În această caracteristică pentru invitați, CEO-ul și co-fondatorul Shaip Vatsal Ghiya a discutat câteva perspective cheie despre adnotarea căsuței de delimitare și importanța sa cheie în formarea modelelor AI/ML datorită asemănării datelor disponibile pe piață.
Principala concluzie din articol este...
- Pentru modelele AI/ML, seturile de date aleatorii sunt la fel ca recipientele de bucătărie opace și numai etichetarea le face relevante pentru utilizare. Acesta este motivul pentru care adnotarea datelor vine ca o sursă majoră care permite companiilor să acționeze în seturi de date conectate, ceea ce poate avea sens să folosească un caz în mână.
- Adnotarea casetei de delimitare este una dintre formele principale de adnotare a imaginii în care datele specifice obiectului sunt alimentate prin conturarea entităților în primul rând. Adnotarea casetei de delimitare ajută algoritmii relevanți modelați să culeagă informațiile legate de detectarea obiectelor.
- Mai mult, adnotarea căsuței de delimitare poate fi utilizată în mai multe cazuri de utilizare în industrii, cum ar fi mașini cu conducere autonomă, comerț electronic, comerț cu amănuntul, daune de asigurări, managementul lanțului de aprovizionare și multe altele. Prin urmare, adnotarea căsuței de delimitare este o necesitate pentru a începe să creați modele AI/ML de impact.
Citiți articolul integral aici:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
