डाटा एनोटेसन के हो [२०२४ अपडेट गरिएको] – उत्तम अभ्यासहरू, उपकरणहरू, फाइदाहरू, चुनौतीहरू, प्रकारहरू र थप
डाटा एनोटेसन आधारभूत जान्न आवश्यक छ? शुरुवात गर्नका लागि यो पूर्ण डाटा एनोटेसन गाइड पढ्नुहोस्।
त्यसोभए तपाइँ नयाँ AI/ML पहल सुरु गर्न चाहानुहुन्छ र अब तपाइँ चाँडै महसुस गर्दै हुनुहुन्छ कि उच्च-गुणस्तर खोज्ने मात्र होइन। प्रशिक्षण डाटा तर डाटा एनोटेसन पनि तपाइँको परियोजना को केहि चुनौतीपूर्ण पक्षहरु हुनेछ। तपाईंको AI र ML मोडेलहरूको आउटपुट तपाईंले तिनीहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गर्नुहुने डेटा जत्तिकै राम्रो छ - त्यसैले तपाईंले डेटा एकत्रीकरणमा लागू गर्ने सटीकता र त्यो डेटाको ट्यागिङ र पहिचान महत्त्वपूर्ण छ!
व्यापार AI र मेसिनको लागि उत्तम डाटा एनोटेसन र डाटा लेबलिङ सेवाहरू प्राप्त गर्न तपाईं कहाँ जानुहुन्छ
सिक्ने परियोजनाहरू?
यो एउटा प्रश्न हो कि तपाई जस्तो हरेक कार्यकारी र व्यवसायी नेताहरूले उनीहरूको विकास गर्दा विचार गर्नुपर्छ
तिनीहरूको प्रत्येक एआई प्रणालीहरूको लागि रोडम्याप र टाइमलाइन।
परिचय
यो लेख प्रक्रिया के हो, किन यो अपरिहार्य छ, महत्त्वपूर्ण छ भनेर प्रकाश पार्नको लागि पूर्ण रूपमा समर्पित छ।
डेटा एनोटेसन उपकरणहरू र अन्य धेरै कुराहरूमा जाँदा कम्पनीहरूले विचार गर्नुपर्ने कारकहरू। त्यसैले, यदि तपाईं व्यवसायको मालिक हुनुहुन्छ भने, ज्ञान प्राप्त गर्न तयार हुनुहोस् किनकि यो गाइडले तपाईंलाई डेटा एनोटेसनको बारेमा जान्न आवश्यक पर्ने सबै कुराहरू मार्फत मार्गदर्शन गर्नेछ। हामी डेटा व्यवस्थापन र एआई जीवनचक्रले एनोटेसन प्रक्रियालाई कसरी प्रभाव पार्छ भनेर पनि अन्वेषण गर्नेछौं।
मेसिन लर्निङमा डेटा एनोटेसन भनेको के हो? २०२५ को परिप्रेक्ष्य
डेटा एनोटेसन भनेको मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूलाई उनीहरूले प्रशोधन गर्ने जानकारी बुझ्न र वर्गीकृत गर्न मद्दत गर्न डेटालाई श्रेय दिने, ट्याग गर्ने वा लेबल गर्ने प्रक्रिया हो। डेटा एनोटेसन डेटा क्युरेसनको एक महत्त्वपूर्ण भाग हो, जसमा एआई र मेसिन लर्निङ परियोजनाहरूमा प्रयोगको लागि डेटा तयार गर्ने र व्यवस्थित गर्ने समावेश छ। यो प्रक्रिया एआई मोडेलहरूलाई तालिम दिनको लागि आवश्यक छ, जसले तिनीहरूलाई छविहरू, अडियो फाइलहरू, भिडियो फुटेज, वा पाठ जस्ता विभिन्न डेटा प्रकारहरू सही रूपमा बुझ्न सक्षम बनाउँछ।
के तपाईं नयाँ AI/ML पहल सुरु गर्न खोज्दै हुनुहुन्छ तर डेटा एनोटेसनको साथ चुनौतीहरूको सामना गर्दै हुनुहुन्छ? तपाईं एक्लो हुनुहुन्न। हालैको MIT अध्ययन अनुसार, ८०% डेटा वैज्ञानिकहरूले मोडेलहरू निर्माण गर्नुको सट्टा डेटा सङ्कलन र तयारीमा आफ्नो ६०% भन्दा बढी समय बिताउँछन्। तपाईंको मेसिन लर्निङ र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स मोडेलहरूको गुणस्तर तपाईंको प्रशिक्षण डेटामा सिधै निर्भर गर्दछ - सटीक डेटा एनोटेसनलाई AI सफलताको सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कारकहरू मध्ये एक बनाउने।
२०२५ मा डेटा एनोटेसनको लागि यो विस्तृत गाइडले आधारभूत अवधारणाहरूदेखि उन्नत प्रविधिहरूसम्म सबै कुरा समेट्छ, जसले तपाईंलाई आफ्नो एआई परियोजनाहरूको लागि उच्च-गुणस्तरको प्रशिक्षण डेटा तयार गर्ने जटिलताहरूलाई नेभिगेट गर्न मद्दत गर्दछ। चाहे तपाईं कम्प्युटर भिजन प्रणालीहरू, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन उपकरणहरू, वा स्वायत्त सवारी साधनहरू निर्माण गर्दै हुनुहुन्छ, उचित डेटा एनोटेसन तपाईंको सफलताको आधार हो।
एक सेल्फ-ड्राइभिङ कारको कल्पना गर्नुहोस् जुन कम्प्युटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP), र सही ड्राइभिङ निर्णयहरू गर्न सेन्सरहरूबाट डाटामा निर्भर हुन्छ। कारको AI मोडेललाई अन्य सवारी साधन, पैदल यात्री, जनावर वा सडक अवरोधहरू जस्ता अवरोधहरू बीच फरक पार्न मद्दत गर्न, यसले प्राप्त गरेको डेटालाई लेबल वा एनोटेट गरिनुपर्छ।
पर्यवेक्षित शिक्षामा, डेटा एनोटेसन विशेष गरी महत्त्वपूर्ण हुन्छ, किनकि जति धेरै लेबल गरिएको डाटा मोडेलमा फिड गरिन्छ, त्यति छिटो यसले स्वायत्त रूपमा काम गर्न सिक्छ। एनोटेटेड डाटाले एआई मोडेलहरूलाई विभिन्न अनुप्रयोगहरू जस्तै च्याटबटहरू, वाक् पहिचान र स्वचालनमा प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ, जसले इष्टतम प्रदर्शन र भरपर्दो नतिजाहरूको परिणाम दिन्छ।
एआई परियोजनाहरूको लागि डेटा एनोटेसनको रणनीतिक महत्त्व
डेटा एनोटेसन परिदृश्य द्रुत गतिमा विकसित हुँदै गइरहेको छ, जसको एआई विकासमा महत्त्वपूर्ण प्रभावहरू छन्:
- बजार वृद्धि: ग्रान्ड भ्यू रिसर्चका अनुसार, विश्वव्यापी डेटा एनोटेसन उपकरण बजारको आकार २०२८ सम्ममा ३.४ अर्ब डलर पुग्ने अपेक्षा गरिएको छ, जुन २०२१ देखि २०२८ सम्म ३८.५% को CAGR मा बढ्नेछ।
- दक्षता मेट्रिक्स: हालैका अध्ययनहरूले देखाएका छन् कि एआई-सहायता प्राप्त एनोटेसनले पूर्ण रूपमा म्यानुअल विधिहरूको तुलनामा एनोटेसन समय ७०% सम्म घटाउन सक्छ।
- गुणस्तर प्रभाव: आईबीएम अनुसन्धानले संकेत गर्छ कि एनोटेसनको गुणस्तरमा केवल ५% ले सुधार गर्नाले जटिल कम्प्युटर दृष्टि कार्यहरूको लागि मोडेलको शुद्धता १५-२०% ले बढाउन सकिन्छ।
- लागत कारक: संस्थाहरूले मध्यम आकारका परियोजनाहरूको लागि डेटा एनोटेसन सेवाहरूमा प्रति महिना औसत $१२,०००-$१५,००० खर्च गर्छन्।
- ग्रहण दरहरू: ७८% इन्टरप्राइज एआई परियोजनाहरूले अब इन-हाउस र आउटसोर्स गरिएको एनोटेसन सेवाहरूको संयोजन प्रयोग गर्छन्, जुन २०२२ मा ५४% थियो।
- उदीयमान प्रविधिहरू: सक्रिय सिकाइ र अर्ध-निरीक्षण गरिएको एनोटेसन दृष्टिकोणले प्रारम्भिक अपनाउनेहरूको लागि एनोटेसन लागत ३५-४०% ले घटाएको छ।
- श्रम वितरण: एनोटेसन कार्यबलमा उल्लेखनीय परिवर्तन आएको छ, ६५% एनोटेसन कार्य अब भारत, फिलिपिन्स र पूर्वी युरोपका विशेष एनोटेसन केन्द्रहरूमा गरिन्छ।
२०२५ को लागि डाटा एनोटेसन बजार प्रवृत्ति र तथ्याङ्क
मेसिन लर्निङमा कम्प्युटर प्रणालीहरूले डेटाबाट सिकेर आफ्नो कार्यसम्पादन सुधार गर्ने समावेश गर्दछ, जस्तै मानिसहरूले अनुभवबाट सिक्छन्। डाटा एनोटेशन, वा लेबलिङ, यस प्रक्रियामा महत्त्वपूर्ण छ, किनकि यसले एल्गोरिदमहरूलाई ढाँचाहरू पहिचान गर्न र सही भविष्यवाणीहरू गर्न मद्दत गर्दछ।
मेसिन लर्निङ परियोजनाहरूको सफलतामा प्रभावकारी डेटा व्यवस्थापन र एनोटेसन सेवाहरूले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्। मेसिन लर्निङमा, न्यूरल नेटवर्कहरू तहहरूमा व्यवस्थित डिजिटल न्यूरोन्सहरू हुन्छन्। यी नेटवर्कहरूले मानव मस्तिष्कसँग मिल्दोजुल्दो जानकारी प्रशोधन गर्छन्। लेबल गरिएको डाटा सुपरिभाइज्ड सिकाइको लागि महत्त्वपूर्ण छ, मेसिन लर्निङमा एक सामान्य दृष्टिकोण जहाँ एल्गोरिदमहरू लेबल गरिएका उदाहरणहरूबाट सिक्छन्।
लेबल गरिएको डेटाको साथ तालिम र परीक्षण डेटासेटहरूले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई आगमन डेटालाई कुशलतापूर्वक व्याख्या र क्रमबद्ध गर्न सक्षम बनाउँछ। हामी एल्गोरिदमहरूलाई स्वायत्त रूपमा सिक्न र न्यूनतम मानव हस्तक्षेपको साथ परिणामहरूलाई प्राथमिकता दिन मद्दत गर्न उच्च-गुणस्तरको एनोटेटेड डेटा प्रदान गर्न सक्छौं। AI मा डेटा एनोटेसनको महत्त्व AI जीवनचक्रभरि मोडेल शुद्धता र कार्यसम्पादन बढाउने क्षमतामा निहित छ।
डाटा एनोटेसन किन आवश्यक छ?
हामीलाई थाहा छ कि कम्प्यूटरहरू अन्तिम नतिजाहरू प्रदान गर्न सक्षम छन् जुन सटीक मात्र होइन सान्दर्भिक र समयमै पनि छन्। यद्यपि, मेसिनले कसरी यस्तो दक्षताका साथ डेलिभर गर्न सिक्छ?
डाटा एनोटेसन बिना, प्रत्येक छवि मेशिनहरूको लागि समान हुनेछ किनभने तिनीहरूसँग संसारमा कुनै पनि कुराको बारेमा कुनै अन्तर्निहित जानकारी वा ज्ञान छैन।
प्रणालीहरूलाई सही नतिजाहरू प्रदान गर्नका लागि डाटा एनोटेशन आवश्यक छ, कम्प्युटर भिजन मोडेलहरू र भाषण, पहिचान मोडेलहरू तालिम दिन तत्वहरू पहिचान गर्न मद्दत मोड्युलहरू। कुनै पनि मोडेल वा प्रणाली जसमा मेसिन-संचालित निर्णय-प्रक्रिया प्रणाली हुन्छ, निर्णयहरू सही र सान्दर्भिक छन् भनी सुनिश्चित गर्न डाटा एनोटेशन आवश्यक हुन्छ।
LLM को लागि डाटा एनोटेसन?
