کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
بہت سے لوگ ایسے روبوٹس کا تصور کرتے ہیں جیسے سائنس فکشن فلموں میں جو مصنوعی ذہانت، گہری تعلیم اور مشین لرننگ کی اصطلاحات سنتے ہی انسانی عقل کی نقل کرتے ہیں یا اس سے بھی آگے نکل جاتے ہیں۔
دوسروں کا خیال ہے کہ یہ آلات محض معلومات لیتے ہیں اور خود اس سے سیکھتے ہیں۔ ٹھیک ہے… یہ تھوڑا سا فریب ہے۔ ڈیٹا لیبلنگ وہ طریقہ ہے جو کمپیوٹرز کو "سمارٹ" بننے کی تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے کیونکہ ان میں انسانی ہدایات کے بغیر محدود صلاحیتیں ہوتی ہیں۔
کمپیوٹر کو "ہوشیار طریقے سے" کام کرنے کی تربیت دینے کے لیے، ہم ڈیٹا کو مختلف شکلوں میں داخل کرتے ہیں اور ڈیٹا لیبلنگ کی مدد سے اسے مختلف حکمت عملی سکھاتے ہیں۔
ڈیٹا سیٹس کو لازمی طور پر سائنس کے تحت ڈیٹا لیبلنگ کے حصے کے طور پر ایک ہی معلومات کی متعدد ترتیبوں کے ساتھ تشریح یا لیبل لگانا چاہیے۔
حتمی پروڈکٹ میں ڈالی جانے والی کوشش اور لگن قابل تعریف ہے، یہاں تک کہ جب یہ ہماری روزمرہ کی زندگی کو حیران اور آسان بناتی ہے۔
اس مضمون میں ڈیٹا لیبلنگ کے بارے میں جانیں کہ یہ کیا ہے، یہ کیسے کام کرتا ہے، ڈیٹا لیبلنگ کی مختلف اقسام، رکاوٹیں، اور بہت کچھ۔
تو، ڈیٹا لیبلنگ کیا ہے؟
In مشین لرننگ، ان پٹ ڈیٹا کی کیلیبر اور نوعیت آؤٹ پٹ کی صلاحیت اور نوعیت کا حکم دیتی ہے۔ آپ کے AI ماڈل کی درستگی کو اس کی تربیت کے لیے استعمال کیے جانے والے ڈیٹا کی صلاحیت سے بڑھایا جاتا ہے۔
دوسری اصطلاحات میں، ڈیٹا لیبلنگ مختلف غیر ساختہ یا ساختی ڈیٹا سیٹوں کو لیبل لگانے یا تشریح کرنے کا عمل ہے تاکہ کمپیوٹر کو ان کے درمیان فرق اور نمونوں کی شناخت کرنا سکھایا جا سکے۔
ایک مثال آپ کو یہ سمجھنے میں مدد دے گی۔ کمپیوٹر کے لیے ضروری ہے کہ ہر سرخ روشنی کو مختلف تصاویر میں ٹیگ کیا جائے تاکہ یہ معلوم ہو سکے کہ سرخ روشنی رکنے کا اشارہ ہے۔
اس کی بنیاد پر، AI ایک الگورتھم تیار کرتا ہے جو کہ ہر حالت میں سرخ بتی کو روکنے کے اشارے سے تعبیر کرے گا۔ ایک اور مثال جاز، پاپ، راک، کلاسیکی اور مزید کے عنوانات کے تحت مختلف ڈیٹاسیٹس کی درجہ بندی کرنے کی صلاحیت ہے تاکہ موسیقی کی مختلف انواع کو الگ کیا جا سکے۔
سادہ الفاظ میں، مشین لرننگ میں ڈیٹا لیبلنگ سے مراد بغیر لیبل والے ڈیٹا (جیسے فوٹو، ٹیکسٹ فائلز، ویڈیوز وغیرہ) کا پتہ لگانے اور سیاق و سباق کی پیشکش کے لیے ایک یا زیادہ متعلقہ لیبلز کو شامل کرنے کے عمل سے مراد ہے تاکہ مشین لرننگ ماڈل اس سے سیکھ سکے۔ یہ.
