I dette gæsteindslag har Vatsal Ghiyas administrerende direktør og medstifter af Shaip diskuteret nogle vigtige indsigter om afgrænsningsboksannotering og dens centrale betydning i træning af AI/ML-modeller på grund af lighed i de data, der er tilgængelige på markedet.
Nøglen til at tage med fra artiklen er-
- For AI/ML-modeller er tilfældige datasæt ligesom uigennemsigtige køkkenbeholdere, og kun mærkning gør dem relevante for brug. Dette er grunden til, at dataannotering kommer som en vigtig kilde, der giver virksomheder mulighed for at handle i forbundne datasæt, som kan give mening at bruge en sag i hånden.
- Afgrænsningsboksannotering er en af de primære former for billedannotering, hvor objektspecifikke data tilføres ved at skitsere entiteterne i første omgang. Afgrænsningsboksannotering hjælper med at modellere relevante algoritmer med at opfange indsigten relateret til objektdetektering.
- Ydermere kan afgrænsningsboksannotering bruges i flere tilfælde på tværs af brancher som selvkørende biler, e-handel, detailhandel, forsikringskrav, forsyningskædestyring og meget mere. Derfor er afgrænsningsboksannotering et must for at begynde at skabe effektfulde AI/ML-modeller.
Læs hele artiklen her:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/