Shaip Generative AI ပလပ်ဖောင်း

သင်၏ Generative AI သည် တာဝန်ရှိပြီး ဘေးကင်းကြောင်း သေချာပါစေ။
End-to-end ဖြေရှင်းနည်းများ

LLM ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဘဝသံသရာ

ဒေတာမျိုးဆက်

သင်၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဘဝစက်ဝန်း၏ အဆင့်တိုင်းအတွက် အရည်အသွေးမြင့်၊ ကွဲပြားပြီး ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်- လေ့ကျင့်မှု၊ အကဲဖြတ်မှု၊ ချိန်ညှိခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်း။

ခိုင်မာသော AI ဒေတာပလပ်ဖောင်း

Shaip Data Platform သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု၊ ချိန်ညှိခြင်းနှင့် AI မော်ဒယ်များကို အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် အရည်အသွေး၊ မတူကွဲပြားသော၊ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာဒေတာများကို စုဆောင်းရန်အတွက် အင်ဂျင်နီယာချုပ်ဖြစ်သည်။ Generative AI၊ Conversational AI၊ Computer Vision နှင့် Healthcare AI အပါအဝင် Shaip အပါအဝင် အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးအတွက် စာသား၊ အသံ၊ ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို စုဆောင်း၊ မှတ်တမ်းတင်ခြင်းနှင့် မှတ်သားထားရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး ကျင့်ဝတ်အရ ရင်းမြစ်အချက်အလက်များ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်ပြီး ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် တိကျမှုကို မောင်းနှင်သည်။

လက်တွေ့

အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ အကောင်းဆုံးကို ရွေးချယ်ကာ အမျိုးမျိုးသော အချက်များနှင့် မော်ဒယ်များဖြင့် စမ်းသပ်ပါ။

အကဲဖြတ်

ကွဲပြားသောအသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် ကျယ်ပြန့်များပြားသော အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှုများတစ်လျှောက်တွင် သင့်ပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးကို အလိုအလျောက်နှင့် လူသားအကဲဖြတ်မှုပေါင်းစပ်မှုဖြင့် အကဲဖြတ်ပါ။

လေ့လာတွေ့ရှိချက်

အရင်းခံအကြောင်းရင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို မောင်းနှင်နေစဉ် အရည်အသွေးနှင့် ဘေးကင်းရေးပြဿနာများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်းတွင် သင်၏မျိုးဆက်သစ် AI စနစ်များကို စောင့်ကြည့်လေ့လာပါ။

Generative AI အသုံးပြုမှုကိစ္စများ

အဘယ်ကြောင့် Shaip ကိုရွေးချယ်သနည်း။

အဆုံးမှအဆုံးသို့အဖြေများ

Gen AI ဘဝစက်ဝန်း၏ အဆင့်အားလုံး၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လွှမ်းခြုံမှု၊ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက် စီမံခြင်းမှ စမ်းသပ်ခြင်း၊ အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းအထိ တာဝန်နှင့် ဘေးကင်းမှုကို အာမခံပါသည်။

Hybrid Workflows

အတိုင်းအတာဖြင့် ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းတို့သည် အလိုအလျောက်နှင့် လူသားလုပ်ငန်းစဉ်များ ရောနှောကာ အထူးအစွန်းအဖျားကိစ္စများကို ကိုင်တွယ်ရန် sme ကို အသုံးချသည်။

လုပ်ငန်းအဆင့် ပလပ်ဖောင်း

အကြမ်းပတမ်းစမ်းသပ်ခြင်းနှင့် AI အပလီကေးရှင်းများကို စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ cloud တွင် အသုံးပြုနိုင်သည် ရှိပြီးသား အလုပ်အသွားအလာများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်သည်။