ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂಬ ಪದಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಮಾನವನ ಬುದ್ಧಿಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಅಥವಾ ಮೀರಿಸುವಂತಹ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಅನೇಕರು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ.
ಈ ಸಾಧನಗಳು ಕೇವಲ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದರಿಂದ ತಾವಾಗಿಯೇ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ ಎಂದು ಇತರರು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸರಿ… ಇದು ಸ್ವಲ್ಪ ಮೋಸದಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ "ಸ್ಮಾರ್ಟ್" ಆಗಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಮಾನವ ಸೂಚನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಸೀಮಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
"ಜಾಣತನದಿಂದ" ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನಾವು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ನ ಸಹಾಯದಿಂದ ಅದಕ್ಕೆ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ನ ವಿಜ್ಞಾನದ ಭಾಗವಾಗಿ ಅದೇ ಮಾಹಿತಿಯ ಹಲವಾರು ಕ್ರಮಪಲ್ಲಟನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬೇಕು ಅಥವಾ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕು.
ಅಂತಿಮ ಉತ್ಪನ್ನದ ಪ್ರಯತ್ನ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಪಣೆಯು ಶ್ಲಾಘನೀಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನವನ್ನು ಆಶ್ಚರ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು, ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್, ಅಡೆತಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿಯಿರಿ.
ಹಾಗಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು?
In ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಕ್ಯಾಲಿಬರ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಭಾವವು ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಕ್ಯಾಲಿಬರ್ ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾದ ಡೇಟಾದ ಕ್ಯಾಲಿಬರ್ನಿಂದ ವರ್ಧಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ವಿಭಿನ್ನ ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅಥವಾ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಸಲು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.
ಇದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಒಂದು ವಿವರಣೆ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೆಂಪು ದೀಪವು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳಲು ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ಪ್ರತಿ ಕೆಂಪು ದೀಪವನ್ನು ವಿವಿಧ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.
ಇದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, AI ಒಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಪ್ರತಿ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಕೆಂಪು ದೀಪವನ್ನು ನಿಲುಗಡೆ ಸೂಚನೆಯಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಗೀತ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಜಾಝ್, ಪಾಪ್, ರಾಕ್, ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತೊಂದು ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ.
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವಿಕೆಯು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಫೋಟೋಗಳು, ಪಠ್ಯ ಫೈಲ್ಗಳು, ವೀಡಿಯೊಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ.) ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀಡಲು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಬಂಧಿತ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಇದರಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿ ಕಲಿಯಬಹುದು. ಇದು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಷ-ಕಿರಣವು ಗೆಡ್ಡೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಆಡಿಯೊ ಕ್ಲಿಪ್ನಲ್ಲಿ ಯಾವ ಪದಗಳನ್ನು ಹೇಳಲಾಗಿದೆ, ಅಥವಾ ಪಕ್ಷಿ ಅಥವಾ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ನ ಚಿತ್ರ ಎಂದು ಲೇಬಲ್ಗಳು ಹೇಳಬಹುದು.
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್: ಇದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ?
ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನಾಲ್ಕನೇ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಕ್ರಾಂತಿಯು ತರಬೇತಿ ಯಂತ್ರಗಳ ಕೌಶಲ್ಯದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತದ ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ರಗತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಇಲ್ಲ.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ನ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ನಿಮ್ಮ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯಿಂದ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತವಾಗಿವೆ. ನೀವು ಸಿಸ್ಟಮ್ನಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಕ್ರಿಯೆಯು ತಾಜಾ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಂದರೆ ನೀವು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರ, ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಅದರ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
ಎರಡನೆಯದು ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಕೆಲಸವು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕೆಲಸದ ಮೊದಲು ಬರುತ್ತದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ಗೆ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯ. ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಒರಟಾದ ಕ್ಲೀಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು, "ಕಸವನ್ನು ಒಳಗೆ, ಕಸವನ್ನು ಹೊರಗೆ ಹಾಕಿ."
ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಆರ್ಟ್ ಆಫ್ ಡಾಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಜನರು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನುಸರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಗಣಿತದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಮ್ಮ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪೂರೈಸಲು ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ನ ರಚನೆಯನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಆಧುನಿಕ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡವು ಇದನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ AI ರೂಪಾಂತರದ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ. ಈಗ ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಜ್ಞಾನದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಯಾಂತ್ರಿಕಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ?
