Σε αυτό το guest feature, ο Διευθύνων Σύμβουλος του Vatsal Ghiya και συνιδρυτής της Shaip έχει συζητήσει ορισμένες βασικές πληροφορίες σχετικά με τον σχολιασμό οριοθέτησης πλαισίου και τη βασική σημασία του στην εκπαίδευση μοντέλων AI/ML λόγω της ομοιότητας στα δεδομένα που είναι διαθέσιμα στην αγορά.
Το βασικό στοιχείο από το άρθρο είναι-
- Για τα μοντέλα AI/ML, τα τυχαία σύνολα δεδομένων είναι ακριβώς όπως τα αδιαφανή δοχεία κουζίνας και μόνο η επισήμανση τα καθιστά κατάλληλα για χρήση. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο ο σχολιασμός δεδομένων έρχεται ως μια σημαντική πηγή που επιτρέπει στις εταιρείες να ενεργούν σε συνδεδεμένα σύνολα δεδομένων που μπορεί να έχει νόημα να χρησιμοποιούν μια θήκη στο χέρι.
- Ο σχολιασμός πλαισίου οριοθέτησης είναι μία από τις κύριες μορφές σχολιασμού εικόνας όπου τα δεδομένα για συγκεκριμένα αντικείμενα τροφοδοτούνται με την πρώτη περιγραφή των οντοτήτων. Ο σχολιασμός πλαισίου οριοθέτησης βοηθά τους σχετικούς αλγόριθμους να μοντελοποιούν τις πληροφορίες που σχετίζονται με τον εντοπισμό αντικειμένων.
- Επιπλέον, ο σχολιασμός οριοθέτησης πλαισίου μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε περιπτώσεις πολλαπλών χρήσεων σε βιομηχανίες όπως αυτοκίνητα αυτοοδήγησης, ηλεκτρονικό εμπόριο, λιανικό εμπόριο, ασφαλιστικές αξιώσεις, διαχείριση αλυσίδας εφοδιασμού και πολλά άλλα. Ως εκ τούτου, ο σχολιασμός πλαισίου οριοθέτησης είναι απαραίτητος για να ξεκινήσετε τη δημιουργία εντυπωσιακών μοντέλων AI/ML.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
