Shaip کے CEO اور شریک بانی Vatsal Ghiya کو صحت کی دیکھ بھال میں AI خدمات پیش کرنے کا 20 سال کا تجربہ ہے اور انہوں نے اس تازہ ترین مہمان خصوصیت میں بڑے امیج اور ویڈیو تشریحی چیلنجوں کی اہمیت پر تبادلہ خیال کیا ہے۔
مضمون سے اہم نکتہ یہ ہے-
- تشریح کی اقسام اور تکنیکوں کو ایک طرف رکھتے ہوئے، ڈیٹا کی تشریح کسی بھی دوسری حکمت عملی کو تلاش کرنے سے زیادہ پیچیدہ ہے۔ متن اور ویڈیو تشریح سے زیادہ، انٹرپرائزز کو تصویر اور ویڈیو تشریح پر توجہ دینے کی ضرورت ہے جب بات ذہین ماڈلز کی تیاری کی ہو کیونکہ ان تبدیلیوں کو قائم رکھنے کے لیے بہت سی درستگیوں اور مہارتوں کی ضرورت ہوتی ہے۔
- تمام بڑی رکاوٹوں میں سے بڑی تعداد میں تربیتی ڈیٹا ہے جس کا انتظام کرنے کے لیے کمپنیاں جدوجہد کرتی ہیں۔ متن اور آڈیو تشریح پر انحصار کرنے والے NLP ماڈلز کے برعکس، AI اور ML پروجیکٹس کو ڈیٹاسیٹس کی ایک رینج کے ساتھ کام کرنے اور ایک بہتر افرادی قوت کا انتظام کرنے کی ضرورت ہے۔
- اس کے علاوہ ڈیٹاسیٹس کی ایک بڑی مقدار کے ساتھ ان کے معیار اور مستقل مزاجی کو برقرار رکھنا ایک اور مسئلہ ہے جس سے کاروباری اداروں کو نمٹنا پڑتا ہے۔ لیکن اس سے بڑا مسئلہ اس وقت پیدا ہوتا ہے جب قابل اعتماد تشریحی پلیٹ فارم کی کمی اور ڈیٹا کے کم معیار کی تعمیل کو برقرار رکھنا ایک مستقل چیلنج بن گیا۔
یہاں مکمل مضمون پڑھیں:
https://www.techcults.com/what-are-the-major-image-and-video-annotation-challenges/
