डेटा एनोटेशन या डेटा लेबलिंगजैसा कि आप जानते हैं, यह एक सतत प्रक्रिया है। ऐसा कोई निर्णायक क्षण नहीं है जिसे आप बता सकें कि आप अपने एआई मॉड्यूल का प्रशिक्षण बंद कर देंगे क्योंकि वे परिणाम देने में पूरी तरह सटीक और तेज़ हो गए हैं।
जबकि आपके एआई-संचालित मॉड्यूल को लॉन्च करना एक मील का पत्थर है, परिणामों और दक्षताओं को अनुकूलित करने के लिए लॉन्च के बाद एआई प्रशिक्षण लगातार होता रहता है। इस वजह से, संगठन अपने मशीन लर्निंग मॉड्यूल के लिए भारी मात्रा में प्रासंगिक डेटा उत्पन्न करने की चिंता से ग्रस्त हैं।
हालाँकि, यह वह चिंता नहीं है जिस पर हम आज चर्चा करने जा रहे हैं। हम उन चुनौतियों का पता लगाने जा रहे हैं जो इस चिंता के बाद उत्पन्न होती हैं डेटा उत्पन्न करना निश्चित है। कल्पना कीजिए कि आपके पास असंख्य डेटा जेनरेशन टचप्वाइंट हैं। इस समय आपके सामने जितनी अधिक समस्या होगी, वह है टिप्पणी करना इतनी बड़ी मात्रा में डेटा.
स्केलेबल डेटा लेबलिंग वह है जिस पर हम आज प्रकाश डालने जा रहे हैं क्योंकि जिन संगठनों और टीमों से हमने बात की है, उन्होंने हमें इस तथ्य की ओर ध्यान दिलाया है कि इन हितधारकों को डेटा उत्पन्न करने की तुलना में मशीन का विश्वास बनाना अधिक चुनौतीपूर्ण लगता है। और जैसा कि आप जानते हैं, मशीन का विश्वास केवल सटीक रूप से एनोटेट किए गए डेटा द्वारा समर्थित उचित रूप से प्रशिक्षित सिस्टम के माध्यम से ही बनाया जा सकता है। तो, आइए उन 5 प्रमुख चिंताओं पर एक नज़र डालें जो डेटा लेबलिंग प्रक्रियाओं की दक्षता को कम करती हैं।
5 वास्तविक दुनिया की चुनौतियाँ जो डेटा लेबलिंग प्रयासों को कमजोर करती हैं
कार्यबल प्रबंधन
हम बार-बार दोहराते रहे हैं कि डेटा लेबलिंग न केवल समय लेने वाली है बल्कि श्रम-गहन भी है। डेटा एनोटेशन विशेषज्ञ असंरचित डेटा को साफ़ करने, उसे संकलित करने और उसे मशीन-पठनीय बनाने में असंख्य घंटे बिताते हैं। साथ ही, उन्हें यह सुनिश्चित करना होगा कि उनकी टिप्पणियाँ सटीक और उच्च गुणवत्ता वाली हों।इसलिए, संगठन ऐसे परिणाम देने के लिए गुणवत्ता और मात्रा दोनों को संतुलित करने की चुनौती के लिए तैयार हैं जो अंतर पैदा करते हैं और एक उद्देश्य को हल करते हैं। ऐसे मामलों में, कार्यबल का प्रबंधन करना बेहद कठिन और कठिन हो जाता है। जबकि आउटसोर्सिंग से मदद मिलती है, जिन व्यवसायों के लिए इन-हाउस टीमें समर्पित हैं डेटा एनोटेशन उद्देश्य, बाधाओं का सामना करना जैसे:
- डेटा लेबलिंग के लिए कर्मचारी प्रशिक्षण
- टीमों में काम का वितरण और अंतरसंचालनीयता को बढ़ावा देना
- सूक्ष्म और स्थूल दोनों स्तरों पर प्रदर्शन और प्रगति की ट्रैकिंग
- नौकरी छोड़ने की समस्या से निपटना और नए कर्मचारियों को पुनः प्रशिक्षित करना
- डेटा वैज्ञानिकों, व्याख्याकारों और परियोजना प्रबंधकों के बीच समन्वय को सुव्यवस्थित करना
- सांस्कृतिक, भाषाई और भौगोलिक बाधाओं को दूर करना और परिचालन पारिस्थितिकी तंत्र से पूर्वाग्रहों को दूर करना आदि
