ਵਤਸਲ ਘੀਆ, ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਸੀਈਓ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਕੋਲ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 20 ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨਵੀਨਤਮ ਮਹਿਮਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਲੇਖ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਉਪਾਅ ਇਹ ਹੈ-
- ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਨਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਸਾਰੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। NLP ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, AI ਅਤੇ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਇਕ ਹੋਰ ਮੁੱਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਨਜਿੱਠਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਵੱਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਅਤੇ ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣ ਗਿਆ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
https://www.techcults.com/what-are-the-major-image-and-video-annotation-challenges/
