In deze gastfunctie heeft Vatsal Ghiya CEO en mede-oprichter van Shaip enkele belangrijke inzichten besproken over annotatie van begrenzingskaders en het belangrijkste belang ervan bij het trainen van AI/ML-modellen vanwege de gelijkenis in de gegevens die op de markt beschikbaar zijn.
De belangrijkste afhaalmaaltijden uit het artikel is-
- Voor AI/ML-modellen zijn willekeurige datasets net als ondoorzichtige keukencontainers en alleen labeling maakt ze relevant voor gebruik. Dit is de reden waarom data-annotatie een belangrijke bron is waarmee bedrijven kunnen handelen in verbonden datasets, wat logisch kan zijn om een zaak in de hand te houden.
- Annotatie van begrenzingskaders is een van de belangrijkste vormen van beeldannotatie waarbij objectspecifieke gegevens worden ingevoerd door de entiteiten in de eerste plaats te schetsen. Annotatie van begrenzingskaders helpt modelrelevante algoritmen om de inzichten met betrekking tot objectdetectie op te pikken.
- Bovendien kan annotatie van begrenzingskaders worden gebruikt in meerdere gebruikssituaties in verschillende sectoren, zoals zelfrijdende auto's, e-commerce, detailhandel, verzekeringsclaims, supply chain management en nog veel meer. Daarom is annotatie van begrenzingskaders een must om impactvolle AI/ML-modellen te maken.
Lees hier het volledige artikel:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
