, dass solche präzisen Analysen und Ergebnisse nach mehreren hundert Stunden Training erzielt werden. Immer wenn Ihre Google Lens-App ein Objekt oder ein Produkt genau identifiziert, sollten Sie wissen, dass Tausende und Abertausende von Bildern von ihrem KI-Modul (Künstliche Intelligenz) zur genauen Identifizierung verarbeitet wurden.

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    4 Grundlegende Dinge, die Sie über die De-Identifikation von Daten wissen sollten. Da die Datengenerierung täglich 2.5 Trillionen Bytes beträgt, generierten wir als Internetnutzer im Jahr 1.7 jede einzelne Sekunde fast 2020 MB.

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    Jetzt, da der gesamte Planet online und vernetzt ist, generieren wir kollektiv unermessliche Datenmengen. Eine Branche, ein Unternehmen, ein Marktsegment oder jede andere Einheit würde Daten als eine einzige Einheit betrachten. Dennoch werden Daten, soweit es Einzelpersonen betrifft, besser als unser digitaler Fußabdruck bezeichnet.

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    Qualitätsdaten führen zu Erfolgsgeschichten, während eine schlechte Datenqualität eine gute Fallstudie darstellt. Einige der wirkungsvollsten Fallstudien zur KI-Funktionalität sind auf einen Mangel an qualitativ hochwertigen Datensätzen zurückzuführen. Während Unternehmen alle von ihren KI-Projekten und -Produkten begeistert und ehrgeizig sind, spiegelt sich die Begeisterung nicht in den Datenerfassungs- und Schulungspraktiken wider. Da sie sich mehr auf den Output als auf die Ausbildung konzentrieren, verzögern einige Unternehmen ihre Markteinführungszeit, verlieren ihre Finanzierung oder ziehen sogar ihre Fensterläden für die Ewigkeit herunter.

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    Ein Prozess zum Annotieren oder Markieren generierter Daten, der es Algorithmen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz ermöglicht, jeden Datentyp effizient zu identifizieren und zu entscheiden, was daraus gelernt und was damit zu tun ist. Je besser definiert oder beschriftet jeder Datensatz ist, desto besser können die Algorithmen ihn für optimierte Ergebnisse verarbeiten.

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    Alexa, gibt es einen Sushi-Laden in meiner Nähe? Oft stellen wir unseren virtuellen Assistenten oft offene Fragen. Solche Fragen an Mitmenschen zu stellen, ist verständlich, wenn man bedenkt, dass wir es gewohnt sind, zu sprechen und zu interagieren. Eine umgangssprachlich sehr beiläufige Frage an eine Maschine zu stellen, die kaum Sprach- und Konversationsfeinheiten versteht, macht jedoch keinen Sinn, oder?

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    Nun, hinter jedem solchen überraschenden Vorfall stecken Konzepte wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und vor allem NLP (Natural Language Processing). Einer der größten Durchbrüche unserer letzten Zeit ist NLP, bei dem sich Maschinen allmählich weiterentwickeln, um zu verstehen, wie Menschen sprechen, Emotionen zeigen, verstehen, reagieren, analysieren und sogar menschliche Gespräche und gefühlsgesteuerte Verhaltensweisen nachahmen. Dieses Konzept hat großen Einfluss auf die Entwicklung von Chatbots, Text-to-Speech-Tools, Spracherkennung, virtuellen Assistenten und mehr.

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    Obwohl es sich um ein in den 1950er Jahren eingeführtes Konzept handelte, wurde Künstliche Intelligenz (KI) erst vor einigen Jahren zu einem Begriff. Die Entwicklung der KI verlief schrittweise und es hat fast sechs Jahrzehnte gedauert, um die wahnsinnigen Funktionen und Funktionen anzubieten, die sie heute bietet. All dies war aufgrund der gleichzeitigen Entwicklung von Hardware-Peripheriegeräten, technischen Infrastrukturen, verwandten Konzepten wie Cloud-Computing, Datenspeicher- und -verarbeitungssystemen (Big Data und Analytics), der Durchdringung und Kommerzialisierung des Internets und mehr immens möglich. Alles zusammen hat zu dieser erstaunlichen Phase der Tech-Timeline geführt, in der KI und Machine Learning (ML) nicht nur Innovationen vorantreiben, sondern auch zu unvermeidlichen Konzepten werden, ohne die man leben kann.

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    Jedes KI-System benötigt riesige Mengen an Qualitätsdaten, um zu trainieren und genaue Ergebnisse zu liefern. Nun, es gibt zwei Schlüsselwörter in diesem Satz – riesige Mengen und qualitativ hochwertige Daten. Lassen Sie uns beide einzeln besprechen.

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    Alle bisherigen Gespräche und Diskussionen über den Einsatz künstlicher Intelligenz für Geschäfts- und Betriebszwecke waren nur oberflächlich. Einige sprechen über die Vorteile ihrer Implementierung, während andere darüber diskutieren, wie ein KI-Modul die Produktivität um 40 % steigern kann. Aber die wirklichen Herausforderungen bei deren Einbindung für unsere Geschäftszwecke gehen wir kaum an.

