பொருளடக்கம்[மறை][காட்டு]
செயற்கை நுண்ணறிவு, ஆழ்ந்த கற்றல் மற்றும் இயந்திரக் கற்றல் போன்ற சொற்களைக் கேட்கும்போது, அறிவியல் புனைகதைத் திரைப்படங்களில் உள்ளதைப் போன்ற ரோபோக்கள் மனித அறிவைப் பிரதிபலிக்கும் அல்லது மிஞ்சும்.
மற்றவர்கள் இந்தச் சாதனங்கள் வெறும் தகவல்களை உள்வாங்கி அதிலிருந்து தாங்களாகவே கற்றுக்கொள்கின்றன என்று நினைக்கிறார்கள். சரி… இது கொஞ்சம் ஏமாற்றமாக இருக்கிறது. தரவு லேபிளிங் என்பது கணினிகளை "ஸ்மார்ட்" ஆக பயிற்றுவிக்கப் பயன்படும் முறையாகும், ஏனெனில் அவை மனித அறிவுறுத்தல் இல்லாமல் வரையறுக்கப்பட்ட திறன்களைக் கொண்டுள்ளன.
கணினியை "புத்திசாலித்தனமாக" செயல்படப் பயிற்றுவிக்க, நாங்கள் தரவை பல்வேறு வடிவங்களில் உள்ளீடு செய்து, தரவு லேபிளிங்கின் உதவியுடன் அதற்குப் பல்வேறு உத்திகளைக் கற்பிக்கிறோம்.
தரவுத் தொகுப்புகள், அறிவியல் அடிப்படையிலான தரவு லேபிளிங்கின் ஒரு பகுதியாக, அதே தகவலின் பல வரிசைமாற்றங்களுடன் சிறுகுறிப்பு அல்லது லேபிளிடப்பட வேண்டும்.
நம் அன்றாட வாழ்க்கையை ஆச்சரியப்படுத்தினாலும், எளிதாக்கினாலும், இறுதித் தயாரிப்பில் எடுக்கும் முயற்சியும் அர்ப்பணிப்பும் பாராட்டத்தக்கது.
டேட்டா லேபிளிங் என்றால் என்ன, அது எவ்வாறு செயல்படுகிறது, பல்வேறு வகையான டேட்டா லேபிளிங், தடைகள் மற்றும் பலவற்றை அறிய இந்தக் கட்டுரையில் டேட்டா லேபிளிங் பற்றி அறிக.
எனவே, தரவு லேபிளிங் என்றால் என்ன?
In இயந்திர கற்றல், உள்ளீட்டுத் தரவின் திறன் மற்றும் தன்மை ஆகியவை வெளியீட்டின் திறன் மற்றும் தன்மையைக் கட்டளையிடுகின்றன. உங்கள் AI மாதிரியின் துல்லியம், அதைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் தரவின் திறனால் மேம்படுத்தப்படுகிறது.
வேறுவிதமாகக் கூறினால், தரவு லேபிளிங் என்பது வெவ்வேறு கட்டமைக்கப்படாத அல்லது கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் மற்றும் வடிவங்களை அடையாளம் காண கணினியைக் கற்பிப்பதற்காக லேபிளிங் அல்லது சிறுகுறிப்பு செய்யும் செயலாகும்.
இதைப் புரிந்துகொள்ள ஒரு உவமை உங்களுக்கு உதவும். சிவப்பு விளக்கு என்பது நிறுத்தப்படுவதற்கான சமிக்ஞை என்பதை கணினி அறிந்துகொள்ள ஒவ்வொரு சிவப்பு விளக்கையும் பல்வேறு படங்களில் குறியிடுவது அவசியம்.
இதன் அடிப்படையில், AI ஒரு வழிமுறையை உருவாக்குகிறது, இது ஒவ்வொரு சூழ்நிலையிலும், ஒரு சிவப்பு விளக்கை நிறுத்த அறிகுறியாக விளக்குகிறது. ஜாஸ், பாப், ராக், கிளாசிக்கல் மற்றும் பலவற்றின் தலைப்புகளின் கீழ் வெவ்வேறு இசை வகைகளை பிரிக்க பல்வேறு தரவுத்தொகுப்புகளை வகைப்படுத்தும் திறன் மற்றொரு எடுத்துக்காட்டு.
