ዝርዝር ሁኔታ[ደብቅ][አሳይ]
ብዙዎች በሳይንስ ልብ ወለድ ፊልሞች ውስጥ ያሉ እንደ ሰው ሰራሽ ብልህነት፣ ጥልቅ ትምህርት እና የማሽን መማር ቃላትን ሲሰሙ የሰውን የማሰብ ችሎታ የሚኮርጁ ወይም የሚበልጡ ሮቦቶችን ያስባሉ።
ሌሎች ደግሞ እነዚህ መሳሪያዎች መረጃን ብቻ ይወስዳሉ እና በራሳቸው ይማራሉ ብለው ያስባሉ. ደህና… ትንሽ አታላይ ነው። ዳታ መለያ ኮምፒውተሮች ያለ ሰው መመሪያ ውስን አቅም ስላላቸው “ብልጥ እንዲሆኑ” ለማሰልጠን የሚጠቅም ዘዴ ነው።
ኮምፒዩተሩ “በብልጥነት” እንዲሠራ ለማሰልጠን በተለያዩ መንገዶች መረጃውን እናስገባዋለን እና በመረጃ መለያ መለያ የተለያዩ ስልቶችን እናስተምራለን።
የውሂብ ስብስቦች ከሳይንስ ስር ካለው የውሂብ መለያ መለያ ጋር ተመሳሳይ በሆነ መረጃ በብዙ ማብራራት ወይም መሰየም አለባቸው።
በመጨረሻው ምርት ላይ የተደረገው ጥረት እና ቁርጠኝነት በሚያስደንቅ ሁኔታ እና የእለት ተእለት ህይወታችንን ቀላል በሚያደርግበት ጊዜ እንኳን የሚያስመሰግን ነው።
ምን እንደሆነ፣ እንዴት እንደሚሰራ፣ የተለያዩ የውሂብ መለያ ዓይነቶችን፣ መሰናክሎችን እና ሌሎችንም ለማወቅ በዚህ ጽሁፍ ስለመረጃ መሰየሚያ ይማሩ።
ስለዚህ የውሂብ መለያ መስጠት ምንድነው?
In የማሽን መማር፣ የግብአት መረጃው መጠን እና ተፈጥሮ የውጤቱን መጠን እና ተፈጥሮን ይወስናሉ። የእርስዎን AI ሞዴል ትክክለኛነት ለማሰልጠን ጥቅም ላይ በሚውለው የውሂብ ልኬት የተሻሻለ ነው።
በሌላ አገላለጽ፣ ዳታ መለያ ኮምፒውተር በመካከላቸው ያለውን ልዩነት እና ስርዓተ-ጥለት እንዲያውቅ ለማስተማር የተለያዩ ያልተዋቀሩ ወይም የተዋቀሩ የውሂብ ስብስቦችን የመለያ ወይም የማብራሪያ ተግባር ነው።
አንድ ምሳሌ ይህንን ለመረዳት ይረዳዎታል። ለኮምፒዩተር ቀይ መብራት የመቆም ምልክት መሆኑን ለማወቅ እያንዳንዱን ቀይ መብራት በተለያዩ ምስሎች ላይ መለያ ማድረግ ያስፈልጋል።
በዚህ መሠረት, AI በእያንዳንዱ ሁኔታ ውስጥ, ቀይ ብርሃንን እንደ ማቆሚያ ምልክት የሚተረጉም ስልተ ቀመር ያዘጋጃል. ሌላው ምሳሌ የተለያዩ የሙዚቃ ዘውጎችን ለመለየት በጃዝ፣ ፖፕ፣ ሮክ፣ ክላሲካል እና ሌሎችም አርእስቶች ስር የተለያዩ የውሂብ ስብስቦችን የመመደብ ችሎታ ነው።
በቀላሉ ለማስቀመጥ፣ በማሽን መማሪያ ውስጥ ያለው የውሂብ መለያ ምልክት ያልተለጠፈ ውሂብን (እንደ ፎቶዎች፣ የጽሑፍ ፋይሎች፣ ቪዲዮዎች፣ ወዘተ) የማግኘት ሂደትን እና አንድ ወይም ከዚያ በላይ ተዛማጅ መለያዎችን በማከል የማሽን መማሪያ ሞዴል ከዚህ መማር ይችል ዘንድ ነው። ነው።
መለያዎች ለምሳሌ ኤክስሬይ ዕጢን ካሳየ ወይም ካላሳየ፣ የትኞቹ ቃላት በድምጽ ክሊፕ እንደተነገሩ፣ ወይም የወፍ ወይም የመኪና ምስል ከሆነ ሊናገሩ ይችላሉ።
የንግግር ማወቂያን ጨምሮ ለብዙ የአጠቃቀም ጉዳዮች የውሂብ መለያ መስጠት አስፈላጊ ነው ፣ የኮምፒተር ራዕይእና የተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት።
የውሂብ መለያ: ለምን አስፈላጊ ነው?
