ဤနောက်ဆုံးထွက်အင်္ဂါရပ်တွင်၊ Shaip ၏ CEO နှင့် ပူးတွဲတည်ထောင်သူ Vatsal Ghia သည် စိတ်ကူးယဉ်ဆန်းကြယ်သောနည်းပညာများကို ကမ်းလှမ်းမှုများအပေါ် မီးမောင်းထိုးပြပြီး ကန့်လန့်ကာနောက်ကွယ်တွင်ရှိသော တကယ့်အလုပ်နှင့် ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်း၊ ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်း၊ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများကို စူးစမ်းလေ့လာသည်။
ဆောင်းပါးမှ အဓိက ယူဆောင်သွားသည်မှာ-
- Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning(ML) နည်းပညာများကို အားကောင်းမောင်းသန်နည်းပညာကုမ္ပဏီများ ဖန်တီးရန်နှင့် အဆင်ပြေပြေ အနာဂတ်အတွက် ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုအဖြစ် မကြာခဏ ရှုမြင်ကြသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဤနည်းပညာများ၏နောက်ကွယ်တွင်ရှိနေသည့်အရာများနှင့် AI မော်ဒယ်များမှ ပေးဆောင်သော အဆင်ပြေမှုများအားလုံးကို လူတို့အား ခန့်မှန်းရခက်ပါသည်။
- Artificial Intelligence ၏ spectrum တစ်ခုလုံးသည် ပုံမှတ်စာ၊ စာသားမှတ်ချက်၊ အသံမှတ်စာနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ ဒေတာမှတ်စုနည်းပညာများစွာကို အသုံးပြုသည့် ဖန်စီစားသောက်ဆိုင်တစ်ခုနှင့် တူပါသည်။ ဒေတာမှတ်ချက်များသည် AI အခြေခံလုပ်ငန်းစဉ်များဖြစ်ပေါ်လာစေရန် အုတ်မြစ်ချပေးသည်။
- သို့သော်၊ ဒေတာမှတ်စုသည် ၎င်းကို ပံ့ပိုးသည့်လုပ်ငန်းစဉ်ကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးသည်။ ထို့အပြင် AI မော်ဒယ်များအတွက် ဒြပ်စင်များကို တဂ်ဂ်လုပ်ရာတွင် လူသား၏ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုသည် မလွဲမသွေဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို အချိန်ကုန်ရုံသာမက ပျင်းရိစေသည်။ ထို့ကြောင့် လုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာစိန်ခေါ်မှုများကို ပြီးမြောက်စေရန် ပြင်ပအရင်းအမြစ်များကို အသုံးပြုကြသည်။
ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:
https://indiaai.gov.in/article/why-artificial-intelligence-is-incomplete-without-data-annotation