LLM हरू, पूर्वनिर्धारित रूपमा, पाठ र वाक्यहरू बुझ्दैनन्। प्रयोगकर्ताले वास्तवमा के खोजिरहेको छ भनेर बुझ्नको लागि प्रत्येक वाक्यांश र शब्दलाई विश्लेषण गर्न र त्यसपछि तदनुसार डेलिभर गर्न उनीहरूलाई तालिम दिनुपर्छ। LLM फाइन-ट्युनिङ यस प्रक्रियामा एक महत्त्वपूर्ण चरण हो, जसले यी मोडेलहरूलाई विशिष्ट कार्यहरू वा डोमेनहरूमा अनुकूलन गर्न अनुमति दिन्छ।
त्यसोभए, जब जेनेरेटिभ एआई मोडेलले कुनै प्रश्नको सबैभन्दा सटीक र सान्दर्भिक प्रतिक्रिया दिन्छ - सबैभन्दा विचित्र प्रश्नहरू प्रस्तुत गर्दा पनि - यसको शुद्धता यसको प्रम्प्ट र यसको पछाडिको जटिलताहरू जस्तै सन्दर्भ, उद्देश्य, व्यंग्य, अभिप्राय, र थप कुराहरू पूर्ण रूपमा बुझ्ने क्षमताबाट उत्पन्न हुन्छ।
डाटा एनोटेसनले LLMS लाई यो गर्न सक्ने क्षमताहरू प्रदान गर्दछ। सरल शब्दहरूमा, मेसिन लर्निङका लागि डाटा एनोटेसनमा लेबलिङ, वर्गीकरण, ट्यागिङ, र मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई अझ राम्रोसँग प्रशोधन गर्न र विश्लेषण गर्नका लागि डाटामा कुनै पनि अतिरिक्त विशेषता थप्ने समावेश हुन्छ। यो यो महत्वपूर्ण प्रक्रिया मार्फत मात्र परिणाम पूर्णता को लागी अनुकूलित गर्न सकिन्छ।
जब यो LLM को लागि डेटा एनोटेट गर्ने कुरा आउँछ, विविध प्रविधिहरू लागू गरिन्छ। जबकि त्यहाँ एक प्रविधि लागू गर्न को लागी कुनै व्यवस्थित नियम छैन, यो सामान्यतया विज्ञहरु को विवेक अन्तर्गत छ, जसले प्रत्येक को पक्ष र विपक्ष को विश्लेषण गर्दछ र सबै भन्दा आदर्श को तैनात गर्दछ।
LLM को लागि सामान्य डेटा एनोटेशन प्रविधिहरू हेरौं।
म्यानुअल एनोटेसन: यसले मानिसहरूलाई म्यानुअल रूपमा एनोटेट गर्ने र डेटा समीक्षा गर्ने प्रक्रियामा राख्छ। यद्यपि यसले उच्च-गुणस्तरको उत्पादन सुनिश्चित गर्दछ, यो कठिन र समय खपत हो।
अर्ध-स्वचालित एनोटेसन: मानव र LLM ले डेटासेटहरू ट्याग गर्न एकअर्कासँग मिलाएर काम गर्छन्। यसले मानिसको शुद्धता र मेसिनहरूको भोल्युम ह्यान्डलिंग क्षमताहरू सुनिश्चित गर्दछ। एआई एल्गोरिदमले कच्चा डाटा विश्लेषण गर्न र प्रारम्भिक लेबलहरू सुझाव दिन सक्छ, मानव एनोटेटरहरूको बहुमूल्य समय बचत गर्दछ। (जस्तै, एआईले थप मानव लेबलिङको लागि मेडिकल छविहरूमा रुचिको सम्भावित क्षेत्रहरू पहिचान गर्न सक्छ)
अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षा: मोडेल कार्यसम्पादन सुधार गर्न लेबल नगरिएको डाटाको ठूलो मात्रासँग लेबल गरिएको डाटाको सानो मात्रा संयोजन गर्दै।
स्वचालित एनोटेसन: समय-बचत र डेटासेटहरूको ठूलो मात्रा एनोटेट गर्नको लागि सबैभन्दा आदर्श, प्रविधि ट्याग र विशेषताहरू थप्नको लागि LLM मोडेलको जन्मजात क्षमताहरूमा निर्भर गर्दछ। जबकि यसले समय बचत गर्छ र ठूलो मात्रालाई कुशलतापूर्वक ह्यान्डल गर्छ, शुद्धता पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरूको गुणस्तर र सान्दर्भिकतामा धेरै निर्भर हुन्छ।
निर्देशन ट्युनिङ: यसले प्राकृतिक भाषा निर्देशनहरूद्वारा वर्णन गरिएका कार्यहरूमा फाइन-ट्युनिङ भाषा मोडेलहरूलाई जनाउँछ, निर्देशनहरूको विभिन्न सेटहरू र सम्बन्धित आउटपुटहरूमा प्रशिक्षण समावेश गर्दछ।
शून्य-शट सिकाइ: अवस्थित ज्ञान र अन्तरदृष्टिको आधारमा, LLM ले यस प्रविधिमा आउटपुटको रूपमा लेबल गरिएको डाटा डेलिभर गर्न सक्छ। यसले लेबलहरू ल्याउनमा खर्च घटाउँछ र बल्क डेटा प्रशोधन गर्नको लागि उपयुक्त छ। यो प्रविधिले स्पष्ट रूपमा प्रशिक्षित नभएका कार्यहरूमा भविष्यवाणी गर्न मोडेलको अवस्थित ज्ञान प्रयोग गर्दछ।
प्रम्प्ट गर्दै: एक प्रयोगकर्ताले जवाफको लागि प्रश्नहरूको रूपमा मोडेललाई कसरी प्रोम्प्ट गर्दछ जस्तै, LLM लाई आवश्यकताहरू वर्णन गरेर डेटा एनोटेट गर्न प्रेरित गर्न सकिन्छ। यहाँ आउटपुट गुणस्तर सीधा प्रम्प्ट गुणस्तर र कसरी सही निर्देशन खुवाइएको छ मा निर्भर गर्दछ।
शिक्षा हस्तान्तरण: आवश्यक लेबल गरिएको डाटाको मात्रा कम गर्न समान कार्यहरूमा पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरू प्रयोग गर्दै।
सक्रिय शिक्षा: यहाँ ML मोडेल आफैले डाटा एनोटेशन प्रक्रियालाई मार्गदर्शन गर्दछ। मोडेलले डेटा बिन्दुहरू पहिचान गर्दछ जुन यसको सिकाइको लागि सबैभन्दा लाभदायक हुनेछ र ती विशिष्ट बिन्दुहरूको लागि एनोटेशनहरू अनुरोध गर्दछ। यो लक्षित दृष्टिकोणले एनोटेट गर्न आवश्यक डेटाको समग्र मात्रा घटाउँछ, जसले गर्दा बढेको दक्षता र सुधारिएको मोडेल प्रदर्शन।
२०२५ मा उत्कृष्ट डेटा एनोटेसन उपकरणहरू कसरी चयन गर्ने
सरल शब्दहरूमा, यो एक प्लेटफर्म हो जसले विशेषज्ञहरू र विशेषज्ञहरूलाई सबै प्रकारका डेटासेटहरू एनोटेट, ट्याग वा लेबल गर्न दिन्छ। यो कच्चा डाटा र तपाईंको मेसिन लर्निङ मोड्युलहरूले अन्ततः मन्थन गर्ने नतिजाहरू बीचको पुल वा माध्यम हो।
डाटा लेबलिङ उपकरणहरू एक अन-प्रेम, वा क्लाउड-आधारित समाधान हो जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको लागि उच्च-गुणस्तर प्रशिक्षण डेटा एनोटेट गर्दछ। जबकि धेरै कम्पनीहरूले जटिल एनोटेसनहरू गर्न बाह्य विक्रेतामा भर पर्छन्, केही संस्थाहरूसँग अझै पनि आफ्नै उपकरणहरू छन् जुन या त अनुकूलन-निर्मित वा बजारमा उपलब्ध फ्रीवेयर वा ओपनसोर्स उपकरणहरूमा आधारित छन्। त्यस्ता उपकरणहरू सामान्यतया विशिष्ट डेटा प्रकारहरू जस्तै छवि, भिडियो, पाठ, अडियो, आदि ह्यान्डल गर्न डिजाइन गरिएका हुन्छन्। उपकरणहरूले छविहरू लेबल गर्न डेटा एनोटेटरहरूको लागि बाउन्डिङ बक्स वा बहुभुज जस्ता सुविधाहरू वा विकल्पहरू प्रस्ताव गर्दछ। तिनीहरूले मात्र विकल्प चयन र आफ्नो विशिष्ट कार्यहरू प्रदर्शन गर्न सक्नुहुन्छ।
आधुनिक एआई अनुप्रयोगहरूको लागि डेटा एनोटेसनका प्रकारहरू
यो एक छाता शब्द हो जसले विभिन्न डेटा एनोटेशन प्रकारहरू समावेश गर्दछ। यसमा छवि, पाठ, अडियो र भिडियो समावेश छ। तपाईंलाई अझ राम्रो बुझाउनको लागि, हामीले प्रत्येकलाई थप टुक्राहरूमा विभाजन गरेका छौं। तिनीहरूलाई व्यक्तिगत रूपमा जाँच गरौं।
छवि एनोटेशन
डेटासेटहरूबाट उनीहरूलाई तालिम दिइएको छ तिनीहरूले तुरुन्तै र सटीक रूपमा तपाइँको आँखालाई तपाइँको नाकबाट र तपाइँको भौंलाई तपाइँको पलकहरूबाट फरक पार्न सक्छन्। त्यसैकारण तपाईंले प्रयोग गर्नुहुने फिल्टरहरू तपाईंको अनुहारको आकार, तपाईं आफ्नो क्यामेराको कति नजिक हुनुहुन्छ, र थप कुराहरूमा ध्यान नदिई पूर्ण रूपमा फिट हुन्छ।
त्यसोभए, तपाईलाई अहिले थाहा छ, छवि एनोटेशन अनुहार पहिचान, कम्प्युटर दृष्टि, रोबोटिक दृष्टि, र थप समावेश मोड्युलहरूमा महत्त्वपूर्ण छ। जब एआई विशेषज्ञहरूले त्यस्ता मोडेलहरूलाई तालिम दिन्छन्, तिनीहरूले आफ्नो छविहरूमा विशेषताहरूको रूपमा क्याप्सन, पहिचानकर्ता र किवर्डहरू थप्छन्। एल्गोरिदमहरू त्यसपछि यी प्यारामिटरहरूबाट पहिचान र बुझ्छन् र स्वायत्त रूपमा सिक्छन्।
छवि वर्गीकरण - छवि वर्गीकरणले तिनीहरूको सामग्रीमा आधारित छविहरूमा पूर्वनिर्धारित कोटीहरू वा लेबलहरू तोक्न समावेश गर्दछ। यस प्रकारको एनोटेसन एआई मोडेलहरूलाई स्वचालित रूपमा छविहरू पहिचान गर्न र वर्गीकरण गर्न तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ।
वस्तु पहिचान / पत्ता लगाउने - वस्तु पहिचान, वा वस्तु पत्ता लगाउने, छवि भित्र विशिष्ट वस्तुहरू पहिचान र लेबल गर्ने प्रक्रिया हो। यस प्रकारको एनोटेसन वास्तविक-विश्व छवि वा भिडियोहरूमा वस्तुहरू पत्ता लगाउन र पहिचान गर्न AI मोडेलहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ।
विभाजन - छवि विभाजनले छविलाई धेरै खण्ड वा क्षेत्रहरूमा विभाजन गर्दछ, प्रत्येक एक विशेष वस्तु वा रुचिको क्षेत्रसँग सम्बन्धित छ। यस प्रकारको एनोटेसन एआई मोडेलहरूलाई पिक्सेल स्तरमा छविहरूको विश्लेषण गर्न तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ, थप सटीक वस्तु पहिचान र दृश्य बुझाइ सक्षम पार्दै।