எளிமையாகச் சொல்வதென்றால், மெஷின் லேர்னிங்கில் டேட்டா லேபிளிங் என்பது லேபிளிடப்படாத தரவைக் (புகைப்படங்கள், உரைக் கோப்புகள், வீடியோக்கள் போன்றவை) கண்டறிதல் மற்றும் ஒரு இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய சூழலை வழங்குவதற்கு ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட தொடர்புடைய லேபிள்களைச் சேர்ப்பதைக் குறிக்கிறது. அது.
உதாரணமாக, ஒரு எக்ஸ்ரே கட்டியைக் காட்டுகிறதா இல்லையா, ஆடியோ கிளிப்பில் சொல்லப்பட்ட வார்த்தைகள் அல்லது பறவை அல்லது ஆட்டோமொபைலின் படம் என லேபிள்கள் கூறலாம்.
பேச்சு அங்கீகாரம் உட்பட பல பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு தரவு லேபிளிங் அவசியம், கணினி பார்வை, மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம்.
தரவு லேபிளிங்: இது ஏன் முக்கியமானது?
முதலாவதாக, நான்காவது தொழில்துறை புரட்சி இயந்திரங்களைப் பயிற்றுவிக்கும் திறனை மையமாகக் கொண்டது. இதன் விளைவாக, இது நிகழ்காலத்தின் மிக முக்கியமான மென்பொருள் முன்னேற்றங்களில் ஒன்றாக உள்ளது.
உங்கள் இயந்திர கற்றல் அமைப்பு உருவாக்கப்பட வேண்டும், இதில் தரவு லேபிளிங் அடங்கும். இது அமைப்பின் திறன்களை நிறுவுகிறது. தரவு லேபிளிடப்படாவிட்டால் அமைப்பு இல்லை.
தரவு லேபிளிங்கின் சாத்தியங்கள் உங்கள் படைப்பாற்றலால் மட்டுமே வரையறுக்கப்பட்டுள்ளன. நீங்கள் சிஸ்டத்தில் மேப் செய்யக்கூடிய எந்தவொரு செயலும் புதிய தகவலுடன் மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படும்.
கணினிக்கு நீங்கள் கற்பிக்கக்கூடிய தரவின் வகை, அளவு மற்றும் பன்முகத்தன்மை அதன் நுண்ணறிவு மற்றும் திறனை தீர்மானிக்கும்.
இரண்டாவது, டேட்டா லேபிளிங் வேலை டேட்டா சயின்ஸ் வேலைக்கு முன் வருகிறது. அதன்படி, தரவு அறிவியலுக்கு தரவு லேபிளிங் அவசியம். தரவு லேபிளிங்கில் தோல்விகள் மற்றும் தவறுகள் தரவு அறிவியலை பாதிக்கிறது. மாற்றாக, "குப்பையில் போடுங்கள், குப்பையை வெளியே தள்ளுங்கள்" என்று ஒரு மோசமான கிளிஷேவைப் பயன்படுத்தவும்.
மூன்றாவதாக, AI அமைப்புகளின் வளர்ச்சியை மக்கள் எவ்வாறு அணுகுகிறார்கள் என்பதில் டேட்டா லேபிளிங் கலை மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது. கணித நுட்பங்களை மட்டும் மேம்படுத்த முயற்சிப்பதை விட, எங்கள் இலக்குகளை சிறப்பாகச் சந்திக்க தரவு லேபிளிங்கின் கட்டமைப்பை ஒரே நேரத்தில் செம்மைப்படுத்துகிறோம்.
நவீன ஆட்டோமேஷன் இதை அடிப்படையாகக் கொண்டது, மேலும் இது தற்போது நடைபெற்று வரும் AI மாற்றத்தின் மையமாகும். முன்னெப்போதையும் விட இப்போது அறிவு வேலை இயந்திரமயமாக்கப்படுகிறது.
தரவு லேபிளிங் எவ்வாறு செயல்படுகிறது?
தரவு லேபிளிங் செயல்முறையின் போது பின்வரும் காலவரிசை வரிசை பின்பற்றப்படுகிறது.
