فهرست[پټ][ښکاره]
ډیری د روبوټونو تصور کوي لکه د ساینسي افسانو فلمونو کې چې د انسان عقل تقلید کوي یا حتی د هغه څخه تیریږي کله چې دوی د مصنوعي هوښیارتیا ، ژورې زده کړې ، او ماشین زده کړې اصطلاحات واوري.
نور فکر کوي چې دا وسایل یوازې معلومات اخلي او پخپله یې زده کوي. ښه ... دا یو څه فریب دی. د ډیټا لیبل کول هغه طریقه ده چې د کمپیوټرونو روزلو لپاره کارول کیږي ترڅو "سمارټ" شي، ځکه چې دوی د بشري لارښوونې پرته محدود ظرفیتونه لري.
د کمپیوټر روزلو لپاره چې "په هوښیارۍ سره" عمل وکړي، موږ ډیټا په مختلفو بڼو کې دننه کوو او د ډیټا لیبل کولو په مرسته ورته مختلف ستراتیژیانې درس ورکوو.
ډیټا سیټونه باید د ورته معلوماتو ډیری اجزاو سره تشریح یا لیبل شي د ساینس لاندې ډیټا لیبل کولو برخې په توګه.
په وروستي محصول کې اچول شوي هڅې او وقف د ستاینې وړ دي، حتی کله چې دا حیرانوي او زموږ ورځني ژوند اسانه کوي.
په دې مقاله کې د ډیټا لیبل کولو په اړه زده کړه وکړئ ترڅو زده کړئ چې دا څه دي، دا څنګه کار کوي، د ډیټا لیبل کولو مختلف ډولونه، خنډونه، او نور ډیر څه.
نو، د ډیټا لیبل کول څه شی دی؟
In ماشین زده کړه، د ان پټ ډاټا کیلیبر او ماهیت د محصول کیفیت او ماهیت حکم کوي. ستاسو د AI موډل دقت د هغه ډیټا کالیبر لخوا لوړ شوی چې د روزنې لپاره کارول کیږي.
په بل عبارت، د ډیټا لیبل کول د مختلف غیر منظم یا جوړښت شوي ډیټا سیټونو لیبل کولو یا تشریح کولو عمل دی ترڅو کمپیوټر ته زده کړي ترڅو د دوی ترمینځ توپیرونه او نمونې وپیژني.
یو مثال به تاسو سره د دې په پوهیدو کې مرسته وکړي. دا اړینه ده چې هر سور څراغ د کمپیوټر لپاره په مختلف عکسونو کې ټاګ کړئ ترڅو پوه شي چې سور څراغ د ودریدو سیګنال دی.
د دې پر بنسټ، AI یو الګوریتم رامینځته کوي چې په هر حالت کې به سور څراغ د بندیدو نښې په توګه تشریح کړي. بله بیلګه د جاز، پاپ، راک، کلاسیک او نورو سرلیکونو لاندې د مختلف ډیټاسیټونو طبقه بندي کولو وړتیا ده ترڅو د میوزیک مختلف ژانرونه جلا کړي.
د ساده کولو لپاره ، د ماشین زده کړې کې د ډیټا لیبل کول د لیبل شوي ډیټا کشف کولو پروسې ته اشاره کوي (لکه عکسونه ، متن فایلونه ، ویډیوګانې او نور) او د شرایطو وړاندیز کولو لپاره یو یا څو اړونده لیبلونه اضافه کول ترڅو د ماشین زده کړې ماډل ترې زده کړي. دا
لیبل کولی شي ووایي، د بیلګې په توګه، که ایکس رې یو تومور ښیي یا نه، کوم ټکي په آډیو کلیپ کې ویل شوي، یا که د مرغۍ یا موټر عکس.
د ډیټا لیبل کول د کارونې یو شمیر قضیو لپاره اړین دي ، پشمول د وینا پیژندنه ، کمپیوټر لید، او د طبیعي ژبې پروسس کول.
د معلوماتو لیبل کول: ولې دا مهم دی؟
لومړی، څلورم صنعتي انقلاب د ماشینونو په مهارتونو متمرکز دی. د پایلې په توګه، دا د اوسني ترټولو مهم سافټویر پرمختګونو څخه شمیرل کیږي.
ستاسو د ماشین زده کړې سیسټم باید رامینځته شي، چې د ډیټا لیبل کول پکې شامل دي. دا د سیسټم وړتیاوې رامینځته کوي. هیڅ سیسټم شتون نلري که چیرې ډاټا لیبل نه وي.
د ډیټا لیبل کولو امکانات یوازې ستاسو د خلاقیت لخوا محدود دي. هر هغه عمل چې تاسو یې په سیسټم کې نقشه کولی شئ د تازه معلوماتو سره تکرار کړئ.
