31 | 03 | 2021

मानव पाश के लिए संवर्धित ऐ का उपयोग करना यदि आप पहली जगह में मशीन पर भरोसा करने के लिए अनिच्छुक हैं

हमारे जीवन में कई फैसलों के लिए एक अच्छे पूर्वानुमान की आवश्यकता होती है, और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) अपने मानव समकक्षों की तुलना में पूर्वानुमान में लगभग हमेशा बेहतर होते हैं। फिर भी, इन सभी तकनीकी प्रगति के लिए, हम अभी भी एआई भविष्यवाणियों में आत्मविश्वास की कमी महसूस करते हैं। हाल के मामलों से पता चलता है कि लोग एआई पर भरोसा करना पसंद नहीं करते हैं और मानव विशेषज्ञों पर भरोसा करना पसंद करते हैं, भले ही वे गलत हों।
क्यों हम दोनों दुनिया से बाहर सबसे अच्छा नहीं है?
जाहिर है, लोग मशीन पर भरोसा करने के लिए आशंकित और अनिच्छुक हैं; हम कैसे सत्यापित कर सकते हैं कि मशीन गलतियाँ नहीं कर रही है, अपने थकाऊ काम कर रही है?

निम्नलिखित पैराग्राफ में, हम इस चरण-दर-चरण की व्याख्या करने जा रहे हैं।

संवर्धित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (A2I)

मशीन सीखने की भविष्यवाणियों की मानव समीक्षा को आसानी से लागू करें।

कुछ मशीन लर्निंग एप्लिकेशन को संवेदनशील डेटा के साथ सटीकता सुनिश्चित करने, निरंतर सुधार प्रदान करने और अपडेटेड भविष्यवाणियों के साथ मॉडल वापस लेने के लिए मानव निरीक्षण की आवश्यकता होती है। हालाँकि, इन स्थितियों में, आपको अक्सर केवल या केवल मानव प्रणाली सीखने वाली मशीन के बीच चयन करने के लिए मजबूर किया जाता है। कंपनियों को दोनों दुनिया के सर्वश्रेष्ठ की तलाश है - आवश्यक सटीकता की गारंटी के लिए परिणामों पर एक मानवीय नज़र रखते हुए मशीन सीखने की प्रणाली को अपने वर्कफ़्लो में एकीकृत करना।

बक्सों का इस्तेमाल करें

हेल्थकेयर सेक्टर

मेडिकल इंश्योरेंस क्लेम, इनटेक फॉर्म, नुस्खे और कई अन्य हेल्थकेयर डॉक्यूमेंट्स के अंदर बहुमूल्य जानकारी होती है, जिसे जल्दी और ठीक से निकालने की जरूरत होती है। अब आप दस्तावेजों को संसाधित करने, डेटा निकालने और महत्वपूर्ण डेटा की मानवीय समीक्षा करने के लिए A2I और Textract का उपयोग कर सकते हैं। यह दस्तावेज़ प्रसंस्करण के साथ समय और धन बचाता है और मानव को किसी भी बारीक या संवेदनशील डेटा या निरंतर आधार पर ऑडिट भविष्यवाणियों की समीक्षा करने की अनुमति देता है।

बैंकिंग और वित्तीय सेवाएँ

ऋण या बंधक अनुप्रयोगों, कर रूपों और कई अन्य वित्तीय दस्तावेजों में लाखों डेटा बिंदु होते हैं जिन्हें संसाधित करने और जल्दी और प्रभावी रूप से निकालने की आवश्यकता होती है। टेक्सट्रैक और अमेज़ॅन ए 2 आई का उपयोग करके, आप इन रूपों से महत्वपूर्ण डेटा निकाल सकते हैं, चाहे संरचित या असंरचित हों और आउटपुट की समीक्षा करें। डीलनेट कैपिटल अपने वित्तीय रिकॉर्ड को संसाधित करने के लिए टेक्सट्रैक और अमेज़ॅन ए 2 आई का उपयोग करता है, जिन्होंने दस्तावेजों की मैन्युअल रूप से समीक्षा करने में खर्च किए गए समय की मात्रा को 80% तक कम कर दिया है।

