Shaip'in CEO'su ve kurucu ortağı Vatsal Ghiya, sağlık hizmetlerinde yapay zeka hizmetleri sunma konusunda 20 yıllık deneyime sahiptir ve bu son konuk özelliğinde önemli görüntü ve video ek açıklama zorluklarının önemini tartışmıştır.
Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarım-
- Ek açıklama türleri ve teknikleri bir yana, veri ek açıklaması, başka herhangi bir strateji bulmaktan daha karmaşıktır. Ayrıca, bu değişikliklerin kalıcı olması için birçok doğruluk ve beceri gerektiğinden, akıllı modeller hazırlama söz konusu olduğunda, işletmelerin metin ve video ek açıklamalarından daha fazla görüntü ve video ek açıklamalarına odaklanması gerekir.
- Tüm büyük engeller arasında, şirketlerin yönetmekte zorlandıkları çok büyük miktarda eğitim verisi var. Metin ve sesli ek açıklamalara dayanan NLP modellerinin aksine, AI ve ML projelerinin bir dizi veri kümesiyle çalışması ve daha iyi bir iş gücü yönetmesi gerekir.
- Ek olarak, büyük hacimli veri setlerinin kalitesini ve tutarlılığını sürdürmesi, işletmelerin uğraşması gereken başka bir konudur. Ancak daha büyük sorun, güvenilir ek açıklama platformlarının olmaması ve daha düşük veri kalitesiyle uyumluluğun sürdürülmesi sürekli bir zorluk haline geldiğinde ortaya çıkar.
Burada tam makaleyi okuyun:
https://www.techcults.com/what-are-the-major-image-and-video-annotation-challenges/