छवि क्याप्शन: छवि ट्रान्सक्रिप्शन भनेको छविहरूबाट विवरणहरू तान्न र तिनीहरूलाई वर्णनात्मक पाठमा परिणत गर्ने प्रक्रिया हो, जुन त्यसपछि एनोटेट डेटाको रूपमा बचत गरिन्छ। छविहरू उपलब्ध गराएर र के एनोटेट गर्न आवश्यक छ भनेर निर्दिष्ट गरेर, उपकरणले छविहरू र तिनीहरूको सम्बन्धित विवरणहरू दुवै उत्पादन गर्दछ।
अप्टिकल चरित्र मान्यता (OCR): OCR प्रविधिले कम्प्युटरलाई स्क्यान गरिएका छविहरू वा कागजातहरूबाट पाठ पढ्न र पहिचान गर्न अनुमति दिन्छ। यो प्रक्रियाले सही रूपमा पाठ निकाल्न मद्दत गर्दछ र महत्त्वपूर्ण रूपमा डिजिटलाइजेशन, स्वचालित डेटा प्रविष्टि, र दृष्टि कमजोरी भएकाहरूका लागि सुधारिएको पहुँचलाई प्रभाव पारेको छ।
मुद्रा अनुमान (मुख्य बिन्दु एनोटेसन): पोज अनुमानले छवि वा भिडियोहरू भित्र 2D वा 3D ठाउँमा व्यक्तिको स्थिति र अभिविन्यास निर्धारण गर्न शरीरमा मुख्य बिन्दुहरू पिनपोइन्टिङ र ट्र्याकिङ समावेश गर्दछ, सामान्यतया जोडहरूमा।
अडियो एनोटेसन
अडियो डेटामा छवि डेटा भन्दा पनि थप गतिशीलता जोडिएको छ। धेरै कारकहरू अडियो फाइलसँग सम्बन्धित छन् जसमा भाषा, वक्ता जनसांख्यिकी, बोली, मूड, अभिप्राय, भावना, व्यवहार समावेश छ तर निश्चित रूपमा सीमित छैन। एल्गोरिदमहरू प्रशोधनमा कुशल हुनको लागि, यी सबै प्यारामिटरहरू टाइमस्ट्याम्पिङ, अडियो लेबलिङ र थप जस्ता प्रविधिहरूद्वारा पहिचान र ट्याग गरिनुपर्छ। केवल मौखिक संकेतहरू बाहेक, गैर-मौखिक उदाहरणहरू जस्तै मौन, सासहरू, पृष्ठभूमि आवाजहरू पनि प्रणालीहरूलाई व्यापक रूपमा बुझ्नको लागि एनोटेट गर्न सकिन्छ।
अडियो वर्गीकरण: अडियो वर्गीकरणले यसको विशेषताहरूमा आधारित ध्वनि डेटालाई क्रमबद्ध गर्छ, जसले मेसिनहरूलाई विभिन्न प्रकारका अडियोहरू जस्तै सङ्गीत, बोली, र प्रकृति ध्वनिहरू बीच पहिचान गर्न र फरक गर्न अनुमति दिन्छ। यो प्राय: संगीत विधाहरू वर्गीकरण गर्न प्रयोग गरिन्छ, जसले Spotify जस्ता प्लेटफर्महरूलाई समान ट्र्याकहरू सिफारिस गर्न मद्दत गर्दछ।
अडियो ट्रान्सक्रिप्शन: अडियो ट्रान्सक्रिप्सन भनेको अडियो फाइलहरूबाट बोलिएका शब्दहरूलाई लिखित पाठमा परिणत गर्ने प्रक्रिया हो, अन्तर्वार्ता, चलचित्र वा टिभी कार्यक्रमहरूका लागि क्याप्सनहरू सिर्जना गर्नका लागि उपयोगी। जबकि OpenAI को Whisper जस्ता उपकरणहरूले धेरै भाषाहरूमा ट्रान्सक्रिप्शन स्वचालित गर्न सक्छ, तिनीहरूलाई केही म्यानुअल सुधार आवश्यक पर्न सक्छ। हामीले Shaip को अडियो एनोटेसन उपकरण प्रयोग गरेर यी ट्रान्सक्रिप्सनहरूलाई कसरी परिष्कृत गर्ने भन्ने बारे ट्यूटोरियल प्रदान गर्दछौं।
भिडियो एनोटेशन
छवि स्थिर हुँदा, भिडियो भनेको छविहरूको संकलन हो जसले गतिमा रहेको वस्तुहरूको प्रभाव सिर्जना गर्दछ। अब, यस संकलनको प्रत्येक छविलाई फ्रेम भनिन्छ। जहाँसम्म भिडियो एनोटेसनको सवाल छ, प्रक्रियाले प्रत्येक फ्रेममा फिल्डमा विभिन्न वस्तुहरू एनोटेट गर्न किपोइन्टहरू, बहुभुजहरू वा बाउन्डिङ बक्सहरू थप्ने समावेश गर्दछ।
जब यी फ्रेमहरू सँगै टाँसिन्छन्, एआई मोडेलहरूले चाल, व्यवहार, ढाँचा र थप कुराहरू सिक्न सक्छन्। मार्फत मात्रै हुन्छ भिडियो एनोटेसन स्थानीयकरण, गति ब्लर र वस्तु ट्र्याकिङ जस्ता अवधारणाहरू प्रणालीहरूमा लागू गर्न सकिन्छ। विभिन्न भिडियो डेटा एनोटेशन सफ्टवेयरले तपाईंलाई फ्रेम एनोटेट गर्न मद्दत गर्दछ। जब यी एनोटेटेड फ्रेमहरू सँगै टाँसिन्छन्, AI मोडेलहरूले चाल, व्यवहार, ढाँचा र थप कुराहरू सिक्न सक्छन्। AI मा स्थानीयकरण, गति ब्लर, र वस्तु ट्र्याकिङ जस्ता अवधारणाहरू लागू गर्न भिडियो एनोटेसन महत्त्वपूर्ण छ।
भिडियो वर्गीकरण (ट्यागिङ): भिडियो वर्गीकरणमा भिडियो सामग्रीलाई विशिष्ट कोटीहरूमा क्रमबद्ध गर्ने समावेश छ, जुन अनलाइन सामग्रीलाई मध्यस्थता गर्न र प्रयोगकर्ताहरूको लागि सुरक्षित अनुभव सुनिश्चित गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ।
भिडियो क्याप्शन: हामीले छविहरूलाई क्याप्शन गर्ने तरिका जस्तै, भिडियो क्याप्शनिङले भिडियो सामग्रीलाई वर्णनात्मक पाठमा परिणत गर्ने समावेश गर्दछ।
भिडियो घटना वा कार्य पत्ता लगाउने: यो प्रविधिले भिडियोहरूमा कार्यहरू पहिचान र वर्गीकरण गर्दछ, सामान्यतया खेलकुदहरूमा प्रदर्शनको विश्लेषण गर्न वा दुर्लभ घटनाहरू पत्ता लगाउन निगरानीमा प्रयोग गरिन्छ।
भिडियो वस्तु पत्ता लगाउने र ट्र्याकिंग: भिडियोहरूमा वस्तु पत्ता लगाउने वस्तुहरू पहिचान गर्दछ र फ्रेमहरूमा तिनीहरूको चाल ट्र्याक गर्दछ, स्थान र आकार जस्ता विवरणहरू नोट गर्दै तिनीहरू अनुक्रम मार्फत जान्छन्।
पाठ एनोटेसन
आज धेरैजसो व्यवसायहरू अद्वितीय अन्तर्दृष्टि र जानकारीको लागि पाठ-आधारित डेटामा निर्भर छन्। अब, पाठ भनेको एपमा ग्राहकको प्रतिक्रियादेखि लिएर सामाजिक सञ्जालको उल्लेखसम्म केही पनि हुन सक्छ। र तस्बिर र भिडियोहरूको विपरीत जुन प्राय: सीधा-अगाडिको अभिप्रायहरू व्यक्त गर्दछ, पाठ धेरै अर्थशास्त्रहरूसँग आउँछ।
मानवको रूपमा, हामी वाक्यांशको सन्दर्भ, प्रत्येक शब्द, वाक्य वा वाक्यांशको अर्थ बुझ्न, कुनै निश्चित परिस्थिति वा कुराकानीसँग सम्बन्धित र त्यसपछि कथनको पछाडिको समग्र अर्थ बुझ्नको लागि ट्युन गरिएको छ। अर्कोतर्फ, मेसिनहरूले यो सटीक स्तरमा गर्न सक्दैनन्। व्यंग्य, हास्य र अन्य अमूर्त तत्वहरू जस्ता अवधारणाहरू उनीहरूलाई अज्ञात छन् र त्यसैले पाठ डेटा लेबलिङ अझ गाह्रो हुन्छ। यसैले पाठ एनोटेसनमा केहि थप परिष्कृत चरणहरू छन् जस्तै निम्न:
सिमान्टिक एनोटेशन - वस्तुहरू, उत्पादनहरू र सेवाहरूलाई उपयुक्त कीफ्रेज ट्यागिङ र पहिचान प्यारामिटरहरूद्वारा थप सान्दर्भिक बनाइन्छ। च्याटबटहरू पनि यसरी मानव कुराकानीको नक्कल गर्न बनाइएका छन्।
आशय एनोटेसन - प्रयोगकर्ताको मनसाय र तिनीहरूले प्रयोग गरेको भाषा मेसिनहरूलाई बुझ्नको लागि ट्याग गरिएको छ। यससँग, मोडेलहरूले आदेशबाट अनुरोध, वा बुकिंगबाट सिफारिस, र यस्तै अन्य कुराहरू फरक गर्न सक्छन्।
भावना एनोटेशन - सेन्टीमेन्ट एनोटेशनले पाठ्य डेटालाई यसले व्यक्त गर्ने भावनाको साथ लेबलिंग समावेश गर्दछ, जस्तै सकारात्मक, नकारात्मक, वा तटस्थ। यस प्रकारको एनोटेसन सामान्यतया भावना विश्लेषणमा प्रयोग गरिन्छ, जहाँ एआई मोडेलहरूलाई पाठमा व्यक्त गरिएका भावनाहरू बुझ्न र मूल्याङ्कन गर्न प्रशिक्षित गरिन्छ।
इकाई एनोटेसन - जहाँ असंरचित वाक्यहरूलाई थप अर्थपूर्ण बनाउन ट्याग गरिएको छ र तिनीहरूलाई मेशिनहरूले बुझ्न सक्ने ढाँचामा ल्याउँछ। यो हुनको लागि, दुई पक्षहरू संलग्न छन् - नाम गरिएको इकाई मान्यता र इकाई लिङ्किङ। नाम गरिएको संस्था पहिचान भनेको स्थानहरू, व्यक्तिहरू, घटनाहरू, संस्थाहरू र थपको नामहरू ट्याग गरी पहिचान गरिएको हो र इकाई लिङ्किङ भनेको यी ट्यागहरूलाई वाक्य, वाक्यांश, तथ्य वा विचारहरूसँग जोडिएको हो। सामूहिक रूपमा, यी दुई प्रक्रियाहरूले सम्बन्धित पाठहरू र यसको वरपरको कथन बीचको सम्बन्ध स्थापित गर्दछ।
पाठ वर्गीकरण - वाक्य वा अनुच्छेदहरू व्यापक विषयहरू, प्रवृत्तिहरू, विषयहरू, विचारहरू, कोटीहरू (खेलकुद, मनोरन्जन र समान) र अन्य मापदण्डहरूको आधारमा ट्याग र वर्गीकृत गर्न सकिन्छ।
लिडर एनोटेशन
LiDAR एनोटेसनले LiDAR सेन्सरहरूबाट 3D पोइन्ट क्लाउड डेटा लेबल र वर्गीकरण समावेश गर्दछ। यो अत्यावश्यक प्रक्रियाले मेसिनहरूलाई विभिन्न प्रयोगहरूको लागि स्थानिय जानकारी बुझ्न मद्दत गर्दछ। उदाहरणका लागि, स्वायत्त सवारी साधनहरूमा, एनोटेटेड LiDAR डाटाले कारहरूलाई वस्तुहरू पहिचान गर्न र सुरक्षित रूपमा नेभिगेट गर्न अनुमति दिन्छ। सहरी योजनामा, यसले विस्तृत 3D शहर नक्साहरू सिर्जना गर्न मद्दत गर्दछ। वातावरणीय अनुगमनको लागि, यसले वन संरचनाहरूको विश्लेषण गर्न र भू-भागमा भएका परिवर्तनहरू ट्र्याक गर्न मद्दत गर्दछ। यो रोबोटिक्स, संवर्धित वास्तविकता, र सही मापन र वस्तु पहिचानको लागि निर्माणमा पनि प्रयोग गरिन्छ।
