Shaip 的首席执行官兼联合创始人 Vatsal Ghiya 在提供医疗保健 AI 服务方面拥有 20 年的经验,并讨论了这一最新来宾功能中主要图像和视频注释挑战的重要性。
文章的要点是——
- 撇开注释类型和技术不谈,数据注释比寻找任何其他策略都要复杂。 除了文本和视频注释,企业在准备智能模型时还需要关注图像和视频注释,因为需要大量的准确性和技能才能使这些更改生效。
- 在所有主要障碍中,公司难以管理的大量培训数据。 与依赖文本和音频注释的 NLP 模型不同,AI 和 ML 项目需要使用一系列数据集并管理更好的劳动力。
- 此外,保持大量数据集的质量和一致性是企业必须处理的另一个问题。 但是,当缺乏可靠的注释平台和保持对较低数据质量的合规性成为一个持续的挑战时,更大的问题就出现了。
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