విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, డీప్ లెర్నింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అనే పదాలను విన్నప్పుడు చాలా మంది సైన్స్ ఫిక్షన్ సినిమాల్లోని రోబోలను అనుకరించే లేదా మానవ మేధస్సును మించిపోయేలా చూస్తారు.
ఈ పరికరాలు కేవలం సమాచారాన్ని తీసుకుంటాయని మరియు దాని నుండి వారి స్వంతంగా నేర్చుకుంటాయని ఇతరులు అనుకుంటారు. బాగా... ఇది కొంచెం మోసపూరితమైనది. డేటా లేబులింగ్ అనేది కంప్యూటర్లు "స్మార్ట్" గా మారడానికి శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే పద్ధతి, ఎందుకంటే అవి మానవ సూచన లేకుండా పరిమిత సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటాయి.
కంప్యూటర్కు “తెలివిగా” పని చేయడానికి శిక్షణ ఇవ్వడానికి మేము డేటాను వివిధ రూపాల్లో ఇన్పుట్ చేస్తాము మరియు డేటా లేబులింగ్ సహాయంతో దానికి వివిధ వ్యూహాలను నేర్పుతాము.
సైన్స్ అంతర్లీన డేటా లేబులింగ్లో భాగంగా డేటాసెట్లు తప్పనిసరిగా ఉల్లేఖించబడాలి లేదా అదే సమాచారం యొక్క అనేక ప్రస్తారణలతో లేబుల్ చేయబడాలి.
మన దైనందిన జీవితాన్ని ఆశ్చర్యపరిచినా మరియు సులభతరం చేసినప్పటికీ, తుది ఉత్పత్తిలో చేసిన కృషి మరియు అంకితభావం ప్రశంసనీయం.
డేటా లేబులింగ్ అంటే ఏమిటి, అది ఎలా పని చేస్తుంది, వివిధ రకాల డేటా లేబులింగ్, అడ్డంకులు మరియు మరెన్నో తెలుసుకోవడానికి ఈ కథనంలో డేటా లేబులింగ్ గురించి తెలుసుకోండి.
కాబట్టి, డేటా లేబులింగ్ అంటే ఏమిటి?
In యంత్ర అభ్యాసం, ఇన్పుట్ డేటా యొక్క క్యాలిబర్ మరియు స్వభావం అవుట్పుట్ యొక్క క్యాలిబర్ మరియు స్వభావాన్ని నిర్దేశిస్తుంది. మీ AI మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం శిక్షణ కోసం ఉపయోగించిన డేటా యొక్క క్యాలిబర్ ద్వారా మెరుగుపరచబడుతుంది.
ఇతర పరంగా, డేటా లేబులింగ్ అనేది కంప్యూటర్కు వాటి మధ్య తేడాలు మరియు నమూనాలను గుర్తించడానికి నేర్పడానికి వివిధ నిర్మాణాత్మక లేదా నిర్మాణాత్మక డేటా సెట్లను లేబుల్ చేయడం లేదా ఉల్లేఖించడం.
దీన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక ఉదాహరణ మీకు సహాయం చేస్తుంది. రెడ్ లైట్ ఆగిపోవడానికి సంకేతం అని తెలుసుకోవడానికి కంప్యూటర్కు ప్రతి రెడ్ లైట్ను వివిధ రకాల ఇమేజ్లలో ట్యాగ్ చేయడం అవసరం.
దీని ఆధారంగా, AI ఒక అల్గారిథమ్ను అభివృద్ధి చేస్తుంది, ప్రతి సందర్భంలోనూ, ఎరుపు కాంతిని స్టాప్ ఇండికేషన్గా అర్థం చేసుకోవచ్చు. విభిన్న సంగీత శైలులను వేరు చేయడానికి జాజ్, పాప్, రాక్, క్లాసికల్ మరియు మరిన్నింటి శీర్షికల క్రింద విభిన్న డేటాసెట్లను వర్గీకరించగల సామర్థ్యం మరొక ఉదాహరణ.
