V této funkci pro hosty diskutoval generální ředitel Vatsal Ghiya a spoluzakladatel společnosti Shaip o některých klíčových poznatcích o anotaci hraničního rámečku a její klíčové důležitosti při trénování modelů AI/ML kvůli podobnosti dat, která jsou na trhu k dispozici.
Klíčový poznatek z článku je -
- Pro modely AI/ML jsou náhodné datové sady jako neprůhledné kuchyňské nádoby a pouze označení je činí relevantními pro použití. To je důvod, proč anotace dat přichází jako hlavní zdroj, který umožňuje společnostem pracovat v propojených datových sadách, které mohou mít smysl používat pouzdro v ruce.
- Anotace ohraničujícího rámečku je jednou z primárních forem anotace obrázku, kde jsou data specifická pro objekt vkládána načrtnutím entit na prvním místě. Anotace ohraničujícího rámečku pomáhá modelovým relevantním algoritmům získat poznatky související s detekcí objektů.
- Kromě toho lze anotace ohraničujícího rámečku použít v různých případech použití v různých odvětvích, jako jsou samořídící auta, elektronický obchod, maloobchod, pojistné události, řízení dodavatelského řetězce a mnoho dalších. Anotace ohraničujícího rámečku je tedy nutností, abyste mohli začít vytvářet modely AI/ML s dopadem.
Přečtěte si celý článek zde:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
