In hierdie gaskenmerk het Vatsal Ghiya se uitvoerende hoof en medestigter van Shaip 'n paar sleutelinsigte oor begrenskasaantekeninge bespreek en die belangrikste belangrikheid daarvan in die opleiding van KI/ML-modelle as gevolg van ooreenkomste in die data wat in die mark beskikbaar is.
Die sleutel wegneemete van die artikel is-
- Vir KI/ML-modelle is ewekansige datastelle net soos ondeursigtige kombuishouers en slegs etikettering maak dit relevant vir gebruik. Dit is die rede waarom data-aantekeninge 'n belangrike bron is wat maatskappye in staat stel om in gekoppelde datastelle te werk wat sin kan maak om 'n saak in die hand te gebruik.
- Begrenskas-annotasie is een van die primêre vorme van beeldannotasie waar objekspesifieke data gevoer word deur die entiteite in die eerste plek uit te stippel. Begrenskasaantekening help om relevante algoritmes te modelleer om die insigte wat verband hou met voorwerpopsporing op te tel.
- Boonop kan begrenskasaantekeninge gebruik word in veelvuldige gebruiksgevalle oor nywerhede soos selfbestuurmotors, e-handel, kleinhandel, versekeringseise, voorsieningskettingbestuur, en nog baie meer. Gevolglik is begrenskasaantekeninge 'n moet om te begin met die skep van impakvolle AI/ML-modelle.
Lees die volledige artikel hier:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
