Bu konuk özelliğinde, Shaip'in CEO'su ve kurucu ortağı Vatsal Ghiya, sınırlayıcı kutu ek açıklamasına ilişkin bazı önemli görüşleri ve piyasada bulunan verilerdeki benzerlik nedeniyle AI/ML modellerinin eğitimindeki kilit önemini tartıştı.
Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarım-
- AI/ML modelleri için rasgele veri kümeleri tıpkı opak mutfak kapları gibidir ve yalnızca etiketleme onları kullanım için uygun hale getirir. Veri ek açıklamalarının, şirketlerin eldeki bir vakayı kullanmak için mantıklı olabilecek bağlantılı veri kümelerinde işlem yapmasına olanak tanıyan önemli bir kaynak olarak gelmesinin nedeni budur.
- Sınırlayıcı kutu ek açıklaması, nesneye özgü verilerin ilk etapta varlıkların ana hatlarını çizerek beslendiği birincil görüntü ek açıklama biçimlerinden biridir. Sınırlayıcı kutu açıklaması, ilgili algoritmaların nesne algılamayla ilgili içgörüleri toplamasına yardımcı olur.
- Ayrıca sınırlayıcı kutu ek açıklaması, sürücüsüz arabalar, e-ticaret, perakende satış, sigorta talepleri, tedarik zinciri yönetimi ve çok daha fazlası gibi sektörlerde birden çok kullanım durumunda kullanılabilir. Bu nedenle, sınırlayıcı kutu ek açıklaması, etkili AI/ML modelleri oluşturmaya başlamak için bir zorunluluktur.
Makalenin Tamamını Buradan Okuyun:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
