Azure AI: Kritikus fontosságú AI-alkalmazások létrehozása a Cognitive Services új képességeivel

Közzétéve: július 8, 2020

Corporate Vice President, Azure AI

Amint az egész világ új módszerekhez próbál igazodni a munkavégzés és a kapcsolattartás terén, mi továbbra is elkötelezettek vagyunk aziránt, hogy olyan Azure AI-megoldásokat kínáljunk, melyekkel a szervezetek céltudatos újításokra képesek.

Összhangban azzal a célunkkal, hogy minden fejlesztőt támogassunk az AI használatában és a hatékonyabb munkában, ma örömmel jelentjük be, hogy kibővített képességek érhetők el az Azure Cognitive Servicesben, többek között az alábbiak:

  • Egészségügyi Text Analytics előzetes verzióban.
  • A Form Recognizer általános elérhetősége.
  • Az egyéni parancsok általános elérhetősége.
  • Új hangok a neurális szövegfelolvasáshoz.

Az egészségügy, a biztosítás, a fenntartható gazdálkodás és más területek vállalatai továbbra is az Azure AI-t választják, hogy olyan AI-alkalmazásokat hozzanak létre és helyezzenek üzembe, melyekkel átalakíthatják az üzletet. Az IDC1 szerint 2022-re a vállalatok 75%-a AI-alapú megoldásokat helyez majd üzembe a működési hatékonyság növelése és a felhasználói élmény fokozása érdekében.

Ennek a növekvő igénynek a kielégítésére a mai termékfrissítések az Azure Cognitive Services már meglévő nyelvi, látás- és beszédképességeit bővítik ki, melyek támogatják a fejlesztőket az olyan kritikus fontosságú AI-alkalmazások fejlesztésében, melyekkel részletes elemzési adatok érhetők el, melyek időt takarítanak meg és csökkentik a költségeket, és amelyek növelik a felhasználók elérését is.

Részletes elemzési adatok hatékony természetes nyelvi feldolgozással

A szervezetek alkalmazkodóképességének egyik módja az, hogy növelik az adatfeldolgozás sebességét, és új információkat nyernek ki az adatokból. A COVID-19 miatt egyre sürgetőbb lett ez a feladat, különösen az egészségügy terén. Ma, amikor évente óriási mennyiségű egészségügyi adat keletkezik2, egyre fontosabbá válik, hogy a szolgáltatók gyorsan hozzáférhessenek ezekhez az információkhoz, hogy olyan új megoldásokat találjanak, melyekkel javíthatók a páciensek kezelési eredményei.

Elemzési eredményeket nyerhet ki orvosi adatokból az egészségügyi Text Analytics szolgáltatással.

Örömmel jelentjük be az Egészségügyi Text Analytics elérhetőségét, amely a Text Analytics új funkciójaként lehetővé teszi az egészségügyi szolgáltatók, a kutatók és a vállalatok számára, hogy részletes elemzési eredményeket nyerjenek ki és kapcsolatokat tárjanak fel a strukturálatlan egészségügyi adatokból. Az egészségügyi funkciót egészségügyi adatok széles választékán tanítottuk be (különféle klinikai jegyzetformátumok, klinikai tesztprotokollok stb.), és alkalmas az adattípusok és feladatok széles körének feldolgozására, és használatával kiküszöbölhető az egyéni modellek manuális kifejlesztésének időigényes feladata ahhoz, hogy az adatokból betekintő adatokat nyerjünk ki.

A COVID-19 világjárványra adott válaszként a Microsoft partneri kapcsolatot alakított ki az Allen Institute of AI-val és más vezető csoportokkal, hogy elkészíthesse a COVID-19 Open Research Dataset adathalmazt. Az egészségügyi Text Analytics és a Cognitive Search használatával és több mint 47 000 tudományos cikk felhasználásával kifejlesztettük a COVID-19 keresőmotort, amely segít a kutatóknak új elemzési adatokhoz jutni a járvány elleni küzdelemben.

Emellett továbbra is fejlesztéseket végzünk a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) terén, hogy a fejlesztők gyorsabban legyenek képesek olyan alkalmazásokat létrehozni, amelyekkel kinyerhetők a szövegekből a hangulatra vonatkozó adatok. A Text Analytics véleménybányászat funkciója hangulatokat rendel meghatározott jellemzőkhöz vagy témákhoz, így a felhasználók jobban megismerhetik az ügyfelek visszajelzéseit a közösségi médiából, a véleményező webhelyekről és máshonnan származó adatokat felhasználva.

Időt takaríthat meg és csökkentheti a költségeket, ha az űrlapokat felhasználható adatokká alakítja

A strukturálatlan adatok nagy része táblázatokat, objektumokat és más elemeket tartalmazó űrlapokban szerepel. Az ilyen típusú dokumentumok esetén általában kézileg kell elvégezni a címkézést típus szerint, és intenzív kódolással lehet csak kinyerni belőlük az elemzési adatokat.

Általánosan elérhetővé tesszük a Form Recognizert, amely segít a fejlesztőknek több millió dokumentumból hatékonyan és pontosan kinyerni az információkat, és ehhez adattudományi szakértelemre sincs szükségük.