በመጀመሪያ አራተኛው የኢንዱስትሪ አብዮት በማሰልጠኛ ማሽኖች ክህሎት ላይ ያተኮረ ነው። በውጤቱም, በአሁኑ ጊዜ በጣም ጉልህ ከሆኑ የሶፍትዌር እድገቶች መካከል አንዱ ነው.
የማሽን መማሪያ ስርዓትዎ መፈጠር አለበት፣ ይህም የውሂብ መለያ መስጠትን ያካትታል። የስርዓቱን አቅም ያዘጋጃል። ውሂብ ካልተሰየመ ምንም ስርዓት የለም.
ከውሂብ መለያ ጋር ያለው ዕድሎች በእርስዎ ፈጠራ ብቻ የተገደቡ ናቸው። በስርአቱ ውስጥ የሚወስዱት ማንኛውም እርምጃ በአዲስ መረጃ ይደገማል።
ስርዓቱን ማስተማር የምትችለው የመረጃ አይነት፣ ብዛት እና ልዩነት የማሰብ ችሎታውን እና አቅሙን ይወስናል ማለት ነው።
ሁለተኛው ዳታ መለያ ስራ ከዳታ ሳይንስ ስራ በፊት ይመጣል። በዚህ መሠረት የውሂብ መለያ ለዳታ ሳይንስ አስፈላጊ ነው. በመረጃ መለያ አሰጣጥ ውስጥ ያሉ ስህተቶች እና ስህተቶች የውሂብ ሳይንስ ላይ ተጽዕኖ ያሳድራሉ. በአማራጭ፣ ክሩደር ክሊቼን ለመቅጠር፣ “ቆሻሻ መጣያ፣ ቆሻሻ መጣያ”።
ሦስተኛ፣ የዳታ መለያ ጥበብ ሰዎች የ AI ስርዓቶችን እድገት እንዴት እንደሚመለከቱ ላይ ያለውን ለውጥ ያሳያል። የሒሳብ ቴክኒኮችን ለማሻሻል ብቻ ከመሞከር ይልቅ ግቦቻችንን በተሻለ ሁኔታ ለማሳካት የውሂብ መለያውን አወቃቀር በአንድ ጊዜ እናጥራለን።
ዘመናዊ አውቶሜሽን በዚህ ላይ የተመሰረተ ነው, እና በአሁኑ ጊዜ እየተካሄደ ያለው የ AI ትራንስፎርሜሽን ማዕከል ነው. አሁን ከመቼውም ጊዜ በላይ የእውቀት ስራ በሜካናይዜሽን እየተሰራ ነው።
የውሂብ መሰየሚያ እንዴት ይሠራል?