సరళంగా చెప్పాలంటే, మెషీన్ లెర్నింగ్లో డేటా లేబులింగ్ అనేది లేబుల్ చేయని డేటాను (ఫోటోలు, టెక్స్ట్ ఫైల్లు, వీడియోలు మొదలైనవి) గుర్తించే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ నేర్చుకునేలా సందర్భాన్ని అందించడానికి ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ సంబంధిత లేబుల్లను జోడించడం. అది.
ఉదాహరణకు, x-ray కణితిని చూపిస్తే లేదా లేబుల్లు చెప్పగలవు, ఆడియో క్లిప్లో ఏ పదాలు చెప్పబడ్డాయి లేదా పక్షి లేదా ఆటోమొబైల్ చిత్రం.
ప్రసంగ గుర్తింపుతో సహా అనేక వినియోగ సందర్భాలలో డేటా లేబులింగ్ అవసరం, కంప్యూటర్ దృష్టి, మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్.
డేటా లేబులింగ్: ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
మొదటిది, నాల్గవ పారిశ్రామిక విప్లవం శిక్షణ యంత్రాల నైపుణ్యంపై కేంద్రీకృతమై ఉంది. ఫలితంగా, ఇది ప్రస్తుతం ఉన్న అత్యంత ముఖ్యమైన సాఫ్ట్వేర్ పురోగతిలో ఒకటిగా నిలిచింది.
మీ మెషీన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ సృష్టించబడాలి, ఇందులో డేటా లేబులింగ్ ఉంటుంది. ఇది సిస్టమ్ యొక్క సామర్థ్యాలను నిర్ధారిస్తుంది. డేటా లేబుల్ చేయకపోతే సిస్టమ్ లేదు.
డేటా లేబులింగ్తో ఉన్న అవకాశాలు మీ సృజనాత్మకత ద్వారా మాత్రమే పరిమితం చేయబడ్డాయి. మీరు సిస్టమ్లో మ్యాప్ చేయగల ఏదైనా చర్య తాజా సమాచారంతో పునరావృతమవుతుంది.
మీరు సిస్టమ్కు బోధించగల డేటా రకం, పరిమాణం మరియు వైవిధ్యం దాని తెలివితేటలు మరియు సామర్థ్యాన్ని నిర్ణయిస్తుందని అర్థం.
రెండవది డేటా సైన్స్ పనికి ముందు డేటా లేబులింగ్ పని వస్తుంది. దీని ప్రకారం, డేటా సైన్స్ కోసం డేటా లేబులింగ్ అవసరం. డేటా లేబులింగ్లో వైఫల్యాలు మరియు తప్పులు డేటా సైన్స్ని ప్రభావితం చేస్తాయి. ప్రత్యామ్నాయంగా, క్రూడ్ క్లిచ్ని ఉపయోగించేందుకు, "ట్రాష్ ఇన్, చెత్త అవుట్".
మూడవది, ఆర్ట్ ఆఫ్ డేటా లేబులింగ్ అనేది AI సిస్టమ్ల అభివృద్ధిని ప్రజలు ఎలా చేరుకోవాలో అనే మార్పును సూచిస్తుంది. మేము గణిత సాంకేతికతలను మెరుగుపరచడానికి ప్రయత్నించడం కంటే మా లక్ష్యాలను మెరుగ్గా చేరుకోవడానికి డేటా లేబులింగ్ యొక్క నిర్మాణాన్ని ఏకకాలంలో మెరుగుపరుస్తాము.
ఆధునిక ఆటోమేషన్ దీని ఆధారంగా రూపొందించబడింది మరియు ఇది ప్రస్తుతం జరుగుతున్న AI పరివర్తనకు కేంద్రం. మునుపెన్నడూ లేనంతగా ఇప్పుడు నాలెడ్జ్ వర్క్ యాంత్రికీకరించబడుతోంది.
డేటా లేబులింగ్ ఎలా పని చేస్తుంది?
డేటా లేబులింగ్ ప్రక్రియలో క్రింది కాలక్రమానుసారం అనుసరించబడుతుంది.
సమాచార సేకరణ
ఏదైనా యంత్ర అభ్యాస ప్రయత్నానికి డేటా మూలస్తంభం. డేటా లేబులింగ్లో ప్రారంభ దశ వివిధ రూపాల్లో తగిన మొత్తంలో ముడి డేటాను సేకరించడం.