हम बार-बार दोहराते रहे हैं कि डेटा लेबलिंग न केवल समय लेने वाली है बल्कि श्रम-गहन भी है। डेटा एनोटेशन विशेषज्ञ असंरचित डेटा को साफ़ करने, उसे संकलित करने और उसे मशीन-पठनीय बनाने में असंख्य घंटे बिताते हैं। साथ ही, उन्हें यह सुनिश्चित करना होगा कि उनकी टिप्पणियाँ सटीक और उच्च गुणवत्ता वाली हों।वित्त की ट्रैकिंग
एआई प्रशिक्षण में बजट बनाना सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक है। यह परिभाषित करता है कि आप तकनीकी स्टैक, संसाधनों, कर्मचारियों और अन्य के संदर्भ में एआई मॉड्यूल के निर्माण पर कितना खर्च करने को तैयार हैं और फिर आपको सटीक आरओआई की गणना करने में मदद करता है। के करीब 26% कंपनियां अनुचित बजट के कारण एआई सिस्टम विकसित करने का उद्यम आधे रास्ते में ही विफल हो गया। न तो इस बात पर पारदर्शिता है कि पैसा कहां लगाया जा रहा है और न ही ऐसे प्रभावी मेट्रिक्स हैं जो हितधारकों को वास्तविक समय में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं कि उनका पैसा किसमें परिवर्तित हो रहा है।
छोटे और मध्यम उद्यम अक्सर प्रति परियोजना या प्रति घंटे भुगतान की दुविधा और एसएमई को काम पर रखने की दुविधा में फंस जाते हैं। टिप्पणी उद्देश्य बनाम बिचौलियों के एक समूह की भर्ती। बजट प्रक्रिया के दौरान इन सभी को समाप्त किया जा सकता है।
डेटा गोपनीयता का पालन और अनुपालन
जबकि एआई के उपयोग के मामलों की संख्या बढ़ रही है, व्यवसाय लहर पर सवार होने और जीवन और अनुभव को बेहतर बनाने वाले समाधान विकसित करने के लिए दौड़ रहे हैं। स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर एक चुनौती है जिस पर सभी आकार के व्यवसायों को ध्यान देने की आवश्यकता है - डेटा गोपनीयता संबंधी चिंताएँ।
आप जीडीपीआर, सीसीपीए, डीपीए और अन्य दिशानिर्देशों से परिचित हो सकते हैं, लेकिन दुनिया भर के देशों द्वारा नए कानून और अनुपालन विकसित और कार्यान्वित किए जा रहे हैं। जब अधिक मात्रा में डेटा उत्पन्न होता है, तो डेटा एनोटेशन में गोपनीयता महत्वपूर्ण हो जाती है क्योंकि सेंसर और कंप्यूटर विज़न से डेटा उत्पन्न होता है जिसमें लोगों के चेहरे, केवाईसी दस्तावेजों से गोपनीय विवरण, वाहनों की नंबर प्लेट, लाइसेंस नंबर और बहुत कुछ होता है।यह गोपनीयता मानकों के उचित रखरखाव और गोपनीय डेटा के उचित उपयोग के अनुपालन की आवश्यकता पर जोर देता है। तकनीकी रूप से, व्यवसायों द्वारा एक मजबूत और सुरक्षित वातावरण की गारंटी दी जानी चाहिए जो डेटा की अनधिकृत पहुंच, डेटा-सुरक्षित पारिस्थितिकी तंत्र में अनधिकृत उपकरणों के उपयोग, फ़ाइलों के अवैध डाउनलोड, क्लाउड सिस्टम में स्थानांतरण और बहुत कुछ को रोकता है। डेटा गोपनीयता को नियंत्रित करने वाले कानून जटिल हैं और कानूनी परिणामों से बचने के लिए हर एक आवश्यकता को पूरा करने के लिए सावधानी बरतनी पड़ती है।
स्मार्ट उपकरण और सहायक एनोटेशन
दो अलग-अलग प्रकार की एनोटेशन विधियों - मैनुअल और स्वचालित, में से एक हाइब्रिड एनोटेशन मॉडल भविष्य के लिए आदर्श है। ऐसा इसलिए है क्योंकि एआई सिस्टम बड़ी मात्रा में डेटा को निर्बाध रूप से संसाधित करने में अच्छे हैं और मनुष्य त्रुटियों को इंगित करने और परिणामों को अनुकूलित करने में महान हैं।
