在這一最新專題中，Shaip 的首席執行官兼聯合創始人 Vatsal Ghia 闡明了一些奇特的技術產品，並探索了幕後的真實工作和數據生成、數據標籤、數據處理等方面。
文章的要點是：
- 人工智能和機器學習 (ML) 技術通常被視為創建強大科技公司的解決方案以及方便和未來的解決方案。 因此，很難向人們預測這些技術背後的內容以及 AI 模型提供的所有便利。
- 整個人工智能就像一家高檔餐廳，需要大量的數據標註技術，如圖像標註、文本標註、音頻標註等。 數據註釋為基於 AI 的流程的發生奠定了基礎。
- 但是，數據註釋與其支持的過程一樣複雜。 在為 AI 模型標記元素時，人為乾預是不可避免的，這使得整個過程不僅耗時而且乏味。 因此，企業使用外部資源來完成數據挑戰。
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https://indiaai.gov.in/article/why-artificial-intelligence-is-incomplete-without-data-annotation
