Shaip के सीईओ और सह-संस्थापक वत्सल घिया को स्वास्थ्य सेवा में AI सेवाओं की पेशकश करने का 20 वर्षों का अनुभव है और उन्होंने इस नवीनतम अतिथि फीचर में प्रमुख छवि और वीडियो एनोटेशन चुनौतियों के महत्व पर चर्चा की है।
लेख से मुख्य टेकअवे है-
- एनोटेशन प्रकार और तकनीक एक तरफ, डेटा एनोटेशन किसी भी अन्य रणनीतियों को खोजने से ज्यादा जटिल है। टेक्स्ट और वीडियो एनोटेशन से भी अधिक, उद्यमों को छवि और वीडियो एनोटेशन पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता होती है जब बुद्धिमान मॉडल तैयार करने की बात आती है क्योंकि इन परिवर्तनों को बनाए रखने के लिए बहुत अधिक सटीकता और कौशल की आवश्यकता होती है।
- सभी प्रमुख बाधाओं में भारी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा है जिसे प्रबंधित करने के लिए कंपनियां संघर्ष करती हैं। पाठ और ऑडियो एनोटेशन पर निर्भर एनएलपी मॉडल के विपरीत, एआई और एमएल परियोजनाओं को कई प्रकार के डेटासेट के साथ काम करने और बेहतर कार्यबल का प्रबंधन करने की आवश्यकता होती है।
- इसके अतिरिक्त बड़ी मात्रा में डेटासेट के साथ उनकी गुणवत्ता और निरंतरता बनाए रखना एक और मुद्दा है जिससे उद्यमों को निपटना है। लेकिन बड़ी समस्या तब पैदा होती है जब विश्वसनीय एनोटेशन प्लेटफॉर्म की कमी और निम्न डेटा गुणवत्ता के अनुपालन को बनाए रखना एक निरंतर चुनौती बन जाती है।
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