प्रत्येक एमएल इन्जिनियरले भरपर्दो र सही एआई मोडेल विकास गर्न चाहन्छ। डाटा वैज्ञानिकहरूले खर्च गर्छन् लगभग 80% तिनीहरूको समय लेबलिंग र डेटा वृद्धि। त्यसकारण मोडेलको प्रदर्शनले यसलाई तालिम दिन प्रयोग गरिने डाटाको गुणस्तरमा निर्भर गर्दछ।
हामीले व्यवसायहरूको विविध एआई परियोजना आवश्यकताहरू पूरा गर्दै आएका छौं, हामीले हाम्रा व्यवसायिक ग्राहकहरूले हामीलाई बारम्बार सोध्ने वा स्पष्टता चाहिने केही प्रश्नहरू भेट्टाएका छौं। त्यसैले हामीले एमएल मोडेलहरूलाई सही रूपमा तालिम दिन हाम्रो विशेषज्ञ टोलीले सुन-मानक प्रशिक्षण डेटा कसरी विकास गर्छ भनेर तयार सन्दर्भ उपलब्ध गराउने निर्णय गर्यौं।
हामीले सोधिने प्रश्नहरू नेभिगेट गर्नु अघि, केही राखौं डाटा लेबलिंग को आधारभूत र यसको महत्व।
डाटा लेबलिङ के हो?
डाटा लेबलिङ भनेको डाटा लेबलिङ वा ट्यागिङको पूर्व-प्रशोधन चरण हो, जस्तै छवि, अडियो, वा भिडियो, ML मोडेलहरूलाई मद्दत गर्न र तिनीहरूलाई सही भविष्यवाणी गर्न सक्षम बनाउनुहोस्।
डाटा लेबलिङ मेसिन लर्निङ मोडेल विकासको प्रारम्भिक चरणमा मात्र सीमित हुनु आवश्यक छैन तर भविष्यवाणीहरूको शुद्धतामा थप सुधार गर्न पोस्ट-डिप्लोइमेन्ट जारी राख्न सक्छ।
डाटा लेबलिंग महत्व
डाटा लेबलिङ एक महत्वपूर्ण पूर्व-प्रशोधन चरण हो जसले वास्तविक-विश्व वातावरणहरू विश्वसनीय रूपमा बुझ्न सक्ने सही मोडेल निर्माण गर्न मद्दत गर्दछ। सही रूपमा लेबल गरिएको डेटासेटहरू सटीक भविष्यवाणी र उच्च गुणस्तर एल्गोरिदम सुनिश्चित गर्नुहोस्।
प्रायः सोधिने प्रश्नहरू
यहाँ, प्रतिज्ञा गरे अनुसार, तपाइँसँग हुन सक्ने सबै प्रश्नहरूको लागि तयार सन्दर्भ हो गल्तीहरू तपाईं बच्न सक्नुहुन्छ विकास जीवन चक्रको कुनै पनि चरणमा।
तपाईं डेटाको अर्थ कसरी बनाउनुहुन्छ?
व्यवसायको रूपमा, तपाईंले ठूलो मात्रामा डाटा सङ्कलन गर्नुभएको हुनसक्छ, र अब तपाईं - आशा छ - डाटाबाट मुख्य अन्तर्दृष्टि वा बहुमूल्य जानकारी निकाल्न चाहनुहुन्छ।
तर, तपाइँको परियोजना आवश्यकताहरु वा व्यवसाय उद्देश्यहरु को स्पष्ट समझ बिना, तपाइँ प्रशिक्षण डाटा को व्यावहारिक उपयोग गर्न सक्षम हुनुहुने छैन। त्यसोभए ढाँचा वा अर्थ फेला पार्न आफ्नो डेटा मार्फत छान्न सुरु नगर्नुहोस्। यसको सट्टा, एक निश्चित उद्देश्यको साथ जानुहोस् ताकि तपाईंले गलत समस्याहरूको समाधान फेला पार्नुहुन्न।
के प्रशिक्षण डेटा उत्पादन डेटा को एक राम्रो प्रतिनिधि हो? यदि होइन भने, म यसलाई कसरी चिन्ने?
यद्यपि तपाईंले यसलाई विचार नगर्नु भएको हुन सक्छ, तपाईंले आफ्नो मोडेललाई तालिम दिनुभएको लेबल गरिएको डाटा उत्पादन वातावरणबाट उल्लेखनीय रूपमा फरक हुन सक्छ।
कसरी पहिचान गर्ने? कथा-कथा संकेतहरू खोज्नुहोस्। तपाईंको मोडेलले परीक्षण वातावरणमा राम्रो प्रदर्शन गर्यो र उत्पादनको क्रममा उल्लेखनीय रूपमा कम।
समाधान?
