Neste último recurso, Vatsal Ghia, CEO e co-fundador da Shaip lança alguma luz sobre ofertas fantasiosas de tecnologia e explora o trabalho real que está por trás das cortinas e aspectos como geração de dados, rotulagem de dados, processamento de dados e muito mais.
A principal conclusão do artigo é:
- As tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina (ML) costumam ser vistas como uma solução para criar empresas de tecnologia poderosas e soluções convenientes e futuristas. Assim, dificilmente se projeta para as pessoas o que está por trás dessas tecnologias e todas as facilidades oferecidas pelos modelos de IA.
- Todo o espectro da Inteligência Artificial é como um restaurante chique, onde são necessárias muitas técnicas de anotação de dados, como anotação de imagem, anotação de texto, anotação de áudio e outras. E a anotação de dados estabelece as bases para que os processos baseados em IA aconteçam.
- Mas a anotação de dados é tão complexa quanto o processo que suporta. E a intervenção humana é inevitável na marcação de elementos para modelos de IA e isso torna todo o processo não apenas demorado, mas tedioso. Portanto, as empresas usam fontes externas para realizar seus desafios de dados.
Leia o artigo completo aqui:
https://indiaai.gov.in/article/why-artificial-intelligence-is-incomplete-without-data-annotation
