在此客座專題中，Shaip 的首席執行官兼聯合創始人 Vatsal Ghiya 討論了關於邊界框註釋的一些關鍵見解，以及由於市場上可用數據的相似性，它在訓練 AI/ML 模型中的關鍵重要性。
文章的要點是——
- 對於 AI/ML 模型，隨機數據集就像不透明的廚房容器，只有標記才能使它們與使用相關。 這就是為什麼數據註釋成為主要來源的原因，它允許公司處理連接的數據集，這對於使用手頭的案例很有意義。
- 邊界框註釋是圖像註釋的主要形式之一，其中首先通過勾勒出實體的輪廓來提供特定於對象的數據。 邊界框註釋有助於建模相關算法獲取與對象檢測相關的見解。
- 此外，邊界框註釋可用於跨行業的多個用例，如自動駕駛汽車、電子商務、零售、保險理賠、供應鏈管理等。 因此，邊界框註釋是開始創建有影響力的 AI/ML 模型的必要條件。
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