தரவு சேகரிப்பு
எந்தவொரு இயந்திர கற்றல் முயற்சிக்கும் தரவு மூலக்கல்லாகும். தரவு லேபிளிங்கின் ஆரம்ப கட்டம் வெவ்வேறு வடிவங்களில் பொருத்தமான அளவு மூலத் தரவைச் சேகரிப்பதாகும்.
தரவு சேகரிப்பு இரண்டு வடிவங்களில் ஒன்றை எடுக்கலாம்: வணிகம் பயன்படுத்தும் உள் மூலங்களிலிருந்து வருகிறது அல்லது பொதுவில் அணுகக்கூடிய வெளிப்புற மூலங்களிலிருந்து வருகிறது.
இது மூல வடிவத்தில் இருப்பதால், தரவுத்தொகுப்பு லேபிள்கள் உருவாக்கப்படுவதற்கு முன் இந்தத் தரவு சுத்தம் செய்யப்பட்டு செயலாக்கப்பட வேண்டும். இந்த மாதிரியானது சுத்தம் செய்யப்பட்ட மற்றும் முன்கூட்டியே செயலாக்கப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்தி பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது. கண்டுபிடிப்புகள் மிகவும் துல்லியமானதாக இருக்கும், மேலும் தரவுத் தொகுப்பானது பெரியதாகவும் வேறுபட்டதாகவும் இருக்கும்.
சிறுகுறிப்பு தரவு
தரவு சுத்தம் செய்வதைத் தொடர்ந்து, டொமைன் வல்லுநர்கள் தரவை ஆய்வு செய்து, பல தரவு லேபிளிங் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி லேபிள்களைப் பயன்படுத்துகின்றனர். இந்த மாதிரி ஒரு அர்த்தமுள்ள சூழலைக் கொண்டுள்ளது, அதை அடிப்படை உண்மையாகப் பயன்படுத்தலாம்.
புகைப்படங்கள் போன்ற மாதிரியை நீங்கள் கணிக்க விரும்பும் மாறிகள் இவை.
தரத்தின் உறுதி
ML மாதிரி பயிற்சியின் வெற்றிக்கு நம்பகமானதாகவும், துல்லியமாகவும், சீரானதாகவும் இருக்க வேண்டிய தரவின் தரம் முக்கியமானது. இந்த துல்லியமான மற்றும் சரியான தரவு லேபிளிங்கிற்கு உத்தரவாதம் அளிக்க வழக்கமான QA சோதனைகள் செயல்படுத்தப்பட வேண்டும்.
Consensus மற்றும் Cronbach's alpha test போன்ற QA நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி இந்த சிறுகுறிப்புகளின் துல்லியத்தை மதிப்பிட முடியும். வழக்கமான QA ஆய்வுகள் மூலம் முடிவுகள் சரியானது கணிசமாக மேம்படுத்தப்பட்டுள்ளது.
பயிற்சி மற்றும் சோதனை மாதிரிகள்
தரவு சரியானதா எனச் சரிபார்க்கப்பட்டால் மட்டுமே மேற்கூறிய நடைமுறைகள் அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கும். இந்த நுட்பமானது கட்டமைக்கப்படாத தரவுத்தொகுப்பைச் சேர்ப்பதன் மூலம் சோதனைக்கு உட்படுத்தப்படும், அது விரும்பிய விளைவுகளை அளிக்கிறதா என்பதைச் சரிபார்க்கும்.
தரவு லேபிளிங் உத்திகள்
தரவு லேபிளிங் என்பது ஒரு கடினமான செயல்முறையாகும், இது விவரங்களுக்கு கவனம் செலுத்த வேண்டும். சிக்கல் அறிக்கை, எவ்வளவு தரவு குறியிடப்பட வேண்டும், தரவு எவ்வளவு சிக்கலானது மற்றும் பாணியைப் பொறுத்து தரவை சிறுகுறிப்பு செய்யப் பயன்படுத்தப்படும் முறை மாறுபடும்.
உங்கள் பிசினஸிடம் உள்ள வளங்கள் மற்றும் அது கிடைக்கும் நேரத்தைப் பொறுத்து, சில விருப்பங்களைப் பார்க்கலாம்.
