În această ultimă caracteristică, Vatsal Ghia, CEO-ul și co-fondatorul Shaip, a aruncat o lumină asupra ofertelor fanteziste de tehnologie și explorează munca reală care se află în spatele perdelei și aspecte precum generarea datelor, etichetarea datelor, procesarea datelor și multe altele.
Principala concluzie din articol este:
- Tehnologiile de inteligență artificială și de învățare automată (ML) sunt adesea văzute ca o soluție pentru a crea companii tehnologice puternice și soluții convenabile și futuriste. Prin urmare, cu greu le este proiectat oamenilor ce se află în spatele acestor tehnologii și a tuturor utilităților oferite de modelele AI.
- Întregul spectru al inteligenței artificiale este la fel ca un restaurant elegant, unde este nevoie de o mulțime de tehnici de adnotare a datelor, cum ar fi adnotarea imaginilor, adnotarea textului, adnotarea audio și altele. Și adnotarea datelor pune bazele proceselor bazate pe inteligență artificială.
- Dar, adnotarea datelor este la fel de complexă ca și procesul pe care îl suportă. Și intervenția umană este inevitabilă în etichetarea elementelor pentru modelele AI și acest lucru face ca întregul proces nu numai să consume timp, ci și să fie plictisitor. Prin urmare, întreprinderile folosesc surse externe pentru a-și îndeplini provocările legate de date.
Citeste articolul complet aici:
https://indiaai.gov.in/article/why-artificial-intelligence-is-incomplete-without-data-annotation
