Ebben a vendégjátékban a Vatsal Ghiya vezérigazgatója és a Shaip társalapítója néhány kulcsfontosságú meglátást taglalt a határolókeret-annotációval kapcsolatban, valamint annak kulcsfontosságú szerepét az AI/ML modellek képzésében, a piacon elérhető adatok hasonlósága miatt.
A cikk legfontosabb kivonata:
- Az AI/ML modelleknél a véletlenszerű adatkészletek olyanok, mint az átlátszatlan konyhai edények, és csak a címkézés teszi relevánssá őket a használat során. Ez az oka annak, hogy az adatfeljegyzések olyan fő források, amelyek lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy olyan összekapcsolt adatkészletekben dolgozzanak, amelyek ésszerűek lehetnek az esetek használatában.
- A határolókeret-annotáció a képannotáció egyik elsődleges formája, ahol az objektum-specifikus adatokat az entitások körvonalazásával táplálják be. A határolókeret-annotáció segít a releváns algoritmusok modellezésében, hogy az objektumészleléshez kapcsolódó betekintést nyerjenek.
- Ezen túlmenően, a határolókeret-annotáció többféle felhasználási területen is használható az iparágakban, például az önvezető autók, az e-kereskedelem, a kiskereskedelem, a biztosítási kárigények, az ellátási lánc menedzsment és még sok más területén. Ezért a határolókeret-annotáció elengedhetetlen a hatásos AI/ML modellek létrehozásához.
Olvassa el a teljes cikket itt:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
