คำอธิบายประกอบวิดีโอสำหรับ AI อัจฉริยะ
ติดฉลากและเตรียมข้อมูลการฝึกอบรมด้วย Video Annotation Services for Computer Vision
ค้นพบไปป์ไลน์ข้อมูลวิดีโอที่มีคำอธิบายประกอบโดยไม่มีปัญหาคอขวด
ลูกค้าที่แนะนำ
เหตุใดบริการคำอธิบายประกอบวิดีโอจึงจำเป็นสำหรับ Computer Vision
คุณเคยพิจารณาหรือไม่ว่า AIs, การตั้งค่า ML และเครื่องที่ใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์สามารถระบุเอนทิตีเฉพาะวิดีโอในเชิงรุกและดำเนินการตามนั้นได้อย่างไร นี่คือที่มาของคำอธิบายประกอบวิดีโอ ทำให้ระบบอัจฉริยะสามารถจดจำและระบุวัตถุ รูปแบบ และอื่นๆ ตามข้อมูลที่ติดป้ายกำกับที่ป้อน
ยังไม่แน่ใจว่าเหตุใดคำอธิบายประกอบวิดีโอสำหรับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์จึงสมเหตุสมผล ถ้าคุณเคยคิดที่จะเป็นเจ้าของรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง การรู้ว่าคำอธิบายประกอบวิดีโอมีความสำคัญอย่างยิ่ง ไม่ว่าจะเป็นการฝึกยานยนต์อัตโนมัติเพื่อตรวจจับสิ่งกีดขวาง คนเดินถนน และสิ่งกีดขวาง ช่วยในการกำหนดท่าทางและกิจกรรมได้ดี การติดฉลากวิดีโอก็มีบทบาทในการฝึกโมเดล AI ที่รับรู้ได้เกือบทุกรูปแบบ.
หากคุณยังสับสนเกี่ยวกับวิธีการทำงานของสถานที่ทั้งหมด นี่คือตัวอย่างที่อธิบายตนเองได้:
ลองนึกภาพการฝึกฐานข้อมูลความรู้ของรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองก่อนเปิดตัวต้นแบบ เพื่อให้สามารถทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ ยานยนต์อัตโนมัติควรสามารถระบุสัญญาณ ผู้คน สิ่งกีดขวางบนถนน เครื่องกีดขวาง และหน่วยงานอื่นๆ ที่จะขับผ่านไปได้อย่างแม่นยำและแม่นยำ อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและคอมพิวเตอร์วิชันซิสเต็มสามารถเรียนรู้โดยใช้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะใช้ในการฝึกอัลกอริทึม
การติดฉลากวิดีโอ – สัมผัสของมนุษย์สำหรับ AI ของคุณ
เรื่องสั้นโดยย่อ — Shaip ให้คุณเข้าถึงโซลูชันการใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอที่ล้ำหน้าที่สุดบางส่วนเพื่อสร้างโมเดลที่ชาญฉลาดและชาญฉลาด ในฐานะบริษัททำคำอธิบายประกอบวิดีโอ Shaip ให้อำนาจการยิงสำหรับการฝึกโมเดลที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดแก่การตั้งค่าเฉพาะเป้าหมายของคุณ เสริมความแข็งแกร่งเพิ่มเติมด้วยเครื่องมือขุดข้อมูล ทีมการติดฉลากข้อมูลภายในองค์กร และความสามารถในการนำเครื่องมือคำอธิบายประกอบวิดีโอที่หลากหลายมาให้เหมาะสม ทุกกรณีการใช้งานที่เกี่ยวข้อง
หากคุณจ้างข้อกำหนดการติดป้ายกำกับวิดีโอให้กับ Shaip คุณสามารถรับมือกับแหล่งข้อมูลต่อไปนี้:
- ความสามารถในการจัดการวิดีโอที่ยาวขึ้นและดึงข้อมูล
- มุมมองคำอธิบายประกอบอัตโนมัติสำหรับเวลาในการออกสู่ตลาดที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
- เข้าถึงการติดฉลากแบบเฟรมต่อเฟรม
- ความครอบคลุมเฉพาะอุตสาหกรรม
- ความแม่นยำสูงกว่า
- ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก
ความเชี่ยวชาญของเรา
การติดฉลากวิดีโออย่างมีประสิทธิภาพทำได้ง่าย
จับภาพแต่ละออบเจ็กต์ในวิดีโอ ทีละเฟรม และใส่คำอธิบายประกอบเพื่อทำให้วัตถุที่เคลื่อนไหวสามารถจดจำได้โดยเครื่องด้วยบริการติดป้ายกำกับวิดีโอขั้นสูงของเรา เรามีเทคโนโลยีและประสบการณ์ในการนำเสนอโซลูชันการติดฉลากวิดีโอที่ช่วยคุณด้วยชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับอย่างครอบคลุมสำหรับทุกความต้องการในการติดฉลากวิดีโอของคุณ เราช่วยคุณสร้างแบบจำลองการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ของคุณอย่างถูกต้องและแม่นยำในระดับที่ต้องการ กำหนดกรณีการใช้งานของคุณและให้ Shaip จัดการโมเดลวิชันซิสเต็มวิสัยอย่างหนัก ด้วยเครื่องมือดังต่อไปนี้:
