အဘယ်ကြောင့် Data Annotators များသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ AI တိုးတက်မှုအတွက် သော့ချက်ဖြစ်သနည်း။
အကယ်၍ သင်သည် Artificial Intelligence Models များ၏နောက်ကွယ်ရှိ ဦးနှောက်ကိုရှာဖွေနေပါက၊ ဤဆောင်းပါးသည် သင့်အတွက်မဖြစ်မနေဖတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် Vatsal Ghiya စီအီးအိုနှင့် Shaip ၏ပူးတွဲတည်ထောင်သူသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ AI မော်ဒယ်ကို ကြီးထွားလာစေရန် ဒေတာမှတ်စုများ မည်သို့လုပ်ဆောင်ပုံတို့ကို မျှဝေခဲ့သည်။
ဆောင်းပါးမှ အဓိကယူဆောင်သွားသည့်အချက်မှာ-
- Vantage Market Research ၏ အဆိုအရ AI မောင်းနှင်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် သက်ဆိုင်သည့် စျေးကွက်သည် 95.65 နှစ်ကုန်တွင် $2028 Billion တန်ကြေးရှိမည်ဟု မျှော်လင့်ရသည်။ AI ၏ အခန်းကဏ္ဍမှ စက်ရုပ်မောင်းနှင်သော ခွဲစိတ်မှုအထိ၊ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော မော်ဒယ်များသည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ မဆုတ်မနစ် ထွက်ပေါ်လာမည်ဖြစ်သည်။
- သို့သော် ဤမော်ဒယ်များကို အသုံးမပြုမီ စိန်ခေါ်မှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့ကြောင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော AI မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးရန်၊ မှားယွင်းသောဒေတာကို စစ်ဆေးပြီး ဒေတာမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို စုဆောင်းရန်အတွက် တိကျသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်ချက်ကိရိယာများနှင့် ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များရှိမရှိကိုလည်း စစ်ဆေးပါ။
- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းစဥ်ကို ချဲ့ထွင်ရန်၊ AI အရင်းအမြစ်များ၏ အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်၊ ထိပ်တန်းလုံခြုံရေးကို ပေးဆောင်ကာ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် ဖောက်သည်များအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော လုပ်ငန်းခွင်အတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးပေးရန်အတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဒေတာမှတ်ချက်ကိရိယာများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:
https://www.techygossips.com/2022/04/how-are-data-annotators-behind-rapid-growth-of-medical-ai.html