لیبلز یہ کہہ سکتے ہیں، مثال کے طور پر، اگر ایکس رے ٹیومر دکھاتا ہے یا نہیں، آڈیو کلپ میں کون سے الفاظ کہے گئے ہیں، یا اگر کسی پرندے یا گاڑی کی تصویر ہے۔
ڈیٹا لیبلنگ بہت سے استعمال کے معاملات کے لیے ضروری ہے، بشمول اسپیچ ریکگنیشن، کمپیوٹر وژن، اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ۔
ڈیٹا لیبلنگ: یہ کیوں اہم ہے؟
پہلا، چوتھا صنعتی انقلاب تربیتی مشینوں کی مہارت پر مرکوز ہے۔ نتیجے کے طور پر، یہ موجودہ کی سب سے اہم سافٹ ویئر کی ترقی میں شمار ہوتا ہے۔
آپ کا مشین لرننگ سسٹم بنانا ہوگا، جس میں ڈیٹا لیبلنگ شامل ہے۔ یہ نظام کی صلاحیتوں کو قائم کرتا ہے۔ اگر ڈیٹا لیبل نہیں کیا گیا ہے تو کوئی سسٹم نہیں ہے۔
ڈیٹا لیبلنگ کے امکانات صرف آپ کی تخلیقی صلاحیتوں سے محدود ہیں۔ کوئی بھی عمل جو آپ سسٹم میں نقشہ بنا سکتے ہیں تازہ معلومات کے ساتھ دہرایا جائے گا۔
اس کا مطلب یہ ہے کہ ڈیٹا کی قسم، مقدار اور تنوع آپ سسٹم کو سکھا سکتے ہیں اس کی ذہانت اور صلاحیت کا تعین کرے گا۔
دوسرا یہ کہ ڈیٹا لیبلنگ کا کام ڈیٹا سائنس کے کام سے پہلے آتا ہے۔ اس کے مطابق، ڈیٹا سائنس کے لیے ڈیٹا لیبلنگ ضروری ہے۔ ڈیٹا لیبلنگ میں ناکامیاں اور غلطیاں ڈیٹا سائنس کو متاثر کرتی ہیں۔ متبادل طور پر، ایک کروڈ کلچ کو استعمال کرنے کے لیے، "کوڑے دان میں ڈالیں، کوڑا پھینک دیں۔"
تیسرا، آرٹ آف ڈیٹا لیبلنگ اس تبدیلی کی نشاندہی کرتا ہے کہ لوگ AI سسٹمز کی ترقی تک کیسے پہنچتے ہیں۔ ہم بیک وقت ڈیٹا لیبلنگ کے ڈھانچے کو بہتر بناتے ہیں تاکہ اپنے اہداف کو بہتر طریقے سے پورا کرنے کے بجائے صرف ریاضی کی تکنیکوں کو بڑھانے کی کوشش کریں۔
جدید آٹومیشن اسی پر مبنی ہے، اور یہ فی الحال AI تبدیلی کا مرکز ہے۔ اب پہلے سے کہیں زیادہ، علم کے کام کو مشینی بنایا جا رہا ہے۔
ڈیٹا لیبلنگ کیسے کام کرتی ہے؟
ڈیٹا لیبلنگ کے طریقہ کار کے دوران درج ذیل تاریخی ترتیب کی پیروی کی جاتی ہے۔
ڈیٹا اکٹھا کرنا
ڈیٹا کسی بھی مشین سیکھنے کی کوشش کا سنگ بنیاد ہے۔ ڈیٹا لیبلنگ کا ابتدائی مرحلہ مختلف شکلوں میں خام ڈیٹا کی مناسب مقدار کو جمع کرنے پر مشتمل ہوتا ہے۔
ڈیٹا اکٹھا کرنا دو میں سے ایک شکل لے سکتا ہے: یا تو یہ داخلی ذرائع سے آتا ہے جو کاروبار استعمال کر رہا ہے، یا یہ عوامی طور پر قابل رسائی بیرونی ذرائع سے آتا ہے۔
چونکہ یہ خام شکل میں ہے، اس لیے ڈیٹاسیٹ کے لیبل بنائے جانے سے پہلے اس ڈیٹا کو صاف اور اس پر کارروائی کرنے کی ضرورت ہے۔ اس کے بعد ماڈل کو اس صاف اور پہلے سے تیار کردہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے۔ ڈیٹا سیٹ جتنا بڑا اور زیادہ متنوع ہوگا نتائج زیادہ درست ہوں گے۔
تشریحی ڈیٹا
ڈیٹا کی صفائی کے بعد، ڈومین کے ماہرین ڈیٹا کی جانچ کرتے ہیں اور ڈیٹا لیبلنگ کی متعدد تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے لیبل لگاتے ہیں۔ ماڈل میں ایک معنی خیز سیاق و سباق ہے جسے زمینی سچائی کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔
یہ وہ متغیرات ہیں جن کی آپ ماڈل سے پیشین گوئی کرنا چاہتے ہیں، جیسے کہ تصاویر۔