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    Ohne Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) ist der Kampf gegen eine globale Pandemie kaum vorstellbar. Der exponentielle Anstieg von Covid-19-Fällen auf der ganzen Welt hat viele Gesundheitsinfrastrukturen lahmgelegt. Institutionen, Regierungen und Organisationen konnten sich jedoch mit Hilfe fortschrittlicher Technologien wehren. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, einst als Luxus für gehobenen Lebensstil und Produktivität angesehen, sind dank ihrer unzähligen Anwendungen zu lebensrettenden Mitteln bei der Bekämpfung von Covid geworden.

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    Schmerzen werden bei bestimmten Personengruppen intensiver empfunden. Studien haben gezeigt, dass Personen aus Minderheiten und unterprivilegierten Gruppen aufgrund von Stress, allgemeiner Gesundheit und anderen Faktoren dazu neigen, mehr körperliche Schmerzen zu haben als die Allgemeinbevölkerung.

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    Bevor Sie überhaupt planen, die Daten zu beschaffen, eine der wichtigsten Überlegungen bei der Festlegung, wie viel Sie für Ihre KI-Trainingsdaten ausgeben sollten. In diesem Artikel geben wir Ihnen Einblicke, um ein effektives Budget für KI-Trainingsdaten zu entwickeln.

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    Shaip ist eine Online-Plattform, die sich auf KI-Datenlösungen im Gesundheitswesen konzentriert und lizenzierte Gesundheitsdaten anbietet, die bei der Erstellung von KI-Modellen helfen sollen. Es bietet textbasierte Patientenakten und Anspruchsdaten, Audio wie Arztaufzeichnungen oder Patienten-/Arztgespräche sowie Bilder und Videos in Form von Röntgenbildern, CT-Scans und MRT-Ergebnissen.

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    Daten sind eines der wichtigsten Elemente bei der Entwicklung eines KI-Algorithmus. Denken Sie daran: Nur weil Daten schneller als je zuvor generiert werden, bedeutet dies nicht, dass die richtigen Daten leicht zu finden sind. Daten von geringer Qualität, verzerrte oder falsch kommentierte Daten können (bestenfalls) einen weiteren Schritt hinzufügen. Diese zusätzlichen Schritte werden Sie ausbremsen, da die Data Science- und Entwicklungsteams diese auf dem Weg zu einer funktionsfähigen Anwendung abarbeiten müssen.

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    Es wurde viel über das Potenzial der künstlichen Intelligenz zur Transformation der Gesundheitsbranche gesprochen, und das aus gutem Grund. Ausgeklügelte KI-Plattformen werden von Daten angetrieben, und Gesundheitsorganisationen haben dies im Überfluss. Warum ist die Branche bei der Einführung von KI hinter anderen zurückgeblieben? Das ist eine facettenreiche Frage mit vielen möglichen Antworten. Sie alle werden jedoch zweifellos ein Hindernis besonders hervorheben: große Mengen unstrukturierter Daten.

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    Was jedoch einfach erscheint, ist mühsam zu entwickeln und bereitzustellen wie jedes andere komplexe KI-System. Bevor Ihr Gerät das von Ihnen aufgenommene Bild erkennen und die ML-Module (Machine Learning) es verarbeiten könnten, hätte ein Datenanmerker oder ein Team von ihnen Tausende von Stunden damit verbracht, Daten mit Anmerkungen zu versehen, um sie für Maschinen verständlich zu machen.

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    In diesem besonderen Gastbeitrag untersucht Vatsal Ghiya, CEO und Mitbegründer von Shaip, die drei Faktoren, von denen er glaubt, dass sie es der datengesteuerten KI in Zukunft ermöglichen werden, ihr volles Potenzial auszuschöpfen: das Talent und die Ressourcen, die für die Entwicklung innovativer Algorithmen erforderlich sind, und immense Datenmenge, um diese Algorithmen genau zu trainieren, und ausreichend Rechenleistung, um diese Daten effektiv zu analysieren. Vatsal ist ein Serial Entrepreneur mit mehr als 20 Jahren Erfahrung mit KI-Software und -Dienstleistungen im Gesundheitswesen. Shaip ermöglicht die On-Demand-Skalierung seiner Plattform, Prozesse und Mitarbeiter für Unternehmen mit den anspruchsvollsten Initiativen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

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    Prozesse in Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI) sind evolutionär. Im Gegensatz zu anderen Produkten, Dienstleistungen oder Systemen auf dem Markt bieten KI-Modelle keine sofortigen Anwendungsfälle oder sofort 100% genaue Ergebnisse. Die Ergebnisse entwickeln sich mit der weiteren Verarbeitung relevanter und qualitativ hochwertiger Daten. Es ist so, wie wenn ein Baby sprechen lernt oder wie ein Musiker damit beginnt, die ersten fünf Dur-Akkorde zu lernen und dann darauf aufzubauen. Erfolge werden nicht über Nacht freigeschaltet, aber das Training erfolgt konsequent für Spitzenleistungen.