ล้อมรอบกล่อง
อาจเป็นเทคนิคการติดฉลากวิดีโอที่น่าเชื่อถือที่สุด คำอธิบายประกอบ Bounding Box เกี่ยวข้องกับการสร้างสี่เหลี่ยมจินตภาพเพื่อตรวจจับวัตถุ
คำอธิบายประกอบรูปหลายเหลี่ยม
สำหรับการจำแนกฉากและวัตถุ หากมีเอนทิตีที่มีรูปร่างไม่ปกติในการเล่น คำอธิบายประกอบรูปหลายเหลี่ยมจะมีประโยชน์มาก เนื่องจากมีความแม่นยำมากกว่ากรอบล้อมรอบ
การแบ่งส่วนความหมาย
หากคุณต้องการพัฒนา AIs คอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ตรงเป้าหมายและแม่นยำยิ่งขึ้น คุณอาจต้องการพิจารณาการแบ่งส่วนความหมาย ซึ่งเกี่ยวข้องกับการจำแนกภาพที่ระดับพิกเซล
คำอธิบายประกอบประเด็นสำคัญ
การตั้งค่าความปลอดภัยไบโอเมตริกซ์ เช่น การตรวจจับใบหน้า จะได้รับประโยชน์จากคำอธิบายประกอบของ Keypoint ที่เน้นการติดป้ายกำกับการแสดงออกของผู้ใช้ เครื่องหมายบนใบหน้าที่เฉพาะเจาะจง เช่น ริมฝีปาก จมูก ตา และแม้แต่คำอธิบายประกอบในระดับเซลล์
คำอธิบายประกอบทรงลูกบาศก์ 3 มิติ
อาจเป็นเวอร์ชันที่กำหนดไว้มากขึ้นของคำอธิบายประกอบ Bounding Box ลูกบาศก์ 3 มิติใช้เพื่อระบุและติดป้ายกำกับวัตถุในสามมิติมากกว่าสองตามที่เสนอโดยกล่องที่มีขอบเขต 2 มิติ
คำอธิบายประกอบ Line & Polyline
เทคนิคนี้เหมาะที่สุดสำหรับแนวดิ่งที่ต้องการแนวทางเชิงระนาบมากขึ้นในการติดฉลากเอนทิตี ใช้สำหรับทำหมายเหตุประกอบท่อ ถนน ราง และชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเครื่องหมายถนน เลน และอื่นๆ
การจำแนกเฟรม
สำหรับเวิร์กโฟลว์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคำอธิบายประกอบวิดีโอ YouTube เราใช้การจัดประเภทเฟรมเป็นวิธีการใส่คำอธิบายประกอบที่แนะนำ วิธีนี้ช่วยให้คุณทำให้วิดีโอนำทางได้ง่ายขึ้นด้วยความสามารถในการข้ามเฟรมและให้การควบคุมที่ดีขึ้น
ถอดความวิดีโอ
หากคุณต้องการมีส่วนร่วมกับวิดีโอของคุณมากขึ้น เราขอแนะนำการถอดเสียงวิดีโอเป็นรูปแบบเสริมของคำอธิบายประกอบ เหมาะที่สุดสำหรับการแปลตัวอย่างเสียงของวิดีโอที่เกี่ยวข้องเป็นข้อความ
คำอธิบายประกอบโครงกระดูก
หากคุณวางแผนที่จะพัฒนาโมเดลสำหรับแอปพลิเคชันความปลอดภัย ฟิตเนส และการวิเคราะห์กีฬา เราขอแนะนำและปรับใช้คำอธิบายประกอบโครงกระดูกเพื่อระบุและติดฉลากชุดข้อมูลโดยเน้นที่การจัดตำแหน่งและตำแหน่งของร่างกาย
กรณีใช้คำอธิบายประกอบวิดีโอ
Shaip นำเสนอโซลูชันคำอธิบายประกอบวิดีโอที่มีประสิทธิภาพสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย
ในการตรวจสอบคนขับห้องโดยสาร
คำอธิบายประกอบสำหรับผู้ขับขี่และวิดีโอในรถหลายร้อยชั่วโมง วิดีโอแต่ละรายการประกอบด้วยคลิปที่มีคำอธิบายประกอบอย่างละเอียดซึ่งแสดงการเคลื่อนไหวของใบหน้า และสถานการณ์ในรถเพื่อตรวจสอบพฤติกรรมของผู้ขับขี่อย่างแม่นยำและให้คำเตือนเมื่อสังเกตเห็นการเบี่ยงเบน
AI ขายปลีก
คำอธิบายประกอบวิดีโอยังมีประโยชน์ในร้านค้าปลีกเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภค ด้วยวิดีโอที่มีคำอธิบายประกอบของเรา การออกแบบแอปพลิเคชันเพื่อติดตามการเคลื่อนไหวของผู้ซื้อ ทำความเข้าใจการตัดสินใจซื้อ และระบุการโจรกรรมเป็นเรื่องง่าย
การเฝ้าระวังการจราจร
คำอธิบายประกอบวิดีโอมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาแอปพลิเคชันการเฝ้าระวังคุณภาพสูง เราประสบความสำเร็จในการใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอการเฝ้าระวังและวิดีโอ CCTV เป็นเวลาหลายร้อยชั่วโมงด้วยความละเอียดและรายละเอียดที่เหนือกว่าด้วยการใส่คำอธิบายประกอบวัตถุที่จำเป็น
การจดจำใบหน้า
Shaip สามารถใช้จุดสำคัญบนใบหน้าของบุคคลเพื่อใช้ในการพัฒนาชุดข้อมูลการฝึกอบรมระดับไฮเอนด์สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันการจดจำใบหน้า
การตรวจจับเลน
ความสามารถขั้นสูงในคำอธิบายประกอบวิดีโอช่วยให้เรากรองวิดีโอได้หลายชั่วโมงและใช้คำอธิบายประกอบแบบ Polyline เพื่อฝึกรถให้ตรวจจับช่องจราจร เครื่องหมายบนถนน การจราจรของยานพาหนะ การเบี่ยงเบน ช่องทางเดินรถ และทิศทาง
คอมพิวเตอร์วิทัศน์และวิทยาการหุ่นยนต์
การฝึกหุ่นยนต์ที่เข้าใจได้ในการใช้ ปรับตัว และตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมโดยไม่จำเป็นต้องมีปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์ สามารถลดการเสียชีวิตและอุบัติเหตุที่ช่วยเพิ่มผลผลิตได้
คำอธิบายประกอบหลายป้ายกำกับ
สำหรับหมวดหมู่ที่มีป้ายกำกับบางหมวดหมู่ คุณต้องตรึงหมวดหมู่ย่อยเพื่อลดการตัดสินใจและทำการวิเคราะห์ให้แม่นยำยิ่งขึ้น คำอธิบายประกอบอินสแตนซ์ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของคำอธิบายประกอบวิดีโอหลายป้ายกำกับ ช่วยให้คุณทำเช่นเดียวกันโดยจัดหมวดหมู่ยานพาหนะเพิ่มเติม เช่น รถประจำทาง รถยนต์ และอื่นๆ
การวิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอ
ในกรณีที่คุณต้องการวิเคราะห์ความจำเป็นในการติดป้ายกำกับวิดีโอก่อนวางแผนกลยุทธ์การฝึกอบรมที่ครบถ้วน คุณสามารถพึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอของเราซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยให้คุณวางแผนกรณีการใช้งานได้ดีขึ้น วางแผนเป้าหมายที่เจาะจงสูง และสุดท้ายก็ช่วยให้เราสามารถ ปรับใช้เทคนิคคำอธิบายประกอบที่เหมาะสม
คำอธิบายประกอบที่กำหนดเอง
เมื่อการวิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอสิ้นสุดลง เรายังสามารถช่วยคุณวางแผนกลยุทธ์การใส่คำอธิบายประกอบที่กำหนดเองซึ่งได้รับการสนับสนุนโดยเครื่องมือคำอธิบายประกอบวิดีโอที่เหมาะสม แม้ว่ากรณีการใช้งานของคุณจะเข้าใจยากและต้องมีรายละเอียดเพิ่มเติม
เหตุผลในการเลือก Shaip เป็นบริษัทคำอธิบายประกอบวิดีโอที่น่าเชื่อถือของคุณ
คน
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
- ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
- ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
- ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
- Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
กระบวนการ
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
- กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
- ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
- การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
ระบบปฏิบัติการ
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
- แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
- คุณภาพไร้ที่ติ
- ททท.เร็วขึ้น Fast
- การจัดส่งที่ราบรื่น
คน
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
- ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
- ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
- ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
- Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
กระบวนการ
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
- กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
- ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
- การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
ระบบปฏิบัติการ
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
- แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
- คุณภาพไร้ที่ติ
- ททท.เร็วขึ้น Fast
- การจัดส่งที่ราบรื่น
อุตสาหกรรมที่เราให้บริการ
ในฐานะหนึ่งในผู้ให้บริการโซลูชันชั้นนำของอุตสาหกรรม เราช่วยอุตสาหกรรมต่างๆ ในการออกแบบและพัฒนาเครื่องมือและโมเดลระบบอัตโนมัติตามชุดบริการคำอธิบายประกอบวิดีโอของเรา เรานำความสามารถของเทคโนโลยีและความสามารถของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์มารวมกันเพื่อวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงการผลิต ลดข้อผิดพลาด และเพิ่มประสิทธิภาพ
ยานยนต์
เราช่วยอุตสาหกรรมยานยนต์พัฒนาและปรับใช้เครื่องมือที่เชื่อถือได้สำหรับการขับขี่อัตโนมัติและการตรวจสอบผู้ขับขี่ในรถโดยอิงจากชุดข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่มีคุณภาพของเรา
บริการทางการแพทย์
เราผสานรวมความสามารถด้าน AI และแมชชีนเลิร์นนิงโดยใช้ประโยชน์จากคำอธิบายประกอบวิดีโอเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพทางการแพทย์ ภาพ หัตถการ และกระบวนการภายในระบบการแพทย์
การผลิต
อุตสาหกรรมต่างๆ กำลังใช้ความสามารถพิเศษของคำอธิบายประกอบวิดีโอในการฝึกอบรมและพัฒนาเครื่องมือที่ใช้ AI เพื่อการผลิตที่เร็วขึ้น การตัดสินใจที่จำกัดเวลา และทำให้การผลิตมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การตรวจตรา
มีการใช้คำอธิบายประกอบวิดีโอเพื่อตรวจจับวัตถุ และระบุมนุษย์ รถยนต์ ต้นไม้ สัตว์ และวัตถุอื่นๆ เพื่อพัฒนาเครื่องมือรักษาความปลอดภัยและเฝ้าระวังที่ดียิ่งขึ้น
บริการที่นำเสนอ
การเก็บรวบรวมข้อมูลรูปภาพของผู้เชี่ยวชาญไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือเดียวสำหรับการตั้งค่า AI ที่ครอบคลุม ที่ Shaip คุณสามารถพิจารณาบริการต่อไปนี้เพื่อทำให้โมเดลแพร่หลายมากขึ้นกว่าปกติ:
คำอธิบายประกอบข้อความ
บริการ
เราเชี่ยวชาญในการเตรียมการฝึกอบรมข้อมูลที่เป็นข้อความโดยการทำหมายเหตุประกอบชุดข้อมูลอย่างละเอียด โดยใช้คำอธิบายประกอบเอนทิตี การจัดประเภทข้อความ คำอธิบายประกอบความคิดเห็น และเครื่องมืออื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง
คำอธิบายประกอบเสียง
บริการ
การติดป้ายกำกับแหล่งที่มาของเสียง คำพูด และชุดข้อมูลเฉพาะเสียงผ่านเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง เช่น การรู้จำคำพูด การแยกเสียงของผู้พูด การรู้จำอารมณ์ เป็นสิ่งที่เราเชี่ยวชาญ
คำอธิบายประกอบรูปภาพ
บริการ
เรามีความภาคภูมิใจในการติดฉลาก ชุดข้อมูลภาพที่แบ่งเป็นกลุ่มๆ เพื่อฝึกโมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เทคนิคที่เกี่ยวข้องบางอย่างรวมถึงการรู้จำขอบเขตและการจัดประเภทรูปภาพ
ทรัพยากรที่แนะนำ
การเสนอขาย
การเก็บรวบรวมข้อมูลวิดีโอชั้นหนึ่งเพื่อฝึกโมเดล AI