معیار کی یقین دہانی
ڈیٹا کا معیار، جو کہ قابل اعتماد، درست اور مستقل ہونا چاہیے، ML ماڈل ٹریننگ کی کامیابی کے لیے اہم ہے۔ ان درست اور درست ڈیٹا لیبلنگ کی ضمانت دینے کے لیے باقاعدہ QA ٹیسٹ کو لاگو کیا جانا چاہیے۔
QA تکنیک جیسے Consensus اور Cronbach کے الفا ٹیسٹ کا استعمال کرکے ان تشریحات کی درستگی کا اندازہ لگانا ممکن ہے۔ معمول کے QA معائنے سے نتائج کی درستگی میں کافی بہتری آئی ہے۔
ٹریننگ اور ٹیسٹنگ ماڈل
مذکورہ بالا طریقہ کار صرف اس صورت میں معنی رکھتا ہے جب ڈیٹا کی درستگی کی جانچ کی جائے۔ غیر ساختہ ڈیٹاسیٹ کو شامل کرکے تکنیک کو جانچا جائے گا تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ آیا اس سے مطلوبہ نتائج برآمد ہوتے ہیں۔
ڈیٹا لیبلنگ کی حکمت عملی
ڈیٹا لیبلنگ ایک محنت طلب عمل ہے جو تفصیل پر توجہ دینے کا مطالبہ کرتا ہے۔ اعداد و شمار کی تشریح کرنے کے لیے استعمال ہونے والا طریقہ مسئلہ کے بیان، کتنے ڈیٹا کو ٹیگ کرنا ہے، ڈیٹا کتنا پیچیدہ ہے، اور انداز کے لحاظ سے مختلف ہوگا۔
آئیے آپ کے کاروبار کے پاس موجود وسائل اور اس کے دستیاب وقت کے لحاظ سے کچھ اختیارات پر غور کریں۔
اندرون ملک ڈیٹا لیبلنگ
جیسا کہ نام سے ظاہر ہے، اندرون ملک ڈیٹا لیبلنگ کمپنی کے ماہرین کے ذریعے کی جاتی ہے۔ جب آپ کے پاس کافی وقت، عملہ اور مالی وسائل ہوتے ہیں، تو یہ بہترین آپشن ہے کیونکہ یہ سب سے درست لیبلنگ کو یقینی بناتا ہے۔ تاہم، یہ آہستہ آہستہ چلتا ہے.
آاٹسورسنگ
کام انجام دینے کا دوسرا آپشن یہ ہے کہ ڈیٹا لیبلنگ کے کاموں کے لیے فری لانسرز کی خدمات حاصل کی جائیں جنہیں ملازمت کی تلاش اور اپ ورک جیسے فری لانس بازاروں پر دریافت کیا جا سکتا ہے۔
ڈیٹا لیبلنگ کی خدمات حاصل کرنے کے لیے آؤٹ سورسنگ ایک تیز آپشن ہے، تاہم، معیار کو نقصان پہنچ سکتا ہے، جیسا کہ پہلے کے طریقہ کار کی طرح۔
کراؤڈ سورسنگ۔
آپ درخواست گزار کے طور پر لاگ ان کر سکتے ہیں اور مخصوص کراؤڈ سورسنگ پلیٹ فارمز پر دستیاب ٹھیکیداروں کو لیبلنگ کی مختلف نوکریاں تقسیم کر سکتے ہیں جیسے ایمیزون میکانی ترک (MTurk)۔
طریقہ، اگرچہ کسی حد تک تیز اور سستا ہے، اچھے معیار کے تشریح شدہ ڈیٹا فراہم نہیں کر سکتا۔
ڈیٹا کی خود بخود لیبلنگ۔
اس طریقہ کار کو دستی طور پر انجام دینے کے علاوہ سافٹ ویئر کے ذریعے بھی مدد مل سکتی ہے۔ فعال سیکھنے کے طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے، ٹیگز کو خود بخود تلاش کیا جا سکتا ہے اور تربیتی ڈیٹاسیٹ میں شامل کیا جا سکتا ہے۔
جوہر میں، انسانی ماہرین بغیر لیبل والے، خام ڈیٹا کو نشان زد کرنے کے لیے ایک AI آٹو لیبل ماڈل تیار کرتے ہیں۔ پھر وہ فیصلہ کرتے ہیں کہ آیا ماڈل نے لیبلنگ کو مناسب طریقے سے لاگو کیا ہے۔ انسان ناکامی کے بعد غلطیوں کو ٹھیک کرتے ہیں اور الگورتھم کو دوبارہ تربیت دیتے ہیں۔
مصنوعی ڈیٹا کی ترقی۔
حقیقی دنیا کے ڈیٹا کی جگہ، مصنوعی ڈیٹا ایک لیبل لگا ڈیٹاسیٹ ہے جو مصنوعی طور پر تیار کیا گیا تھا۔ یہ الگورتھم یا کمپیوٹر سمیلیشن کے ذریعہ تیار کیا جاتا ہے اور اکثر استعمال ہوتا ہے۔ ٹرین مشین لرننگ ماڈل.
