Дізнайтеся, як клієнти Skim AI досягають стійкого зростання за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання

Skim AI допомагає компаніям усіх форм і розмірів створювати, підтримувати та розвивати кастомні рішення зі штучного та машинного інтелекту для вирішення їхніх бізнес-завдань. Погляньте, як деякі компанії оптимізують свою діяльність і розширюються за допомогою штучного інтелекту та команди Skim AI.

Відкрийте світ потенціалу з ШІ на вашому боці

Економія годин редакційного часу в новинних ЗМІ

NITL - News In Three Lines у партнерстві зі Skim AI створили АІ-модель, яка допомагає агрегувати щоденні новини з понад 500 джерел і доставляти їх у три рядки читачам по всьому світу. Спеціальна модель штучного інтелекту заощадила редакційній команді кілька годин ручної роботи щотижня.

Скорочення витрат і зменшення часу на постпродакшн у фото- та кіноіндустрії на тиждень

Sebring Revolution співпрацює зі Skim Ai, щоб автоматизувати значну частину процесу постпродакшну багатовимірних медіа, що дозволяє команді виконувати роботу на тиждень швидше, ніж раніше.

Допомагаємо залучати нових користувачів з більш розумними можливостями в криптовалюті та блокчейні

Grifin співпрацював зі Skim Ai для створення моделей штучного інтелекту, які дозволили їм класифікувати транзакції, зіставляти дані про транзакції з публічними компаніями та визначати дочірні компанії публічних компаній для більш релевантного інвестування.

Надання більш точних новинних послуг, що охоплюють різні мови в новинних засобах масової інформації

NewsPrime співпрацює зі Skim Ai, щоб надавати користувачам більш конкретний контент, а також узагальнювати та перекладати новини.

Розуміння ринкових настроїв швидше і точніше для криптовалют

Big Data Protocol співпрацює зі Skim Ai для обробки даних соціальних мереж про криптоактиви, NFT та інше в Twitter, Telegram і Discord для кращого розуміння ринкових настроїв.

Підвищення рівня залученості та завершення онлайн-курсів у сфері освітніх технологій

Ahura AI співпрацює зі Skim AI, щоб розробити штучний інтелект для мапування облич і скрапінгу браузерів, що дозволяє їм надавати освітні рішення зі штучним інтелектом, які підвищують продуктивність, залученість і рівень завершення курсів на платформі Elearner.

Підприємці, стартапи та підприємства, які максимально використовують AI та ML за допомогою Skim AI

Приєднуйтесь до компаній, які працюють зі Skim AI, щоб будувати більш плавний, простий і функціональний бізнес.

Замовте дзвінок сьогодні

Що кажуть клієнти Skim AI

<>10 найкращих методів підказки для LLM у 2025 році.

<>Топ-10 ШІ-ютуберів, за якими потрібно стежити у 2025 році

<>Як YouTube став нульовим пунктом для навчання ШІ</trp-post-container

<>Топ-10 інструментів штучного інтелекту для ютуберів у 2025 році</trp-post-container

<>10 способів використання десктопного додатку ChatGPT у 2025 році</trp-post-container

<>Топ-12 кейсів використання АІ, що трансформують галузі у 2025 році.

<>Як використовувати SearchGPT для створення кращих ШІ-агентів</trp-post-container

<>OpenAI's Desktop Integration Sets Foundation for AI Agents</trp-post-container

<>NotebookLM: Корпоративні кейси використання + як створити подкаст зі штучного інтелекту - AI&YOU #75 </trp-post-container

<>10 критично важливих інфраструктурних рішень, які має прийняти кожне підприємство перед масштабуванням ШІ</trp-post-container

<>За межами однохмарного ШІ: уроки для підприємств з обчислювальної проблеми OpenAI</trp-post-container

<>Розрахунок витрат на обчислювальну інфраструктуру штучного інтелекту: Посібник 2025</trp-post-container

<>Посібник для керівників з впровадження OpenAI Canvas для підвищення продуктивності - AI&YOU #74</trp-post-container

<>Google NotebookLM: як створювати подкасти зі штучним інтелектом, щоб революціонізувати корпоративну комунікацію

<>10 корпоративних кейсів використання Google NotebookLM</trp-post-container

<>Google NotebookLM: Трансформація корпоративного ШІ з розширеними можливостями

<>ChatGPT Canvas проти Claude Artifacts: Що краще для спільної роботи зі штучним інтелектом на підприємстві</trp-post-container

<>10 способів використання OpenAI Canvas для підвищення продуктивності в командах корпоративних розробників</trp-post-container

<>Посібник для керівників з впровадження OpenAI Canvas для підвищення продуктивності</trp-post-container

<>Як запобігти забороні OpenAI API від ваших кінцевих користувачів - AI&YOU #73</trp-post-container

<>10 найкращих практик управління користувацьким контентом за допомогою API OpenAI</trp-post-container

<>10 поширених помилок, що призводять до заборони OpenAI API</trp-post-container

<>4 найкращі практики для запобігання заборонам OpenAI API та забезпечення відповідності</trp-post-container

<>Як викликати OpenAI o1 + Чи варто його використовувати? - AI&YOU #72</trp-post-container

<>Наші улюблені 10 AI-голосів ElevenLabs + як клонувати свій власний + корпоративні кейси використання - AI&YOU #71</trp-post-container

<>Як викликати o1-модель OpenAI</trp-post-container

<>Кому варто використовувати модель o1 OpenAI?

Замовте дзвінок сьогодні

Штучний інтелект і машинний інтелект

Поширені запитання

Які найпоширеніші випадки використання ШІ?

Текстові рішення часто обертаються навколо кількох загальних тем, якими часто займаються фахівці зі знань: (1) класифікація інформації/проблеми прогнозування/маркування даних (маркування інформації, часто для забезпечення роботи BI Dashboard або програмного рішення) (2) вилучення інформації: захоплення конкретних типів інформації з великого тексту, наприклад, статті новин, акуратно в базу даних, (3) розуміння настроїв (4) системи рекомендацій, кластеризація і когортний аналіз (5) переклади (5) автозаповнення, генерування тексту.

Які кейси використання ШІ в повсякденному житті?

Щоденні випадки використання ШІ: допомога в тегуванні та деталізації поштової скриньки, організація вашого часу та управління порядком денним вашої команди, а також оптимізація повсякденних завдань, щоб ви могли зосередитися на важливих справах.

Які є кейси використання машинного навчання в маркетингу?

Найпоширеніші приклади використання машинного навчання в маркетингу - це допомога відділам продажів і маркетингу в попередньому відборі потенційних клієнтів, автоматизація продажів і маркетингових потоків, допомога в ідентифікації персонажів користувачів і адаптація маркетингових матеріалів відповідно до проблем персонажів або завдань, які вони мають виконати.

Які є приклади використання машинного навчання в розробці програмного забезпечення?

Найпоширеніші випадки використання машинного навчання в розробці програмного забезпечення: прогнозування потреб у технічному обслуговуванні, виявлення аномалій, аналіз настроїв, розробка інтерфейсів, аналіз зображень і відео, а також виявлення шахрайства.

Готові зарядити ваш бізнес на повну потужність

ДАВАЙТЕ
ГОВОРИТИ

Потрібна розробка штучного інтелекту?