డేటా సేకరణ రెండు రూపాల్లో ఒకదానిని తీసుకోవచ్చు: ఇది వ్యాపారం ఉపయోగిస్తున్న అంతర్గత మూలాధారాల నుండి వస్తుంది లేదా పబ్లిక్గా యాక్సెస్ చేయగల బాహ్య మూలాల నుండి వస్తుంది.
ఇది ముడి రూపంలో ఉన్నందున, డేటాసెట్ లేబుల్లను రూపొందించడానికి ముందు ఈ డేటాను క్లీన్ చేసి, ప్రాసెస్ చేయాలి. ఈ శుభ్రపరచబడిన మరియు ముందుగా ప్రాసెస్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగించి మోడల్ శిక్షణ పొందుతుంది. డేటా సెట్ ఎంత పెద్దది మరియు వైవిధ్యభరితంగా ఉంటుందో కనుకనే ఫలితాలు మరింత ఖచ్చితమైనవిగా ఉంటాయి.
ఉల్లేఖన డేటా
డేటా క్లీనింగ్ తర్వాత, డొమైన్ నిపుణులు డేటాను పరిశీలిస్తారు మరియు అనేక డేటా లేబులింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించి లేబుల్లను వర్తింపజేస్తారు. మోడల్కు అర్ధవంతమైన సందర్భం ఉంది, దానిని గ్రౌండ్ ట్రూత్గా ఉపయోగించుకోవచ్చు.
ఫోటోల వంటి మోడల్ను మీరు అంచనా వేయాలనుకుంటున్న వేరియబుల్స్ ఇవి.
నాణ్యత యొక్క హామీ
ML మోడల్ శిక్షణ విజయవంతం కావడానికి డేటా నాణ్యత, విశ్వసనీయమైనది, ఖచ్చితమైనది మరియు స్థిరంగా ఉండాలి. ఈ ఖచ్చితమైన మరియు సరైన డేటా లేబులింగ్కు హామీ ఇవ్వడానికి రెగ్యులర్ QA పరీక్షలు తప్పనిసరిగా అమలు చేయబడాలి.
ఏకాభిప్రాయం మరియు క్రోన్బాచ్ యొక్క ఆల్ఫా పరీక్ష వంటి QA పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా ఈ ఉల్లేఖనాల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడం సాధ్యమవుతుంది. సాధారణ QA తనిఖీల ద్వారా ఫలితాల ఖచ్చితత్వం గణనీయంగా మెరుగుపడింది.
శిక్షణ & పరీక్ష నమూనాలు
డేటా ఖచ్చితత్వం కోసం తనిఖీ చేయబడితే మాత్రమే పైన పేర్కొన్న విధానాలు అర్ధవంతంగా ఉంటాయి. కావలసిన ఫలితాలను ఇస్తుందో లేదో తనిఖీ చేయడానికి అన్స్ట్రక్చర్డ్ డేటాసెట్ను చేర్చడం ద్వారా సాంకేతికత పరీక్షకు పెట్టబడుతుంది.
డేటా లేబులింగ్ వ్యూహాలు
డేటా లేబులింగ్ అనేది ఒక శ్రమతో కూడిన ప్రక్రియ, ఇది వివరాలకు శ్రద్ధ అవసరం. డేటాను ఉల్లేఖించడానికి ఉపయోగించే పద్ధతి సమస్య ప్రకటన, ఎంత డేటాను ట్యాగ్ చేయాలి, డేటా ఎంత క్లిష్టంగా ఉంది మరియు శైలిని బట్టి మారుతూ ఉంటుంది.
మీ వ్యాపారం కలిగి ఉన్న వనరులు మరియు అందుబాటులో ఉన్న సమయాన్ని బట్టి, కొన్ని ఎంపికలను చూద్దాం.
ఇంట్లో డేటా లేబులింగ్
పేరు సూచించినట్లుగా, సంస్థలోని నిపుణులచే అంతర్గత డేటా లేబులింగ్ చేయబడుతుంది. మీకు తగినంత సమయం, సిబ్బంది మరియు ఆర్థిక వనరులు ఉన్నప్పుడు, ఇది అత్యంత ఖచ్చితమైన లేబులింగ్ను నిర్ధారిస్తుంది కాబట్టి ఇది ఉత్తమ ఎంపిక. అయితే, ఇది నెమ్మదిగా కదులుతుంది.