لیبلنگ کے طریقہ کار کے تناظر میں ڈیٹا کی کمی اور مختلف قسم کے مسائل کا مصنوعی ڈیٹا ایک بہترین جواب ہے۔ کی تخلیق مصنوعی ڈیٹا شروع سے ایک حل پیش کرتا ہے۔
آئٹمز کے ساتھ 3D ترتیبات کی تخلیق اور ماڈل کے ارد گرد ڈیٹاسیٹ ڈویلپرز کے ذریعہ پہچاننے کے قابل ہونا ضروری ہے۔ پروجیکٹ کے لیے جتنا مصنوعی ڈیٹا درکار ہے فراہم کیا جا سکتا ہے۔
ڈیٹا لیبلنگ کے چیلنجز
زیادہ وقت اور کوشش کی ضرورت ہے۔
بڑی مقدار میں ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے چیلنج ہونے کے علاوہ (خاص طور پر صحت کی دیکھ بھال جیسی اعلیٰ خصوصی صنعتوں کے لیے)، ڈیٹا کے ہر ٹکڑے کو ہاتھ سے لیبل لگانا محنت طلب اور محنت طلب ہے، جس کے لیے انسانی لیبلرز کی مدد کی ضرورت ہوتی ہے۔
ایم ایل ڈیولپمنٹ کے پورے دور میں کسی پروجیکٹ پر صرف ہونے والے وقت کا تقریباً 80% ڈیٹا کی تیاری پر صرف ہوتا ہے، جس میں لیبلنگ بھی شامل ہے۔
متضاد ہونے کا امکان
زیادہ تر وقت، کراس لیبلنگ، جو اس وقت ہوتی ہے جب بہت سے لوگ ڈیٹا کے ایک ہی سیٹ پر لیبل لگاتے ہیں، اس کے نتیجے میں زیادہ درستگی ہوتی ہے۔
تاہم، چونکہ بعض اوقات افراد میں قابلیت کے مختلف درجات ہوتے ہیں، لیبلنگ کے معیارات اور لیبل خود متضاد ہو سکتے ہیں، جو ایک اور مسئلہ ہے، دو یا دو سے زیادہ تشریح کرنے والوں کے لیے کچھ ٹیگز پر اختلاف کرنا ممکن ہے۔
مثال کے طور پر، ایک ماہر ہوٹل کے جائزے کو سازگار قرار دے سکتا ہے جبکہ دوسرا اسے طنزیہ سمجھے گا اور اسے کم درجہ بندی دے گا۔
ڈومین کا علم
آپ کو کچھ شعبوں کے لیے خصوصی صنعت کے علم کے ساتھ لیبلرز کی خدمات حاصل کرنے کی ضرورت محسوس ہوگی۔
مثال کے طور پر ضروری ڈومین کے علم کے بغیر تشریح کرنے والوں کو صحت کی دیکھ بھال کے شعبے کے لیے ML ایپ بناتے وقت اشیاء کو مناسب طریقے سے ٹیگ کرنے میں بہت مشکل پیش آئے گی۔
غلطیوں کا شکار ہونا
دستی لیبلنگ انسانی غلطیوں سے مشروط ہوتی ہے، قطع نظر اس کے کہ آپ کے لیبلرز کتنے ہی باشعور اور محتاط ہیں۔ اس حقیقت کی وجہ سے کہ تشریح کرنے والے کثرت سے بہت زیادہ خام ڈیٹا سیٹ کے ساتھ کام کرتے ہیں، یہ ناگزیر ہے۔
تصور کریں کہ ایک شخص 100,000،10 تصاویر کو XNUMX مختلف چیزوں کے ساتھ تشریح کر رہا ہے۔
ڈیٹا لیبلنگ کی عام اقسام
کمپیوٹر ویژن
اپنے تربیتی ڈیٹاسیٹ کو تیار کرنے کے لیے، آپ کو کمپیوٹر ویژن سسٹم بناتے وقت پہلے تصویروں، پکسلز، یا کلیدی مقامات کا لیبل لگانا چاہیے، یا ایک ایسی باؤنڈری قائم کرنی چاہیے جو مکمل طور پر ڈیجیٹل امیج کو گھیرے، جسے باؤنڈنگ باکس کہا جاتا ہے۔
