Shaip の CEO 兼共同創設者である Vatsal Ghiya は、ヘルスケア分野で AI サービスを提供してきた 20 年の経験を持ち、この最新のゲスト機能で主要な画像およびビデオ アノテーションの課題の重要性について説明しています。
記事からの重要なポイントは-
- 注釈の種類と手法は別として、データの注釈は他の戦略を見つけるよりも複雑です。 また、インテリジェントなモデルの準備に関しては、テキストやビデオの注釈だけでなく、画像やビデオの注釈にも焦点を当てる必要があります。これらの変更を定着させるには、多くの精度とスキルが必要だからです。
- すべての主要な障害の XNUMX つは、企業が管理に苦労している膨大な量のトレーニング データです。 テキストと音声の注釈に依存する NLP モデルとは異なり、AI と ML プロジェクトは、さまざまなデータセットを操作し、より良い労働力を管理する必要があります。
- さらに、大量のデータセットの品質と一貫性を維持することは、企業が対処しなければならないもう XNUMX つの問題です。 しかし、信頼できる注釈プラットフォームの欠如と、低いデータ品質への準拠の維持が常に課題となったとき、より大きな問題が発生します。
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