በመረጃ መለያ አሰጣጥ ሂደት ውስጥ የሚከተለው የዘመን ቅደም ተከተል ይከተላል።
የውሂብ መሰብሰብ
መረጃ የማንኛዉም የማሽን መማር ጥረቱ የመሰረት ድንጋይ ነዉ። በመረጃ መሰየሚያ ውስጥ የመጀመሪያው ደረጃ ተገቢውን የጥሬ መረጃ መጠን በተለያዩ ቅርጾች መሰብሰብን ያካትታል።
የመረጃ አሰባሰብ ከሁለት ቅጾች አንዱን ሊወስድ ይችላል፡ ወይ ንግዱ ሲጠቀምባቸው ከነበሩት የውስጥ ምንጮች ወይም በይፋ ተደራሽ ከሆኑ የውጭ ምንጮች የመጣ ነው።
በጥሬ መልክ ስለሆነ ይህ ውሂብ የውሂብ ስብስብ መለያዎች ከመሰራቱ በፊት ማጽዳት እና ማቀናበር ያስፈልገዋል. ከዚያም ሞዴሉ ይህን የጸዳ እና ቀድሞ የተቀነባበረ መረጃ በመጠቀም የሰለጠነ ነው። ግኝቶቹ የበለጠ ትክክለኛ ይሆናሉ የውሂብ ስብስብ ትልቅ እና የበለጠ።
በማብራራት ላይ ውሂብ
የውሂብ ማፅዳትን ተከትሎ፣ የጎራ ኤክስፐርቶች ውሂቡን ይመረምራሉ እና ብዙ የውሂብ መለያ ቴክኒኮችን በመጠቀም መለያዎችን ይተግብሩ። ሞዴሉ እንደ መሬት እውነት ሆኖ ሊያገለግል የሚችል ትርጉም ያለው አውድ አለው።
እነዚህ እንደ ፎቶዎቹ ያሉ ሞዴሉ እንዲተነብይ የሚፈልጓቸው ተለዋዋጮች ናቸው።
የጥራት ማረጋገጫ
አስተማማኝ፣ ትክክለኛ እና ወጥነት ያለው መሆን ያለበት የመረጃው ጥራት ለኤምኤል ሞዴል ስልጠና ስኬት ወሳኝ ነው። ለእነዚህ ትክክለኛ እና ትክክለኛ የመረጃ መለያዎች ዋስትና ለመስጠት መደበኛ የQA ሙከራዎች መተግበር አለባቸው።
እንደ ኮንሰንሰስ እና ክሮንባክ አልፋ ፈተና ያሉ የ QA ቴክኒኮችን በመጠቀም የእነዚህን ማብራሪያዎች ትክክለኛነት መገምገም ይቻላል። በመደበኛ የQA ፍተሻ የውጤቶች ትክክለኛነት በእጅጉ ተሻሽሏል።
የሥልጠና እና የሙከራ ሞዴሎች
ከላይ የተገለጹት ሂደቶች ትርጉም የሚሰጡት ውሂቡ ለትክክለኛነቱ ከተረጋገጠ ብቻ ነው። ቴክኒኩ ያልተዋቀረ የውሂብ ስብስብን በማካተት የሚፈለገውን ውጤት ያስገኛል እንደሆነ ለመፈተሽ ይሞክራል።
የውሂብ መለያ ስልቶች
የውሂብ መለያ ለዝርዝር ትኩረት የሚፈልግ አድካሚ ሂደት ነው። መረጃን ለማብራራት ጥቅም ላይ የሚውለው ዘዴ እንደ እትም መግለጫው፣ ምን ያህል ውሂብ መለያ መደረግ እንዳለበት፣ ውሂቡ ምን ያህል የተወሳሰበ እንደሆነ እና እንደ ዘይቤው ይለያያል።
እንደ ሀብቱ እና ባለው ጊዜ ላይ በመመስረት ንግድዎ ያለውን አንዳንድ አማራጮችን እንይ።
በቤት ውስጥ የውሂብ መለያ መስጠት
ስሙ እንደሚያመለክተው፣ የቤት ውስጥ መረጃ መሰየሚያ የሚከናወነው በአንድ ኩባንያ ውስጥ ባሉ ባለሙያዎች ነው። በቂ ጊዜ፣ ሰራተኛ እና የገንዘብ ምንጮች ሲኖርዎት፣ በጣም ትክክለኛ የሆነውን መለያ ምልክት ስለሚያረጋግጥ ምርጡ አማራጭ ነው። ይሁን እንጂ ቀስ ብሎ ይንቀሳቀሳል.