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾಲಾನುಕ್ರಮವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ
ಯಾವುದೇ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಯತ್ನಕ್ಕೆ ಡೇಟಾ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವು ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಎರಡು ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು: ಒಂದೋ ಅದು ವ್ಯಾಪಾರವು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಆಂತರಿಕ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಬಾಹ್ಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ.
ಇದು ಕಚ್ಚಾ ರೂಪದಲ್ಲಿರುವುದರಿಂದ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಈ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿದ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಂತರ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಹೆಚ್ಚು ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು
ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣದ ನಂತರ, ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮಾದರಿಯು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು ಅದನ್ನು ನೆಲದ ಸತ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಫೋಟೋಗಳಂತಹ ಮಾದರಿಯು ಊಹಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸುವ ವೇರಿಯಬಲ್ಗಳು ಇವು.
ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ
ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ನಿಖರ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಬೇಕು, ML ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ನಿಯಮಿತ QA ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಬೇಕು.
ಕನ್ಸೆನ್ಸಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಾನ್ಬ್ಯಾಕ್ನ ಆಲ್ಫಾ ಪರೀಕ್ಷೆಯಂತಹ QA ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ವಾಡಿಕೆಯ QA ತಪಾಸಣೆಗಳಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾದರಿಗಳು
ದತ್ತಾಂಶವು ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರೆ ಮಾತ್ರ ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಂತ್ರವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಒಂದು ಪ್ರಯಾಸಕರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ವಿವರಗಳಿಗೆ ಗಮನವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಸಂಚಿಕೆ ಹೇಳಿಕೆ, ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬೇಕು, ಡೇಟಾ ಎಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವು ಹೊಂದಿರುವ ಕೆಲವು ಆಯ್ಕೆಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಗೋಣ, ಅದು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅದು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಮಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಮನೆಯೊಳಗೆ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್
ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಇನ್-ಹೌಸ್ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಂಪನಿಯೊಳಗಿನ ತಜ್ಞರು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ನೀವು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯ, ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ, ಇದು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದರಿಂದ ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ನಿಧಾನವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ
ಅಪ್ವರ್ಕ್ನಂತಹ ವಿವಿಧ ಉದ್ಯೋಗ ಹುಡುಕುವ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರೋದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮತ್ತೊಂದು ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ಒಂದು ತ್ವರಿತ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹಿಂದಿನ ವಿಧಾನದಂತೆಯೇ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗಬಹುದು.
ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್
ನೀವು ವಿನಂತಿಸುವವರಾಗಿ ಲಾಗ್ ಇನ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಗುತ್ತಿಗೆದಾರರಿಗೆ ವಿವಿಧ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸಬಹುದು ಅಮೆಜಾನ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕಲ್ ಟರ್ಕ್ (MTurk).
ವಿಧಾನವು ಸ್ವಲ್ಪ ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ಅಗ್ಗವಾಗಿದ್ದರೂ, ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು.
ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕೈಗೊಳ್ಳುವುದರ ಜೊತೆಗೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಿಂದ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಟ್ಯಾಗ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು.
ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಮಾನವ ತಜ್ಞರು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ, ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು AI ಸ್ವಯಂ-ಲೇಬಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಂತರ ಮಾದರಿಯು ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಅವರು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮಾನವರು ವೈಫಲ್ಯದ ನಂತರ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಕೃತಕವಾಗಿ ತಯಾರಿಸಲಾದ ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಕೊರತೆ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಉತ್ತರವಾಗಿದೆ. ನ ಸೃಷ್ಟಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಮೊದಲಿನಿಂದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಐಟಂಗಳೊಂದಿಗೆ 3D ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸುತ್ತುವರೆದಿರುವುದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಂದ ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಷ್ಟು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರೆಂಡರ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ನ ಸವಾಲುಗಳು
ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶ್ರಮ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ
ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶೇಷವಾದ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ) ಪಡೆಯುವುದು ಸವಾಲಿನ ಜೊತೆಗೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಕಾರ್ಮಿಕ-ತೀವ್ರ ಮತ್ತು ಶ್ರಮದಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಮಾನವ ಲೇಬಲ್ಗಳ ಸಹಾಯದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ML ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 80% ಸಮಯವನ್ನು ವ್ಯಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಅಸಂಗತತೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆ
ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯ, ಕ್ರಾಸ್-ಲೇಬಲಿಂಗ್, ಅನೇಕ ಜನರು ಒಂದೇ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವಿಭಿನ್ನ ಮಟ್ಟದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ಗಳು ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿರಬಹುದು, ಇದು ಮತ್ತೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ, ಕೆಲವು ಟ್ಯಾಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯ ಹೊಂದಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಬ್ಬ ತಜ್ಞರು ಹೋಟೆಲ್ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಅನುಕೂಲಕರವೆಂದು ರೇಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಆದರೆ ಇನ್ನೊಬ್ಬರು ಅದನ್ನು ವ್ಯಂಗ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ರೇಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನ
ಕೆಲವು ವಲಯಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾದ ಉದ್ಯಮ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನೀವು ಅನುಭವಿಸುವಿರಿ.
ಅಗತ್ಯ ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ML ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಬಹಳ ಕಷ್ಟಕರ ಸಮಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ.
ದೋಷಗಳಿಗೆ ಒಲವು
ನಿಮ್ಮ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಎಷ್ಟು ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿದ್ದರೂ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮಾನವ ತಪ್ಪುಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅಗಾಧವಾದ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಇದು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು 100,000 ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯಗಳೊಂದಿಗೆ 10 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಗಳು
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್
ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು, ನೀವು ಮೊದಲು ಚಿತ್ರಗಳು, ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಮುಖ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕು ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸುತ್ತುವರಿಯುವ ಗಡಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕು.
ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ವಿಷಯ (ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿಯೇ ಇದೆ) ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ (ಉತ್ಪನ್ನ ವರ್ಸಸ್ ಜೀವನಶೈಲಿ ಶಾಟ್ಗಳಂತಹವು) ಸೇರಿದಂತೆ.
ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. ಈ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಂತರ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು, ವಸ್ತುಗಳ ಸ್ಥಳವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು, ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣ
ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೊದಲು, ನೀವು ಸಂಬಂಧಿತ ಪಠ್ಯ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಆರಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಲೇಬಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬೇಕು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಮಾತಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಜನರಂತಹ ಸರಿಯಾದ ನಾಮಪದಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳು, PDF ಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಮಾಧ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಯಸಬಹುದು. ಪಠ್ಯ ಬ್ಲರ್ಬ್ನ ಭಾವನೆ ಅಥವಾ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸಹ ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಯಸಬಹುದು.
ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯದ ಸುತ್ತಲೂ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ, ತದನಂತರ ಅದನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡಿ.
ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಅಕ್ಷರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಹೆಸರು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಹಜ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆಡಿಯೋ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ
ಆಡಿಯೊ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಎಲ್ಲಾ ವಿಧದ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಮಾತು, ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಶಬ್ದಗಳು (ತೊಗಟೆಗಳು, ಸೀಟಿಗಳು, ಅಥವಾ ಚಿರ್ಪ್ಸ್), ಮತ್ತು ಕಟ್ಟಡದ ಶಬ್ದಗಳು (ಒಡೆದ ಗಾಜು, ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್, ಅಥವಾ ಸೈರನ್ಗಳು).
ಆಗಾಗ್ಗೆ, ನೀವು ಆಡಿಯೊವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೊದಲು, ನೀವು ಅದನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕು. ಅದರ ನಂತರ, ಆಡಿಯೊಗೆ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಇದು ವರ್ಗೀಕೃತ ಆಡಿಯೋ ಆಗಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಯಾವುದೇ AI ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವೇಗದ ಗತಿಯ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಅದನ್ನು ಕೈಯಾರೆ ಮಾಡಲು ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿ-ತೀವ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಇದು ನಿಖರತೆಗೆ ಒಳಗಾಗುವ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಭರವಸೆ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟವಾಗಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸುದ್ದಿಯಾಗಿದೆ.
ಇಂದಿನ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ವಿವಿಧ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ನಿಖರ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಮಾನವರು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