मेसिन लर्निङ सफलताको लागि चरण-दर-चरण डेटा लेबलिङ / डेटा एनोटेसन प्रक्रिया
मेसिन लर्निङ अनुप्रयोगहरूको लागि उच्च-गुणस्तर र सटीक डेटा लेबलिङ प्रक्रिया सुनिश्चित गर्न डेटा एनोटेसन प्रक्रियामा राम्ररी परिभाषित चरणहरूको श्रृंखला समावेश छ। यी चरणहरूले प्रक्रियाको हरेक पक्षलाई समेट्छन्, असंरचित डेटा सङ्कलनदेखि थप प्रयोगको लागि एनोटेटेड डेटा निर्यात गर्नेसम्म। प्रभावकारी MLOps अभ्यासहरूले यो प्रक्रियालाई सुव्यवस्थित गर्न र समग्र दक्षता सुधार गर्न सक्छन्।
यहाँ डेटा एनोटेसन टोलीले कसरी काम गर्दछ:
- तथ्यांक संकलन: डाटा एनोटेशन प्रक्रियाको पहिलो चरण भनेको सबै सान्दर्भिक डाटा, जस्तै छविहरू, भिडियोहरू, अडियो रेकर्डिङहरू, वा पाठ डेटा, केन्द्रीकृत स्थानमा जम्मा गर्नु हो।
- डाटा पूर्व प्रशोधन: छविहरू, ढाँचा ढाँचा, वा भिडियो सामग्री ट्रान्सक्राइब गरेर सङ्कलन डाटालाई मानकीकृत गर्नुहोस् र बढाउनुहोस्। प्रिप्रोसेसिङले डेटा एनोटेशन कार्यको लागि तयार छ भनी सुनिश्चित गर्दछ।
- दायाँ विक्रेता वा उपकरण चयन गर्नुहोस्: तपाईंको परियोजनाको आवश्यकताहरूमा आधारित उपयुक्त डेटा एनोटेसन उपकरण वा विक्रेता छनौट गर्नुहोस्।
- एनोटेशन दिशानिर्देशहरू: सम्पूर्ण प्रक्रियामा स्थिरता र शुद्धता सुनिश्चित गर्न एनोटेटरहरू वा एनोटेसन उपकरणहरूका लागि स्पष्ट दिशानिर्देशहरू स्थापना गर्नुहोस्।
- एनोटेसन: मानव एनोटेटरहरू वा डाटा एनोटेसन प्लेटफर्म प्रयोग गरेर डाटालाई लेबल र ट्याग गर्नुहोस्, स्थापित दिशानिर्देशहरू पछ्याउँदै।
- गुणस्तर आश्वासन (QA): शुद्धता र स्थिरता सुनिश्चित गर्न एनोटेट डाटा समीक्षा गर्नुहोस्। परिणामहरूको गुणस्तर प्रमाणित गर्न आवश्यक भएमा, धेरै अन्धा एनोटेशनहरू प्रयोग गर्नुहोस्।
- डाटा निर्यात: डाटा एनोटेसन पूरा गरेपछि, आवश्यक ढाँचामा डाटा निर्यात गर्नुहोस्। Nanonets जस्ता प्लेटफर्महरूले विभिन्न व्यापार सफ्टवेयर अनुप्रयोगहरूमा निर्बाध डाटा निर्यात सक्षम गर्दछ।
सम्पूर्ण डाटा एनोटेसन प्रक्रिया परियोजनाको आकार, जटिलता र उपलब्ध स्रोतहरूमा निर्भर गर्दै केही दिनदेखि धेरै हप्तासम्म हुन सक्छ।
इन्टरप्राइज डेटा एनोटेसन प्लेटफर्महरू / डेटा लेबलिङ उपकरणहरूमा खोज्नको लागि उन्नत सुविधाहरू
डाटा एनोटेसन उपकरणहरू निर्णायक कारकहरू हुन् जसले तपाईंको AI परियोजना बनाउन वा तोड्न सक्छ। जब यो सटीक आउटपुट र नतिजाहरूको लागि आउँदछ, डेटासेटको गुणस्तर मात्र फरक पर्दैन। वास्तवमा, डाटा एनोटेसन उपकरणहरू जुन तपाईंले आफ्नो AI मोड्युलहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गर्नुहुन्छ तपाईंको आउटपुटहरूलाई धेरै प्रभाव पार्छ।
यसैले तपाईको व्यवसाय वा परियोजना आवश्यकताहरू पूरा गर्ने सबैभन्दा कार्यात्मक र उपयुक्त डेटा लेबलिङ उपकरण चयन गर्न र प्रयोग गर्न आवश्यक छ। तर पहिलो स्थानमा डाटा एनोटेसन उपकरण के हो? यसले के उद्देश्य सेवा गर्छ? त्यहाँ कुनै प्रकार छ? खैर, पत्ता लगाउनुहोस्।
अन्य उपकरणहरू जस्तै, डेटा एनोटेसन उपकरणहरूले सुविधाहरू र क्षमताहरूको विस्तृत दायरा प्रदान गर्दछ। तपाइँलाई सुविधाहरूको द्रुत विचार दिनको लागि, यहाँ केहि सबैभन्दा आधारभूत सुविधाहरूको सूची छ जुन तपाइँले डाटा एनोटेसन उपकरण चयन गर्दा खोज्नु पर्छ।
डाटासेट व्यवस्थापन
तपाईंले प्रयोग गर्न चाहनुभएको डेटा एनोटेसन उपकरणले तपाईंले हातमा भएका उच्च-गुणस्तरका ठूला डाटासेटहरूलाई समर्थन गर्नुपर्छ र तपाईंलाई लेबलिङका लागि सफ्टवेयरमा आयात गर्न दिनुपर्छ। त्यसोभए, तपाइँको डेटासेटहरू प्रबन्ध गर्ने प्राथमिक सुविधा उपकरण प्रस्ताव हो। समसामयिक समाधानहरूले सुविधाहरू प्रदान गर्दछ जसले तपाईंलाई उच्च मात्रामा डाटा आयात गर्न अनुमति दिन्छ, साथसाथै क्रमबद्ध, फिल्टर, क्लोन, मर्ज र थप जस्ता कार्यहरू मार्फत तपाईंको डेटासेटहरू व्यवस्थित गर्न दिन्छ।
एकपटक तपाईंको डेटासेटहरूको इनपुट पूरा भएपछि, अर्को तिनीहरूलाई प्रयोगयोग्य फाइलहरूको रूपमा निर्यात गर्नु हो। तपाईंले प्रयोग गर्ने उपकरणले तपाईंलाई आफ्नो डेटासेटहरूलाई तपाईंले निर्दिष्ट गर्नुभएको ढाँचामा बचत गर्न दिनेछ ताकि तपाईं तिनीहरूलाई आफ्नो ML मोडेलहरूमा फिड गर्न सक्नुहुनेछ। एनोटेसन प्रक्रियाभरि डेटासेट अखण्डता कायम राख्न प्रभावकारी डेटा संस्करण क्षमताहरू महत्त्वपूर्ण छन्।
एनोटेशन प्रविधिहरू
डाटा एनोटेसन उपकरण यसका लागि बनाइएको वा डिजाइन गरिएको हो। एक ठोस उपकरणले तपाइँलाई सबै प्रकारका डेटासेटहरूको लागि एनोटेसन प्रविधिहरूको दायरा प्रस्ताव गर्नुपर्छ। यो हो जबसम्म तपाइँ तपाइँको आवश्यकताहरु को लागी एक अनुकूलन समाधान को विकास गरिरहनु भएको छैन। तपाइँको उपकरणले तपाइँलाई कम्प्यूटर भिजन, अडियो वा पाठ NLP र ट्रान्सक्रिप्सन र थपबाट भिडियो वा छविहरू एनोटेट गर्न दिनुपर्छ। यसलाई अझ परिष्कृत गर्दै, त्यहाँ बाउन्डिङ बाकसहरू, सिमेन्टिक सेग्मेन्टेसन, इन्स्ट्यान्स सेग्मेन्टेसन, प्रयोग गर्ने विकल्पहरू हुनुपर्छ। cuboids, interpolation, भावना विश्लेषण, भाषण को भाग, coreference समाधान र अधिक।
सुरु नगरिएकाहरूका लागि, त्यहाँ एआई-संचालित डाटा एनोटेशन उपकरणहरू पनि छन्। यी एआई मोड्युलहरूसँग आउँछन् जसले एनोटेटरको कार्य ढाँचाबाट स्वायत्त रूपमा सिक्छन् र छवि वा पाठलाई स्वचालित रूपमा एनोटेट गर्छन्। यस्तो
मोड्युलहरू एनोटेटरहरूलाई अविश्वसनीय सहायता प्रदान गर्न, एनोटेसनहरू अनुकूलन गर्न र गुणस्तर जाँचहरू लागू गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
डाटा गुणस्तर नियन्त्रण
गुणस्तर जाँचको कुरा गर्दा, त्यहाँ धेरै डाटा एनोटेसन उपकरणहरू इम्बेडेड गुणस्तर जाँच मोड्युलहरूसँग रोल आउट हुन्छन्। यसले एनोटेटरहरूलाई उनीहरूको टोलीका सदस्यहरूसँग अझ राम्रोसँग सहकार्य गर्न र कार्यप्रवाहहरूलाई अनुकूलन गर्न मद्दत गर्दछ। यस सुविधाको साथ, एनोटेटरहरूले वास्तविक समयमा टिप्पणीहरू वा प्रतिक्रियाहरू चिन्ह लगाउन र ट्र्याक गर्न सक्छन्, फाइलहरूमा परिवर्तन गर्ने व्यक्तिहरूको पछाडि पहिचानहरू ट्र्याक गर्न, अघिल्लो संस्करणहरू पुनर्स्थापना गर्न, सहमति लेबलिङ र थप कुराहरू रोज्न सक्छन्।
सुरक्षा
तपाईंले डेटासँग काम गरिरहनुभएको हुनाले, सुरक्षालाई उच्च प्राथमिकतामा राख्नुपर्छ। तपाईले गोप्य डेटामा काम गरिरहनुभएको हुनसक्छ जसमा व्यक्तिगत विवरण वा बौद्धिक सम्पत्ति समावेश हुन्छ। त्यसोभए, तपाईंको उपकरणले डाटा कहाँ भण्डारण गरिन्छ र यसलाई कसरी साझा गरिन्छ भन्ने सन्दर्भमा वायुरोधी सुरक्षा प्रदान गर्नुपर्दछ। यसले टोलीका सदस्यहरूमा पहुँच सीमित गर्ने, अनाधिकृत डाउनलोडहरू रोक्न र थप कुराहरू उपलब्ध गराउनु पर्छ।
यी बाहेक, डाटा सुरक्षा मापदण्ड र प्रोटोकलहरू पूरा गर्न र पालना गर्नुपर्छ।
कार्यबल व्यवस्थापन
डेटा एनोटेसन उपकरण पनि एक प्रकारको परियोजना व्यवस्थापन प्लेटफर्म हो, जहाँ कार्यहरू टोलीका सदस्यहरूलाई तोक्न सकिन्छ, सहयोगी कार्य हुन सक्छ, समीक्षाहरू सम्भव छन् र थप। यसैले तपाईको उपकरण तपाईको कार्यप्रवाहमा फिट हुनुपर्छ र अनुकूलित उत्पादकताको लागि प्रक्रिया।
यस बाहेक, उपकरणमा न्यूनतम सिकाइ कर्भ पनि हुनुपर्दछ किनकि डाटा एनोटेसनको प्रक्रिया आफैमा समय खपत हुन्छ। यसले कुनै पनि उद्देश्यलाई धेरै समय खर्च गर्दैन केवल उपकरण सिक्न। त्यसोभए, चाँडै सुरु गर्नको लागि यो सहज र सहज हुनुपर्छ।
डाटा एनोटेसनका फाइदाहरू के हुन्?
