Согласно новому исследованию Datagen , 99% команд, работающих в направлении компьютерного зрения (CV) отказались от проектов машинного обучения (ML) из-за недостатка данных для обучения.
Проблема похоже носит повсеместный характер: 100% команд сообщают о значительных задержках по проектам из-за недостатка данных для обучения. Исследование также показывает, что эти проблемы с данными проявляются во многих формах и почти в равной степени влияют на команды CV. Основные проблемы, с которыми сталкиваются команды CV, включают плохую аннотацию (48%), недостаточный охват (47%) и простой дефицит (44%).
Нехватка надежных данных для обучения в конкретной предметной области усугубляется тем фактом, что в области компьютерного зрения не хватает многих четко определенных стандартов или передовых практик. На вопрос о том, как обычно собираются данные в их организациях, респонденты ответили, что множество источников и методологий используются как на местах, так и внутри отдельных организаций.
Отчет основан на результатах онлайн-опроса 300 специалистов по компьютерному зрению, представляющих 300 уникальных предприятий.
Прочтите полный отчет Datagen.
Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК
Опубликуйте материал о ваших технологиях, проектах, стратапах
hello@technovery.com