Shaip 的首席執行官兼聯合創始人 Vatsal Ghiya 在提供醫療保健 AI 服務方面擁有 20 年的經驗，並討論了這一最新來賓功能中主要圖像和視頻註釋挑戰的重要性。
文章的要點是——
- 撇開註釋類型和技術不談，數據註釋比尋找任何其他策略都要復雜。 除了文本和視頻註釋，企業在準備智能模型時還需要關注圖像和視頻註釋，因為需要大量的準確性和技能才能使這些更改生效。
- 在所有主要障礙中，公司難以管理的大量培訓數據。 與依賴文本和音頻註釋的 NLP 模型不同，AI 和 ML 項目需要使用一系列數據集並管理更好的勞動力。
- 此外，保持大量數據集的質量和一致性是企業必須處理的另一個問題。 但是，當缺乏可靠的註釋平台和保持對較低數據質量的合規性成為一個持續的挑戰時，更大的問題就出現了。
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