এই সর্বশেষ বৈশিষ্ট্যে, Shaip-এর CEO এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা Vatsal Gia, প্রযুক্তির কল্পনাপ্রসূত অফারগুলির উপর কিছু আলোকপাত করেছেন এবং পর্দার আড়ালে থাকা আসল কাজটি অন্বেষণ করেছেন এবং যেমন- ডেটা জেনারেশন, ডেটা লেবেলিং, ডেটা প্রসেসিং এবং আরও অনেক কিছু।
নিবন্ধ থেকে মূল টেকঅ্যাওয়ে হল:
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং (এমএল) প্রযুক্তিগুলিকে প্রায়শই শক্তিশালী প্রযুক্তি সংস্থাগুলি এবং সুবিধাজনক এবং ভবিষ্যত সমাধানগুলি তৈরি করার সমাধান হিসাবে দেখা হয়। তাই, এই প্রযুক্তিগুলির পিছনে কী রয়েছে এবং AI মডেলগুলির দ্বারা অফার করা সমস্ত সুবিধাগুলি খুব কমই লোকেদের কাছে অনুমান করা যায়।
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পুরো স্পেকট্রামটি একটি অভিনব রেস্তোরাঁর মতো, যেখানে এটি ইমেজ টীকা, পাঠ্য টীকা, অডিও টীকা এবং অন্যান্যের মতো প্রচুর ডেটা টীকা কৌশল নেয়। এবং ডেটা টীকা AI-ভিত্তিক প্রক্রিয়াগুলির জন্য ভিত্তি স্থাপন করে।
- কিন্তু, ডেটা টীকাটি যে প্রক্রিয়াটিকে সমর্থন করে তার মতোই জটিল। এবং এআই মডেলের উপাদান ট্যাগ করার ক্ষেত্রে মানুষের হস্তক্ষেপ অনিবার্য এবং এটি পুরো প্রক্রিয়াটিকে শুধু সময়সাপেক্ষ নয় বরং ক্লান্তিকর করে তোলে। সুতরাং, উদ্যোগগুলি তাদের ডেটা চ্যালেঞ্জগুলি সম্পন্ন করতে বাহ্যিক উত্সগুলি ব্যবহার করে।
এখানে সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন:
https://indiaai.gov.in/article/why-artificial-intelligence-is-incomplete-without-data-annotation