అవుట్సోర్సింగ్
అప్వర్క్ వంటి వివిధ జాబ్-అన్వేషణ మరియు ఫ్రీలాన్స్ మార్కెట్ప్లేస్లలో కనుగొనగలిగే డేటా లేబులింగ్ టాస్క్ల కోసం ఫ్రీలాన్సర్లను నియమించుకోవడం పనులను పూర్తి చేయడానికి మరొక ఎంపిక.
డేటా లేబులింగ్ సేవలను పొందడానికి అవుట్సోర్సింగ్ ఒక వేగవంతమైన ఎంపిక, అయినప్పటికీ, మునుపటి పద్ధతి వలె నాణ్యత దెబ్బతింటుంది.
క్రౌడ్ సోర్సింగ్
మీరు అభ్యర్థనదారుగా లాగిన్ చేయవచ్చు మరియు ప్రత్యేక క్రౌడ్సోర్సింగ్ ప్లాట్ఫారమ్లలో అందుబాటులో ఉన్న కాంట్రాక్టర్లకు వివిధ లేబులింగ్ ఉద్యోగాలను పంపిణీ చేయవచ్చు అమెజాన్ మెకానికల్ టర్క్ (MTurk).
ఈ పద్ధతి కొంత త్వరగా మరియు చౌకగా ఉన్నప్పటికీ, మంచి నాణ్యమైన ఉల్లేఖన డేటాను అందించదు.
స్వయంచాలకంగా డేటా లేబులింగ్.
ఈ ప్రక్రియను మాన్యువల్గా నిర్వహించడంతోపాటు సాఫ్ట్వేర్ ద్వారా కూడా సహాయపడవచ్చు. క్రియాశీల అభ్యాస విధానాన్ని ఉపయోగించి, ట్యాగ్లు స్వయంచాలకంగా కనుగొనబడతాయి మరియు శిక్షణ డేటాసెట్కు జోడించబడతాయి.
సారాంశంలో, లేబుల్ చేయని, ముడి డేటాను గుర్తించడానికి మానవ నిపుణులు AI ఆటో-లేబుల్ మోడల్ను అభివృద్ధి చేస్తారు. మోడల్ తగిన విధంగా లేబులింగ్ని వర్తింపజేస్తుందో లేదో అప్పుడు వారు నిర్ణయిస్తారు. మానవులు వైఫల్యం తర్వాత తప్పులను సరిదిద్దుతారు మరియు అల్గారిథమ్ను మళ్లీ శిక్షణ పొందుతారు.
సింథటిక్ డేటా అభివృద్ధి.
వాస్తవ ప్రపంచ డేటా స్థానంలో, సింథటిక్ డేటా కృత్రిమంగా తయారు చేయబడిన లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్. ఇది అల్గోరిథంలు లేదా కంప్యూటర్ అనుకరణల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడుతుంది మరియు తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది శిక్షణ యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు.
లేబులింగ్ విధానాల సందర్భంలో డేటా కొరత మరియు వైవిధ్యం సమస్యలకు సింథటిక్ డేటా అద్భుతమైన సమాధానం. యొక్క సృష్టి సింథటిక్ డేటా మొదటి నుండి ఒక పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది.
ఐటెమ్లతో 3D సెట్టింగ్ల సృష్టిని మరియు మోడల్ చుట్టూ ఉన్న డేటాసెట్ డెవలపర్లు తప్పనిసరిగా గుర్తించగలగాలి. ప్రాజెక్ట్ కోసం అవసరమైనంత సింథటిక్ డేటాను రెండర్ చేయవచ్చు.
డేటా లేబులింగ్ యొక్క సవాళ్లు
ఎక్కువ సమయం మరియు కృషి అవసరం
పెద్ద మొత్తంలో డేటాను పొందడం సవాలుగా ఉండటంతో పాటు (ముఖ్యంగా హెల్త్కేర్ వంటి అత్యంత ప్రత్యేకమైన పరిశ్రమల కోసం), ప్రతి డేటాను చేతితో లేబుల్ చేయడం శ్రమతో కూడుకున్నది మరియు శ్రమతో కూడుకున్నది, మానవ లేబులర్ల సహాయం అవసరం.