வீட்டில் உள்ள டேட்டா லேபிளிங்
பெயர் குறிப்பிடுவது போல, ஒரு நிறுவனத்தில் உள்ள நிபுணர்களால் உள்-தரவு லேபிளிங் செய்யப்படுகிறது. உங்களிடம் போதுமான நேரம், பணியாளர்கள் மற்றும் நிதி ஆதாரங்கள் இருக்கும்போது, இது மிகவும் துல்லியமான லேபிளிங்கை உறுதி செய்வதால் இது சிறந்த வழி. இருப்பினும், அது மெதுவாக நகர்கிறது.
அவுட்சோர்சிங்
பல்வேறு வேலை தேடும் மற்றும் அப்வொர்க் போன்ற ஃப்ரீலான்ஸ் சந்தைகளில் கண்டறியக்கூடிய டேட்டா லேபிளிங் பணிகளுக்கு ஃப்ரீலான்ஸர்களை நியமிப்பதே காரியங்களைச் செய்து முடிப்பதற்கான மற்றொரு விருப்பமாகும்.
அவுட்சோர்சிங் என்பது தரவு லேபிளிங் சேவைகளைப் பெறுவதற்கான விரைவான விருப்பமாகும், இருப்பினும், முந்தைய முறையைப் போலவே தரம் பாதிக்கப்படலாம்.
கூட்டுச்சேகர
நீங்கள் ஒரு கோரிக்கையாளராக உள்நுழையலாம் மற்றும் பல்வேறு லேபிளிங் வேலைகளை கிடைக்கும் ஒப்பந்ததாரர்களுக்கு சிறப்பு க்ரூவ்சோர்சிங் தளங்களில் விநியோகிக்கலாம் அமேசான் மெக்கானிக் டர்க் (MTurk).
இந்த முறை, ஓரளவு விரைவான மற்றும் மலிவானதாக இருந்தாலும், நல்ல தரமான சிறுகுறிப்பு தரவை வழங்க முடியாது.
தானாக தரவு லேபிளிங்.
இந்த செயல்முறை கைமுறையாக மேற்கொள்ளப்படுவதோடு கூடுதலாக மென்பொருளால் உதவி செய்யப்படலாம். செயலில் கற்றல் அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தி, குறிச்சொற்கள் தானாகவே கண்டறியப்பட்டு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பில் சேர்க்கப்படும்.
சாராம்சத்தில், லேபிளிடப்படாத, மூலத் தரவைக் குறிக்க மனித வல்லுநர்கள் AI தானியங்கு-லேபிள் மாதிரியை உருவாக்குகின்றனர். மாடல் சரியான முறையில் லேபிளிங்கைப் பயன்படுத்துகிறதா என்பதை அவர்கள் தீர்மானிக்கிறார்கள். மனிதர்கள் ஒரு தோல்விக்குப் பிறகு தவறுகளைச் சரிசெய்து, அல்காரிதத்தை மீண்டும் பயிற்சி செய்கிறார்கள்.
செயற்கை தரவுகளின் வளர்ச்சி.
நிஜ உலக தரவுகளுக்கு பதிலாக, செயற்கை தரவு செயற்கையாக உருவாக்கப்பட்ட ஒரு பெயரிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பு. இது அல்காரிதம்கள் அல்லது கணினி உருவகப்படுத்துதல்களால் தயாரிக்கப்படுகிறது மற்றும் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகிறது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்தல்.
லேபிளிங் நடைமுறைகளின் சூழலில் தரவு பற்றாக்குறை மற்றும் பல்வேறு சிக்கல்களுக்கு செயற்கை தரவு ஒரு சிறந்த பதில். உருவாக்கம் செயற்கை தரவு புதிதாக ஒரு தீர்வை வழங்குகிறது.
உருப்படிகள் மற்றும் மாதிரியைச் சுற்றியுள்ள 3D அமைப்புகளை உருவாக்குவது தரவுத்தொகுப்பு டெவலப்பர்களால் அங்கீகரிக்கப்பட வேண்டும். திட்டத்திற்கு எவ்வளவு செயற்கையான தரவு தேவைப்படுகிறதோ, அவ்வளவு செயற்கையான தரவுகளை வழங்க முடியும்.
