인도AI - 샤이프

AI가 Data Annotation 없이는 부적절한 이유는 무엇입니까?

이 최신 특집에서 Shaip의 CEO이자 공동 설립자인 Vatsal Ghia는 기발한 기술 제공에 대해 설명하고 데이터 생성, 데이터 레이블 지정, 데이터 처리 등과 같은 커튼 뒤의 실제 작업과 측면을 탐구합니다.

기사의 핵심 내용은 다음과 같습니다.

  •  인공지능과 머신러닝(ML) 기술은 종종 강력한 기술 기업과 편리하고 미래적인 솔루션을 만들기 위한 솔루션으로 간주됩니다. 따라서 이러한 기술과 AI 모델이 제공하는 모든 편의 뒤에 무엇이 있는지 사람들에게 거의 예상되지 않습니다.
  • 인공 지능의 전체 스펙트럼은 이미지 주석, 텍스트 주석, 오디오 주석 등과 같은 많은 데이터 주석 기술이 필요한 멋진 레스토랑과 같습니다. 그리고 데이터 주석은 AI 기반 프로세스의 기반을 마련합니다.
  • 그러나 데이터 주석은 지원하는 프로세스만큼 복잡합니다. 그리고 AI 모델의 태그 요소에 사람의 개입이 불가피하며 이로 인해 전체 프로세스가 시간 소모적일 뿐만 아니라 지루합니다. 따라서 기업은 데이터 문제를 해결하기 위해 외부 소스를 사용합니다.

전체 기사 읽기 :

https://indiaai.gov.in/article/why-artificial-intelligence-is-incomplete-without-data-annotation

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오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.