विषयसूची[लुकाउनुहोस्][देखाउनु]
धेरैले कृत्रिम बुद्धि, गहिरो सिकाइ, र मेसिन लर्निङ शब्दहरू सुन्दा मानव बुद्धिको नक्कल गर्ने वा त्यसलाई पार गर्ने विज्ञान कथा फिल्महरूमा जस्तै रोबोटहरूको कल्पना गर्छन्।
अरूले सोच्छन् कि यी यन्त्रहरूले केवल जानकारी लिन्छन् र आफैंबाट सिक्छन्। खैर... यो अलिकति भ्रामक छ। डाटा लेबलिङ भनेको कम्प्युटरहरूलाई "स्मार्ट" बन्न तालिम दिन प्रयोग गरिने विधि हो किनभने तिनीहरूसँग मानव निर्देशन बिना सीमित क्षमताहरू छन्।
कम्प्यूटरलाई "चतुरतापूर्वक" कार्य गर्न तालिम दिन हामी डेटालाई विभिन्न रूपहरूमा इनपुट गर्छौं र डाटा लेबलिङको सहायताले विभिन्न रणनीतिहरू सिकाउँछौं।
डाटासेटहरू विज्ञान अन्तर्निहित डाटा लेबलिङको भागको रूपमा एउटै जानकारीको धेरै क्रमपरिवर्तनहरू एनोटेट वा लेबल गरिएको हुनुपर्छ।
अन्तिम उत्पादनमा राखिएको प्रयास र समर्पण प्रशंसनीय छ, जब यसले हाम्रो दैनिक जीवनलाई चकित पार्छ र सजिलो बनाउँछ।
यो के हो, यसले कसरी काम गर्छ, डेटा लेबलिङका विभिन्न प्रकारहरू, अवरोधहरू, र थप धेरै कुराहरू जान्नको लागि यस लेखमा डाटा लेबलिङको बारेमा जान्नुहोस्।
त्यसोभए, डाटा लेबलिंग के हो?
In मेशिन सिकाइ, इनपुट डेटाको क्यालिबर र प्रकृतिले आउटपुटको क्यालिबर र प्रकृतिलाई निर्देशित गर्दछ। तपाइँको AI मोडेलको शुद्धता यसलाई तालिम दिन प्रयोग गरिएको डाटाको क्यालिबरद्वारा बढाइएको छ।
अन्य सर्तहरूमा, डेटा लेबलिङ भनेको विभिन्न असंरचित वा संरचित डेटा सेटहरू लेबल गर्ने वा एनोटेट गर्ने कार्य हो जसले कम्प्युटरलाई तिनीहरू बीचको भिन्नता र ढाँचाहरू पहिचान गर्न सिकाउँछ।
एउटा दृष्टान्तले तपाईंलाई यो बुझ्न मद्दत गर्नेछ। रातो बत्ती रोक्नको लागि संकेत हो भनेर कम्प्युटरलाई जान्नको लागि प्रत्येक रातो बत्तीलाई विभिन्न छविहरूमा ट्याग गर्न आवश्यक छ।
यसको आधारमा, AI ले एउटा एल्गोरिदम विकास गर्छ जसले हरेक अवस्थामा रातो बत्तीलाई रोकिने संकेतको रूपमा व्याख्या गर्नेछ। अर्को दृष्टान्त ज्याज, पप, रक, शास्त्रीय, र थपको शीर्षक अन्तर्गत विभिन्न डेटासेटहरूलाई विभिन्न संगीत विधाहरू छुट्याउनको लागि वर्गीकरण गर्ने क्षमता हो।
यसलाई सरल भाषामा भन्नुपर्दा, मेसिन लर्निङमा डाटा लेबलिङले लेबल नगरिएको डाटा (जस्तै फोटो, टेक्स्ट फाइल, भिडियोहरू, आदि) पत्ता लगाउने र सन्दर्भ प्रस्ताव गर्न एक वा बढी सान्दर्भिक लेबलहरू थप्ने प्रक्रियालाई जनाउँछ ताकि मेसिन लर्निङ मोडेलबाट सिक्न सकियोस्। यो।
लेबलहरूले भन्न सक्छ, उदाहरणका लागि, यदि एक्स-रेले ट्युमर देखाउँछ वा होइन, अडियो क्लिपमा कुन शब्दहरू भनिएको थियो, वा चरा वा गाडीको तस्विर हो भने।
डाटा लेबलिङ धेरै प्रयोग केसहरूको लागि आवश्यक छ, वाणी पहिचान सहित, कम्प्युटर दृष्टि, र प्राकृतिक भाषा प्रशोधन।
डाटा लेबलिङ: यो किन महत्त्वपूर्ण छ?