मेसिन लर्निङ प्रणालीलाई अप्टिमाइज गर्न र सुधारिएको प्रयोगकर्ता अनुभवहरू प्रदान गर्न डाटा एनोटेसन महत्त्वपूर्ण छ। यहाँ डाटा एनोटेशनका केही प्रमुख फाइदाहरू छन्:
- सुधारिएको प्रशिक्षण दक्षता: डेटा लेबलिङले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई राम्रोसँग प्रशिक्षित गर्न, समग्र दक्षता बढाउन र थप सटीक परिणामहरू उत्पादन गर्न मद्दत गर्छ।
- बढेको परिशुद्धता: सही रूपमा एनोटेट गरिएको डेटाले सुनिश्चित गर्दछ कि एल्गोरिदमहरूले प्रभावकारी रूपमा अनुकूलन गर्न र सिक्न सक्छ, परिणामस्वरूप भविष्यका कार्यहरूमा उच्च स्तरको परिशुद्धता हुन्छ।
- कम मानव हस्तक्षेप: उन्नत डेटा एनोटेसन उपकरणहरूले म्यानुअल हस्तक्षेप, प्रक्रियाहरूलाई सुव्यवस्थित गर्ने र सम्बन्धित लागतहरू घटाउने आवश्यकतालाई उल्लेखनीय रूपमा घटाउँछ।
तसर्थ, डेटा एनोटेसनले AI मोडेलहरूलाई तालिम दिन परम्परागत रूपमा आवश्यक पर्ने लागत र म्यानुअल प्रयासलाई न्यूनीकरण गर्दै थप प्रभावकारी र सटीक मेसिन लर्निङ प्रणालीहरूमा योगदान पुर्याउँछ।
डाटा एनोटेसनमा गुणस्तर नियन्त्रण
Shaip ले डाटा एनोटेशन परियोजनाहरूमा गुणस्तर सुनिश्चित गर्न गुणस्तर नियन्त्रणका धेरै चरणहरू मार्फत शीर्ष-निशान गुणस्तर सुनिश्चित गर्दछ।
- प्रारम्भिक प्रशिक्षण: एनोटेटरहरू परियोजना-विशेष दिशानिर्देशहरूमा राम्ररी प्रशिक्षित छन्।
- निरन्तर अनुगमन: एनोटेशन प्रक्रियाको समयमा नियमित गुणस्तर जाँच।
- अन्तिम समीक्षा: सटीकता र स्थिरता सुनिश्चित गर्न वरिष्ठ एनोटेटरहरू र स्वचालित उपकरणहरू द्वारा व्यापक समीक्षा।
यसबाहेक AI ले मानव एनोटेसनहरूमा विसंगतिहरू पनि पहिचान गर्न सक्छ र तिनीहरूलाई समीक्षाको लागि फ्ल्याग गर्न सक्छ, उच्च समग्र डेटा गुणस्तर सुनिश्चित गर्दै। (जस्तै, एआईले फरक एनोटेटरहरूले छविमा एउटै वस्तुलाई कसरी लेबल गर्ने भन्नेमा भिन्नताहरू पत्ता लगाउन सक्छ)। त्यसोभए मानव र एआईको साथ एनोटेसनको गुणस्तरमा उल्लेखनीय सुधार गर्न सकिन्छ जबकि परियोजनाहरू पूरा गर्न लाग्ने समग्र समयलाई कम गर्न सकिन्छ।
सामान्य डेटा एनोटेसन चुनौतीहरू पार गर्दै
डाटा एनोटेसनले एआई र मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको विकास र शुद्धतामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यद्यपि, प्रक्रिया आफ्नै चुनौतिहरूको सेटको साथ आउँछ:
- एनोटेट डाटा को लागत: डाटा एनोटेशन म्यानुअल वा स्वचालित रूपमा प्रदर्शन गर्न सकिन्छ। म्यानुअल एनोटेसनलाई महत्त्वपूर्ण प्रयास, समय, र स्रोतहरू चाहिन्छ, जसले लागत बढाउन सक्छ। प्रक्रिया भर डाटाको गुणस्तर कायम राख्न पनि यी खर्चहरूमा योगदान गर्दछ।
- एनोटेसनको शुद्धता: एनोटेशन प्रक्रियाको क्रममा मानव त्रुटिहरूले खराब डेटा गुणस्तरको परिणाम हुन सक्छ, प्रत्यक्ष रूपमा AI/ML मोडेलहरूको प्रदर्शन र भविष्यवाणीहरूलाई असर गर्छ। गार्टनरको एक अध्ययनले त्यसलाई उजागर गरेको छ खराब डाटा गुणस्तर कम्पनीहरूले 15% सम्म खर्च गर्छन् उनीहरूको राजस्वको।
- Scalability: डेटाको मात्रा बढ्दै जाँदा, ठूला डेटासेटहरूसँग एनोटेसन प्रक्रिया अझ जटिल र समय खपत गर्ने हुन सक्छ, विशेष गरी मल्टिमोडल डेटासँग काम गर्दा। गुणस्तर र दक्षता कायम राख्दै डेटा एनोटेसन स्केल गर्नु धेरै संस्थाहरूको लागि चुनौतीपूर्ण छ।
- डाटा गोपनीयता र सुरक्षा: व्यक्तिगत जानकारी, मेडिकल रेकर्ड, वा वित्तीय डेटा जस्ता संवेदनशील डेटा एनोटेटिङले गोपनीयता र सुरक्षाको बारेमा चिन्ता बढाउँछ। एनोटेशन प्रक्रियाले सान्दर्भिक डेटा सुरक्षा नियमहरू र नैतिक दिशानिर्देशहरूको पालना गर्दछ भनेर सुनिश्चित गर्नु कानूनी र प्रतिष्ठा जोखिमहरूबाट बच्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ।
- विभिन्न डाटा प्रकारहरू प्रबन्ध गर्नुहोस्: पाठ, छवि, अडियो, र भिडियो जस्ता विभिन्न डेटा प्रकारहरू ह्यान्डल गर्न चुनौतीपूर्ण हुन सक्छ, विशेष गरी जब तिनीहरूलाई विभिन्न एनोटेशन प्रविधिहरू र विशेषज्ञता चाहिन्छ। यी डेटा प्रकारहरूमा एनोटेशन प्रक्रियाको समन्वय र व्यवस्थापन जटिल र स्रोत-गहन हुन सक्छ।
संगठनहरूले डेटा एनोटेसनसँग सम्बन्धित अवरोधहरू पार गर्न र तिनीहरूको AI र मेसिन लर्निङ परियोजनाहरूको दक्षता र प्रभावकारितामा सुधार गर्न यी चुनौतीहरूलाई बुझ्न र सम्बोधन गर्न सक्छन्।
डेटा एनोटेसन उपकरण तुलना: निर्माण बनाम खरीद निर्णय फ्रेमवर्क
डाटा एनोटेसन वा डाटा लेबलिङ परियोजनाको समयमा आउन सक्ने एउटा महत्वपूर्ण र व्यापक मुद्दा भनेको यी प्रक्रियाहरूको लागि कार्यक्षमता निर्माण वा खरिद गर्ने विकल्प हो। यो विभिन्न परियोजना चरणहरूमा, वा कार्यक्रमको विभिन्न खण्डहरूसँग सम्बन्धित धेरै पटक आउन सक्छ। आन्तरिक रूपमा प्रणाली निर्माण गर्ने वा विक्रेताहरूमा भर पर्ने छनोटमा, त्यहाँ सधैं व्यापार-अफ हुन्छ।
तपाईले अब भन्न सक्नुहुन्छ, डेटा एनोटेसन एक जटिल प्रक्रिया हो। एकै समयमा, यो एक व्यक्तिपरक प्रक्रिया पनि हो। मतलब, तपाईले डेटा एनोटेसन उपकरण किन्नु पर्छ वा निर्माण गर्नुपर्छ भन्ने प्रश्नको कुनै एकल उत्तर छैन। धेरै कारकहरू विचार गर्न आवश्यक छ र तपाईंले आफ्नो आवश्यकताहरू बुझ्न र तपाईंले वास्तवमा एउटा किन्न वा निर्माण गर्न आवश्यक छ भने महसुस गर्न आफैलाई केही प्रश्नहरू सोध्न आवश्यक छ।
यसलाई सरल बनाउनको लागि, यहाँ केहि कारकहरू छन् जुन तपाईंले विचार गर्नुपर्छ।
तपाईंको लक्ष्य
तपाईंले परिभाषित गर्न आवश्यक पर्ने पहिलो तत्व भनेको तपाईंको कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेसिन लर्निङ अवधारणाहरूको लक्ष्य हो।
- तपाईं आफ्नो व्यवसायमा तिनीहरूलाई किन लागू गर्दै हुनुहुन्छ?
- के तिनीहरूले तपाईंको ग्राहकहरूले सामना गरिरहेका वास्तविक-विश्व समस्या समाधान गर्छन्?
- के तिनीहरूले कुनै फ्रन्ट-एन्ड वा ब्याकइन्ड प्रक्रिया बनाइरहेका छन्?
- के तपाइँ नयाँ सुविधाहरू प्रस्तुत गर्न वा तपाइँको अवस्थित वेबसाइट, एप वा मोड्युल अप्टिमाइज गर्न AI प्रयोग गर्नुहुन्छ?
- तपाइँको खण्डमा तपाइँको प्रतियोगी के गर्दै हुनुहुन्छ?
- के तपाइँसँग एआई हस्तक्षेप आवश्यक पर्ने पर्याप्त प्रयोग केसहरू छन्?
यीका जवाफहरूले तपाइँका विचारहरू - जुन हाल सबै ठाउँमा हुन सक्छ - एकै ठाउँमा मिलाएर तपाइँलाई थप स्पष्टता दिनेछ।
एआई डाटा सङ्कलन / इजाजतपत्र
एआई मोडेलहरूलाई कार्यका लागि एउटा मात्र तत्व चाहिन्छ - डाटा। तपाईंले जग्गा-सत्य डेटाको ठूलो मात्रा कहाँबाट उत्पन्न गर्न सक्नुहुन्छ भनेर तपाईंले पहिचान गर्न आवश्यक छ। यदि तपाईंको व्यवसायले व्यापार, सञ्चालन, प्रतिस्पर्धी अनुसन्धान, बजार अस्थिरता विश्लेषण, ग्राहक व्यवहार अध्ययन र थपमा महत्त्वपूर्ण अन्तर्दृष्टिहरूको लागि प्रशोधन गर्न आवश्यक पर्ने डेटाको ठूलो मात्रा उत्पन्न गर्छ भने, तपाईंलाई ठाउँमा डाटा एनोटेशन उपकरण चाहिन्छ। यद्यपि, तपाईंले उत्पन्न गर्ने डाटाको मात्रालाई पनि विचार गर्नुपर्छ। माथि उल्लेख गरिएझैं, एआई मोडेल यो फिड गरिएको डाटाको गुणस्तर र मात्रा जत्तिकै प्रभावकारी हुन्छ। त्यसोभए, तपाईंको निर्णयहरू सधैं यस कारकमा निर्भर हुनुपर्छ।
यदि तपाइँसँग तपाइँको ML मोडेलहरू तालिम दिनको लागि सही डेटा छैन भने, विक्रेताहरू धेरै काममा आउन सक्छन्, तपाइँलाई ML मोडेलहरूलाई तालिम दिन आवश्यक डेटाको सही सेटको डेटा इजाजतपत्र प्रदान गर्न मद्दत गर्न। कतिपय अवस्थामा, विक्रेताले ल्याउने मूल्यको अंशमा प्राविधिक क्षमता र परियोजनाको सफलतालाई बढावा दिने स्रोतहरूमा पहुँच दुवै समावेश हुनेछ।
बजेट
अर्को आधारभूत अवस्था जुन हामीले हाल चर्चा गरिरहेका प्रत्येक एकल कारकलाई प्रभाव पार्छ। तपाईंले डेटा एनोटेसन निर्माण गर्ने वा किन्ने भन्ने प्रश्नको समाधान सजिलो हुन्छ जब तपाईंसँग खर्च गर्न पर्याप्त बजेट छ भने बुझ्नुहुन्छ।
अनुपालन जटिलताहरू
जनशक्ति
डाटा एनोटेसनलाई तपाईंको व्यवसायको साइज, स्केल र डोमेनको पर्वाह नगरी काम गर्न दक्ष जनशक्ति चाहिन्छ। यदि तपाइँ हरेक दिन न्युनतम डाटा उत्पन्न गर्दै हुनुहुन्छ भने, तपाइँलाई लेबलिङको लागि तपाइँको डेटामा काम गर्न डेटा विशेषज्ञहरू चाहिन्छ। त्यसोभए, अब, तपाईंले ठाउँमा आवश्यक जनशक्ति छ कि छैन भनेर महसुस गर्न आवश्यक छ। यदि तपाईंले गर्नुभयो भने, के तिनीहरू आवश्यक उपकरण र प्रविधिहरूमा दक्ष छन् वा तिनीहरूलाई अपस्किलिङ चाहिन्छ? यदि उनीहरूलाई अपस्किलिङ चाहिन्छ भने, के तपाइँसँग उनीहरूलाई पहिलो स्थानमा तालिम दिन बजेट छ?