ML డెవలప్మెంట్ యొక్క మొత్తం చక్రంలో దాదాపు 80% సమయం ఒక ప్రాజెక్ట్పై ఖర్చు చేయబడుతుంది, ఇందులో లేబులింగ్ కూడా ఉంటుంది.
అస్థిరతకు అవకాశం
ఎక్కువ సమయం, క్రాస్-లేబులింగ్, చాలా మంది వ్యక్తులు ఒకే డేటా సెట్లను లేబుల్ చేసినప్పుడు ఇది ఎక్కువ ఖచ్చితత్వాన్ని కలిగిస్తుంది.
అయినప్పటికీ, వ్యక్తులు కొన్నిసార్లు వివిధ స్థాయిల సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటారు, లేబులింగ్ ప్రమాణాలు మరియు లేబుల్లు అస్థిరంగా ఉండవచ్చు, ఇది మరొక సమస్య, ఇద్దరు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ ఉల్లేఖనకర్తలు కొన్ని ట్యాగ్లపై విభేదించే అవకాశం ఉంది.
ఉదాహరణకు, ఒక నిపుణుడు హోటల్ సమీక్షను అనుకూలమైనదిగా రేట్ చేయగలడు, మరొకడు దానిని వ్యంగ్యంగా భావించి దానికి తక్కువ రేటింగ్ను కేటాయిస్తారు.
డొమైన్ జ్ఞానం
కొన్ని రంగాలకు సంబంధించి ప్రత్యేక పరిశ్రమ పరిజ్ఞానం ఉన్న లేబులర్లను నియమించుకోవాల్సిన అవసరం ఉందని మీరు భావిస్తారు.
ఉదాహరణకు, అవసరమైన డొమైన్ పరిజ్ఞానం లేని ఉల్లేఖనకర్తలు, ఆరోగ్య సంరక్షణ రంగం కోసం ఒక ML యాప్ను రూపొందించేటప్పుడు అంశాలను తగిన విధంగా ట్యాగ్ చేయడం చాలా కష్టం.
లోపాల ప్రవృత్తి
మాన్యువల్ లేబులింగ్ మీ లేబులర్లు ఎంత పరిజ్ఞానం మరియు జాగ్రత్తగా ఉన్నా మానవ తప్పులకు లోబడి ఉంటుంది. ఉల్లేఖనాలు తరచుగా అపారమైన ముడి డేటా సెట్లతో పని చేస్తున్నందున, ఇది అనివార్యం.
ఒక వ్యక్తి 100,000 విభిన్న విషయాలతో 10 చిత్రాలను ఉల్లేఖిస్తున్నట్లు ఊహించుకోండి.
డేటా లేబులింగ్ యొక్క సాధారణ రకాలు
కంప్యూటర్ విజన్
మీ శిక్షణ డేటాసెట్ను అభివృద్ధి చేయడానికి, మీరు ముందుగా చిత్రాలు, పిక్సెల్లు లేదా కీ స్పాట్లను లేబుల్ చేయాలి లేదా కంప్యూటర్ విజన్ సిస్టమ్ను రూపొందించేటప్పుడు బౌండింగ్ బాక్స్ అని పిలువబడే డిజిటల్ ఇమేజ్ను పూర్తిగా చుట్టుముట్టే సరిహద్దును ఏర్పాటు చేయాలి.
ఫోటోగ్రాఫ్లను కంటెంట్ (వాస్తవానికి ఇమేజ్లో ఉన్నది) మరియు నాణ్యత (ఉత్పత్తి వర్సెస్ లైఫ్స్టైల్ షాట్లు వంటివి)తో సహా వివిధ మార్గాల్లో వర్గీకరించవచ్చు.