पहिलो, चौथो औद्योगिक क्रान्ति तालिम मेसिनको सीपमा केन्द्रित छ। नतिजाको रूपमा, यो वर्तमानको सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण सफ्टवेयर प्रगतिहरू मध्ये एक हो।
तपाईंको मेसिन लर्निङ प्रणाली सिर्जना गर्नुपर्छ, जसमा डाटा लेबलिङ समावेश छ। यसले प्रणालीको क्षमताहरू स्थापित गर्दछ। डाटा लेबल गरिएको छैन भने कुनै प्रणाली छैन।
डाटा लेबलिंगको साथ सम्भावनाहरू केवल तपाईंको रचनात्मकता द्वारा सीमित छन्। तपाईंले प्रणालीमा नक्सा गर्न सक्ने कुनै पनि कार्य ताजा जानकारीको साथ दोहोर्याइनेछ।
यसको अर्थ तपाईले प्रणालीलाई सिकाउन सक्ने डेटाको प्रकार, मात्रा र विविधताले यसको बुद्धिमत्ता र क्षमता निर्धारण गर्नेछ।
दोस्रो हो कि डाटा लेबलिंग कार्य डाटा विज्ञान कार्य अघि आउँछ। तदनुसार, डाटा विज्ञानको लागि डाटा लेबलिंग आवश्यक छ। डाटा लेबलिङमा असफलता र गल्तीहरूले डाटा विज्ञानलाई असर गर्छ। वैकल्पिक रूपमा, एक क्रुडर क्लिच प्रयोग गर्न, "फोहोर भित्र, फोहोर बाहिर।"
तेस्रो, डाटा लेबलिङको कलाले मानिसहरूले AI प्रणालीको विकासमा कसरी पहुँच राख्ने भन्ने परिवर्तनलाई जनाउँछ। हामीले गणितीय प्रविधिहरू बढाउने प्रयास गर्नुको सट्टा हाम्रा लक्ष्यहरू अझ राम्ररी पूरा गर्न डेटा लेबलिङको संरचनालाई एकैसाथ परिमार्जन गर्छौं।
आधुनिक स्वचालन यसैमा आधारित छ, र यो हाल चलिरहेको एआई परिवर्तनको केन्द्र हो। अहिले पहिलेभन्दा धेरै ज्ञानको काम यान्त्रीकरण भइरहेको छ।
डाटा लेबलिङले कसरी काम गर्छ?
डेटा लेबलिङ प्रक्रियाको क्रममा निम्न कालानुक्रमिक क्रम पछ्याइएको छ।
डाटा सङ्कलन
डाटा कुनै पनि मेसिन लर्निङ प्रयासको आधारशिला हो। डाटा लेबलिङमा प्रारम्भिक चरणले विभिन्न रूपहरूमा कच्चा डाटाको उपयुक्त मात्रा जम्मा गर्ने समावेश गर्दछ।
डेटा सङ्कलनले दुई मध्ये एउटा रूप लिन सक्छ: या त यो आन्तरिक स्रोतहरूबाट आउँछ जुन व्यवसायले प्रयोग गरिरहेको छ, वा यो सार्वजनिक रूपमा पहुँचयोग्य बाह्य स्रोतहरूबाट आउँछ।
यो कच्चा रूपमा भएको हुनाले, डेटासेट लेबलहरू बनाउनु अघि यो डेटा सफा र प्रशोधन गर्न आवश्यक छ। मोडेललाई यो सफा र पूर्व-प्रक्रिया गरिएको डाटा प्रयोग गरेर तालिम दिइन्छ। निष्कर्षहरू ठूला र अधिक फरक डेटा सेट अधिक सटीक हुनेछ।
एनोटेटिंग डाटा
डाटा क्लिनिङ पछि, डोमेन विशेषज्ञहरूले डाटाको जाँच गर्छन् र धेरै डाटा लेबलिङ प्रविधिहरू प्रयोग गरेर लेबलहरू लागू गर्छन्। मोडेलको अर्थपूर्ण सन्दर्भ छ जसलाई आधारभूत सत्यको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
यी चरहरू हुन् जुन तपाईं मोडेलले भविष्यवाणी गर्न चाहनुहुन्छ, जस्तै फोटोहरू।
गुणस्तरको आश्वासन
डाटाको गुणस्तर, जुन विश्वसनीय, सटीक र एकरूप हुनुपर्छ, ML मोडेल प्रशिक्षणको सफलताको लागि महत्त्वपूर्ण छ। यी सटीक र सही डाटा लेबलिङको ग्यारेन्टी गर्न नियमित QA परीक्षणहरू लागू गरिनुपर्छ।
