Vatsal Ghiya, PDG et co-fondateur de Shaip, a 20 ans d'expérience dans l'offre de services d'IA dans le domaine de la santé et a discuté de l'importance des principaux défis d'annotation d'images et de vidéos dans cette dernière fonctionnalité invitée.
La clé à retenir de l'article est-
- Mis à part les types et les techniques d'annotation, l'annotation des données est plus complexe que la recherche de toute autre stratégie. En plus de l'annotation de texte et de vidéo, les entreprises doivent se concentrer sur l'annotation d'images et de vidéos lorsqu'il s'agit de préparer des modèles intelligents, car de nombreuses précisions et compétences sont nécessaires pour que ces modifications soient prises en compte.
- Parmi tous les principaux obstacles, il y a la quantité massive de données de formation que les entreprises ont du mal à gérer. Contrairement aux modèles NLP qui reposent sur des annotations textuelles et audio, les projets d'IA et de ML doivent travailler avec une gamme d'ensembles de données et gérer une meilleure main-d'œuvre.
- De plus, avec un grand volume d'ensembles de données, le maintien de leur qualité et de leur cohérence est un autre problème auquel les entreprises doivent faire face. Mais le plus gros problème survient lorsque le manque de plates-formes d'annotation fiables et le maintien de la conformité avec une qualité de données inférieure sont devenus un défi constant.
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