I denne gjestefunksjonen har Vatsal Ghiyas administrerende direktør og medgründer av Shaip diskutert noen viktige innsikter om grenseboksannotering og dens viktigste betydning for opplæring av AI/ML-modeller på grunn av likheten i dataene som er tilgjengelige på markedet.
Nøkkelen fra artikkelen er-
- For AI/ML-modeller er tilfeldige datasett akkurat som ugjennomsiktige kjøkkenbeholdere, og bare merking gjør dem relevante for bruk. Dette er grunnen til at datakommentarer kommer som en viktig kilde som gjør det mulig for selskaper å handle i tilkoblede datasett som kan være fornuftig å bruke en sak i hånden.
- Markeringsrammemerknad er en av de primære formene for bildekommentarer der objektspesifikke data mates ved å skissere enhetene i utgangspunktet. Markeringsrammemerknader hjelper med å modellere relevante algoritmer med å fange opp innsikten knyttet til objektdeteksjon.
- I tillegg kan markeringsbokskommentarer brukes i flere brukssaker på tvers av bransjer som selvkjørende biler, e-handel, detaljhandel, forsikringskrav, forsyningskjedestyring og mye mer. Derfor er markeringsbokskommentarer et must for å begynne å lage slagkraftige AI/ML-modeller.
Les hele artikkelen her:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
