ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਲਪਨਾ ਫਿਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਸੁਣਦੇ ਹਨ।
ਦੂਸਰੇ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਯੰਤਰ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਇਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਖੈਰ... ਇਹ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਧੋਖਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ "ਸਮਾਰਟ" ਬਣਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਮਨੁੱਖੀ ਹਦਾਇਤਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੀਮਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹਨ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ "ਚਲਾਕੀ ਨਾਲ" ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।
ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਨੂੰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਕਈ ਅਨੁਰੂਪਾਂ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤਮ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜਤਨ ਅਤੇ ਸਮਰਪਣ ਸ਼ਲਾਘਾਯੋਗ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਅਤੇ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਜਾਣਨ ਲਈ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ।
ਤਾਂ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
In ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕੈਲੀਬਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਕੈਲੀਬਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੁਆਰਾ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਜਾਂ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ।
ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਾਂਤ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਹਰ ਲਾਲ ਬੱਤੀ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਗ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਲਾਲ ਬੱਤੀ ਰੁਕਣ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ।
ਇਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, AI ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹਰ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਟਾਪ ਸੰਕੇਤ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਲਾਲ ਬੱਤੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੇਗਾ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਣ ਜੈਜ਼, ਪੌਪ, ਰੌਕ, ਕਲਾਸੀਕਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੈਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਗੀਤਕ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ।
ਇਸਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਹਿਣ ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੋਟੋਆਂ, ਟੈਕਸਟ ਫਾਈਲਾਂ, ਵੀਡੀਓਜ਼, ਆਦਿ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕੇ। ਇਹ.
ਲੇਬਲ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਇੱਕ ਐਕਸ-ਰੇ ਇੱਕ ਟਿਊਮਰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਕਲਿੱਪ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਸ਼ਬਦ ਕਹੇ ਗਏ ਸਨ, ਜਾਂ ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਪੰਛੀ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਾਹਨ ਦੀ ਤਸਵੀਰ।
ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ।
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ: ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਪਹਿਲੀ, ਚੌਥੀ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਹੁਨਰ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤਰੱਕੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਲੇਬਲ ਨਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੇ ਕੋਈ ਸਿਸਟਮ ਹੈ.
ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦੁਆਰਾ ਹੀ ਸੀਮਿਤ ਹਨ। ਕੋਈ ਵੀ ਕਾਰਵਾਈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਜ਼ਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਵੇਗੀ।
ਮਤਲਬ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਸਦੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗੀ।
ਦੂਜਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦਾ ਕੰਮ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਕੰਮ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਅਨੁਸਾਰ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ. ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਵਿਕਲਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਕੱਚੇ ਕਲੀਚ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ ਲਈ, "ਰੱਦੀ ਵਿੱਚ ਸੁੱਟੋ, ਕੂੜਾ ਸੁੱਟੋ।"
ਤੀਜਾ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਕਲਾ ਇਸ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਪਣੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹਾਂ।
ਆਧੁਨਿਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਇਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ AI ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਹੈ। ਹੁਣ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ, ਗਿਆਨ ਦੇ ਕੰਮ ਦਾ ਮਸ਼ੀਨੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਕਾਲਕ੍ਰਮਿਕ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ
ਡਾਟਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਚਿਤ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ ਦੋ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਰੂਪ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਜਾਂ ਤਾਂ ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਹ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਾਹਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕੱਚੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਡੇਟਾਸੇਟ ਲੇਬਲ ਬਣਾਏ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਿਰ ਇਸ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈੱਸਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਜਿੰਨਾ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਿੰਨ ਹੋਵੇਗਾ, ਨਤੀਜੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੋਣਗੇ।
ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਡੇਟਾ
ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਈ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲੇਬਲ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੰਦਰਭ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੋਟੋਆਂ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਭਰੋਸਾ
ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ML ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ ਨਿਯਮਤ QA ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
QA ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਕਰੋਨਬਾਚ ਦੇ ਅਲਫ਼ਾ ਟੈਸਟ। ਰੁਟੀਨ QA ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਮਾਡਲ
ਉਪਰੋਕਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕੇਵਲ ਤਾਂ ਹੀ ਅਰਥ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇੱਕ ਮਿਹਨਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਵੇਰਵੇ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ ਮੁੱਦਾ ਸਟੇਟਮੈਂਟ, ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਕਿੰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਆਉ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਕੁਝ ਵਿਕਲਪਾਂ 'ਤੇ ਚੱਲੀਏ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇਨ-ਹਾਊਸ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਤੋਂ ਭਾਵ ਹੈ, ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਾਹਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ, ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸਰੋਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਚਲਦਾ ਹੈ.
ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ
ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਕਲਪ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਅੱਪਵਰਕ ਵਰਗੇ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਵਿਕਲਪ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪੁਰਾਣੇ ਢੰਗ ਵਾਂਗ।
ਭੀੜ ਸੁੱਰਖ
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀਕਰਤਾ ਵਜੋਂ ਲੌਗਇਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਠੇਕੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵੰਡ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਮਕੈਨੀਕਲ ਤੁਰਕ (MTurk)।
ਵਿਧੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਝ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਤੀ ਹੈ, ਚੰਗੀ ਕੁਆਲਿਟੀ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ।
ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਲੇਬਲਿੰਗ।
ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਸਹਾਇਤਾ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਰਗਰਮ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਟੈਗ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੱਭੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਰ ਅਣ-ਲੇਬਲ, ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ AI ਆਟੋ-ਲੇਬਲ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਉਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਮਾਡਲ ਨੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਨਸਾਨ ਅਸਫਲਤਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਕਾਸ.
ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਥਾਂ 'ਤੇ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ ਜੋ ਨਕਲੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਟ੍ਰੇਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ.
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਮੀ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਜਵਾਬ ਹੈ। ਦੀ ਰਚਨਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਆਈਟਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ 3D ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਰੈਂਡਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ (ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਰਗੇ ਉੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ) ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਨੂੰ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਕਿਰਤ-ਸਹਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਬਲਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ML ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੂਰੇ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਬਿਤਾਏ ਗਏ ਸਮੇਂ ਦਾ ਲਗਭਗ 80% ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ 'ਤੇ ਖਰਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਅਸੰਗਤਤਾ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ, ਕਰਾਸ-ਲੇਬਲਿੰਗ, ਜੋ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕੋ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਕੋਲ ਕਈ ਵਾਰ ਯੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਡਿਗਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੇ ਮਿਆਰ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਅਸੰਗਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਦਾ ਹੈ, ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਟੈਗਾਂ 'ਤੇ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਇੱਕ ਹੋਟਲ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਵਜੋਂ ਦਰਜਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਾ ਇਸਨੂੰ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਘੱਟ ਰੇਟਿੰਗ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ
ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਸੈਕਟਰਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਦਯੋਗਿਕ ਗਿਆਨ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋਗੇ।
ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੈਕਟਰ ਲਈ ਇੱਕ ML ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟੈਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮਾਂ ਹੋਵੇਗਾ।
ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ
ਮੈਨੁਅਲ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲੇਬਲਰ ਕਿੰਨੇ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰ ਅਤੇ ਸਾਵਧਾਨ ਹੋਣ। ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕਿ ਐਨੋਟੇਟਰ ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ 100,000 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ 10 ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਆਮ ਕਿਸਮਾਂ
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ
ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਪਿਕਸਲ, ਜਾਂ ਮੁੱਖ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਨੱਥੀ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ (ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ) ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ (ਜਿਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਬਨਾਮ ਜੀਵਨ ਸ਼ੈਲੀ ਸ਼ਾਟ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਿਕਸਲ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਭਾਗ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
ਆਪਣਾ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਖਾਸ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਬੋਲਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ, ਸਥਾਨਾਂ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਵਰਗੇ ਸਹੀ ਨਾਂਵਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ, PDF, ਜਾਂ ਹੋਰ ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਬਲਰਬ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਜਾਂ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰੋ।
ਆਪਟੀਕਲ ਅੱਖਰ ਪਛਾਣ, ਹਸਤੀ ਦੇ ਨਾਮ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਾਰੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਆਡੀਓ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
ਆਡੀਓ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਾਰੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੋਲਣ, ਜਾਨਵਰਾਂ ਦੇ ਸ਼ੋਰ (ਸੱਕ, ਸੀਟੀਆਂ, ਜਾਂ ਚੀਕਾਂ), ਅਤੇ ਬਿਲਡਿੰਗ ਸ਼ੋਰ (ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਕੱਚ, ਸਕੈਨਿੰਗ, ਜਾਂ ਸਾਇਰਨ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਅਕਸਰ, ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਟੈਗਸ ਜੋੜ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਕੀ ਇਹ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਆਡੀਓ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਤੇਜ਼-ਰਫ਼ਤਾਰ ਸੰਸਥਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦੀ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਅਤੇ ਊਰਜਾ-ਤੀਬਰ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ, ਜੋ ਕਿ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਖਬਰ ਹੈ।
ਅੱਜ ਦੀਆਂ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