தரவு லேபிளிங்கின் சவால்கள்
அதிக நேரமும் முயற்சியும் தேவை
அதிக அளவிலான தரவைப் பெறுவது சவாலாக இருப்பதுடன் (குறிப்பாக சுகாதாரப் பாதுகாப்பு போன்ற மிகவும் சிறப்பு வாய்ந்த தொழில்களுக்கு), ஒவ்வொரு தரவையும் கையால் லேபிளிடுவது உழைப்பு மற்றும் உழைப்பு, மனித லேபிளர்களின் உதவி தேவைப்படுகிறது.
ML மேம்பாட்டின் முழு சுழற்சியிலும் ஒரு திட்டத்தில் செலவழித்த நேரத்தின் கிட்டத்தட்ட 80% தரவுத் தயாரிப்பில் செலவிடப்படுகிறது, இதில் லேபிளிங் அடங்கும்.
முரண்பாடு சாத்தியம்
பெரும்பாலான நேரங்களில், ஒரே மாதிரியான தரவுகளை பலர் லேபிளிடும்போது நடக்கும் குறுக்கு-லேபிளிங், அதிக துல்லியத்தை விளைவிக்கிறது.
இருப்பினும், தனிநபர்கள் சில சமயங்களில் மாறுபட்ட அளவிலான திறன்களைக் கொண்டிருப்பதால், லேபிளிங் தரநிலைகள் மற்றும் லேபிள்கள் தாங்களாகவே சீரற்றதாக இருக்கலாம், இது மற்றொரு பிரச்சினை, சில குறிச்சொற்களில் இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சிறுகுறிப்புகள் கருத்து வேறுபாடு ஏற்படுவது சாத்தியமாகும்.
உதாரணமாக, ஒரு நிபுணர் ஹோட்டல் மதிப்பாய்வை சாதகமானதாக மதிப்பிடலாம், மற்றொருவர் அதை கேலிக்குரியதாகக் கருதி அதற்கு குறைந்த மதிப்பீட்டை வழங்குவார்.
கள அறிவு
சில துறைகளுக்கு சிறப்புத் தொழில் அறிவு கொண்ட லேபிள்களை வேலைக்கு அமர்த்த வேண்டியதன் அவசியத்தை நீங்கள் உணருவீர்கள்.
உதாரணமாக, தேவையான டொமைன் அறிவு இல்லாத சிறுகுறிப்புகள், ஹெல்த்கேர் துறைக்காக ஒரு ML பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது பொருட்களை சரியான முறையில் குறியிடுவது மிகவும் கடினமான நேரம்.
பிழைகளுக்கான வாய்ப்பு
உங்கள் லேபிள்கள் எவ்வளவு அறிவு மற்றும் கவனமாக இருந்தாலும் கைமுறையாக லேபிளிங் செய்வது மனித தவறுகளுக்கு உட்பட்டது. சிறுகுறிப்புகள் மகத்தான மூல தரவுத் தொகுப்புகளுடன் அடிக்கடி வேலை செய்வதால், இது தவிர்க்க முடியாதது.
ஒரு நபர் 100,000 படங்களை 10 வெவ்வேறு விஷயங்களைக் கொண்டு சிறுகுறிப்பு செய்வதை கற்பனை செய்து பாருங்கள்.
தரவு லேபிளிங்கின் பொதுவான வகைகள்
கணினி விஷன்
உங்கள் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்க, நீங்கள் முதலில் படங்கள், பிக்சல்கள் அல்லது முக்கிய புள்ளிகளை லேபிளிட வேண்டும் அல்லது கணினி பார்வை அமைப்பை உருவாக்கும்போது எல்லைப் பெட்டி எனப்படும் டிஜிட்டல் படத்தை முழுமையாக இணைக்கும் எல்லையை அமைக்க வேண்டும்.
புகைப்படங்களை உள்ளடக்கம் (உண்மையில் படத்தில் உள்ளவை) மற்றும் தரம் (தயாரிப்பு மற்றும் வாழ்க்கை முறை காட்சிகள் போன்றவை) உட்பட பல்வேறு வழிகளில் வகைப்படுத்தலாம்.