پدې معنی چې د ډیټا ډول، مقدار او تنوع تاسو کولی شئ سیسټم ته درس ورکړئ به د هغې استخبارات او وړتیا ټاکي.
دوهم دا چې د ډیټا لیبل کولو کار د ډیټا ساینس کار دمخه راځي. په دې اساس، د ډیټا لیبل کول د ډیټا ساینس لپاره اړین دي. د ډیټا لیبل کولو کې ناکامۍ او غلطۍ د ډیټا ساینس اغیزه کوي. په بدیل سره، د کریډ کلیچ کارولو لپاره، "کثافات دننه کړئ، کثافات وباسئ."
دریم، د ډیټا لیبل کولو هنر د بدلون نښه کوي چې څنګه خلک د AI سیسټمونو پراختیا ته نږدې کیږي. موږ په ورته وخت کې د ډیټا لیبل کولو جوړښت اصلاح کوو ترڅو زموږ اهداف په ښه توګه پوره کړو نه یوازې د ریاضيکي تخنیکونو د لوړولو هڅه.
عصري اتومات د دې پراساس دی، او دا د AI بدلون مرکز دی چې دا مهال روان دی. اوس د هر وخت څخه ډیر، د پوهې کار میکانیزم کیږي.
د ډیټا لیبل کول څنګه کار کوي؟
لاندې تاریخي ترتیب د ډیټا لیبل کولو پروسې په جریان کې تعقیب کیږي.
د معلوماتو راټولول
ډاټا د ماشین زده کړې د هرې هڅې بنسټ دی. د ډیټا لیبل کولو لومړنۍ مرحله په مختلف شکلونو کې د مناسب مقدار خام ډیټا راټولول دي.
د معلوماتو راټولول کولی شي له دوو بڼو څخه یوه بڼه واخلي: یا دا د داخلي سرچینو څخه راځي چې سوداګرۍ یې کاروي، یا دا د عامه لاسرسي وړ بهرنیو سرچینو څخه راځي.
څرنګه چې دا په خام شکل کې دی، دا ډاټا باید پاک او پروسس شي مخکې له دې چې د ډیټاسیټ لیبل جوړ شي. بیا ماډل د دې پاک شوي او دمخه پروسس شوي ډیټا په کارولو سره روزل کیږي. موندنې به د ډیټا سیټ خورا لوی او ډیر متنوع وي.
د معلوماتو تشریح کول
د معلوماتو پاکولو وروسته، د ډومین متخصصین ډاټا معاینه کوي او د ډیټا لیبل کولو ډیری تخنیکونو په کارولو سره لیبلونه پلي کوي. ماډل یو معنی لرونکی شرایط لري چې د ځمکني حقیقت په توګه کارول کیدی شي.
دا هغه متغیرونه دي چې تاسو غواړئ ماډل وړاندوینه وکړئ، لکه عکسونه.
د کیفیت تضمین
د معلوماتو کیفیت، کوم چې باید د اعتبار وړ، دقیق، او ثابت وي، د ML ماډل روزنې بریالیتوب لپاره خورا مهم دی. منظم QA ازموینې باید پلي شي ترڅو د دې دقیق او سم ډیټا لیبل کولو تضمین کولو لپاره.
دا ممکنه ده چې د QA تخنیکونو لکه Consensus او Cronbach د الفا ټیسټ په کارولو سره د دې تشریحاتو دقت ارزونه وکړو. د پایلو سموالی د معمول QA تفتیشونو لخوا د پام وړ ښه شوی.
د روزنې او ازموینې ماډلونه
پورته ذکر شوي طرزالعملونه یوازې هغه وخت معنی لري چې معلومات د سموالي لپاره وڅیړل شي. دا تخنیک به د غیر منظم شوي ډیټاسیټ په شمول ازموینې ته واچول شي ترڅو وګوري چې ایا دا مطلوب پایلې ترلاسه کوي.
د ډیټا لیبل کولو تګلارې
د ډیټا لیبل کول یوه سخته پروسه ده چې توضیحاتو ته پاملرنه غواړي. هغه میتود چې د معلوماتو تشریح کولو لپاره کارول کیږي د مسلې بیان پورې اړه لري، څومره ډاټا باید په نښه شي، ډاټا څومره پیچلې وي، او سټایل.
راځئ چې ځینې اختیارونو ته لاړ شو چې ستاسو سوداګرۍ لري، د هغه سرچینو پورې اړه لري چې دا یې لري او هغه وخت چې شتون لري.
په کور کې د معلوماتو لیبل کول
لکه څنګه چې نوم معنی لري، د کور دننه ډیټا لیبل کول په شرکت کې د متخصصینو لخوا ترسره کیږي. کله چې تاسو کافي وخت، پرسونل، او مالي سرچینې ولرئ، دا غوره انتخاب دی ځکه چې دا خورا دقیق لیبلینګ یقیني کوي. په هرصورت، دا ورو ورو حرکت کوي.
