ढाँचा, वस्तुहरू पहिचान गर्न र अन्ततः भरपर्दो निर्णयहरू गर्न सक्षम हुनको लागि बुद्धिमान AI मोडेलहरूलाई व्यापक रूपमा प्रशिक्षित गर्न आवश्यक छ। यद्यपि, प्रशिक्षित डेटा अनियमित रूपमा खुवाउन सकिँदैन र मोडेलहरूलाई क्युरेट गरिएको इनपुट ढाँचाहरूबाट व्यापक रूपमा बुझ्न, प्रक्रिया गर्न र सिक्न मद्दत गर्न लेबल गरिएको हुनुपर्छ।
यो जहाँ डाटा लेबलिंग आउँछ, लेबलिङ जानकारी वा बरु मेटाडेटा को एक कार्य को रूप मा, एक विशिष्ट डेटासेट अनुसार, मेशिन को समझ को विस्तार मा ध्यान केन्द्रित गर्न को लागी। थप सरल रूपमा, डाटा लेबलिङले एआई कार्यान्वयन सुधार गर्न डेटा, छविहरू, पाठ, अडियो, भिडियोहरू, र ढाँचाहरूलाई छनौट रूपमा वर्गीकृत गर्दछ।
अनुसार NASSCOM डाटा लेबलिंग रिपोर्ट, विश्वव्यापी डाटा लेबलिङ बजार 700 को अन्त्य सम्ममा 2023% द्वारा मूल्य वृद्धि हुने अपेक्षा गरिएको छ, 2018 को तुलनामा। यो कथित वृद्धिले आन्तरिक रूपमा समर्थित स्व-व्यवस्थित लेबलिङ उपकरणहरूको लागि वित्तीय विनियोजनमा कारक हुने सम्भावना छ। स्रोतहरू, र तेस्रो-पक्ष समाधानहरू पनि।
यी निष्कर्षहरूको अतिरिक्त, यो पनि अनुमान गर्न सकिन्छ कि ग्लोबल डाटा लेबलिंग बजारले 1.2 मा $ 2018 बिलियनको मूल्य कमाएको छ। यद्यपि, डाटा लेबलिङ बजारको आकार $ 4.4 बिलियनको ठूलो मूल्यमा पुग्ने अनुमान गरिएको हुनाले हामी यसलाई मापन गर्ने आशा गरिरहेका छौं। 2023 सम्म।
डाटा लेबलिङ समयको आवश्यकता हो तर धेरै कार्यान्वयन र मूल्य-विशिष्ट चुनौतिहरूसँग आउँछ।
केही थप दबाबहरू समावेश छन्:
- सुस्त डेटा तयारी, अनावश्यक सफाई उपकरणहरूको सौजन्य
- ठूलो कार्यबल र स्क्र्याप गरिएको डाटाको अत्यधिक मात्रा ह्यान्डल गर्न आवश्यक हार्डवेयरको अभाव
- अवान्त-गार्डे लेबलिङ उपकरण र समर्थन प्रविधिहरूमा प्रतिबन्धित पहुँच
- डाटा लेबलिंग को उच्च लागत
- गुणस्तर डेटा ट्यागिङ चिन्तित हुँदा स्थिरताको अभाव
- स्केलेबिलिटीको अभाव, यदि र कहिले AI-मोडेलले सहभागीहरूको अतिरिक्त सेट कभर गर्न आवश्यक छ
- डाटा खरिद गर्दा र प्रयोग गर्दा स्थिर डाटा सुरक्षा मुद्रा कायम राख्ने कुरामा अनुपालनको अभाव
यद्यपि तपाइँ अवधारणात्मक रूपमा डाटा लेबलिङलाई अलग गर्न सक्नुहुन्छ, सान्दर्भिक उपकरणहरूले तपाइँलाई डाटासेटहरूको प्रकृति अनुसार अवधारणाहरू वर्गीकृत गर्न आवश्यक छ। यी समावेश छन्:
- अडियो वर्गीकरण: अडियो सङ्कलन, विभाजन, र ट्रान्सक्रिप्शन समावेश गर्दछ
- छवि लेबलिङ: सङ्कलन, वर्गीकरण, विभाजन, र मुख्य बिन्दु डाटा लेबलिंग समावेश
- पाठ लेबलिङ: पाठ निकासी र वर्गीकरण समावेश छ
- भिडियो लेबलिङ: भिडियो सङ्कलन, वर्गीकरण, र विभाजन जस्ता तत्वहरू समावेश गर्दछ
- 3D लेबलिङ: वस्तु ट्र्याकिङ र विभाजन सुविधा
माथि उल्लिखित पृथकीकरण बाहेक विशेष गरी फराकिलो परिप्रेक्ष्यबाट, डेटा लेबलिंगलाई वर्णनात्मक, मूल्याङ्कनात्मक, सूचनात्मक, र संयोजन सहित चार प्रकारमा विभाजन गरिएको छ, यद्यपि, प्रशिक्षणको एकमात्र उद्देश्यको लागि, डेटा लेबलिङलाई निम्न रूपमा विभाजित गरिएको छ: सङ्कलन, विभाजन, ट्रान्सक्रिप्शन, वर्गीकरण, निकासी, वस्तु ट्र्याकिङ, जुन हामीले व्यक्तिगत डेटासेटहरूको लागि पहिले नै छलफल गरिसकेका छौं।
डाटा लेबलिङ एक विस्तृत प्रक्रिया हो र एआई मोडेलहरूलाई स्पष्ट रूपमा प्रशिक्षित गर्न निम्न चरणहरू समावेश गर्दछ:
- डाटा सेटहरू सङ्कलन गर्दै, रणनीतिहरू मार्फत, जस्तै, इन-हाउस, खुला स्रोत, विक्रेताहरू