படங்களை பிக்சல் மட்டத்தில் பிரிவுகளாகவும் பிரிக்கலாம். இந்தப் பயிற்சித் தரவைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்பட்ட கணினி பார்வை மாதிரியானது, படங்களைத் தானாக வகைப்படுத்தவும், பொருள்களின் இருப்பிடத்தைத் தீர்மானிக்கவும், ஒரு படத்தில் உள்ள முக்கிய பகுதிகளை முன்னிலைப்படுத்தவும், மற்றும் பிரிவு படங்களைப் பயன்படுத்தவும் பயன்படுத்தப்படும்.
இயற்கை மொழி செயலாக்கம்
உங்கள் இயல்பான மொழி செயலாக்க பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை தயாரிப்பதற்கு முன், நீங்கள் கைமுறையாக தொடர்புடைய உரை துண்டுகளை தேர்வு செய்ய வேண்டும் அல்லது குறிப்பிட்ட லேபிள்களுடன் பொருளை வகைப்படுத்த வேண்டும்.
உதாரணமாக, நீங்கள் பேச்சு முறைகளை அடையாளம் காணவும், இடங்கள் மற்றும் நபர்கள் போன்ற சரியான பெயர்ச்சொற்களை வகைப்படுத்தவும், படங்கள், PDFகள் அல்லது பிற ஊடகங்களில் உள்ள உரையை அடையாளம் காணவும் விரும்பலாம். உரை மங்கலத்தின் உணர்வு அல்லது நோக்கத்தையும் நீங்கள் தீர்மானிக்க விரும்பலாம்.
இதை நிறைவேற்ற, உங்கள் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள உரையைச் சுற்றி எல்லைப் பெட்டிகளை உருவாக்கவும், பின்னர் அதை கைமுறையாகப் படியெடுக்கவும்.
ஒளியியல் எழுத்து அங்கீகாரம், நிறுவனத்தின் பெயர் அடையாளம் மற்றும் உணர்வு பகுப்பாய்வு அனைத்தும் இயல்பான மொழி செயலாக்க மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி செய்யப்படுகிறது.
ஆடியோ செயலாக்கம்
ஆடியோ செயலாக்கமானது அனைத்து வகையான ஒலிகளையும் ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட வடிவமாக மாற்றுகிறது, இதனால் அவை பேச்சு, விலங்குகளின் சத்தம் (பட்டைகள், விசில்கள் அல்லது சிலிர்ப்புகள்) மற்றும் கட்டிட இரைச்சல்கள் (உடைந்த கண்ணாடி, ஸ்கேனிங் அல்லது சைரன்கள்) உட்பட இயந்திர கற்றலில் பயன்படுத்தப்படலாம்.
பெரும்பாலும், நீங்கள் ஆடியோவைக் கையாளும் முன், அதை கைமுறையாக உரையாக மாற்ற வேண்டும். அதன் பிறகு, ஆடியோவில் குறிச்சொற்களை வகைப்படுத்தி சேர்ப்பதன் மூலம், அதைப் பற்றிய மேலும் ஆழமான தகவல்களை நீங்கள் அறிந்து கொள்ளலாம். உங்கள் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பு இது வகைப்படுத்தப்பட்ட ஆடியோ.
தீர்மானம்
முடிவில், எந்தவொரு AI மாதிரியையும் பயிற்றுவிப்பதில் உங்கள் தரவை அடையாளம் காண்பது ஒரு முக்கியமான பகுதியாகும். எவ்வாறாயினும், ஒரு வேகமான அமைப்பு, அதை கைமுறையாகச் செய்ய நேரத்தை செலவிட முடியாது, ஏனெனில் அது நேரத்தைச் செலவழிக்கும் மற்றும் ஆற்றல் மிகுந்ததாக இருக்கிறது.
கூடுதலாக, இது துல்லியமற்ற தன்மைக்கு ஆளாகும் ஒரு செயல்முறையாகும் மற்றும் பெரிய துல்லியத்தை உறுதியளிக்காது. இது மிகவும் கடினமாக இருக்க வேண்டியதில்லை, இது ஒரு சிறந்த செய்தி.
இன்றைய தரவு லேபிளிங் தொழில்நுட்பங்கள் பல்வேறு இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளுக்கு துல்லியமான மற்றும் பயனுள்ள தரவை வழங்க மனிதர்களுக்கும் இயந்திரங்களுக்கும் இடையிலான ஒத்துழைப்பை செயல்படுத்துகின்றன.
ஒரு பதில் விடவும்