بهرنيو سرچينو
د شیانو د ترسره کولو لپاره بل اختیار د ډیټا لیبل کولو دندو لپاره د فری لانسانو ګمارل دي چې د مختلف دندې لټون او آزاد بازار ځایونو لکه اپ ورک کې موندل کیدی شي.
آؤټ سورسنګ د ډیټا لیبل کولو خدماتو ترلاسه کولو لپاره یو ګړندی اختیار دی ، په هرصورت ، کیفیت د مخکینۍ میتود په څیر زیانمن کیدی شي.
کراوډورسینګ
تاسو کولی شئ د غوښتنلیک ورکوونکي په توګه لاګ ان شئ او د ځانګړي کراوډ سورسنګ پلیټ فارمونو کې موجود قراردادیانو ته د لیبل کولو مختلف دندې وویشئ لکه ایمیزون میکانیک ترکي (مترک).
میتود، پداسې حال کې چې یو څه چټک او ارزانه، نشي کولی د ښه کیفیت تشریح شوي ډاټا چمتو کړي.
په اتوماتيک ډول د معلوماتو لیبل کول.
دا کړنلاره کیدای شي د سافټویر لخوا مرسته وشي سربیره پردې چې په لاسي ډول ترسره کیږي. د فعال زده کړې طریقې په کارولو سره، ټاګونه په اوتومات ډول موندل کیدی شي او د روزنې ډیټاسیټ کې اضافه کیدی شي.
په اصل کې، بشري متخصصین د لیبل شوي، خام ډاټا نښه کولو لپاره د AI آٹو لیبل ماډل رامینځته کوي. بیا دوی پریکړه کوي چې ایا ماډل په مناسب ډول لیبل کول پلي کړي. انسانان د ناکامۍ وروسته تېروتنې سموي او الګوریتم بیا وروزي.
د مصنوعي معلوماتو پراختیا.
د ریښتینې نړۍ معلوماتو په ځای، مصنوعي معلومات یو لیبل شوی ډیټاسیټ دی چې په مصنوعي ډول جوړ شوی. دا د الګوریتم یا کمپیوټر سمولونو لخوا تولید شوی او په مکرر ډول کارول کیږي د روزنې ماشین زده کړې ماډلونه.
مصنوعي معلومات د لیبل کولو پروسیجرونو په شرایطو کې د ډیټا کمښت او ډولونو مسلو ته غوره ځواب دی. د جوړولو مصنوعي معلومات له سکریچ څخه یو حل وړاندې کوي.
د توکو سره د 3D تنظیماتو رامینځته کول او د ماډل شاوخوا شاوخوا باید د ډیټاسیټ پراختیا کونکو لخوا پیژندلو وړ وي. څومره چې د پروژې لپاره اړین وي مصنوعي معلومات وړاندې کیدی شي.
د ډیټا لیبل کولو ننګونې
ډیر وخت او هڅې ته اړتیا لري
د لوی مقدار ډیټا ترلاسه کولو لپاره د ننګونې سربیره (په ځانګړي توګه د خورا متخصص صنعتونو لکه روغتیا پاملرنې لپاره) ، د لاس په واسطه د ډیټا هرې برخې لیبل کول د کار متمرکز او سخت کار دی ، د انساني لیبلرانو مرستې ته اړتیا لري.
د ML پراختیا په ټوله دوره کې په یوه پروژه باندې د مصرف شوي وخت نږدې 80٪ د ډیټا چمتو کولو باندې مصرف کیږي ، کوم چې لیبل کول پکې شامل دي.
د ګډوډۍ احتمال
ډیری وخت، کراس لیبل کول، کوم چې واقع کیږي کله چې ډیری خلک د معلوماتو ورته سیټ لیبل کوي، د ډیر دقت په پایله کې.
په هرصورت، ځکه چې ځینې وختونه اشخاص د وړتیا مختلف درجې لري، د لیبل کولو معیارونه او لیبلونه پخپله متضاد کیدی شي، کوم چې بله مسله ده، دا ممکنه ده چې د دوو یا ډیرو تشریح کونکو لپاره په ځینو ټګونو کې اختلاف وکړي.
د مثال په توګه، یو کارپوه کولی شي د هوټل بیاکتنه د مناسبې په توګه وټاکي پداسې حال کې چې بل به دا د طنز وړ وګڼي او ټیټه درجه ورکړي.
د ډومین پوهه
تاسو به اړتیا احساس کړئ چې د ځینې سکتورونو لپاره د ځانګړي صنعت پوهې سره لیبلر ګمارل.
