Vatsal Ghiya, CEO și co-fondator al Shaip are 20 de ani de experiență în oferirea de servicii AI în domeniul sănătății și a discutat despre importanța provocărilor majore de adnotare a imaginilor și video în această ultimă funcție pentru invitați.
Principala concluzie din articol este...
- Pe lângă tipurile și tehnicile de adnotare, adnotarea datelor este mai complexă decât găsirea oricăror alte strategii. De asemenea, mai mult decât adnotarea text și video, întreprinderile trebuie să se concentreze pe adnotarea imaginilor și video atunci când vine vorba de pregătirea modelelor inteligente, deoarece sunt necesare o mulțime de acuratețe și abilități pentru a face aceste modificări să se mențină.
- Printre toate obstacolele majore se numără cantitatea masivă de date de formare pe care companiile se străduiesc să le gestioneze. Spre deosebire de modelele NLP care se bazează pe adnotare text și audio, proiectele AI și ML trebuie să lucreze cu o gamă largă de seturi de date și să gestioneze o forță de muncă mai bună.
- În plus, un volum mare de seturi de date care își menține calitatea și consistența este o altă problemă cu care trebuie să se confrunte întreprinderile. Dar problema mai mare apare atunci când lipsa unor platforme de adnotare fiabile și menținerea conformității cu o calitate mai scăzută a datelor au devenit o provocare constantă.
Citeste articolul complet aici:
https://www.techcults.com/what-are-the-major-image-and-video-annotation-challenges/
