ಇನ್‌ಸೈಟ್ಸ್ ಹಬ್

ಪ್ರಮುಖ AI ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ಅಸಂರಚಿತ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆಯಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು Human-in-the-Loop (HITL) ಮಾನ್ಯತೆ ಬಳಸುತ್ತಿರುವುದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವನ್ನು ನೋಡಿ.

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ಜನರೇಟಿವ್ ಎಐಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್‌ನ ಮಹತ್ವ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಡೇಟಾದ ವಿಧಗಳು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ನಿಮ್ಮ ಎಐ ಮಾದರಿಗಳ ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಭೌತಿಕ AI ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅದರ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಕೂಡ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತದೆ. ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಲಿಡಾರ್‌ಗಳು, ರಾಡಾರ್‌ಗಳು, IMUಗಳು ಮತ್ತು GPS ಸೆನ್ಸಾರ್‌ಗಳಿಂದ ಬರುವ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು — ಬಹುಪಾಲು ರಿಯಲ್ ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ — ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ 3D ಸೆನ್ಸಾರ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅತ್ಯಂತ ಅವಶ್ಯಕವಾಗುತ್ತದೆ.