इस नवीनतम विशेषता में, शैप के सीईओ और सह-संस्थापक वत्सल घिया ने प्रौद्योगिकी की काल्पनिक पेशकशों पर कुछ प्रकाश डाला और वास्तविक काम की पड़ताल की जो पर्दे के पीछे चला जाता है और जैसे- डेटा निर्माण, डेटा लेबलिंग, डेटा प्रोसेसिंग, और बहुत कुछ।
लेख से मुख्य टेकअवे है:
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग (एमएल) तकनीकों को अक्सर शक्तिशाली टेक कंपनियों और सुविधाजनक और भविष्य के समाधानों के समाधान के रूप में देखा जाता है। इसलिए, शायद ही लोगों को यह बताया जाता है कि इन तकनीकों के पीछे क्या है और एआई मॉडल द्वारा प्रदान की जाने वाली सभी सुविधाएं।
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूरा स्पेक्ट्रम एक फैंसी रेस्तरां की तरह है, जहां यह इमेज एनोटेशन, टेक्स्ट एनोटेशन, ऑडियो एनोटेशन और अन्य जैसी बहुत सी डेटा एनोटेशन तकनीकों को लेता है। और डेटा एनोटेशन एआई-आधारित प्रक्रियाओं के होने की नींव रखता है।
- लेकिन, डेटा एनोटेशन उतना ही जटिल है जितना कि यह जिस प्रक्रिया का समर्थन करता है। और एआई मॉडल के तत्वों को टैग करने में मानवीय हस्तक्षेप अपरिहार्य है और यह पूरी प्रक्रिया को न केवल समय लेने वाली बल्कि थकाऊ बनाता है। इसलिए, उद्यम अपनी डेटा चुनौतियों को पूरा करने के लिए बाहरी स्रोतों का उपयोग करते हैं।
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https://indiaai.gov.in/article/why-artificial-intelligence-is-incomplete-without-data-annotation