कन्सेन्सस र क्रोनबाचको अल्फा परीक्षण जस्ता QA प्रविधिहरू प्रयोग गरेर यी एनोटेसनहरूको शुद्धता मूल्याङ्कन गर्न सम्भव छ। नतिजाको शुद्धता नियमित QA निरीक्षणहरूद्वारा उल्लेखनीय रूपमा सुधारिएको छ।
प्रशिक्षण र परीक्षण मोडेलहरू
माथि उल्लिखित प्रक्रियाहरूले मात्र अर्थ दिन्छ यदि डाटा शुद्धताको लागि जाँच गरिएको छ। यो प्रविधिले वांछित नतिजाहरू दिन्छ कि भनेर जाँच गर्न असंरचित डाटासेट समावेश गरेर परीक्षणमा राखिनेछ।
डाटा लेबलिंग रणनीतिहरू
डाटा लेबलिङ एक परिश्रमशील प्रक्रिया हो जसले विवरणमा ध्यान दिनुपर्छ। डाटा एनोटेट गर्न प्रयोग गरिने विधि मुद्दाको कथन, कति डाटा ट्याग गर्नुपर्ने, डाटा कत्तिको जटिल छ, र शैलीको आधारमा भिन्न हुन्छ।
यससँग भएका स्रोतहरू र उपलब्ध समयको आधारमा तपाईंको व्यवसायसँग भएका केही विकल्पहरू हेरौं।
डाटा लेबलिंग इन-हाउस
नामको रूपमा, इन-हाउस डाटा लेबलिंग कम्पनी भित्र विशेषज्ञहरू द्वारा गरिन्छ। जब तपाईंसँग पर्याप्त समय, कर्मचारी र वित्तीय स्रोतहरू हुन्छन्, यो सबैभन्दा राम्रो विकल्प हो किनभने यसले सबैभन्दा सही लेबलिङ सुनिश्चित गर्दछ। तर, यो बिस्तारै सर्छ।
आउटसोर्सिङ
कामहरू गर्नको लागि अर्को विकल्प डेटा लेबलिङ कार्यहरूको लागि फ्रीलान्सरहरू भाडामा लिनु हो जुन विभिन्न काम खोज्ने र Upwork जस्ता स्वतन्त्र बजारहरूमा पत्ता लगाउन सकिन्छ।
आउटसोर्सिङ डाटा लेबलिङ सेवाहरू प्राप्त गर्न एक द्रुत विकल्प हो, तथापि, गुणस्तर पहिलेको विधि जस्तै, पीडा हुन सक्छ।
क्राउडसोर्सिङ
तपाईंले अनुरोधकर्ताको रूपमा लग इन गर्न सक्नुहुन्छ र विशेष क्राउडसोर्सिङ प्लेटफर्महरूमा उपलब्ध ठेकेदारहरूलाई विभिन्न लेबलिङ कार्यहरू वितरण गर्न सक्नुहुन्छ। अमेजन मेकेनिकल टर्क (MTurk)।
विधि, केही हदसम्म छिटो र सस्तो हुँदा, राम्रो गुणस्तर एनोटेट डाटा प्रदान गर्न सक्दैन।
स्वचालित रूपमा डाटा लेबलिंग।
प्रक्रियालाई म्यानुअल रूपमा सञ्चालन गर्नुको साथै सफ्टवेयरद्वारा सहयोग गर्न सकिन्छ। सक्रिय सिकाउने दृष्टिकोण प्रयोग गरेर, ट्यागहरू स्वचालित रूपमा फेला पार्न सकिन्छ र प्रशिक्षण डेटासेटमा थप्न सकिन्छ।
संक्षेपमा, मानव विशेषज्ञहरूले लेबल नगरिएको, कच्चा डाटा चिन्ह लगाउनको लागि एआई अटो-लेबल मोडेल विकास गर्छन्। त्यसपछि तिनीहरू निर्णय गर्छन् कि यदि मोडेलले उपयुक्त रूपमा लेबलिङ लागू गर्यो। मानिसहरूले असफलता पछि गल्तीहरू सुधार्छन् र एल्गोरिदमलाई पुन: तालिम दिन्छन्।
सिंथेटिक डाटा को विकास।
वास्तविक-विश्व डाटाको स्थानमा, सिंथेटिक डाटा एक लेबल गरिएको डेटासेट हो जुन कृत्रिम रूपमा निर्माण गरिएको थियो। यो एल्गोरिदम वा कम्प्यूटर सिमुलेशन द्वारा उत्पादन गरिन्छ र अक्सर प्रयोग गरिन्छ ट्रेन मेसिन लर्निंग मोडेलहरू.
