AIを味方につけて可能性の世界を解き放つ
ニュースメディアにおける編集時間の節約
NITL - News In Three LinesはSkim AIと提携し、500以上のソースから日々のニュースを集約し、世界中の読者に3行で配信するAIモデルを構築した。そのカスタムAIモデルによって、編集チームは毎週何時間も手作業で作業する必要がなくなりました。
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写真とフィルムのポストプロダクションのコスト削減と1週間の短縮
セブリング・レボリューションはSkim Aiと提携し、多角的なメディアのポストプロダクションプロセスの大部分を自動化した。
暗号とブロックチェーンのスマートな機能で新規ユーザー獲得を支援
GrifinはSkim Aiと提携してAIモデルを構築し、取引の分類、取引データと公開企業とのマッチング、公開企業の子会社を特定することで、より適切な投資を可能にした。
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ニュースメディアにおいて、言語を超えたより正確なニュースサービスを提供する。
NewsPrimeはSkim Aiと提携し、より具体的なコンテンツをユーザーに提供するとともに、ニュースの要約や翻訳を行う。
暗号の市場センチメントをより速く、より正確に理解する
Big Data ProtocolはSkim Aiと提携し、暗号資産やNFTなどのソーシャルメディアデータをTwitter、Telegram、Discordで処理し、市場センチメントをより深く理解する。
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EdTechにおけるオンラインコースの受講率と修了率の向上
Ahura AIはSkim AIと提携し、フェイスマッピングとブラウザスクレイピングAIを構築することで、学習者の生産性、エンゲージメント、コース修了率を向上させるAI EdTechソリューションを提供している。
起業家、新興企業、企業がAIとMLを最大限に活用するためのSkim AI
よりスムーズで、より簡単で、より機能的なビジネスを構築するためにSkim AIに取り組んでいる企業に参加しましょう。
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AIとML
よくある質問
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一般的なAIの使用例とは?
(1)情報分類/予測問題/データ・ラベリング(BIダッシュボードやソフトウェア・ソリューションを強化するための情報ラベリング) (2)情報抽出:ニュース記事のような大きなテキストから、特定のタイプの情報をきちんとデータベースに取り込む (3)センチメント理解 (4)レコメンデーション・システム、クラスタリング、コホート分析 (5)翻訳 (5)オートコンプリート、テキスト生成。
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日常生活におけるAIのユースケースとは?
日常的なAIの使用例としては、受信トレイのタグ付けや項目分けの支援、時間の整理やチームの予定管理の支援、日々のタスクを効率化し、大口の仕事に集中できるようにすることなどが挙げられる。
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マーケティングにおける機械学習のユースケースとは?
マーケティングにおける一般的な機械学習のユースケースは、営業チームとマーケティングチームによるリードの事前認定、営業とマーケティングのフローの自動化、ユーザーペルソナの特定、ペルソナの問題ややるべき仕事に合わせたマーケティング資料の作成などである。
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ソフトウェア開発における機械学習のユースケースとは?
ソフトウェア開発における機械学習の一般的な使用例としては、メンテナンスの必要性の予測、異常の検出、感情の分析、インターフェースの開発、画像やビデオの分析、不正行為の検出などがある。
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