यसबाहेक, उत्कृष्ट डेटा एनोटेसन र डेटा लेबलिङ कार्यक्रमहरूले धेरै विषयवस्तु वा डोमेन विशेषज्ञहरू लिन्छन् र उनीहरूलाई जनसांख्यिकी जस्तै उमेर, लिङ्ग र विशेषज्ञताको क्षेत्र अनुसार खण्ड गर्छन् - वा प्रायः तिनीहरूले काम गर्ने स्थानीय भाषाहरूको सन्दर्भमा। त्यो फेरि, जहाँ हामी Shaip मा सही सिटमा सही व्यक्तिहरू प्राप्त गर्ने कुरा गर्छौं, जसले गर्दा सही मानव-इन-द-लूप प्रक्रियाहरू चलाउने छ जसले तपाईंको प्रोग्रामेटिक प्रयासहरूलाई सफलतातर्फ लैजान्छ।
साना र ठूला परियोजना सञ्चालन र लागत थ्रेसहोल्ड
धेरै अवस्थामा, विक्रेता समर्थन एक सानो परियोजना को लागी एक विकल्प को अधिक हुन सक्छ, वा साना परियोजना चरणहरु को लागी। जब लागतहरू नियन्त्रण योग्य हुन्छन्, कम्पनीले डेटा एनोटेसन वा डाटा लेबलिङ परियोजनाहरूलाई अझ प्रभावकारी बनाउन आउटसोर्सिङबाट फाइदा लिन सक्छ।
कम्पनीहरूले महत्त्वपूर्ण थ्रेसहोल्डहरू पनि हेर्न सक्छन् - जहाँ धेरै विक्रेताहरूले उपभोग गरिएको डाटा वा अन्य स्रोत बेन्चमार्कहरूको लागतलाई जोड्छन्। उदाहरणको लागि, मानौं कि कम्पनीले परीक्षण सेटहरू सेटअप गर्न आवश्यक पर्ने कठिन डेटा प्रविष्टि गर्नको लागि विक्रेतासँग साइन अप गरेको छ।
सम्झौतामा लुकेको थ्रेसहोल्ड हुन सक्छ जहाँ, उदाहरणका लागि, व्यापार साझेदारले AWS डाटा भण्डारणको अर्को ब्लक, वा Amazon Web Services, वा केही अन्य तेस्रो-पक्ष विक्रेताबाट केही अन्य सेवा कम्पोनेन्टहरू निकाल्नुपर्छ। तिनीहरूले उच्च लागतको रूपमा ग्राहकलाई पास गर्छन्, र यसले मूल्य ट्यागलाई ग्राहकको पहुँचबाट बाहिर राख्छ।
यी अवस्थाहरूमा, तपाईंले विक्रेताहरूबाट प्राप्त गर्नुहुने सेवाहरूको मिटरिङले परियोजनालाई किफायती राख्न मद्दत गर्छ। ठाउँमा सही स्कोप हुनुले यो सुनिश्चित गर्नेछ कि परियोजना लागतहरू प्रश्नमा रहेको फर्मको लागि उचित वा सम्भाव्य छ भन्दा बढी हुँदैन।
खुला स्रोत र फ्रीवेयर विकल्पहरू
खुल्ला स्रोतको आफैले गर्ने मानसिकता आफैमा एक प्रकारको सम्झौता हो - इन्जिनियरहरू र आन्तरिक मानिसहरूले खुला स्रोत समुदायको फाइदा लिन सक्छन्, जहाँ विकेन्द्रीकृत प्रयोगकर्ता आधारहरूले आफ्नै प्रकारको आधारभूत समर्थन प्रस्ताव गर्छन्। यो तपाईले विक्रेताबाट प्राप्त गरेको जस्तो हुनेछैन - तपाईले 24/7 सजिलो सहायता वा आन्तरिक अनुसन्धान नगरीकन प्रश्नहरूको जवाफ पाउनुहुनेछैन - तर मूल्य ट्याग कम छ।
त्यसोभए, ठूलो प्रश्न - तपाईले डाटा एनोटेसन उपकरण कहिले किन्नु पर्छ:
धेरै प्रकारका हाई-टेक प्रोजेक्टहरू जस्तै, यस प्रकारको विश्लेषण - कहिले निर्माण गर्ने र कहिले किन्ने - यी परियोजनाहरूलाई कसरी स्रोत र व्यवस्थित गरिन्छ भन्ने बारे समर्पित विचार र विचार आवश्यक छ। "बिल्ड" विकल्पलाई विचार गर्दा अधिकांश कम्पनीहरूले एआई/एमएल परियोजनाहरूसँग सम्बन्धित चुनौतीहरू सामना गर्छन् कि यो परियोजनाको निर्माण र विकास अंशहरू मात्र होइन। त्यहाँ साँचो AI/ML विकास हुन सक्ने बिन्दुमा पुग्नको लागि प्राय: एक विशाल सिकाउने वक्र हुन्छ। नयाँ AI/ML टोलीहरू र पहलहरूसँग "अज्ञात अज्ञात" को संख्या "ज्ञात अज्ञात" को संख्या भन्दा धेरै छ।
| निर्माण | किन्न |
|---|---|
विशेषज्ञहरूले:
| विशेषज्ञहरूले:
|
विपक्ष:
| विपक्ष:
|
चीजहरू अझ सरल बनाउन, निम्न पक्षहरूलाई विचार गर्नुहोस्:
- जब तपाईं डाटाको ठूलो मात्रामा काम गर्नुहुन्छ
- जब तपाईं विभिन्न प्रकारका डाटाहरूमा काम गर्नुहुन्छ
- जब तपाइँको मोडेल वा समाधान संग सम्बन्धित कार्यक्षमताहरु परिवर्तन वा भविष्य मा विकसित हुन सक्छ
- जब तपाईंसँग अस्पष्ट वा सामान्य प्रयोग केस हुन्छ
- जब तपाईलाई डेटा एनोटेसन उपकरण प्रयोगमा संलग्न खर्चहरूमा स्पष्ट विचार चाहिन्छ
- र जब तपाईंसँग उपकरणहरूमा काम गर्नको लागि सही कार्यबल वा दक्ष विशेषज्ञहरू छैनन् र न्यूनतम सिकाइ वक्र खोज्दै हुनुहुन्छ।
यदि तपाईंको प्रतिक्रियाहरू यी परिदृश्यहरूको विपरीत थिए भने, तपाईंले आफ्नो उपकरण निर्माणमा ध्यान केन्द्रित गर्नुपर्छ।
सही डाटा एनोटेसन उपकरण छनोट गर्दै
यदि तपाइँ यो पढ्दै हुनुहुन्छ भने, यी विचारहरू रोमाञ्चक लाग्दछन्, र निश्चित रूपमा भनिएको भन्दा सजिलो छ। त्यसोभए त्यहाँ पहिले नै अवस्थित डाटा एनोटेसन उपकरणहरूको अधिकताको लाभ उठाउने बारे कसरी जान सकिन्छ? त्यसोभए, अर्को चरण समावेश छ सही डाटा एनोटेसन उपकरण छनौट गर्न सम्बन्धित कारकहरू विचार गर्दै।
केही वर्ष अघिको जस्तो नभई, बजार आज अभ्यासमा धेरै AI डाटा लेबलिङ प्लेटफर्महरूसँग विकसित भएको छ। व्यवसायहरूसँग तिनीहरूको फरक आवश्यकताहरूमा आधारित एउटा छनौट गर्न थप विकल्पहरू छन्। तर प्रत्येक एकल उपकरण यसको फाइदा र विपक्षको आफ्नै सेटको साथ आउँछ। बुद्धिमानी निर्णय गर्न, व्यक्तिपरक आवश्यकताहरू बाहेक वस्तुनिष्ठ मार्ग पनि लिनु पर्छ। तपाईंले प्रक्रियामा विचार गर्नुपर्ने केही महत्त्वपूर्ण कारकहरू हेरौं।
तपाईंको प्रयोग केस परिभाषित गर्दै
सही डाटा एनोटेसन उपकरण चयन गर्न, तपाईंले आफ्नो प्रयोग केस परिभाषित गर्न आवश्यक छ। यदि तपाइँको आवश्यकतामा पाठ, छवि, भिडियो, अडियो वा सबै डेटा प्रकारहरूको मिश्रण समावेश छ भने तपाइँले महसुस गर्नुपर्दछ। त्यहाँ स्ट्यान्डअलोन उपकरणहरू छन् जुन तपाईंले किन्न सक्नुहुन्छ र त्यहाँ समग्र उपकरणहरू छन् जसले तपाईंलाई डेटा सेटहरूमा विविध कार्यहरू कार्यान्वयन गर्न अनुमति दिन्छ।
आजका उपकरणहरू सहज छन् र भण्डारण सुविधाहरू (नेटवर्क, स्थानीय वा क्लाउड), एनोटेसन प्रविधिहरू (अडियो, छवि, 3D र थप) र अन्य पक्षहरूको एक होस्टको सन्दर्भमा तपाईंलाई विकल्पहरू प्रदान गर्दछ। तपाइँ तपाइँको विशेष आवश्यकताहरु मा आधारित एक उपकरण छनोट गर्न सक्नुहुन्छ।
गुणस्तर नियन्त्रण मापदण्डहरू स्थापना गर्दै
धेरै प्रकारका कामहरू जस्तै, धेरै व्यक्तिहरूले डेटा एनोटेसन र ट्यागिङ गर्न सक्छन् तर तिनीहरूले यो सफलताको विभिन्न डिग्रीहरूसँग गर्छन्। जब तपाइँ सेवाको लागि सोध्नुहुन्छ, तपाइँ स्वचालित रूपमा गुणस्तर नियन्त्रणको स्तर प्रमाणित गर्नुहुन्न। त्यसैले परिणाम फरक छ।
त्यसोभए, के तपाइँ एक सहमति मोडेल तैनात गर्न चाहानुहुन्छ, जहाँ एनोटेटरहरूले गुणस्तर र सुधारात्मक उपायहरू तुरुन्तै लिइन्छ भन्ने बारे प्रतिक्रिया प्रस्ताव गर्छन्? वा, के तपाई नमूना समीक्षा, सुनको मापदण्ड वा युनियन मोडेलहरूमा प्रतिच्छेदन रुचाउनुहुन्छ?
उत्तम खरिद योजनाले कुनै पनि अन्तिम सम्झौतामा सहमति हुनु अघि मापदण्डहरू सेट गरेर सुरुदेखि नै गुणस्तर नियन्त्रणमा रहेको सुनिश्चित गर्नेछ। यो स्थापना गर्दा, तपाईंले त्रुटि मार्जिनलाई पनि बेवास्ता गर्नु हुँदैन। म्यानुअल हस्तक्षेपलाई पूर्णतया बेवास्ता गर्न सकिँदैन किनकि प्रणालीहरू 3% दरहरूमा त्रुटिहरू उत्पादन गर्न बाध्य छन्। यसले अगाडि काम लिन्छ, तर यो यसको लायक छ।
कसले तपाइँको डाटा एनोटेट गर्नेछ?
अर्को प्रमुख कारक तपाइँको डेटा को एनोटेट मा निर्भर गर्दछ। के तपाइँ इन-हाउस टोली राख्न चाहनुहुन्छ वा तपाइँ यसलाई आउटसोर्स गर्न चाहनुहुन्छ? यदि तपाइँ आउटसोर्सिङ गर्दै हुनुहुन्छ भने, त्यहाँ वैधता र अनुपालन उपायहरू छन् जुन तपाइँले डेटासँग सम्बन्धित गोपनीयता र गोपनीयता चिन्ताहरूको कारण विचार गर्न आवश्यक छ। र यदि तपाईंसँग इन-हाउस टोली छ भने, तिनीहरू नयाँ उपकरण सिक्न कत्तिको कुशल छन्? तपाईको उत्पादन वा सेवाको बजारमा तपाईको समय कस्तो छ? के तपाईंसँग परिणामहरू अनुमोदन गर्न सही गुणस्तर मेट्रिक्स र टोलीहरू छन्?