सिंथेटिक डाटा लेबलिंग प्रक्रियाहरूको सन्दर्भमा डाटा अभाव र विविधताका मुद्दाहरूको लागि उत्कृष्ट जवाफ हो। को सृष्टि सिंथेटिक डाटा स्क्र्याचबाट समाधान प्रदान गर्दछ।
वस्तुहरूसँग 3D सेटिङहरू र मोडेल वरपरको सिर्जना डेटासेट विकासकर्ताहरूले पहिचान गर्न सक्षम हुनुपर्छ। परियोजनाको लागि आवश्यक जति सिंथेटिक डाटा रेन्डर गर्न सकिन्छ।
डाटा लेबलिङका चुनौतीहरू
थप समय र प्रयास चाहिन्छ
ठूलो मात्रामा डाटा प्राप्त गर्न चुनौतीपूर्ण हुनुका साथै (विशेष गरी स्वास्थ्य सेवा जस्ता उच्च विशिष्टीकृत उद्योगहरूका लागि), डाटाको प्रत्येक टुक्रालाई हातले लेबल गर्नु श्रम-गहन र श्रमसाध्य दुवै हो, मानव लेबलरहरूको सहयोग आवश्यक छ।
ML विकासको सम्पूर्ण चक्रमा परियोजनामा बिताएको समयको लगभग 80% डेटा तयारीमा खर्च हुन्छ, जसमा लेबलिङ समावेश हुन्छ।
असंगतिको सम्भावना
धेरैजसो समय, क्रस-लेबलिङ, जुन धेरै मानिसहरूले डाटाको एउटै सेटहरू लेबल गर्दा हुन्छ, परिणाम ठूलो शुद्धतामा हुन्छ।
यद्यपि, व्यक्तिहरूसँग कहिलेकाहीं क्षमताको फरक-फरक डिग्रीहरू भएकाले, लेबलिङ मापदण्डहरू र लेबलहरू आफैंमा असंगत हुन सक्छन्, जुन अर्को मुद्दा हो, दुई वा बढी एनोटेटरहरू केही ट्यागहरूमा असहमत हुन सक्छन्।
उदाहरणका लागि, एक विशेषज्ञले होटेल समीक्षालाई अनुकूलको रूपमा मूल्याङ्कन गर्न सक्छ जबकि अर्कोले यसलाई व्यंग्यात्मक मान्दछ र यसलाई कम मूल्याङ्कन प्रदान गर्दछ।
डोमेन ज्ञान
तपाईंले केही क्षेत्रहरूको लागि विशेष उद्योग ज्ञान भएका लेबलरहरू भाडामा लिनु आवश्यक महसुस गर्नुहुनेछ।
आवश्यक डोमेन ज्ञान बिना एनोटेटरहरू, उदाहरणका लागि, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रको लागि ML एप सिर्जना गर्दा वस्तुहरूलाई उचित रूपमा ट्याग गर्न धेरै गाह्रो समय हुनेछ।
त्रुटिहरूको लागि प्रवृति
म्यानुअल लेबलिंग मानव गल्तीहरूको अधीनमा छ, तपाईंको लेबलरहरू जतिसुकै जानकार र होसियार भए तापनि। एनोटेटरहरूले प्रायः ठूलो कच्चा डेटा सेटहरूसँग काम गर्ने तथ्यको कारण, यो अपरिहार्य छ।
कल्पना गर्नुहोस् एक व्यक्तिले 100,000 छविहरू 10 फरक चीजहरू सम्म एनोटेट गर्दै।
डाटा लेबलिङ को सामान्य प्रकार
कम्प्यूटर दृष्टि
तपाइँको प्रशिक्षण डेटासेट विकास गर्न को लागी, तपाइँले पहिले तस्विरहरू, पिक्सेलहरू, वा प्रमुख स्पटहरू लेबल गर्नुपर्दछ, वा कम्प्युटर भिजन प्रणाली निर्माण गर्दा, बाउन्डिङ बक्स भनेर चिनिने डिजिटल छविलाई पूर्ण रूपमा संलग्न गर्ने बाउन्ड्री स्थापना गर्नुपर्छ।