सही आवश्यकताहरू सही रूपमा बुझ्नको लागि व्यवसाय वा डोमेन विशेषज्ञहरूसँग आधार छुनुहोस्।
-
पूर्वाग्रह कसरी कम गर्ने?
पूर्वाग्रह कम गर्ने एकमात्र समाधान भनेको तपाइँको मोडेलमा पेश गर्नु अघि पूर्वाग्रह हटाउन सक्रिय हुनु हो।
डेटा पूर्वाग्रह कुनै पनि रूपमा हुन सक्छ - अप्रस्तुत डेटासेटहरू देखि प्रतिक्रिया लूपहरूसँग समस्याहरू सम्म। भर्खरका घटनाक्रमहरूको बारेमा आफूलाई सजग राख्दै र बलियो प्रक्रिया मापदण्डहरू र ढाँचा स्थापना गर्नु पूर्वाग्रहका विभिन्न रूपहरूको सामना गर्न आवश्यक छ।
-
म कसरी मेरो प्रशिक्षण डाटा एनोटेशन प्रक्रियालाई प्राथमिकता दिन्छु?
यो हामीले सोध्ने सबैभन्दा सामान्य प्रश्नहरू मध्ये एक हो - एनोटेट गर्दा हामीले डेटासेटको कुन भागलाई प्राथमिकता दिनुपर्छ? यो एक वैध प्रश्न हो, विशेष गरी जब तपाईंसँग ठूला डाटासेटहरू छन्। तपाईंले सम्पूर्ण सेट एनोटेट गर्नुपर्दैन।
तपाइँ उन्नत प्रविधिहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ जसले तपाइँलाई तपाइँको डेटासेटको एक विशेष भाग छनोट गर्न र यसलाई क्लस्टर गर्न मद्दत गर्दछ ताकि तपाइँ एनोटेसनको लागि डेटाको आवश्यक उपसेट मात्र पठाउनुहुन्छ। यस तरिकाले, तपाईंले आफ्नो मोडेलको सफलताको बारेमा सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण जानकारी पठाउन सक्नुहुन्छ।
-
मैले असाधारण केसहरूमा कसरी काम गर्ने?
प्रत्येक एमएल मोडेलको लागि असाधारण केसहरूसँग व्यवहार गर्न चुनौतीपूर्ण हुन सक्छ। यद्यपि मोडेलले प्राविधिक रूपमा काम गर्न सक्छ, यसले तपाईंको व्यापार आवश्यकताहरू पूरा गर्नको लागि सम्झौता कटौती नगर्न सक्छ।
यस चुनौतीको सामना गर्न, भएको मानव-इन-द-लूप प्रतिक्रिया र निरीक्षण शिक्षा महत्वपूर्ण छ। समाधान समानता खोजी प्रयोग गर्ने र समान छविहरू जम्मा गर्न सम्पूर्ण डेटासेट मार्फत फिल्टर गर्नेमा निहित छ। यससँग, तपाईं समान छविहरूको उपसमूह एनोटेट गर्न र मानव-इन-द-लूप विधि प्रयोग गरेर यसलाई विस्तार गर्नमा ध्यान केन्द्रित गर्न सक्नुहुन्छ।
-
के त्यहाँ कुनै विशेष लेबलहरू छन् जुन मलाई सचेत हुन आवश्यक छ?
यद्यपि तपाईं आफ्नो छविहरूको लागि सबैभन्दा विस्तृत-उन्मुख लेबलिङ प्रदान गर्न प्रलोभनमा पर्न सक्नुहुन्छ, यो सधैं आवश्यक वा आदर्श नहुन सक्छ। प्रत्येक तस्बिरलाई विवरण र परिशुद्धताको दानेदार स्तर दिनको लागि लाग्ने समय र लागतको पूर्ण मात्रा हासिल गर्न गाह्रो छ।
मोडेलका आवश्यकताहरूमा स्पष्टता हुँदा डेटा एनोटेसनमा अति-निर्धारित हुनु वा उच्चतम परिशुद्धताको लागि सोध्नु सुझाव दिइन्छ।
-
तपाईं किनारा केसहरूको लागि कसरी खाता गर्नुहुन्छ?