लाभ और लाभ

एमएल भविष्यवाणियों की मानव समीक्षा को जल्दी से लागू करें।

A2I आपको अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर एमएल अनुप्रयोगों में मानव समीक्षा को शामिल करने की सुविधा देता है। मनुष्यों को समीक्षा और कार्रवाई करने के लिए कम-आत्मविश्वास की भविष्यवाणी भेजी जाती है। यदि आवश्यक हो, तो आप आम सहमति प्राप्त करने के लिए पूर्वानुमान की जांच करने के लिए कई समीक्षकों की आवश्यकता कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, मॉडल का ऑडिट करने के लिए, आप मानव समीक्षा के लिए यादृच्छिक रूप से नमूना अनुमान लगा सकते हैं ताकि आप नियमित रूप से मूल्यांकन कर सकें कि मॉडल अभी भी अच्छा प्रदर्शन कर रहा है या नहीं। A2I लोगों और मशीनों की मदद करता है जो वे सबसे अच्छा करते हैं।

किसी भी आवेदन के साथ मानव निरीक्षण को एकीकृत करें

A2I आपको किसी मशीन सीखने के अनुभव की आवश्यकता के साथ आपके मशीन सीखने के वर्कफ़्लो में मानव निरीक्षण को एकीकृत करने का एक आसान तरीका प्रदान करता है। केवल मशीन लर्निंग बनाम मानव समीक्षा प्रणाली के साथ जाने की आवश्यकता नहीं है। A2I आवश्यक सटीकता की पेशकश करने के लिए परिणामों पर एक मानवीय नज़र रखते हुए मशीन लर्निंग और मनुष्यों को स्वचालन प्रदान करने के लिए एक साथ लाता है। अमेज़ॅन ए 2 आई ने मानव निर्णय और एआई को किसी भी एमएल एप्लिकेशन में एकीकृत करना आसान बना दिया है, भले ही यह एडब्ल्यूएस या किसी अन्य प्लेटफॉर्म पर चला हो।

बाजार जल्दी जाओ।

मशीन सीखने बनाम मनुष्यों के बीच मैनुअल प्रक्रिया करने का निर्णय लेना बाजार बनाम आज से महीनों का चुनाव कर सकता है। अमेज़ॅन ए 2 आई को अपने वर्कफ़्लो में एकीकृत करना न केवल आपके मशीन लर्निंग क्विक के साथ बाज़ार में आने में सहायता करता है, और आप समय के साथ अपने मॉडल को अपडेट और पुनः प्राप्त भी कर सकते हैं। जैसा कि आपके व्यवसाय को बदलने की आवश्यकता है, इसलिए आपके वर्कफ़्लोज़, और अमेज़ॅन ए 2 आई आपको अपने मशीन सीखने की यात्रा में जिस भी स्तर पर हैं, अपने मॉडल को लगातार बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं।

v500 सिस्टम | केस स्टडी | नेटवर्क आपदा वसूली

 

दूसरों ने इस पद्धति को सफलतापूर्वक कैसे अनुकूलित किया, इसके उदाहरण

T-Mobile US, Inc. पुनर्परिभाषित कर रहा है कि कैसे उपभोक्ता और व्यवसाय अग्रणी उत्पाद और सेवा नवाचार के माध्यम से वायरलेस सेवाओं को खरीदते हैं। उनका उन्नत राष्ट्रव्यापी नेटवर्क 84.2 मिलियन ग्राहकों को वायरलेस अनुभव प्रदान करता है जो गुणवत्ता और मूल्य से समझौता करने के लिए तैयार नहीं हैं।

“प्रासंगिक जानकारी प्रदान करना, जैसे कि खाता विवरण और उपलब्ध छूट, हमारे ग्राहक सेवा एजेंटों को वास्तविक समय में, जबकि वे ग्राहकों के साथ लाइव वार्तालाप में हैं, ग्राहक के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए टी-मोबाइल का उपयोग करता है। A2I का उपयोग करके, हम यह सुनिश्चित कर पाएंगे कि हमारे मॉडल लगातार मॉडल की भविष्यवाणियों के यादृच्छिक नमूनों को मान्य करके शीर्ष-गुणवत्ता वाले अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। जब मशीन सीखने की बात आती है तो ट्रस्ट सबसे कठिन चीज है, और A2I हमें यह सुनिश्चित करने की अनुमति देगा कि हमारे मॉडल सबसे छोटी गलतियां कर रहे हैं। ”

- हीदर नोलस, मशीन लर्निंग इंजीनियर, टी-मोबाइल

चेंज हेल्थकेयर एक प्रमुख स्वतंत्र हेल्थकेयर टेक्नोलॉजी कंपनी है जो यूएस हेल्थकेयर सिस्टम में नैदानिक, वित्तीय और रोगी की व्यस्तता के परिणामों को बेहतर बनाने के लिए डेटा और एनालिटिक्स से संचालित समाधान प्रदान करती है।