- कम्प्यूटर भिजन, गहिरो शिक्षा, र NLP-विशेष क्षमताहरू अनुसार लेबलिङ डाटा सेटहरू
- परिनियोजनको एक भागको रूपमा बुद्धिमत्ता निर्धारण गर्न उत्पादित मोडेलहरूको परीक्षण र मूल्याङ्कन
- स्वीकार्य मोडेल गुणस्तर सन्तोषजनक र अन्ततः व्यापक उपयोगको लागि जारी
डाटा लेबलिङ उपकरणहरूको सही सेट, विश्वसनीय डाटा लेबलिङ प्लेटफर्मको पर्यायवाची निम्न कारकहरूलाई ध्यानमा राखेर चयन गर्न आवश्यक छ:
- बुद्धिमत्ताको प्रकार तपाईले मोडेललाई परिभाषित प्रयोग केसहरू मार्फत प्राप्त गर्न चाहनुहुन्छ
- डाटा एनोटेटरहरूको गुणस्तर र अनुभव, ताकि तिनीहरूले उपकरणहरू परिशुद्धतामा प्रयोग गर्न सकून्
- गुणस्तर मापदण्डहरू तपाईलाई दिमागमा छ
- अनुपालन-विशेष आवश्यकताहरू
- व्यावसायिक, खुला स्रोत, र फ्रीवेयर उपकरणहरू
- तपाईंले बचत गर्न सक्ने बजेट
उल्लिखित कारकहरूको अतिरिक्त, तपाइँ निम्न विचारहरूको नोट राख्नु राम्रो छ:
- उपकरणहरूको लेबलिंग शुद्धता
- गुणस्तर आश्वासन उपकरण द्वारा ग्यारेन्टी गरिएको छ
- एकीकरण क्षमताहरू
- चुहावट विरुद्ध सुरक्षा र प्रतिरक्षा
- क्लाउड-आधारित सेटअप वा छैन
- गुणस्तर नियन्त्रण व्यवस्थापन कौशल
- फेल-सेफहरू, स्टप-ग्याप्स, र उपकरणको स्केलेबल क्षमता
- उपकरण प्रदान गर्ने कम्पनी
डेटा लेबलिङ उपकरण र स्रोतहरू द्वारा उत्कृष्ट रूपमा सेवा गर्ने ठाडोहरू समावेश छन्:
- मेडिकल एआई: फोकस क्षेत्रहरूमा सुधारिएको मेडिकल इमेजिङ, न्यूनतम प्रतीक्षा समय, र न्यूनतम ब्याकलगको लागि कम्प्युटर दृष्टिको साथ प्रशिक्षण निदान मोडेलहरू समावेश छन्।
- वित्त: फोकस क्षेत्रहरूले पाठ लेबलिङ मार्फत क्रेडिट जोखिम, ऋण योग्यता, र अन्य महत्त्वपूर्ण कारकहरू मूल्याङ्कन समावेश गर्दछ।
- स्वायत्त सवारी साधन वा यातायात: फोकस क्षेत्रहरूमा व्यक्तिहरू, सङ्केतहरू, नाकाबन्दीहरू, आदि पत्ता लगाउनको लागि प्रशिक्षण डेटाको पागल मात्राको साथ मोडेलहरू स्ट्याक गर्न NLP र कम्प्युटर भिजन कार्यान्वयन समावेश छ।
- खुद्रा र ईकमर्स: फोकस क्षेत्रहरूमा मूल्य निर्धारण-विशिष्ट निर्णयहरू, सुधारिएको ईकमर्स, क्रेता व्यक्तित्वको निगरानी, खरिद गर्ने बानीहरू बुझ्ने, र प्रयोगकर्ता अनुभव विस्तार गर्ने समावेश छ।
- प्रविधि: फोकस क्षेत्रहरूमा उत्पादन निर्माण, बिन पिकिङ, महत्वपूर्ण निर्माण त्रुटिहरू अग्रिम पत्ता लगाउने, र थप समावेश छन्।
- भौगोलिक: फोकस क्षेत्रहरूमा चयन लेबलिङ प्रविधिहरूद्वारा GPS र रिमोट सेन्सिङ समावेश छन्
- कृषि: फोकस क्षेत्रहरूमा GPS सेन्सरहरू, ड्रोनहरू, र सटीक कृषिको अवधारणाहरू अगाडि बढाउन, माटो र बालीको अवस्थालाई अनुकूलन गर्न, उत्पादनहरू निर्धारण गर्न, र थप कुराहरू समावेश छन्।
ट्र्याकमा डाटा लेबलिङ प्राप्त गर्नको लागि कुन उत्तम रणनीति हो भन्ने अझै अन्योलमा छ, जस्तै, स्व-व्यवस्थित सेटअप निर्माण गर्ने वा तेस्रो-पक्ष सेवा प्रदायकबाट एउटा खरिद गर्ने। तपाईंलाई राम्रो निर्णय गर्न मद्दत गर्न यहाँ प्रत्येकका फाइदा र विपक्षहरू छन्:
'निर्माण' दृष्टिकोण
| निर्माण | किन्न |
|---|---|
हिट्स:
| हिट्स:
|
मिसहरू:
| मिसहरू:
|
लाभ:
| लाभ:
|
प्रमाणित
यदि तपाइँ समयको बाधा नहुँदा एक विशेष एआई प्रणाली निर्माण गर्ने योजना बनाउनुहुन्छ भने, स्क्र्याचबाट लेबलिङ उपकरण निर्माण गर्नु अर्थपूर्ण हुन्छ। अरू सबैको लागि, उपकरण किन्नु उत्तम दृष्टिकोण हो