outsourcing
ነገሮችን ለማከናወን ሌላው አማራጭ እንደ Upwork ባሉ የተለያዩ ስራ ፈላጊ እና ነፃ የገበያ ቦታዎች ላይ ሊገኙ ለሚችሉ ዳታ መለያ ስራዎች ፍሪላነሮችን መቅጠር ነው።
የውጪ አቅርቦት የውሂብ መለያ አገልግሎቶችን ለማግኘት ፈጣን አማራጭ ነው፣ነገር ግን ጥራቱ ከቀደመው ዘዴ ጋር ተመሳሳይ በሆነ መልኩ ሊጎዳ ይችላል።
ኮፍሮንግስኪንግ
እንደ ጠያቂ ገብተህ የተለያዩ የመለያ ስራዎችን ላሉ ስራ ተቋራጮች በመሳሰሉት ልዩ የህዝብ ማሰባሰብያ መድረኮች ላይ ማሰራጨት ትችላለህ። ቡማ ኤሌክትሪክ ቱርክ (ኤምቱርክ)
ዘዴው፣ በመጠኑ ፈጣን እና ርካሽ ቢሆንም፣ ጥሩ ጥራት ያለው የተብራራ መረጃ ማቅረብ አይችልም።
የውሂብ መለያ በራስ-ሰር.
ሂደቱ በእጅ ከመደረጉ በተጨማሪ በሶፍትዌር ሊታገዝ ይችላል. ንቁ የመማር ዘዴን በመጠቀም መለያዎች በራስ-ሰር ሊገኙ እና ወደ የስልጠና ዳታ ስብስብ ሊጨመሩ ይችላሉ።
በመሠረቱ፣ የሰው ስፔሻሊስቶች ያልተሰየመ፣ ጥሬ መረጃን ለመለየት AI Auto-label ሞዴል ያዘጋጃሉ። ከዚያም ሞዴሉ መለያውን በትክክል መጠቀሙን ይወስናሉ. ሰዎች ከስህተቱ በኋላ ስህተቶቹን ያስተካክላሉ እና አልጎሪዝምን እንደገና ያሠለጥናሉ።
የሰው ሰራሽ ውሂብ እድገት.
በገሃዱ ዓለም መረጃ ምትክ፣ ሰው ሠራሽ ውሂብ አርቴፊሻል በሆነ መንገድ የተሰራ የተሰየመ የውሂብ ስብስብ ነው። የሚመረተው በአልጎሪዝም ወይም በኮምፒተር ማስመሰያዎች ሲሆን በተደጋጋሚ ጥቅም ላይ ይውላል የባቡር ማሽን መማሪያ ሞዴሎች.
ሰው ሰራሽ ውሂብ ለመረጃ እጥረት እና ለመለያየት ሂደቶች አውድ ውስጥ ላሉት ጉዳዮች ጥሩ መልስ ነው። መፈጠር ሰው ሠራሽ ውሂብ ከመጀመሪያው መፍትሄ ይሰጣል.
