शीर्ष 5 डेटा लेबलिंग गलतियाँ जो AI दक्षता को कम कर रही हैं

3. कार्यबल प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित नहीं करना

   मशीन लर्निंग मॉडल विभिन्न प्रकार के बड़े डेटा सेट पर निर्भर करते हैं ताकि हर परिदृश्य को पूरा किया जा सके। हालाँकि, सफल छवि एनोटेशन कार्यबल प्रबंधन चुनौतियों के अपने सेट के साथ आता है।

   एक प्रमुख मुद्दा एक विशाल कार्यबल का प्रबंधन कर रहा है जो बड़े आकार के असंरचित डेटा सेटों को मैन्युअल रूप से संसाधित कर सकता है। अगला कार्यबल में उच्च-गुणवत्ता मानकों को बनाए रखना है। डेटा एनोटेशन प्रोजेक्ट के दौरान कई समस्याएँ आ सकती हैं।

   कुछ हैं:

   • एनोटेशन टूल का उपयोग करने के लिए नए लेबलर्स को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता
   • कोडबुक में निर्देशों का दस्तावेजीकरण
   • कोडबुक सुनिश्चित करना टीम के सभी सदस्यों द्वारा पालन किया जाता है
   • कार्यप्रवाह को परिभाषित करना - यह आवंटित करना कि कौन क्या करता है उनकी क्षमताओं के आधार पर
   • क्रॉस-चेकिंग और तकनीकी मुद्दों को हल करना
   • डेटा सेट की गुणवत्ता और सत्यापन सुनिश्चित करना
   • लेबलर टीमों के बीच सुचारू सहयोग प्रदान करना
   • लेबलर पूर्वाग्रह को कम करना

   यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप इस चुनौती से पार पाते हैं, आपको अपने कार्यबल प्रबंधन कौशल और क्षमताओं को बढ़ाना चाहिए।

4. सही डेटा लेबलिंग टूल का चयन नहीं करना

   डेटा एनोटेशन उपकरण बाजार का आकार खत्म हो गया था 1 में $ 2020 अरब, और यह संख्या 30 तक 2027% से अधिक सीएजीआर से बढ़ने की उम्मीद है। डेटा लेबलिंग टूल में जबरदस्त वृद्धि यह है कि यह एआई और मशीन लर्निंग के परिणाम को बदल देता है।

   उपयोग की जाने वाली टूलिंग तकनीक एक डेटा सेट से दूसरे में भिन्न होती है। हमने देखा है कि अधिकांश संगठन इन-हाउस लेबलिंग टूल विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करके गहन शिक्षण प्रक्रिया शुरू करते हैं। लेकिन बहुत जल्द, उन्हें पता चलता है कि जैसे-जैसे एनोटेशन की जरूरतें बढ़ने लगती हैं, उनके उपकरण गति नहीं रख सकते। इसके अलावा, इन-हाउस टूल विकसित करना महंगा, समय लेने वाला और व्यावहारिक रूप से अनावश्यक है।

   मैनुअल लेबलिंग के रूढ़िवादी तरीके को अपनाने या कस्टम लेबलिंग टूल विकसित करने में निवेश करने के बजाय, किसी तीसरे पक्ष से डिवाइस खरीदना स्मार्ट है। इस पद्धति के साथ, आपको केवल अपनी आवश्यकता, प्रदान की गई सेवाओं और मापनीयता के आधार पर सही उपकरण का चयन करना है।

5. डेटा सुरक्षा दिशानिर्देशों का अनुपालन नहीं करना

   डेटा सुरक्षा अनुपालन में जल्द ही एक महत्वपूर्ण उछाल देखने को मिलेगा क्योंकि अधिक कंपनियां असंरचित डेटा के बड़े सेट एकत्र करेंगी। सीसीपीए, DPA और GDPR उद्यमों द्वारा उपयोग किए जाने वाले कुछ अंतर्राष्ट्रीय डेटा सुरक्षा अनुपालन मानक हैं।

   सुरक्षा अनुपालन के लिए दबाव स्वीकृति प्राप्त कर रहा है क्योंकि जब असंरचित डेटा को लेबल करने की बात आती है, तो छवियों पर मौजूद व्यक्तिगत डेटा के उदाहरण होते हैं। विषयों की गोपनीयता की रक्षा के अलावा, यह सुनिश्चित करना भी महत्वपूर्ण है कि डेटा सुरक्षित है। उद्यमों को यह सुनिश्चित करना होगा कि सुरक्षा मंजूरी के बिना, श्रमिकों की इन डेटा सेटों तक पहुंच नहीं है और वे किसी भी रूप में उन्हें स्थानांतरित या छेड़छाड़ नहीं कर सकते हैं।

   जब तीसरे पक्ष के प्रदाताओं को आउटसोर्सिंग लेबलिंग कार्यों की बात आती है तो सुरक्षा अनुपालन एक केंद्रीय दर्द बिंदु बन जाता है। डेटा सुरक्षा परियोजना की जटिलता को बढ़ाती है, और लेबलिंग सेवा प्रदाताओं को व्यवसाय के नियमों का पालन करना पड़ता है।

तो, क्या आपकी अगली बड़ी एआई परियोजना सही डेटा लेबलिंग सेवा की प्रतीक्षा कर रही है?

हमारा मानना ​​है कि किसी भी एआई प्रोजेक्ट की सफलता उन डेटा सेट पर निर्भर करती है जो हम मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म में फीड करते हैं। और, अगर एआई परियोजना से सटीक परिणाम और भविष्यवाणियां मिलने की उम्मीद है, तो डेटा एनोटेशन और लेबलिंग सर्वोपरि हैं। द्वारा अपने डेटा एनोटेशन कार्यों को आउटसोर्स करना, हम आपको विश्वास दिलाते हैं कि आप इन चुनौतियों का कुशलतापूर्वक समाधान कर सकते हैं।

उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा सेट को लगातार बनाए रखने, क्लोज्ड-लूप फीडबैक की पेशकश करने और कार्यबल को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने पर हमारे ध्यान के साथ, आप उच्च स्तर की सटीकता लाने वाली शीर्ष एआई परियोजनाओं को वितरित करने में सक्षम होंगे।

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