在这一最新专题中，Shaip 的首席执行官兼联合创始人 Vatsal Ghia 阐明了一些奇特的技术产品，并探索了幕后的真实工作和数据生成、数据标签、数据处理等方面。
文章的要点是：
- 人工智能和机器学习 (ML) 技术通常被视为创建强大科技公司的解决方案以及方便和未来的解决方案。 因此，很难向人们预测这些技术背后的内容以及 AI 模型提供的所有便利。
- 整个人工智能就像一家高档餐厅，需要大量的数据标注技术，如图像标注、文本标注、音频标注等。 数据注释为基于 AI 的流程的发生奠定了基础。
- 但是，数据注释与其支持的过程一样复杂。 在为 AI 模型标记元素时，人为干预是不可避免的，这使得整个过程不仅耗时而且乏味。 因此，企业使用外部资源来完成数据挑战。
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https://indiaai.gov.in/article/why-artificial-intelligence-is-incomplete-without-data-annotation