تصویروں کو مختلف طریقوں سے درجہ بندی کیا جا سکتا ہے، بشمول مواد (اصل میں تصویر میں کیا ہے) اور معیار (جیسے پروڈکٹ بمقابلہ طرز زندگی کے شاٹس)۔
تصاویر کو پکسل کی سطح پر حصوں میں بھی تقسیم کیا جا سکتا ہے۔ ان تربیتی اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہوئے تیار کردہ کمپیوٹر وژن ماڈل کو بعد میں خود بخود تصاویر کی درجہ بندی کرنے، اشیاء کے مقام کا تعین کرنے، تصویر میں کلیدی جگہوں کو نمایاں کرنے اور تصاویر کو سیگمنٹ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
قدرتی زبان عملیات
اپنے قدرتی لینگویج پروسیسنگ ٹریننگ ڈیٹاسیٹ کو تیار کرنے سے پہلے، آپ کو دستی طور پر متعلقہ متنی ٹکڑوں کا انتخاب کرنا چاہیے یا مخصوص لیبلز کے ساتھ مواد کی درجہ بندی کرنا چاہیے۔
مثال کے طور پر، آپ تقریر کے نمونوں کو پہچاننا، مقامات اور لوگوں جیسے مناسب اسم کی درجہ بندی کرنا، اور تصاویر، پی ڈی ایف، یا دیگر میڈیا میں متن کی شناخت کرنا چاہتے ہیں۔ آپ ٹیکسٹ بلرب کے جذبات یا ارادے کا تعین بھی کر سکتے ہیں۔
اس کو پورا کرنے کے لیے اپنے تربیتی ڈیٹاسیٹ میں متن کے ارد گرد باؤنڈنگ باکسز بنائیں، اور پھر اسے دستی طور پر نقل کریں۔
آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن, ہستی کے نام کی شناخت، اور جذبات کا تجزیہ سبھی قدرتی لینگویج پروسیسنگ ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے انجام دیا جاتا ہے۔
آڈیو پروسیسنگ
آڈیو پروسیسنگ تمام قسم کی آوازوں کو ایک منظم شکل میں تبدیل کرتی ہے تاکہ انہیں مشین لرننگ میں استعمال کیا جا سکے، بشمول تقریر، جانوروں کی آوازیں (چھالیں، سیٹیاں، یا چہچہاہٹ) اور عمارت کی آوازیں (ٹوٹا ہوا شیشہ، سکیننگ، یا سائرن)۔
اکثر، اس سے پہلے کہ آپ آڈیو کو سنبھال سکیں، آپ کو اسے دستی طور پر متن میں تبدیل کرنا چاہیے۔ اس کے بعد، آڈیو میں ٹیگز کی درجہ بندی اور اضافہ کرکے، آپ اس کے بارے میں مزید گہرائی سے معلومات حاصل کر سکتے ہیں۔ آپ کا تربیتی ڈیٹاسیٹ کیا یہ کلاسیفائیڈ آڈیو ہے؟
نتیجہ
آخر میں، اپنے ڈیٹا کی شناخت کسی بھی AI ماڈل کی تربیت کا ایک اہم حصہ ہے۔ ایک تیز رفتار تنظیم، تاہم، اسے دستی طور پر کرنے میں وقت صرف کرنے کا متحمل نہیں ہوسکتا ہے کیونکہ یہ وقت طلب اور توانائی کی ضرورت ہے۔
مزید برآں، یہ ایک ایسا طریقہ کار ہے جو غلط ہونے کا شکار ہے اور بڑی درستگی کا وعدہ نہیں کرتا ہے۔ یہ اتنا مشکل نہیں ہونا چاہئے، جو کہ بہترین خبر ہے۔
آج کی ڈیٹا لیبلنگ ٹیکنالوجیز انسانوں اور مشینوں کے درمیان تعاون کو قابل بناتی ہیں تاکہ مشین لرننگ ایپلی کیشنز کی ایک قسم کے لیے درست اور مفید ڈیٹا فراہم کیا جا سکے۔
جواب دیجئے