W najnowszym artykule Vatsal Ghia, dyrektor generalny i współzałożyciel Shaip, rzuca nieco światła na fantazyjne oferty technologii i bada prawdziwą pracę, która kryje się za zasłonami oraz aspekty takie jak generowanie danych, etykietowanie danych, przetwarzanie danych i nie tylko.
Kluczowym wnioskiem z artykułu jest:
- Technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) są często postrzegane jako rozwiązanie umożliwiające tworzenie potężnych firm technologicznych oraz wygodnych i futurystycznych rozwiązań. Dlatego też rzadko kiedy uświadamia się ludziom, co kryje się za tymi technologiami i wszystkimi udogodnieniami, jakie oferują modele AI.
- Całe spektrum sztucznej inteligencji jest jak elegancka restauracja, w której wymaga wielu technik adnotacji danych, takich jak adnotacja obrazu, adnotacja tekstowa, adnotacja dźwiękowa i inne. A adnotacje danych stanowią podstawę procesów opartych na sztucznej inteligencji.
- Adnotacja danych jest jednak tak złożona, jak proces, który obsługuje. I interwencja człowieka jest nieunikniona przy oznaczaniu elementów dla modeli AI, co sprawia, że cały proces jest nie tylko czasochłonny, ale i żmudny. Dlatego przedsiębiorstwa korzystają z zewnętrznych źródeł, aby sprostać wyzwaniom związanym z danymi.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://indiaai.gov.in/article/why-artificial-intelligence-is-incomplete-without-data-annotation