तपाईंको डेटा एनोटेसन रणनीति तयार गर्दा किनारा केसहरूको लागि खाता। पहिलो, तथापि, तपाईंले यो बुझ्नु पर्छ कि तपाईंले भेट्न सक्ने हरेक किनारा केस अनुमान गर्न असम्भव छ। यसको सट्टा, तपाइँ परिवर्तनशीलता दायरा र रणनीति छनौट गर्न सक्नुहुन्छ जसले किनारा केसहरू पत्ता लगाउन सक्छ जब तिनीहरू क्रप अप हुन्छन् र तिनीहरूलाई समयमै सम्बोधन गर्दछ।
-
म कसरी डेटा अस्पष्टता व्यवस्थापन गर्न सक्छु?
डेटासेटमा अस्पष्टता एकदम सामान्य छ, र सही एनोटेसनको लागि यसलाई कसरी व्यवहार गर्ने भनेर तपाईंले जान्नुपर्छ। उदाहरणका लागि, आधा पाकेको स्याउको छविलाई हरियो स्याउ वा रातो स्याउको रूपमा लेबल गर्न सकिन्छ।
यस्तो अस्पष्टता समाधान गर्ने कुञ्जीमा सुरुदेखि नै स्पष्ट निर्देशनहरू छन्। पहिलो, एनोटेटरहरू र विषय विशेषज्ञहरू बीच निरन्तर सञ्चार सुनिश्चित गर्नुहोस्। यस्तो अस्पष्टताको अनुमान गरेर र कार्यबलमा लागू गर्न सकिने मापदण्डहरू परिभाषित गरेर एक मानक नियम राख्नुहोस्।
-
त्यहाँ उत्पादन मा मोडेल प्रदर्शन बृद्धि गर्न कुनै तरिका छन्?
परीक्षण वातावरण र उत्पादन डाटा फरक भएकोले, त्यहाँ केही समय पछि प्रदर्शनमा विचलन हुन बाध्य छन्। तपाइँ एक मोडेलले चीजहरू सिक्न अपेक्षा गर्न सक्नुहुन्न जुन यो प्रशिक्षणको क्रममा उजागर गरिएको थिएन।
परिक्षण डाटालाई परिवर्तन हुने उत्पादन डाटासँग मिलाएर राख्ने प्रयास गर्नुहोस्। उदाहरण को लागी, तपाइँको मोडेल पुन: तालिम दिनुहोस्, समावेश गर्नुहोस् मानव लेबलरहरू, थप सटीक र प्रतिनिधि परिदृश्यहरूको साथ डाटा बढाउनुहोस्, र पुन: परीक्षण गर्नुहोस् र उत्पादनमा प्रयोग गर्नुहोस्।
-
प्रशिक्षण डेटा आवश्यकताहरूको मेरो एनोटेसनको लागि म कसलाई सम्पर्क गर्छु?
प्रत्येक व्यवसायसँग एमएल मोडेलहरू विकास गर्नबाट प्राप्त गर्न केहि छ। प्रत्येक व्यवसायिक संस्था प्राविधिक ज्ञान वा विशेषज्ञले सुसज्जित हुँदैन डाटा लेबलिङ टोलीहरू कच्चा डाटालाई बहुमूल्य अन्तरदृष्टिमा रूपान्तरण गर्न। तपाइँ यसलाई प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त गर्न प्रयोग गर्न सक्षम हुनुपर्दछ।
जबकि त्यहाँ पक्षहरू छन्, तपाइँ डेटा प्रशिक्षण साझेदारमा खोज्दै हुनुहुन्छ, विश्वसनीयता, अनुभव, र विषय ज्ञान याद गर्न शीर्ष तीन बिन्दुहरू हुन्। एक विश्वसनीय तेस्रो-पक्ष सेवा प्रदायकको लागि जानु अघि यी विचार गर्नुहोस्।
सूचीमा अग्रस्थानमा रहेको छ सही र भरपर्दो डाटा लेबलिङ सेवा प्रदायक Shaip हो। हामी तपाइँको सबै लेबलिङका लागि उन्नत विश्लेषण, अनुभव टोली, र विषय विशेषज्ञहरू प्रयोग गर्छौं डाटा एनोटेशन आवश्यकताहरू। यसबाहेक, हामी एक मानक प्रक्रिया पछ्याउँछौं जसले हामीलाई प्रमुख व्यवसायहरूको लागि शीर्ष-अन्त एनोटेसन र लेबलिङ परियोजनाहरू विकास गर्न मद्दत गरेको छ।
