ဤဧည့်သည်တော်အင်္ဂါရပ်တွင်၊ Shaip ၏တွဲဖက်တည်ထောင်သူ Vatsal Ghiya စီအီးအိုနှင့် တွဲဖက်တည်ထောင်သူသည် ဈေးကွက်အတွင်းရရှိနိုင်သည့်ဒေတာတူညီမှုကြောင့် AI/ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် အဓိကကျသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုအချို့ကို ဆွေးနွေးခဲ့သည်။
ဆောင်းပါးမှ အဓိကယူဆောင်သွားသည့်အချက်မှာ-
- AI/ML မော်ဒယ်များအတွက် ကျပန်းဒေတာအတွဲများသည် ရောင်စုံမီးဖိုချောင်သုံးကွန်တိန်နာများကဲ့သို့ဖြစ်ပြီး တံဆိပ်တပ်ခြင်းကသာ ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရန်အတွက် သက်ဆိုင်စေသည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ဒေတာမှတ်ချက်စကားများသည် ကုမ္ပဏီများကို လက်ထဲတွင်အသုံးပြုရန် အဓိပ္ပာယ်ရှိနိုင်သော ချိတ်ဆက်ထားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် မှတ်ပုံတင်ခွင့်ပြုသည့် အဓိကရင်းမြစ်တစ်ခုအနေဖြင့် ထွက်ပေါ်လာရခြင်းအကြောင်းရင်းဖြစ်သည်။
- Bounding box annotation သည် ပထမနေရာမှ အရာဝတ္ထုများကို အကြမ်းဖျင်းဖော်ပြခြင်းဖြင့် အရာဝတ္တုအလိုက် အချက်အလက်များကို ဖြည့်သွင်းပေးသည့် ပုံမှတ်ချက်၏ အဓိကပုံစံများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဘောင်ခတ်ထားသော အကွက်မှတ်စာသည် မော်ဒယ်မှ သက်ဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များမှ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ကောက်ယူရာတွင် ကူညီပေးသည်။
- ထို့အပြင်၊ ကန့်လန့်ခံသေတ္တာမှတ်စာများကို စက်မှုလုပ်ငန်းနယ်ပယ်များကဲ့သို့- အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများ၊ e-commerce၊ လက်လီ၊ အာမခံတောင်းဆိုမှုများ၊ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အခြားများစွာသော လုပ်ငန်းများတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့်ကိစ္စများတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ သက်ရောက်မှုရှိသော AI/ML မော်ဒယ်များကို စတင်ဖန်တီးရန် ဘောင်ခတ်ထားသော အကွက်မှတ်ချက်များသည် လိုအပ်ပါသည်။
ဆောင်းပါးအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ဖတ်ရှုပါ။
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
