Vatsal Ghiya, CEO e co-fondatore di Shaip ha 20 anni di esperienza nell'offerta di servizi di intelligenza artificiale nel settore sanitario e ha discusso l'importanza delle principali sfide di annotazione di immagini e video in questa ultima funzionalità per gli ospiti.
La chiave da asporto dall'articolo è-
- Tipi e tecniche di annotazione a parte, l'annotazione dei dati è più complessa rispetto alla ricerca di qualsiasi altra strategia. Inoltre, più che sull'annotazione di testo e video, le aziende devono concentrarsi sull'annotazione di immagini e video quando si tratta di preparare modelli intelligenti poiché sono necessarie molte precisioni e competenze per far sì che queste modifiche si attengano.
- Tra tutti i principali ostacoli c'è l'enorme quantità di dati di formazione che le aziende faticano a gestire. A differenza dei modelli NLP che si basano su annotazioni di testo e audio, i progetti AI e ML devono lavorare con una gamma di set di dati e gestire una forza lavoro migliore.
- Inoltre, con un grande volume di set di dati, il mantenimento della loro qualità e coerenza è un altro problema che le aziende devono affrontare. Ma il problema più grande sorge quando la mancanza di piattaforme di annotazione affidabili e il mantenimento della conformità con una qualità dei dati inferiore sono diventati una sfida costante.
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