У цьому останньому матеріалі Ватсал Гіа, генеральний директор і співзасновник Shaip, проливає світло на химерні пропозиції технологій і досліджує справжню роботу, яка ховається за лаштунками, і такі аспекти, як генерація даних, маркування даних, обробка даних тощо.
Основний висновок зі статті:
- Технології штучного інтелекту та машинного навчання (ML) часто розглядаються як рішення для створення потужних технологічних компаній і зручних і футуристичних рішень. Отже, людям навряд чи можна спрогнозувати, що стоїть за цими технологіями та всіма зручностями, які пропонують моделі ШІ.
- Весь спектр штучного інтелекту схожий на шикарний ресторан, де використовується багато методів анотації даних, як-от анотація зображень, текстових анотацій, аудіо анотацій тощо. А анотація даних закладає основу для процесів на основі ШІ.
- Але анотація даних настільки ж складна, як і процес, який вона підтримує. І втручання людини є неминучим у додаванні тегів до елементів для моделей штучного інтелекту, і це робить весь процес не тільки трудомістким, але й виснажливим. Тому підприємства використовують зовнішні джерела, щоб вирішити свої проблеми з даними.
Прочитайте повну статтю тут:
https://indiaai.gov.in/article/why-artificial-intelligence-is-incomplete-without-data-annotation
