Katika kipengele hiki cha hivi punde, Vatsal Ghia, Mkurugenzi Mtendaji na mwanzilishi mwenza wa Shaip alitoa mwanga kuhusu matoleo ya kuvutia ya teknolojia na anachunguza kazi halisi ambayo hufanyika nyuma ya mapazia na vipengele kama vile uzalishaji wa data, kuweka lebo data, usindikaji wa data na zaidi.
Jambo kuu la kuchukua kutoka kwa kifungu ni:
- Teknolojia za Upelelezi Bandia na Kujifunza kwa Mashine(ML) mara nyingi huonekana kama suluhisho la kuunda kampuni zenye nguvu za teknolojia na suluhu zinazofaa na za siku zijazo. Kwa hivyo, ni vigumu kupata makadirio kwa watu ni nini nyuma ya teknolojia hizi na manufaa yote yanayotolewa na mifano ya AI.
- Wigo mzima wa Akili Bandia ni kama mkahawa wa kifahari, ambapo unahitaji mbinu nyingi za ufafanuzi wa data kama vile ufafanuzi wa picha, ufafanuzi wa maandishi, ufafanuzi wa sauti na nyinginezo. Na maelezo ya data huweka msingi wa michakato inayotegemea AI kutokea.
- Lakini, maelezo ya data ni changamano kama mchakato unaoauni. Na uingiliaji kati wa Binadamu hauepukiki katika kuweka alama kwa vielelezo vya AI na hii inafanya mchakato mzima sio tu uchukue muda bali kuchosha. Kwa hivyo, makampuni ya biashara hutumia vyanzo vya nje ili kutatua changamoto zao za data.
Kusoma makala kamili hapa:
https://indiaai.gov.in/article/why-artificial-intelligence-is-incomplete-without-data-annotation