एआई-सहायक उपकरण और एनोटेशन तकनीक आज हमारे सामने आने वाली चुनौतियों का ठोस समाधान हैं क्योंकि यह प्रक्रिया में शामिल सभी हितधारकों के जीवन को आसान बनाती है। स्मार्ट उपकरण व्यवसायों को कार्य असाइनमेंट, पाइपलाइन प्रबंधन, एनोटेटेड डेटा की गुणवत्ता नियंत्रण को स्वचालित करने और अधिक सुविधा प्रदान करने की अनुमति देते हैं। स्मार्ट उपकरणों के बिना, कर्मचारी अभी भी अप्रचलित तकनीकों पर काम कर रहे होंगे, जिससे काम पूरा करने के लिए मानव घंटों में काफी वृद्धि होगी।
डेटा गुणवत्ता और मात्रा में स्थिरता का प्रबंधन करना
डेटा गुणवत्ता का आकलन करने का एक महत्वपूर्ण पहलू डेटासेट में लेबल की परिभाषा का आकलन करना है। अनभिज्ञ लोगों के लिए, आइए समझें कि डेटासेट दो प्रमुख प्रकार के होते हैं -
- वस्तुनिष्ठ डेटा - वह डेटा जो सत्य या सार्वभौमिक है, भले ही इसे कोई भी देखता हो
- और व्यक्तिपरक डेटा - वह डेटा जिसमें इसे एक्सेस करने वालों के आधार पर कई धारणाएं हो सकती हैं
उदाहरण के लिए: लेबलिंग लाल सेब के रूप में एक सेब वस्तुनिष्ठ है क्योंकि यह सार्वभौमिक है लेकिन जब हाथ में सूक्ष्म डेटासेट हों तो चीजें जटिल हो जाती हैं। किसी समीक्षा पर ग्राहक की मजाकिया प्रतिक्रिया पर विचार करें। टिप्पणीकार को यह समझने में काफी होशियार होना चाहिए कि क्या टिप्पणी व्यंग्यात्मक है या प्रशंसात्मक है और तदनुसार उसे लेबल कर सके। भावनाओं का विश्लेषण एनोटेटर ने जो लेबल किया है उसके आधार पर मॉड्यूल प्रोसेस करेगा। तो, जब कई आंखें और दिमाग शामिल होते हैं, तो एक टीम आम सहमति पर कैसे पहुंचती है?
व्यवसाय उन दिशानिर्देशों और नियमों को कैसे लागू कर सकते हैं जो मतभेदों को खत्म करते हैं और व्यक्तिपरक डेटासेट में महत्वपूर्ण मात्रा में निष्पक्षता लाते हैं?
आप जीडीपीआर, सीसीपीए, डीपीए और अन्य दिशानिर्देशों से परिचित हो सकते हैं, लेकिन दुनिया भर के देशों द्वारा नए कानून और अनुपालन विकसित और कार्यान्वित किए जा रहे हैं। जब अधिक मात्रा में डेटा उत्पन्न होता है, तो डेटा एनोटेशन में गोपनीयता महत्वपूर्ण हो जाती है क्योंकि सेंसर और कंप्यूटर विज़न से डेटा उत्पन्न होता है जिसमें लोगों के चेहरे, केवाईसी दस्तावेजों से गोपनीय विवरण, वाहनों की नंबर प्लेट, लाइसेंस नंबर और बहुत कुछ होता है।लपेटकर
यह काफी जबरदस्त है, ठीक है, डेटा वैज्ञानिकों और एनोटेटर्स को दैनिक आधार पर कितनी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है? अब तक हमने जिन चिंताओं पर चर्चा की है, वे उस चुनौती का महज़ एक हिस्सा हैं जो निरंतरता से उपजी है डेटा की उपलब्धता. इस स्पेक्ट्रम में और भी बहुत कुछ है।
हालाँकि, उम्मीद है कि डेटा एनोटेशन में प्रक्रियाओं और प्रणालियों के विकास की बदौलत हम इन सब से आगे निकल जाएंगे। खैर, आउटसोर्सिंग हमेशा होती है (आकार) विकल्प उपलब्ध हैं, जो आपकी आवश्यकताओं के आधार पर आपको उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा प्रदान करते हैं।