Szöveg és struktúra gyors kinyerése a dokumentumokból a Form Recognizerrel.

A Capgemini csoport tagja, a Sogeti és más ügyfelek a Form Recognizer használatával segítik az ügyfeleiket abban, hogy gyorsabban dolgozhassanak fel nagy mennyiségű digitális dokumentumot.

„A Sogeti folyamatosan keres új módszereket arra, hogy segítse ügyfeleit a digitális átalakításban, ezért a legmodernebb megoldásokat kínálja nekik a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás terén. A Cognitive Document Processing (CDP, „kognitív dokumentumfeldolgozás”) ajánlatunkkal az ügyfelek képesek feldolgozni és osztályozni a strukturálatlan dokumentumokat és nagy pontossággal kinyerni belőlük az információkat, miközben csökkenthetik a működési költségeket és a feldolgozás idejét is. A CDP a Form Recognizer hatékony kognitív és címkézési képességeinek használatával nyeri ki egyszerűen a kulcs nélküli párosított adatokat és más releváns információkat a beszkennelt vagy digitális strukturálatlan dokumentumokból, és ezzel még inkább csökkenti a feldolgozás idejét.” – Mark Oost – a Sogeti technológiai főigazgatója, Mesterséges intelligencia és gépi tanulás

A Wilson Allen, a tanácsadási és elemzési megoldások vezető szolgáltatója a Form Recognizer használatával segíti a jogi és más szakmai szolgáltató cégeket a dokumentumok feldolgozásában (PDF és kép formátumok, beleértve a pénzügyi űrlapokat, a hitelkérelmeket és egyebeket is) és az egyéni modellek betanításában annak érdekében, hogy pontosan nyerhessék ki az értékeket az összetett űrlapokból.

„A Form Recognizert is felvettük az eszközkészletünkbe, és ez segít abban, hogy nagy mennyiségű strukturálatlan adatot tudjunk értékes információkká alakítani, miközben több mint 400 órányi manuális adatbevitelt tett szükségtelenné, így az alkalmazottak az idejüket stratégiailag sokkal fontosabb feladatokra fordíthatják.” – Norm Mullock – a Wilson Allen stratégiai alelnöke

Az ügyfelek jobb elérése hangvezérelt alkalmazásokkal

Az emberek és a szervezetek olyan megoldásokat keresnek, amelyekkel javítható az ügyfélélmény, miközben egyensúlyban tartható az elsősorban digitális, érintés nélküli üzemeltetésre aló áttérés is2. A hangtechnológia fejlődése lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy zökkenőmentes, természetes és hangvezérelt élményeket hozzanak létre az ügyfeleknek a cégekkel való kommunikációhoz.

Már általánosan elérhető az egyik ilyen fejlesztés, az egyéni parancsok, amely a Cognitive Services egyik beszédfelismerési képessége. Az egyéni parancsok segítségével a fejlesztők könnyebben hozhatnak létre feladatorientált hangalapú alkalmazásokat olyan parancs- és vezérlési forgatókönyvekhez, amelyek jól meghatározott változókkal rendelkeznek, például a hangvezérelt intelligens otthoni termosztátok esetén. Együttesen használja a Speech to Text szolgáltatást beszédfelismeréshez, a Language Understandinget a beszélt nyelvi entitások rögzítésére és a Text to Speech szolgáltatást hangalapú válaszokhoz, így felgyorsítható a hangalapú képességek alkalmazásokhoz történő hozzáadása kevés kódolással.

Emellett a neurális Text to Speech a nyelvi támogatását 15 új természetes hangzású hangra bővíti ki a legmodernebb neurális beszédszintetizálási modelleket felhasználva: Salma az arabhoz (Egyiptom), Zariyah az arabhoz (Szaúd-Arábia), Alba a katalánhoz (Spanyolország), Christel a dánhoz (Dánia), Neerja az angolhoz (India), Noora a finnhez (Finnország), Swara a hindihez (India), Colette a hollandhoz (Hollandia), Zofia a lengyelhez (Lengyelország), Fernanda a portugálhoz (Portugália), Dariya az oroszhoz (Oroszország), Hillevi a svédhez (Svédország), Achara a thaihoz (Thaiföld), HiuGaai a kínaihoz (kantoni, hagyományos) és HsiaoYu a kínaihoz (tajvani mandarin).

Az ügyfelek máris használják a beszédképességeket az alkalmazásaikban az ügyfélélmény javításához. A Cognitive Services és a Bot Service használatával a BBC egy olyan AI-alapú hangsegédet hozott létre Beeb néven, amely vonzóbb és testre szabott élményt nyújt a különböző célközönségek számára.

Örömmel mutatjuk be ezeket az új termékfejlesztéseket, amelyek lehetővé teszik, hogy minden fejlesztő létrehozhasson kritikus fontosságú AI-alkalmazásokat. További információért olvassa el az alábbi forrásokat.

Regisztráljon most!

Az alábbi forrásokból további információt szerezhet, az Azure Cognitive Servicest pedig használatba veheti egy ingyenes Azure-fiókkal.


1 Globális előrejelzések a mesterséges intelligenciában (IDC FutureScape 2020).

2 A felhasználói élmény testre szabása a koronavírus idején (McKinsey 2020).