د ډومین اړین پوهه پرته تشریح کونکي، د بیلګې په توګه، د روغتیا پاملرنې سکتور لپاره د ML اپلیکیشن رامینځته کولو پرمهال به د توکو په مناسب ډول ټګ کولو خورا ستونزمن وخت ولري.
تېروتنو ته لېوالتیا
لاسي لیبل کول د انساني غلطیو تابع دي، پرته له دې چې ستاسو لیبلر څومره پوه او محتاط وي. د دې حقیقت له امله چې تشریح کونکي په مکرر ډول د لوی خام ډیټا سیټونو سره کار کوي ، دا ناگزیر دی.
تصور وکړئ چې یو سړی تر 100,000 مختلف شیانو سره 10 عکسونه تشریح کوي.
د ډیټا لیبل کولو عام ډولونه
د کمپیوټر لید
ستاسو د روزنې ډیټاسیټ رامینځته کولو لپاره ، تاسو باید لومړی عکسونه ، پکسلز یا کلیدي ځایونه لیبل کړئ ، یا یو حد رامینځته کړئ چې په بشپړ ډول یو ډیجیټل عکس پوښي ، چې د باؤنډینګ بکس په نوم پیژندل کیږي ، کله چې د کمپیوټر لید سیسټم رامینځته کوي.
عکسونه په مختلفو لارو طبقه بندي کیدی شي، پشمول د محتوياتو له مخې (هغه څه چې په حقیقت کې پخپله په عکس کې دي) او کیفیت (لکه د محصول په مقابل کې د ژوند کولو شاټونه).
انځورونه هم د پکسل په کچه په برخو ویشل کیدی شي. د کمپیوټر لید ماډل د دې روزنې ډیټا په کارولو سره رامینځته شوی چې وروسته بیا په اتوماتيک ډول د عکسونو طبقه بندي کولو ، د شیانو موقعیت ټاکلو ، په عکس کې کلیدي ساحې روښانه کولو ، او عکسونو برخې کولو لپاره کارول کیدی شي.
د طبیعي ژبې پروسس کول
مخکې لدې چې ستاسو د طبیعي ژبې پروسس کولو روزنې ډیټاسیټ تولید کړئ ، تاسو باید په لاسي ډول اړوند متني ټوټې غوره کړئ یا مواد د ټاکل شوي لیبلونو سره طبقه بندي کړئ.
د مثال په توګه، تاسو کولی شئ د وینا نمونې وپیژنئ، مناسب اسمونه لکه ځایونه او خلک طبقه بندي کړئ، او په انځورونو، PDFs، یا نورو رسنیو کې متن وپیژنئ. تاسو ممکن د متن بلب احساسات یا اراده هم وټاکئ.
د دې د ترسره کولو لپاره ستاسو د روزنې ډیټاسیټ کې د متن شاوخوا پابند بکسونه رامینځته کړئ ، او بیا یې په لاسي ډول لیږد کړئ.
نظری کرکټر پیژندنهد وجود نوم پیژندنه، او د احساساتو تحلیل ټول د طبیعي ژبې پروسس کولو ماډلونو په کارولو سره ترسره کیږي.
د اوریز پروسس کول
د آډیو پروسس کول د غږونو ټول ډولونه په جوړښت شوي شکل بدلوي ترڅو دوی د ماشین زده کړې کې وکارول شي ، پشمول د وینا ، حیواناتو غږونه (ټوپکونه ، سیستونه ، یا چیغې) او د ودانۍ شورونه (مات شوي شیشې ، سکین کول ، یا سایرن).
ډیری وختونه ، مخکې لدې چې تاسو آډیو اداره کړئ ، تاسو باید په لاسي ډول دا متن ته واړوئ. له هغې وروسته، په آډیو کې د ټاګونو په درجه بندي کولو او اضافه کولو سره، تاسو کولی شئ د دې په اړه نور ژور معلومات زده کړئ. ستاسو د روزنې ډیټاسیټ ایا دا محرم غږ دی.
پایله
په پایله کې، ستاسو د معلوماتو پیژندل د AI ماډل روزنې یوه مهمه برخه ده. په هرصورت، یو ګړندی تنظیم، په ساده ډول نشي کولی دا په لاسي ډول ترسره کولو وخت مصرف کړي ځکه چې دا د وخت مصرف او انرژي لري.
برسیره پردې، دا یوه کړنلاره ده چې د غلطۍ سره مخ ده او د لوی درستیت ژمنه نه کوي. دا باید دومره ستونزمن نه وي، کوم چې خورا ښه خبر دی.
د نن ورځې ډیټا لیبل کولو ټیکنالوژي د انسانانو او ماشینونو ترمینځ همکارۍ ته وړتیا ورکوي ترڅو د ماشین زده کړې مختلف غوښتنلیکونو لپاره دقیق او ګټور معلومات چمتو کړي.
یو ځواب ورکړئ ووځي