“हेल्थकेयर बदलें, हम अक्षमताओं को दूर करने, लागत को कम करने और परिणामों में सुधार करने के लिए नवाचार करके स्वास्थ्य सेवा के परिवर्तन में तेजी लाने में मदद करते हैं। हमारे पास एकीकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता इंजन का एक मजबूत समूह है जो उद्योग के लिए नई अंतर्दृष्टि, प्रभाव और नवाचार लाता है। हमारे परिणामों के लिए महत्वपूर्ण हमारे डेटा को समझने और वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए मानव-में-लूप को सक्षम कर रहा है। संवर्धित ऐ (अमेज़ॅन ए 2 आई) एमएल भविष्यवाणियों की मानव समीक्षा के लिए आवश्यक वर्कफ़्लोज़ का निर्माण करना आसान बनाता है। A2I HIPAA का पात्र बनने के साथ, हम मानव को वर्कफ़्लो और निर्णय लेने की प्रक्रिया में शामिल करने में सक्षम हैं, लाखों दस्तावेज़ों के साथ दक्षता बढ़ाने में मदद करते हैं, जो हम रोगियों, दाताओं और प्रदाताओं के लिए और भी अधिक मूल्य बनाने की प्रक्रिया करते हैं। ”

- लुयुआन फांग, चीफ एआई ऑफिसर, चेंज हेल्थकेयर

 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस | v500 सिस्टम

 

आरंभ करने के लिए तैयार हैं?

अधिक जानकारी के लिए हमसे संपर्क करें और नियंत्रण में पूर्ण गुंजाइश रखने के लिए अतिरिक्त मानव समीक्षा के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को तैनात करें।
हमसे संपर्क करें >>>

 

अधिक जानने के लिए कृपया हमारे केस स्टडीज और अन्य पोस्टों पर एक नज़र डालें:

एक बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण समाधान कानूनी क्षेत्र को कैसे लाभान्वित कर सकता है?

AWS केंद्र, आपके संगठन के भीतर 'Google' खोज क्षमताएँ या बेहतर हैं

समझ पढ़ने के बारे में क्या महत्वपूर्ण है, और यह आपकी मदद कैसे कर सकता है?

हम पर्यावरण की परवाह करते हैं; इसलिए हम AWS WorkDocs पर एक पेपरलेस कार्यालय चलाते हैं.

क्या क्लाउड लागत-प्रभावी समाधान है?

संबंधित आलेख

16 | 09 | 2021

एआई आरओआई कैलकुलेटर

एआई और एमएल के बारे में बहुत सारी बातें हैं और ये प्रौद्योगिकियां क्या शानदार लाभ ला सकती हैं। कुछ भी करने से पहले मैं परिणामों को कैसे माप सकता हूं? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दस्तावेज़ प्रसंस्करण आरओआई कैलकुलेटर इसका उत्तर है
31 | 08 | 2021

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) – 10 प्रश्न?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) संगठनों को अपनी उत्पादन प्रणालियों में सफलता प्रदान कर सकते हैं और यहां तक ​​​​कि अगर सोच-समझकर और उचित संदर्भ में उपयोग किया जाए तो प्रतिस्पर्धात्मक लाभ भी मिल सकता है। हालाँकि, चौथी डिजिटल क्रांति और इसकी कई प्रगति ने कंपनियों पर पीछे छूट जाने के डर से दबाव पैदा किया है।
23 | 08 | 2021

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कारण सटीक डेटा

डेटा सटीकता महत्वपूर्ण है - डेटा तेज़ी से इस बात का केंद्र बन रहा है कि कोई व्यवसाय कैसे संचालित होता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के उपयोग से, हम आपके व्यवसाय को आपके प्रशिक्षण डेटासेट को सुरक्षित रूप से प्रबंधित करने में सक्षम बना सकते हैं। इसके बाद अपने डेटासेट की सटीकता को ८०.६% से ९८.१% तक बढ़ाने के लिए
07 | 07 | 2021

एक संगठन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे शुरू कर सकता है?

इस ब्लॉग पोस्ट में, हम एआई और एमएल को अपनाते समय संबोधित करने के लिए सभी प्रमुख बिंदुओं को संबोधित करना चाहते हैं। पहला, हालांकि सभी दिग्गज खिलाड़ी पहले से ही नवीनतम तकनीकों का सफलतापूर्वक उपयोग कर रहे हैं, अपने व्यवसाय को पीछे न आने दें।