विक्रेता वि. साझेदार बहस
यस कारकको साथ, तपाईंले विक्रेता वा साझेदारसँग हात मिलाउनु अघि तपाईंको डाटा र मनसायलाई गोप्य राख्ने क्षमता, प्रतिक्रिया स्वीकार गर्ने र काम गर्ने उद्देश्य, डाटा आवश्यकताहरूको सन्दर्भमा सक्रिय हुनु, सञ्चालनमा लचिलोपन र थप कुराहरू विचार गर्नुपर्दछ। । हामीले लचिलोपन समावेश गरेका छौं किनभने डाटा एनोटेसन आवश्यकताहरू सधैं रैखिक वा स्थिर हुँदैनन्। तपाईंले आफ्नो व्यवसायलाई थप मापन गर्दा तिनीहरू भविष्यमा परिवर्तन हुन सक्छन्। यदि तपाइँ हाल केवल पाठ-आधारित डेटासँग काम गर्दै हुनुहुन्छ भने, तपाइँले मापन गर्दा अडियो वा भिडियो डेटा एनोटेट गर्न चाहानुहुन्छ र तपाइँको समर्थन तपाइँसँग तिनीहरूको क्षितिज विस्तार गर्न तयार हुनुपर्छ।
विक्रेता संलग्नता
विक्रेता संलग्नता मूल्याङ्कन गर्ने तरिका मध्ये एक तपाईंले प्राप्त गर्नुहुनेछ समर्थन हो। कुनै पनि खरिद योजनामा यस कम्पोनेन्टको केही विचार हुनुपर्छ। जमिनमा समर्थन कस्तो देखिन्छ? समीकरणका दुवै पक्षका सरोकारवाला र बिन्दु जनता को होलान् ?
त्यहाँ ठोस कार्यहरू पनि छन् जसले विक्रेताको संलग्नता के हो (वा हुनेछ) भनेर हिज्जे गर्नुपर्दछ। विशेष गरी डाटा एनोटेसन वा डाटा लेबलिङ परियोजनाको लागि, विक्रेताले सक्रिय रूपमा कच्चा डाटा उपलब्ध गराउने छ वा छैन? कसले विषय विशेषज्ञको रूपमा काम गर्नेछ, र कसले तिनीहरूलाई कर्मचारी वा स्वतन्त्र ठेकेदारको रूपमा काम गर्नेछ?
उद्योग-विशिष्ट डेटा एनोटेसन प्रयोग केसहरू र सफलताका कथाहरू
डाटा एनोटेसन विभिन्न उद्योगहरूमा अत्यावश्यक छ, तिनीहरूलाई अझ सटीक र कुशल AI र मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्न सक्षम बनाउँदै। डाटा एनोटेसनका लागि यहाँ केही उद्योग-विशिष्ट प्रयोग केसहरू छन्:
हेल्थकेयर डाटा एनोटेशन
मेडिकल छविहरूको लागि डाटा एनोटेसन एआई-संचालित मेडिकल छवि विश्लेषण उपकरणहरू विकास गर्न सहायक हो। एनोटेटरहरूले चिकित्सा छविहरू (जस्तै एक्स-रे, एमआरआईहरू) ट्यूमरहरू वा विशिष्ट शारीरिक संरचनाहरू जस्ता सुविधाहरूको लागि लेबल गर्छन्, एल्गोरिदमहरूलाई अधिक सटीकताका साथ रोगहरू र असामान्यताहरू पत्ता लगाउन सक्षम पार्दै। उदाहरणका लागि, छालाको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रणालीहरूमा क्यान्सरको घावहरू पहिचान गर्न मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई तालिम दिन डेटा एनोटेसन महत्त्वपूर्ण छ। थप रूपमा, डेटा एनोटेटरहरूले इलेक्ट्रोनिक मेडिकल रेकर्डहरू (EMRs) र क्लिनिकल नोटहरू लेबल गर्छन्, जसले रोग निदान र स्वचालित मेडिकल डाटा विश्लेषणको लागि कम्प्युटर भिजन प्रणालीहरूको विकासमा सहयोग गर्दछ।
रिटेल डाटा एनोटेशन
खुद्रा डेटा एनोटेसनले उत्पादन छविहरू, ग्राहक डेटा, र भावना डेटा लेबलिङ समावेश गर्दछ। यस प्रकारको एनोटेसनले AI/ML मोडेलहरूलाई ग्राहकको भावना बुझ्न, उत्पादनहरू सिफारिस गर्न र समग्र ग्राहक अनुभव बढाउन मद्दत गर्छ।
वित्त डाटा एनोटेशन
वित्तीय क्षेत्रले धोखाधडी पत्ता लगाउन र वित्तीय समाचार लेखहरूको भावना विश्लेषणको लागि डेटा एनोटेसन प्रयोग गर्दछ। एनोटेटरहरूले लेनदेन वा समाचार लेखहरूलाई धोखाधडी वा वैधको रूपमा लेबल गर्छन्, संदिग्ध गतिविधिलाई स्वचालित रूपमा फ्ल्याग गर्न र सम्भावित बजार प्रवृत्तिहरू पहिचान गर्न AI मोडेलहरूलाई प्रशिक्षण दिन्छ। उदाहरणका लागि, उच्च गुणस्तरको एनोटेसनहरूले वित्तीय संस्थाहरूलाई वित्तीय लेनदेनको ढाँचाहरू पहिचान गर्न र जालसाजी गतिविधिहरू पत्ता लगाउन AI मोडेलहरूलाई तालिम दिन मद्दत गर्दछ। यसबाहेक, वित्तीय डेटा एनोटेसनले वित्तीय कागजातहरू र लेनदेन डेटा एनोटेट गर्नमा ध्यान केन्द्रित गर्दछ, AI/ML प्रणालीहरू विकास गर्नका लागि आवश्यक छ जसले धोखाधडी पत्ता लगाउँदछ, अनुपालन समस्याहरू सम्बोधन गर्दछ, र अन्य वित्तीय प्रक्रियाहरूलाई सुव्यवस्थित गर्दछ।
मोटर वाहन डाटा एनोटेसन
अटोमोटिभ उद्योगमा डाटा एनोटेशनले क्यामेरा र LiDAR सेन्सर जानकारी जस्ता स्वायत्त सवारी साधनहरूबाट डाटा लेबल गर्ने समावेश गर्दछ। यो एनोटेशनले वातावरणमा वस्तुहरू पत्ता लगाउन र स्वायत्त वाहन प्रणालीहरूको लागि अन्य महत्वपूर्ण डेटा पोइन्टहरू प्रशोधन गर्न मोडेलहरू सिर्जना गर्न मद्दत गर्दछ।
औद्योगिक वा निर्माण डाटा एनोटेसन
उत्पादन स्वचालनको लागि डाटा एनोटेसनले निर्माणमा बौद्धिक रोबोट र स्वचालित प्रणालीहरूको विकासलाई प्रोत्साहन गर्छ। एनोटेटरहरूले वस्तु पत्ता लगाउने (रोबोटहरूले गोदामबाट वस्तुहरू छान्ने) वा विसंगति पत्ता लगाउने (सेन्सर रिडिङहरूमा आधारित सम्भावित उपकरणको खराबीहरू पहिचान गर्ने) जस्ता कार्यहरूका लागि AI मोडेलहरूलाई तालिम दिन छविहरू वा सेन्सर डेटा लेबल गर्छन्। उदाहरणका लागि, डेटा एनोटेसनले रोबोटहरूलाई उत्पादन लाइनमा विशिष्ट वस्तुहरू पहिचान गर्न र बुझ्न, दक्षता र स्वचालन सुधार गर्न सक्षम बनाउँछ। थप रूपमा, औद्योगिक डेटा एनोटेसन उत्पादन छविहरू, मर्मत डेटा, सुरक्षा डेटा, र गुणस्तर नियन्त्रण जानकारी सहित विभिन्न औद्योगिक अनुप्रयोगहरूबाट डाटा एनोटेट गर्न प्रयोग गरिन्छ। यस प्रकारको डाटा एनोटेसनले उत्पादन प्रक्रियाहरूमा विसंगतिहरू पत्ता लगाउन र कामदारहरूको सुरक्षा सुनिश्चित गर्न सक्षम मोडेलहरू सिर्जना गर्न मद्दत गर्दछ।
ई-वाणिज्य डाटा एनोटेसन
व्यक्तिगत सिफारिसहरू र भावना विश्लेषणको लागि उत्पादन छविहरू र प्रयोगकर्ता समीक्षाहरू एनोटेट गर्दै।
डाटा एनोटेशनका लागि उत्तम अभ्यासहरू के हुन्?
तपाईंको AI र मेसिन लर्निङ परियोजनाहरूको सफलता सुनिश्चित गर्न, डाटा एनोटेसनका लागि उत्कृष्ट अभ्यासहरू पालना गर्न आवश्यक छ। यी अभ्यासहरूले तपाईंको एनोटेट डाटाको शुद्धता र स्थिरता बढाउन मद्दत गर्न सक्छ:
- उपयुक्त डाटा संरचना छान्नुहोस्: डेटा सेटहरूमा सबै सम्भावित भिन्नताहरू क्याप्चर गर्न पर्याप्त उपयोगी तर सामान्य पर्याप्त रूपमा डेटा लेबलहरू सिर्जना गर्नुहोस्।
- स्पष्ट निर्देशनहरू प्रदान गर्नुहोस्: विभिन्न एनोटेटरहरूमा डेटा स्थिरता र शुद्धता सुनिश्चित गर्न विस्तृत, बुझ्न सजिलो डेटा एनोटेसन दिशानिर्देशहरू र उत्कृष्ट अभ्यासहरू विकास गर्नुहोस्।
- एनोटेसन कार्यभार अनुकूलन गर्नुहोस्: एनोटेसन महँगो हुनसक्ने हुनाले, पूर्व-लेबल गरिएका डेटासेटहरू प्रस्ताव गर्ने डेटा सङ्कलन सेवाहरूसँग काम गर्ने जस्ता थप किफायती विकल्पहरू विचार गर्नुहोस्।
- आवश्यक पर्दा थप डाटा सङ्कलन गर्नुहोस्: मेसिन लर्निङ मोडेलको गुणस्तरलाई पीडाबाट जोगाउन, आवश्यक भएमा थप डाटा सङ्कलन गर्न डाटा सङ्कलन कम्पनीहरूसँग सहकार्य गर्नुहोस्।
- आउटसोर्स वा क्राउडसोर्स: जब डाटा एनोटेसन आवश्यकताहरू धेरै ठूलो हुन्छ र आन्तरिक स्रोतहरूको लागि समय-उपभोग हुन्छ, आउटसोर्सिङ वा क्राउडसोर्सिङलाई विचार गर्नुहोस्।
- मानव र मेसिन प्रयासहरू संयोजन गर्नुहोस्: मानव एनोटेटरहरूलाई सबैभन्दा चुनौतीपूर्ण केसहरूमा फोकस गर्न र प्रशिक्षण डेटा सेटको विविधता बढाउन मद्दत गर्न डेटा एनोटेसन सफ्टवेयरको साथ मानव-इन-द-लूप दृष्टिकोण प्रयोग गर्नुहोस्।
- गुणस्तरलाई प्राथमिकता दिनुहोस्: गुणस्तर आश्वासन उद्देश्यका लागि नियमित रूपमा आफ्नो डेटा एनोटेसन परीक्षण गर्नुहोस्। लेबलिङ डेटासेटहरूमा शुद्धता र स्थिरताको लागि एकअर्काको कामको समीक्षा गर्न धेरै एनोटेटरहरूलाई प्रोत्साहन दिनुहोस्।
- पालना सुनिश्चित गर्नुहोस्: संवेदनशील डेटा सेटहरू एनोटेट गर्दा, जस्तै व्यक्तिहरू वा स्वास्थ्य रेकर्डहरू समावेश गरिएका छविहरू, गोपनीयता र नैतिक मुद्दाहरूलाई ध्यानपूर्वक विचार गर्नुहोस्। स्थानीय नियमहरूको पालना नगर्दा तपाईंको कम्पनीको प्रतिष्ठालाई हानि पुग्न सक्छ।
यी डेटा एनोटेसन उत्कृष्ट अभ्यासहरू पालना गर्नाले तपाइँको डेटा सेटहरू सही रूपमा लेबल गरिएको, डेटा वैज्ञानिकहरूका लागि पहुँचयोग्य, र तपाइँको डेटा-संचालित परियोजनाहरूलाई इन्धन गर्न तयार छ भन्ने ग्यारेन्टी गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
