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Sehen Sie, wie Skim AI-Kunden mit KI und maschinellem Lernen nachhaltiges Wachstum erzielen

Skim AI hat Unternehmen jeder Art und Größe dabei geholfen, maßgeschneiderte KI- und ML-Lösungen für ihre Geschäftsprobleme zu entwickeln, zu pflegen und zu erweitern. Werfen Sie einen Blick darauf, wie einige Unternehmen mit KI in der Hand und dem Skim AI-Team an ihrer Seite ihren Betrieb rationalisieren und expandieren.

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Erschließen Sie eine Welt voller Potenziale mit KI an Ihrer Seite

Einsparung von Redaktionsstunden in Nachrichtenmedien

NITL - News In Three Lines hat sich mit Skim AI zusammengetan, um ein KI-Modell zu entwickeln, das dabei hilft, tägliche Nachrichten aus über 500 Quellen zu sammeln und sie in drei Zeilen an Leser in aller Welt zu liefern. Das benutzerdefinierte KI-Modell spart dem Redaktionsteam jede Woche Stunden an manueller Arbeit.

Entdecken Sie, wie Sie Kapital daraus schlagen können
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Kostensenkung und Einsparung einer Woche in der Postproduktion bei Foto und Film

Sebring Revolution hat sich mit Skim Ai zusammengetan, um einen großen Teil des mehrdimensionalen Postproduktionsprozesses zu automatisieren, so dass das Team seine Arbeit eine Woche schneller als zuvor abliefern kann.

Unterstützung bei der Gewinnung neuer Nutzer mit intelligenteren Fähigkeiten in Krypto und Blockchain

Grifin hat sich mit Skim Ai zusammengetan, um KI-Modelle zu entwickeln, die es ihnen ermöglichen, Transaktionen zu klassifizieren, Transaktionsdaten mit börsennotierten Unternehmen abzugleichen und Tochtergesellschaften von börsennotierten Unternehmen für relevantere Investitionen zu identifizieren.

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Bereitstellung eines genaueren, sprachübergreifenden Nachrichtendienstes in den Nachrichtenmedien

NewsPrime ist eine Partnerschaft mit Skim Ai eingegangen, um den Nutzern spezifischere Inhalte zu liefern und die Nachrichten zusammenzufassen und zu übersetzen.

Schnelleres und genaueres Verständnis der Marktstimmung bei Kryptowährungen

Big Data Protocol hat sich mit Skim Ai zusammengetan, um Social-Media-Daten rund um Krypto-Assets, NFTs und mehr über Twitter, Telegram und Discord zu verarbeiten und so ein besseres Verständnis der Marktstimmung zu erhalten.

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Steigerung der Beteiligung an Online-Kursen und der Abschlussquoten im Bereich EdTech

Ahura AI hat sich mit Skim AI zusammengetan, um Face Mapping und Browser Scraping AI zu entwickeln, die es ihnen ermöglichen, KI-EdTech-Lösungen anzubieten, die die Produktivität der Lernenden, ihr Engagement und die Abschlussraten der Kurse erhöhen.

Unternehmer, Startups und Unternehmen, die mit Skim AI das Beste aus KI und ML machen

Schließen Sie sich den über 20 Unternehmen an, die mit Skim AI zusammenarbeiten, um reibungslosere, einfachere und funktionellere Unternehmen aufzubauen.
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Was Skim AI-Kunden zu sagen haben

<>10 kritische Infrastrukturentscheidungen, die jedes Unternehmen vor der Skalierung von KI treffen muss
<>Beyond Single-Cloud AI: Enterprise Lessons from OpenAI Computing Problem
<>Berechnung der Kosten für die KI-Computing-Infrastruktur Ihres Unternehmens: Ein Leitfaden für 2024
<>Der Leitfaden für Führungskräfte zur Implementierung von OpenAIs Canvas für verbesserte Produktivität - AI&YOU #74
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<>Entfesseln Sie die Macht der KI mit Agent Zero: 10 Wege, wie sie traditionelle Agenten übertrifft
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KI und ML

Häufig gestellte Fragen

Was sind einige gängige KI-Anwendungsfälle?

Textbasierte Lösungen drehen sich oft um einige allgemeine Themen, die häufig von Wissensarbeitern erledigt werden: (1) Informationsklassifizierung/Prädiktionsprobleme/Datenkennzeichnung (Kennzeichnung von Informationen, oft zur Unterstützung eines BI-Dashboards oder einer Softwarelösung) (2) Informationsextraktion: Erfassung spezifischer Informationstypen aus einem größeren Text, z. B. einem Nachrichtenartikel, in einer Datenbank, (3) Verständnis von Gefühlen (4) Empfehlungssysteme, Clustering und Kohortenanalyse (5) Übersetzungen (5) Autovervollständigung, Texterstellung.

Was sind AI-Anwendungsfälle im täglichen Leben?

Tägliche KI-Anwendungsfälle sind: Unterstützung bei der Markierung und Aufschlüsselung Ihres Posteingangs, bei der Organisation Ihrer Zeit und der Verwaltung der Termine Ihres Teams sowie bei der Rationalisierung täglicher Aufgaben, damit Sie sich auf wichtige Dinge konzentrieren können.

Was sind Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Marketing?

Häufige Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Marketing sind die Unterstützung von Vertriebs- und Marketingteams bei der Vorqualifizierung von Leads, die Automatisierung von Vertriebs- und Marketingabläufen, die Unterstützung bei der Identifizierung von Benutzer-Personas und die Anpassung von Marketingmaterialien an die Probleme oder Aufgaben der Personas.

Was sind einige Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in der Softwareentwicklung?

Häufige Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in der Softwareentwicklung sind: Vorhersage des Wartungsbedarfs, Erkennung von Anomalien, Analyse von Stimmungen, Entwicklung von Schnittstellen, Analyse von Bildern und Videos und Aufdeckung von Betrug.

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