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    Wenn wir über Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sprechen, stellen wir uns sofort leistungsstarke Technologieunternehmen, praktische und futuristische Lösungen, schicke selbstfahrende Autos und im Grunde alles, was ästhetisch, kreativ und intellektuell ansprechend ist, vor. Was den Menschen kaum projiziert wird, ist die reale Welt hinter all den Annehmlichkeiten und Lifestyle-Erlebnissen, die KI bietet.

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    Ein exklusives Interview, in dem Utsav, Business Head - Shaip mit Sunil, Executive Editor, My Startup, interagiert, um ihn darüber zu informieren, wie Shaip das menschliche Leben verbessert, indem es die Probleme der Zukunft mit seinen Angeboten für Conversational AI und Healthcare AI löst. Er erklärt weiter, wie KI und ML die Art und Weise, wie wir Geschäfte machen, revolutionieren wird und wie Shaip zur Entwicklung von Technologien der nächsten Generation beitragen wird.

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    Die Covid-19-Pandemie mag für wirtschaftliche Unsicherheit gesorgt haben, aber es ist ein Beweis für die unglaubliche Aufregung um KI-Innovationen, dass die Investitionen in diesen Bereich den Sturm weitgehend überstanden haben: Nur 7 Prozent der Investitionen gingen zurück und 16 Prozent wurden 2020 vorübergehend ausgesetzt, während 47 Prozent blieben unverändert und 30 Prozent sollten steigen.

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    Künstliche Intelligenz (KI) verbessert unseren Lebensstil durch bessere Filmempfehlungen, Restaurantvorschläge, Konfliktlösungen durch Chatbots und mehr. Die Leistungsfähigkeit, das Potenzial und die Fähigkeiten von KI werden zunehmend branchenübergreifend und in Bereichen eingesetzt, an die wahrscheinlich niemand gedacht hat. Tatsächlich wird KI in Bereichen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel, Bankwesen, Strafjustiz, Überwachung, Einstellung, Behebung von Lohnunterschieden und mehr erforscht und implementiert.

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    Wir alle haben gesehen, was passiert, wenn die KI-Entwicklung schief geht. Betrachten Sie den Versuch von Amazon, ein KI-Rekrutierungssystem zu entwickeln, das eine großartige Möglichkeit war, Lebensläufe zu scannen und die qualifiziertesten Kandidaten zu identifizieren – vorausgesetzt, diese Kandidaten waren männlich.

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    Die Gesundheitsbranche wurde letztes Jahr aufgrund der Pandemie auf die Probe gestellt, und viele Innovationen haben sich durchgesetzt – von neuen Medikamenten und Medizinprodukten bis hin zu Durchbrüchen in der Lieferkette und besseren Zusammenarbeitsprozessen. Führungskräfte aus allen Bereichen der Branche fanden neue Wege, um das Wachstum zu beschleunigen, um das Gemeinwohl zu unterstützen und wichtige Einnahmen zu erzielen.

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    Wir haben sie in Filmen gesehen, in Büchern darüber gelesen und sie im wirklichen Leben erlebt. So Science-Fiction auch erscheinen mag, wir müssen uns den Tatsachen stellen – Gesichtserkennung ist hier, um zu bleiben. Die Technologie entwickelt sich dynamisch und mit den vielfältigen Anwendungsfällen, die branchenübergreifend auftauchen, scheint die breite Palette der Entwicklungen der Gesichtserkennung einfach unvermeidlich und unendlich.

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    Mehrsprachige Chatbots verändern die Geschäftswelt. Chatbots haben seit ihren Anfängen, in denen sie einfache Ein-Wort-Antworten lieferten, einen langen Weg zurückgelegt. Ein Chatbot kann jetzt fließend in Dutzenden von Sprachen chatten, sodass Unternehmen in einen größeren globalen Markt expandieren können.

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    Das Gesundheitswesen wird oft als eine Branche an der Spitze der technologischen Innovation angesehen. Das stimmt in vielerlei Hinsicht, aber der Gesundheitsbereich ist auch durch weitreichende Gesetze wie DSGVO und HIPAA sowie viele weitere lokale Richtlinien und Einschränkungen stark reguliert.

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    Ein Bericht aus dem Jahr 2018 ergab, dass wir jeden Tag fast 2.5 Trillionen Bytes an Daten generierten. Entgegen der landläufigen Meinung können nicht alle von uns generierten Daten zu Erkenntnissen verarbeitet werden.

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    Künstliche Intelligenz wird von Tag zu Tag intelligenter. Heute sind leistungsstarke Algorithmen für maschinelles Lernen in Reichweite normaler Unternehmen, und Algorithmen, die Rechenleistung erfordern, die früher massiven Mainframes vorbehalten war, können jetzt auf erschwinglichen Cloud-Servern bereitgestellt werden.

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