చిత్రాలను పిక్సెల్ స్థాయిలో విభాగాలుగా కూడా విభజించవచ్చు. ఈ శిక్షణ డేటాను ఉపయోగించి అభివృద్ధి చేయబడిన కంప్యూటర్ విజన్ మోడల్ తదనంతరం చిత్రాలను స్వయంచాలకంగా వర్గీకరించడానికి, వస్తువుల స్థానాన్ని నిర్ణయించడానికి, చిత్రంలో కీలకమైన ప్రాంతాలను మరియు సెగ్మెంట్ చిత్రాలను హైలైట్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
సహజ భాషా ప్రోసెసింగ్
మీ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ శిక్షణ డేటాసెట్ను రూపొందించడానికి ముందు, మీరు తప్పనిసరిగా సంబంధిత వచన శకలాలను మాన్యువల్గా ఎంచుకోవాలి లేదా పేర్కొన్న లేబుల్లతో మెటీరియల్ని వర్గీకరించాలి.
ఉదాహరణకు, మీరు ప్రసంగ నమూనాలను గుర్తించవచ్చు, స్థలాలు మరియు వ్యక్తులు వంటి సరైన నామవాచకాలను వర్గీకరించవచ్చు మరియు చిత్రాలు, PDFలు లేదా ఇతర మాధ్యమాలలో వచనాన్ని గుర్తించవచ్చు. మీరు టెక్స్ట్ బ్లర్బ్ యొక్క సెంటిమెంట్ లేదా ఉద్దేశాన్ని కూడా గుర్తించాలనుకోవచ్చు.
దీన్ని సాధించడానికి మీ శిక్షణ డేటాసెట్లోని టెక్స్ట్ చుట్టూ సరిహద్దు పెట్టెలను సృష్టించండి, ఆపై దాన్ని మాన్యువల్గా లిప్యంతరీకరించండి.
ఆప్టికల్ అక్షర గుర్తింపు, ఎంటిటీ పేరు గుర్తింపు మరియు సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ అన్నీ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ నమూనాలను ఉపయోగించి నిర్వహించబడతాయి.
ఆడియో ప్రాసెసింగ్
ఆడియో ప్రాసెసింగ్ అన్ని రకాల శబ్దాలను నిర్మాణాత్మక ఆకృతిలోకి మారుస్తుంది, తద్వారా వాటిని మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఉపయోగించుకోవచ్చు, ఇందులో ప్రసంగం, జంతువుల శబ్దాలు (బెరడులు, ఈలలు లేదా చిర్ప్లు) మరియు బిల్డింగ్ శబ్దాలు (విరిగిన గాజు, స్కానింగ్ లేదా సైరన్లు) ఉన్నాయి.
తరచుగా, మీరు ఆడియోను నిర్వహించడానికి ముందు, మీరు దానిని మాన్యువల్గా టెక్స్ట్గా మార్చాలి. ఆ తర్వాత, ఆడియోకి ట్యాగ్లను వర్గీకరించడం మరియు జోడించడం ద్వారా, మీరు దాని గురించి మరింత లోతైన సమాచారాన్ని తెలుసుకోవచ్చు. మీ శిక్షణ డేటాసెట్ ఇది క్లాసిఫైడ్ ఆడియో.
ముగింపు
ముగింపులో, మీ డేటాను గుర్తించడం అనేది ఏదైనా AI మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడంలో కీలకమైన భాగం. అయితే, వేగవంతమైన సంస్థ, అయితే, దానిని మాన్యువల్గా చేయడానికి సమయాన్ని వెచ్చించదు ఎందుకంటే ఇది సమయం తీసుకుంటుంది మరియు శక్తితో కూడుకున్నది.
అదనంగా, ఇది ఖచ్చితత్వానికి గురయ్యే ప్రక్రియ మరియు గొప్ప ఖచ్చితత్వాన్ని వాగ్దానం చేయదు. ఇది చాలా కష్టంగా ఉండవలసిన అవసరం లేదు, ఇది అద్భుతమైన వార్త.
నేటి డేటా లేబులింగ్ టెక్నాలజీలు వివిధ రకాల మెషీన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్ల కోసం ఖచ్చితమైన మరియు ఉపయోగకరమైన డేటాను అందించడానికి మానవులు మరియు యంత్రాల మధ్య సహకారాన్ని ప్రారంభిస్తాయి.
సమాధానం ఇవ్వూ