तस्बिरहरूलाई सामग्री (वास्तवमा छविमा नै के छ) र गुणस्तर (जस्तै उत्पादन बनाम जीवनशैली शटहरू) सहित विभिन्न तरिकामा वर्गीकृत गर्न सकिन्छ।
छविहरूलाई पिक्सेल स्तरमा पनि खण्डहरूमा विभाजन गर्न सकिन्छ। यी प्रशिक्षण डेटा प्रयोग गरेर विकसित कम्प्युटर भिजन मोडेल पछि स्वचालित रूपमा छविहरू वर्गीकरण गर्न, वस्तुहरूको स्थान निर्धारण गर्न, छविमा मुख्य क्षेत्रहरू हाइलाइट गर्न, र छविहरू खण्ड गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
प्राकृतिक भाषा प्रशोधन
तपाईंको प्राकृतिक भाषा प्रशोधन प्रशिक्षण डेटासेट उत्पादन गर्नु अघि, तपाईंले म्यानुअल रूपमा सान्दर्भिक पाठ्य टुक्राहरू छनौट गर्नुपर्दछ वा निर्दिष्ट लेबलहरूसँग सामग्रीलाई वर्गीकृत गर्नुपर्छ।
उदाहरणका लागि, तपाईंले बोलीको ढाँचाहरू पहिचान गर्न, ठाउँहरू र व्यक्तिहरू जस्ता उचित संज्ञाहरू वर्गीकरण गर्न, र छविहरू, पीडीएफहरू, वा अन्य मिडियामा पाठ पहिचान गर्न सक्नुहुन्छ। तपाईंले पाठ ब्लर्बको भावना वा अभिप्राय पनि निर्धारण गर्न सक्नुहुन्छ।
यो पूरा गर्नको लागि तपाईंको प्रशिक्षण डेटासेटमा पाठको वरिपरि बाउन्डिङ बक्सहरू सिर्जना गर्नुहोस्, र त्यसपछि यसलाई म्यानुअल रूपमा ट्रान्सक्राइब गर्नुहोस्।
अप्टिकल वर्ण मान्यता, संस्थाको नाम पहिचान, र भावना विश्लेषण सबै प्राकृतिक भाषा प्रशोधन मोडेल प्रयोग गरी गरिन्छ।
अडियो प्रोसेसिंग
अडियो प्रशोधनले सबै प्रकारका ध्वनीहरूलाई संरचित ढाँचामा रूपान्तरण गर्छ ताकि तिनीहरू बोली, जनावरको आवाज (छाल, सिट्टी, वा चीरप) र निर्माण आवाजहरू (चुटेको गिलास, स्क्यानिङ, वा साइरन) सहित मेसिन लर्निङमा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
अक्सर, तपाईंले अडियो ह्यान्डल गर्न सक्नु अघि, तपाईंले यसलाई म्यानुअल रूपमा पाठमा रूपान्तरण गर्नुपर्छ। त्यसपछि, वर्गीकरण गरेर र अडियोमा ट्यागहरू थपेर, तपाईंले यसको बारेमा थप गहिरो जानकारी सिक्न सक्नुहुन्छ। तपाईको प्रशिक्षण डेटासेट यो वर्गीकृत अडियो हो।
निष्कर्ष
अन्तमा, तपाईको डाटा पहिचान गर्नु कुनै पनि AI मोडेललाई तालिमको एक महत्त्वपूर्ण भाग हो। एक द्रुत-गति संगठन, तथापि, मैन्युअल रूपमा समय खर्च गर्न खर्च गर्न सक्दैन किनभने यो समय खपत र ऊर्जा-गहन छ।
थप रूपमा, यो एक प्रक्रिया हो जुन अशुद्धता को लागी प्रवण छ र ठूलो शुद्धता को प्रतिज्ञा गर्दैन। यो धेरै गाह्रो हुनु पर्दैन, जुन उत्कृष्ट समाचार हो।
आजको डाटा लेबलिङ टेक्नोलोजीहरूले विभिन्न प्रकारका मेसिन लर्निङ अनुप्रयोगहरूको लागि सटीक र उपयोगी डेटा प्रदान गर्न मानव र मेसिनहरू बीचको सहकार्यलाई सक्षम पार्छ।
जवाफ छाड्नुस्