Dalam fitur tamu ini, CEO Vatsal Ghiya dan salah satu pendiri Shaip telah membahas beberapa wawasan utama tentang anotasi kotak pembatas dan kepentingan utamanya dalam melatih model AI/ML karena kesamaan dalam data yang tersedia di pasar.
Takeaway Kunci dari Artikel ini adalah-
- Untuk model AI/ML, kumpulan data acak sama seperti wadah dapur buram dan hanya pelabelan yang membuatnya relevan untuk digunakan. Inilah alasan mengapa anotasi data datang sebagai sumber utama yang memungkinkan perusahaan untuk membuat akta dalam kumpulan data yang terhubung yang masuk akal untuk menggunakan kasus di tangan.
- Anotasi kotak pembatas adalah salah satu bentuk utama anotasi gambar di mana data khusus objek dimasukkan dengan menguraikan entitas di tempat pertama. Anotasi kotak pembatas membantu memodelkan algoritme yang relevan mengambil wawasan yang terkait dengan deteksi objek.
- Selain itu, anotasi kotak pembatas dapat digunakan dalam berbagai kasus penggunaan di seluruh industri seperti mobil tanpa pengemudi, e-niaga, ritel, klaim asuransi, manajemen rantai pasokan, dan banyak lagi. Oleh karena itu, anotasi kotak pembatas adalah suatu keharusan untuk mulai membuat model AI/ML yang berdampak.
Baca Artikel Lengkapnya Disini:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
