Vatsal Ghiya, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Shaip có 20 năm kinh nghiệm trong việc cung cấp dịch vụ AI trong chăm sóc sức khỏe và đã thảo luận về tầm quan trọng của những thách thức lớn về chú thích hình ảnh và video trong tính năng mới nhất dành cho khách này.
Chìa khóa rút ra từ Bài báo là-
- Bỏ qua các loại chú thích và kỹ thuật, chú thích dữ liệu phức tạp hơn so với việc tìm kiếm bất kỳ chiến lược nào khác. Ngoài chú thích văn bản và video, doanh nghiệp cần tập trung vào chú thích hình ảnh và video khi chuẩn bị các mô hình thông minh vì cần có nhiều độ chính xác và kỹ năng để thực hiện những thay đổi này.
- Trong số tất cả các rào cản chính là lượng dữ liệu đào tạo khổng lồ mà các công ty phải vật lộn để quản lý. Không giống như các mô hình NLP dựa trên chú thích bằng văn bản và âm thanh, các dự án AI và ML cần hoạt động với nhiều bộ dữ liệu và quản lý lực lượng lao động tốt hơn.
- Ngoài ra, với một khối lượng lớn bộ dữ liệu, việc duy trì chất lượng và tính nhất quán của chúng là một vấn đề khác mà các doanh nghiệp phải giải quyết. Nhưng vấn đề lớn hơn nảy sinh khi thiếu các nền tảng chú thích đáng tin cậy và việc duy trì sự tuân thủ với chất lượng dữ liệu thấp hơn trở thành một thách thức thường xuyên.
Đọc bài viết đầy đủ ở đây:
https://www.techcults.com/what-are-the-major-image-and-video-annotation-challenges/