เราช่วยคุณจับภาพแต่ละวัตถุในวิดีโอแบบเฟรมต่อเฟรม จากนั้นจึงนำวัตถุนั้นเคลื่อนที่ ติดป้ายกำกับ และทำให้เครื่องจดจำได้ การรวบรวมชุดข้อมูลวิดีโอที่มีคุณภาพเพื่อฝึกโมเดล ML ของคุณนั้นเป็นกระบวนการที่เข้มงวดและใช้เวลานาน ความหลากหลายและปริมาณมหาศาลที่จำเป็นต้องเพิ่มเพื่อเพิ่มความซับซ้อน
คู่มือผู้ซื้อ
คู่มือผู้ซื้อสำหรับคำอธิบายประกอบวิดีโอและการติดฉลาก
เป็นเรื่องธรรมดาที่เราเคยได้ยินมา ที่ภาพสามารถพูดได้พันคำ ลองนึกภาพว่าวิดีโอสามารถพูดอะไรได้? บางทีอาจเป็นล้านสิ่ง ไม่มีแอปพลิเคชันที่แปลกใหม่ที่เราเคยสัญญาไว้ เช่น รถยนต์ไร้คนขับ หรือการเช็คเอาต์อัจฉริยะจากร้านค้าปลีก ที่สามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้วิดีโอคำอธิบายประกอบ
โซลูชัน
บริการและโซลูชั่นคอมพิวเตอร์วิชั่น
คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นพื้นที่ของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ฝึกเครื่องจักรให้มองเห็น เข้าใจ และตีความโลกแห่งการมองเห็น อย่างที่มนุษย์ทำ ช่วยในการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อให้เข้าใจ ระบุ และจำแนกวัตถุในภาพหรือวิดีโอได้อย่างแม่นยำ ด้วยขนาดและความเร็วที่ใหญ่กว่ามาก
ความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญเพียงไม่กี่คลิก วางแผนที่จะยกระดับความสามารถด้านวิสัยทัศน์ของ AI ไปอีกระดับ! ติดต่อเราเพื่อรับความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญทันที
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
คำอธิบายประกอบวิดีโอเป็นกระบวนการในการติดป้ายกำกับเอนทิตีเฉพาะวิดีโอด้วยข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้พร้อมสำหรับการฝึกอบรมและจดจำเครื่องได้
การติดฉลากหน่วยงานบนท้องถนน เช่น รถยนต์ คนเดินเท้า ป้ายถนน และองค์ประกอบอื่นๆ สำหรับการฝึกรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง การติดตามและจัดหมวดหมู่ท่าทางและจุดสำคัญของใบหน้าสำหรับเกมและแอปที่เฉพาะเจาะจง และแม้แต่การติดแท็กหน่วยงานที่กำหนดเองเพื่อเพิ่มความเร็วในการผลิตอัจฉริยะ ตัวอย่างคำอธิบายประกอบวิดีโอ
ในปัจจุบัน คุณควรใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอ YouTube โดยใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบที่มาจากภายนอก เช่น การถอดความวิดีโอและการจัดประเภทเฟรม ต่างจากเครื่องมือแก้ไขคำอธิบายประกอบที่ YouTube นำเสนอก่อนหน้านี้ กลยุทธ์การจ้างภายนอกนั้นคาดว่าจะทำงานได้ดีขึ้นในการปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้
ได้ คุณสามารถใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอ YouTube ได้โดยอาศัยการจัดประเภทเฟรมและการถอดความวิดีโอเป็นหลัก
วิสัยทัศน์ AI และแบบจำลองต้องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากในรถบรรทุกเพื่อเรียนรู้ว่าคุณต้องการให้มีความสามารถเพียงพอในการตัดสินใจอย่างอิสระและเชิงรุกในอนาคตหรือไม่ ดังนั้น คอมพิวเตอร์วิทัศน์จึงต้องมีการจัดเตรียม แท็ก และติดป้ายกำกับส่วนประกอบวิดีโออย่างเหมาะสมเพื่อป้อนร่วมกับอัลกอริธึมเพื่อสร้างแบบจำลองและในที่สุด AI จะมีความรอบรู้มากขึ้น
แมชชีนเลิร์นนิงในฐานะเทคโนโลยีช่วยให้แน่ใจว่าเครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากรูปแบบและข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนได้ และไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์ อย่างไรก็ตาม เพื่อให้สิ่งนี้เป็นจริง ชุดข้อมูลที่พร้อมสำหรับการฝึกอบรมจะต้องป้อนเข้าสู่ระบบ ซึ่งจัดการได้ดีที่สุดโดยคำอธิบายประกอบวิดีโอ