የ3-ል ቅንብሮችን ከንጥሎቹ ጋር መፍጠር እና በአምሳያው ዙሪያ በውሂብ ስብስብ ገንቢዎች መለየት መቻል አለበት። ለፕሮጀክቱ የሚፈለገውን ያህል ሰው ሠራሽ መረጃዎችን ማቅረብ ይቻላል።
የውሂብ መሰየሚያ ተግዳሮቶች
ተጨማሪ ጊዜ እና ጥረት ይጠይቃል
ከፍተኛ መጠን ያለው መረጃ ለማግኘት (በተለይ እንደ ጤና አጠባበቅ ላሉ ከፍተኛ ልዩ ኢንዱስትሪዎች) ፈታኝ ከመሆኑ በተጨማሪ፣ እያንዳንዱን መረጃ በእጅ መሰየም ጉልበት ፈላጊ እና አድካሚ ነው፣ ይህም የሰው መለያ ሰጪዎችን እገዛ ያስፈልገዋል።
በጠቅላላው የ ML ልማት ዑደት ውስጥ በፕሮጄክት ላይ የሚጠፋው ጊዜ 80% የሚሆነው ለመረጃ ዝግጅት ሲሆን ይህም መለያ መስጠትን ያካትታል።
አለመመጣጠን የመቻል ዕድል
ብዙ ጊዜ፣ ብዙ ሰዎች ተመሳሳይ የውሂብ ስብስቦችን ሲሰይሙ የሚፈጠረው የመስቀል ምልክት የበለጠ ትክክለኛነትን ያስከትላል።
ነገር ግን፣ ግለሰቦች አንዳንድ ጊዜ የተለያየ የብቃት ደረጃ ስላላቸው፣ ደረጃዎችን እና መለያዎችን መሰየም እራሳቸው ወጥነት የሌላቸው ሊሆኑ ይችላሉ፣ ይህም ሌላ ጉዳይ ነው፣ በአንዳንድ መለያዎች ላይ ለሁለት ወይም ከዚያ በላይ አስፋፊዎች አለመስማማት ይቻላል።
ለምሳሌ፣ አንድ ኤክስፐርት የሆቴል ግምገማን ጥሩ አድርጎ ሊቆጥረው ሲችል ሌላው ደግሞ እንደ ስላቅ ይቆጥረዋል እና ዝቅተኛ ደረጃ ይመድባል።
የጎራ እውቀት
ለአንዳንድ ዘርፎች ልዩ የኢንዱስትሪ እውቀት ያላቸውን መለያ ሰሪዎች መቅጠር እንደሚያስፈልግ ይሰማዎታል።
አስፈላጊው የጎራ እውቀት የሌላቸው ገላጮች፣ ለምሳሌ፣ ለጤና አጠባበቅ ሴክተሩ ML መተግበሪያን በሚፈጥሩበት ጊዜ ንጥሎቹን በትክክል መለያ መስጠት በጣም ከባድ ይሆናል።
ለስህተቶች ተጋላጭነት
መለያ ሰጪዎችዎ የቱንም ያህል ዕውቀትና ጥንቃቄ ቢኖራቸውም በእጅ መለጠፊያ በሰዎች ስህተት የሚገዛ ነው። ማብራሪያ ሰጪዎች ብዙ ጊዜ ከግዙፍ ጥሬ መረጃ ስብስቦች ጋር ስለሚሰሩ፣ ይህ የማይቀር ነው።
እስቲ አስቡት አንድ ሰው 100,000 ምስሎችን እስከ 10 የሚደርሱ የተለያዩ ነገሮችን ሲያብራራ።
የተለመዱ የውሂብ መለያ ዓይነቶች
የኮምፒውተር ራዕይ
የእርስዎን የሥልጠና ዳታ ለማዘጋጀት መጀመሪያ ሥዕሎችን፣ ፒክስሎችን ወይም ቁልፍ ቦታዎችን መሰየም ወይም የኮምፒዩተር ዕይታ ሥርዓትን ሲገነቡ ዲጂታል ምስልን ሙሉ በሙሉ የሚያካትት ድንበር ማቋቋም አለቦት።
ፎቶግራፎች በተለያዩ መንገዶች ሊከፋፈሉ ይችላሉ, በይዘት (በእርግጥ በምስሉ ላይ ያለው በራሱ) እና በጥራት (እንደ ምርት እና የአኗኗር ዘይቤዎች ያሉ).
