この最新の機能では、Shaip の CEO 兼共同創設者である Vatsal Ghia が、空想的なテクノロジの提供に光を当て、データ生成、データのラベル付け、データ処理などの背後にある実際の仕事と側面を探ります。
記事からの重要なポイントは次のとおりです。
- 人工知能と機械学習 (ML) テクノロジは、多くの場合、強力なテクノロジ企業や便利で未来的なソリューションを作成するためのソリューションと見なされています。 したがって、これらのテクノロジーの背後にあるものや、AI モデルが提供するすべての利便性が人々に投影されることはほとんどありません。
- 人工知能の全範囲は、高級レストランのようなもので、画像注釈、テキスト注釈、音声注釈などの多くのデータ注釈技術が必要です。 また、データ注釈は、AI ベースのプロセスが発生するための基盤を築きます。
- ただし、データ注釈は、サポートするプロセスと同じくらい複雑です。 また、AI モデルの要素のタグ付けには人間の介入が不可欠であり、これによりプロセス全体が時間のかかるだけでなく面倒なものになります。 したがって、企業は外部ソースを使用してデータの課題を解決します。
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https://indiaai.gov.in/article/why-artificial-intelligence-is-incomplete-without-data-annotation