केस स्टडीज / सफलताका कथाहरू
यहाँ केहि विशिष्ट केस स्टडी उदाहरणहरू छन् जसले कसरी डाटा एनोटेसन र डाटा लेबलिङले वास्तवमा जमीनमा काम गर्छ भनेर सम्बोधन गर्दछ। Shaip मा, हामी डाटा एनोटेसन र डाटा लेबलिङमा गुणस्तरको उच्चतम स्तर र उत्कृष्ट परिणामहरू प्रदान गर्न ख्याल राख्छौं। माथिको धेरै जसो मानक उपलब्धिहरूको लागि छलफल प्रभावकारी डाटा एनोटेसन र डाटा लेबलिङले हामी प्रत्येक परियोजनामा कसरी पुग्छौं, र हामीले काम गर्ने कम्पनीहरू र सरोकारवालाहरूलाई के प्रस्ताव गर्छौं भन्ने कुरा प्रकट गर्छ।
हाम्रो हालैको क्लिनिकल डेटा इजाजतपत्र परियोजनाहरू मध्ये एउटामा, हामीले HIPAA मापदण्डहरू पूरा गरेको कुरा सुनिश्चित गर्न सबै सुरक्षित स्वास्थ्य जानकारी (PHI) सावधानीपूर्वक हटाएर 6,000 घण्टाभन्दा बढी अडियो प्रशोधन गर्यौं। डेटा पहिचान नगरेपछि, यो स्वास्थ्य सेवा वाक् पहिचान मोडेलहरू प्रशिक्षणको लागि प्रयोग गर्न तयार थियो।
यस्ता परियोजनाहरूमा, वास्तविक चुनौती कडा मापदण्डहरू पूरा गर्ने र प्रमुख कोसेढुङ्गाहरू पूरा गर्नु हो। हामी कच्चा अडियो डेटाको साथ सुरु गर्छौं, जसको मतलब त्यहाँ संलग्न सबै पक्षहरूलाई पहिचान नगर्नेमा ठूलो फोकस छ। उदाहरणका लागि, जब हामी Named Entity Recognition (NER) विश्लेषण प्रयोग गर्छौं, हाम्रो लक्ष्य जानकारी गुमाउन मात्र होइन, तर यो मोडेलहरूको लागि ठीकसँग एनोटेट गरिएको छ भनी सुनिश्चित गर्नु पनि हो।
अर्को केस स्टडी जुन बाहिर खडा छ एक विशाल छ कुराकानीत्मक एआई प्रशिक्षण डेटा परियोजना जहाँ हामीले 3,000 भाषाविद्हरूसँग 14 हप्तामा काम गर्यौं। नतिजा? हामीले 27 विभिन्न भाषाहरूमा AI मोडेल प्रशिक्षण डेटा उत्पादन गर्यौं, जसले मानिसहरूलाई तिनीहरूको मातृभाषाहरूमा संलग्न हुन सक्ने बहुभाषी डिजिटल सहायकहरू विकास गर्न मद्दत गर्यो।
यस परियोजनाले वास्तवमै सही व्यक्तिहरूलाई स्थानमा ल्याउनुको महत्त्वलाई जोड दियो। विषय विज्ञहरू र डेटा ह्यान्डलरहरूको यति ठूलो टोलीसँग, सबै कुरालाई व्यवस्थित र सुव्यवस्थित राख्नु हाम्रो समयसीमा पूरा गर्न महत्त्वपूर्ण थियो। हाम्रो दृष्टिकोणको लागि धन्यवाद, हामीले उद्योग मानक भन्दा अगाडि परियोजना पूरा गर्न सक्षम भयौं।
अर्को उदाहरणमा, हाम्रो स्वास्थ्य सेवा क्लाइन्टहरू मध्ये एकलाई नयाँ AI निदान उपकरणको लागि शीर्ष-स्तरीय एनोटेटेड मेडिकल छविहरू चाहिन्छ। Shaip को गहिरो एनोटेसन विशेषज्ञताको लाभ उठाएर, ग्राहकले आफ्नो मोडेलको शुद्धतालाई 25% ले सुधार गर्यो, जसको परिणामस्वरूप छिटो र अधिक भरपर्दो निदान हुन्छ।
हामीले मेसिन लर्निङका लागि बोट प्रशिक्षण र पाठ एनोटेसन जस्ता क्षेत्रमा पनि धेरै काम गरेका छौं। पाठसँग काम गर्दा पनि, गोपनीयता कानूनहरू अझै पनि लागू हुन्छन्, त्यसैले संवेदनशील जानकारीको पहिचान गर्न र कच्चा डेटा मार्फत क्रमबद्ध गर्नु पनि त्यति नै महत्त्वपूर्ण छ।
यी सबै फरक डेटा प्रकारहरूमा—चाहे त्यो अडियो, पाठ, वा छविहरू होस्—शैपमा हाम्रो टोलीले प्रत्येक पटक सफलता सुनिश्चित गर्न उही प्रमाणित विधि र सिद्धान्तहरू लागू गरेर निरन्तर डेलिभर गरेको छ।
लिपिङ अप
कुञ्जी टेकवेहरू
- डेटा एनोटेसन भनेको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई प्रभावकारी रूपमा तालिम दिन डेटा लेबल गर्ने प्रक्रिया हो।
- उच्च-गुणस्तरको डेटा एनोटेसनले एआई मोडेलको शुद्धता र कार्यसम्पादनलाई प्रत्यक्ष असर गर्छ।
- विश्वव्यापी डेटा एनोटेसन बजार २०२८ सम्ममा ३८.५% CAGR मा बढ्दै ३.४ अर्ब डलर पुग्ने अनुमान गरिएको छ।
- सही एनोटेसन उपकरण र प्रविधिहरू छनौट गर्नाले परियोजना लागत ४०% सम्म घटाउन सकिन्छ।
- एआई-सहायता प्राप्त एनोटेसनको कार्यान्वयनले धेरैजसो परियोजनाहरूको लागि ६०-७०% ले दक्षता सुधार गर्न सक्छ।
हामी इमानदारीपूर्वक विश्वास गर्छौं कि यो गाइड तपाईका लागि स्रोतसाधन थियो र तपाईले तपाईका धेरैजसो प्रश्नहरूको जवाफ दिनुभएको छ। यद्यपि, यदि तपाईं अझै पनि विश्वसनीय विक्रेताको बारेमा विश्वस्त हुनुहुन्न भने, अगाडि नहेर्नुहोस्।
हामी, Shaip मा, एक प्रमुख डाटा एनोटेशन कम्पनी हो। हामीसँग यस क्षेत्रमा विज्ञहरू छन् जसले डेटा र यससँग सम्बन्धित सरोकारहरू बुझ्दछन् जस्तो अरू छैन। हामी प्रत्येक परियोजना वा सहकार्यमा प्रतिबद्धता, गोपनीयता, लचिलोपन र स्वामित्व जस्ता योग्यताहरू टेबलमा ल्याउँदा हामी तपाईंको आदर्श साझेदार हुन सक्छौं।
त्यसोभए, तपाईले सही एनोटेसनहरू प्राप्त गर्न चाहनुभएको डेटाको प्रकारको पर्वाह नगरी, तपाईले आफ्नो माग र लक्ष्यहरू पूरा गर्न हामीमा त्यो अनुभवी टोली भेट्टाउन सक्नुहुन्छ। हामीसँग सिक्नको लागि आफ्नो AI मोडेलहरू अनुकूलित गर्नुहोस्।
विशेषज्ञ डेटा एनोटेसन सेवाहरूको साथ आफ्नो एआई परियोजनाहरू रूपान्तरण गर्नुहोस्
उच्च-गुणस्तरको एनोटेटेड डेटाको साथ तपाईंको मेसिन लर्निङ र एआई पहलहरूलाई उन्नत बनाउन तयार हुनुहुन्छ? Shaip ले तपाईंको विशिष्ट उद्योग र प्रयोगको केस अनुरूप एन्ड-टु-एन्ड डेटा एनोटेसन समाधानहरू प्रदान गर्दछ।
तपाईंको डेटा एनोटेसनको आवश्यकताको लागि किन Shaip सँग साझेदारी गर्ने:
- डोमेन विशेषज्ञता: उद्योग-विशिष्ट ज्ञान भएका विशेषज्ञ एनोटेटरहरू
- स्केलेबल कार्यप्रवाहहरू: कुनै पनि आकारका परियोजनाहरू स्थिर गुणस्तरका साथ ह्यान्डल गर्नुहोस्
- अनुकूलन समाधानहरू: तपाईंको अद्वितीय आवश्यकताहरूको लागि अनुकूलित एनोटेसन प्रक्रियाहरू
- सुरक्षा र अनुपालन: HIPAA, GDPR, र ISO 27001 अनुरूप प्रक्रियाहरू
- लचिलो संलग्नता: परियोजना आवश्यकताहरूको आधारमा स्केल बढाउने वा घटाउने
कुरा गरौं
प्राय: सोधिने प्रश्नहरू (अकसर गरेमा)
डाटा एनोटेसन वा डाटा लेबलिङ त्यो प्रक्रिया हो जसले मेशिनहरूद्वारा पहिचान गर्न सकिने विशिष्ट वस्तुहरू भएका डाटाहरूलाई परिणामको भविष्यवाणी गर्न बनाउँछ। पाठ्य, छवि, स्क्यान, इत्यादि भित्र वस्तुहरू ट्यागिङ, ट्रान्सक्राइबिङ वा प्रशोधन गर्दा लेबल गरिएको डाटाको व्याख्या गर्न एल्गोरिदमहरूलाई सक्षम बनाउँछ र मानव हस्तक्षेप बिना नै वास्तविक व्यवसायिक मामिलाहरू आफैं समाधान गर्न प्रशिक्षित हुन्छ।
मेशिन लर्निङमा (दुवै पर्यवेक्षित वा अनसुपराइज्ड), लेबल गरिएको वा एनोटेटेड डाटा भनेको वास्तविक संसारका चुनौतीहरू समाधान गर्नका लागि तपाईंका मेसिन लर्निङ मोडेलहरूले बुझ्न र पहिचान गर्न चाहनुभएको सुविधाहरू ट्यागिङ, ट्रान्सक्रिप्ट वा प्रशोधन गर्नु हो।
डाटा एनोटेटर एक व्यक्ति हो जसले डाटालाई समृद्ध बनाउन अथक प्रयास गर्दछ ताकि यसलाई मेशिनहरू द्वारा पहिचान गर्न सकिन्छ। यसमा निम्न मध्ये एक वा सबै चरणहरू समावेश हुन सक्छ (हातमा प्रयोग केस र आवश्यकताको अधीनमा): डाटा क्लिनिङ, डाटा ट्रान्सक्रिबिङ, डाटा लेबलिङ वा डाटा एनोटेसन, QA आदि।
मेसिन लर्निङका लागि मेटाडेटासहित उच्च गुणस्तरको डाटा (जस्तै पाठ, अडियो, छवि, भिडियो) लेबल वा एनोटेट गर्न प्रयोग गरिने उपकरण वा प्लेटफर्महरू (क्लाउड-आधारित वा अन-प्रिमाइस) लाई डेटा एनोटेसन उपकरण भनिन्छ।
उपकरण वा प्लेटफर्महरू (क्लाउड-आधारित वा अन-प्रिमाइस) जुन मेसिन लर्निङको लागि उच्च-गुणस्तरको प्रशिक्षण डेटा निर्माण गर्न भिडियोबाट फ्रेम-द्वारा-फ्रेम चलिरहेको छविहरूलाई लेबल वा एनोटेट गर्न प्रयोग गरिन्छ।
उपकरण वा प्लेटफर्महरू (क्लाउड-आधारित वा अन-प्रिमाइस) जुन मेसिन लर्निङको लागि उच्च गुणस्तरको प्रशिक्षण डेटा निर्माण गर्न समीक्षाहरू, समाचारपत्रहरू, डाक्टरको प्रिस्क्रिप्शन, इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्डहरू, ब्यालेन्स पानाहरू, आदिबाट पाठ लेबल वा एनोटेट गर्न प्रयोग गरिन्छ। यो प्रक्रियालाई लेबलिङ, ट्यागिङ, ट्रान्सक्राइबिङ वा प्रशोधन पनि भनिन्छ।