ምስሎች በፒክሰል ደረጃ ወደ ክፍሎች ሊከፋፈሉ ይችላሉ. እነዚህን የሥልጠና መረጃዎች በመጠቀም የተገነባው የኮምፒዩተር እይታ ሞዴል ምስሎችን በራስ-ሰር ለመከፋፈል ፣ የነገሮችን ቦታ ለመወሰን ፣ በምስሉ ውስጥ ያሉ ቁልፍ ቦታዎችን ለማጉላት እና ምስሎችን ለመከፋፈል ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል።
የተፈጥሮ ቋንቋ በመስራት ላይ
የእርስዎን የተፈጥሮ ቋንቋ ማቀናበሪያ የሥልጠና ዳታ ስብስብ ከማምረትዎ በፊት፣ ተዛማጅ ጽሑፋዊ ቁርጥራጮችን እራስዎ መምረጥ ወይም ይዘቱን በተገለጹ መለያዎች መመደብ አለብዎት።
ለምሳሌ፣ የንግግር ዘይቤዎችን ማወቅ፣ እንደ ቦታዎች እና ሰዎች ያሉ ትክክለኛ ስሞችን መድብ፣ እና በምስሎች፣ ፒዲኤፍ ወይም ሌላ ሚዲያ ላይ ጽሑፍን መለየት ትችላለህ። እንዲሁም የጽሑፍ ብዥታ ስሜትን ወይም ዓላማን ለመወሰን ይፈልጉ ይሆናል።
ይህንን ለመፈጸም በሥልጠና ዳታ ስብስብዎ ውስጥ ባለው ጽሑፍ ዙሪያ የታሰሩ ሳጥኖችን ይፍጠሩ እና ከዚያ በእጅ ይቅዱት።
የእይታ ቁምፊ ማወቂያ፣ የህጋዊ አካል ስም መለያ እና ስሜት ትንተና ሁሉም የተፈጥሮ ቋንቋ ማቀነባበሪያ ሞዴሎችን በመጠቀም ይከናወናሉ።
ኦዲዮ ማቀነባበር
የድምጽ ማቀናበሪያ ሁሉንም አይነት ድምፆች በማሽን መማር ውስጥ ጥቅም ላይ እንዲውሉ ወደ የተዋቀረ ቅርጸት ይቀይራቸዋል, ይህም ንግግርን ጨምሮ, የእንስሳት ጩኸቶች (ቅርፊቶች, ፉጨት ወይም ጩኸት) እና የህንጻ ድምፆች (የተሰበረ ብርጭቆ, ስካን ወይም ሳይረን).
ብዙ ጊዜ ኦዲዮን ከመያዝዎ በፊት እራስዎ ወደ ጽሑፍ መቀየር አለብዎት። ከዚያ በኋላ፣ በድምፅ ላይ መለያዎችን በመመደብ እና በማከል፣ ስለሱ የበለጠ ጥልቅ መረጃ ማወቅ ይችላሉ። ያንተ የስልጠና መረጃ ስብስብ ይህ የተመደበ ኦዲዮ ነው።
መደምደሚያ
በማጠቃለያው ፣ የእርስዎን ውሂብ መለየት ማንኛውንም AI ሞዴል የማሰልጠን ወሳኝ አካል ነው። ፈጣን እንቅስቃሴ ያለው ድርጅት ግን ጊዜ የሚወስድ እና ጉልበት የሚጠይቅ ስለሆነ በቀላሉ በእጅ ሲሰራ ጊዜውን ማሳለፍ አይችልም።
በተጨማሪም፣ ለትክክለኛነት የተጋለጠ እና ለታላቅ ትክክለኛነት ቃል የማይሰጥ ሂደት ነው። በጣም አስቸጋሪ መሆን የለበትም, ይህም በጣም ጥሩ ዜና ነው.
የዛሬው የመረጃ መለያ ቴክኖሎጂዎች በሰዎች እና በማሽኖች መካከል ትብብርን በማድረግ ለተለያዩ የማሽን መማሪያ አፕሊኬሽኖች ትክክለኛ እና ጠቃሚ መረጃዎችን ለማቅረብ ያስችላል።
መልስ ይስጡ