गुणवत्ता डेटा एनोटेशन उन्नत एआई समाधानों को शक्ति प्रदान करता है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटिंग सिस्टम के साथ मानव-जैसी बातचीत को बढ़ावा देता है, जबकि मशीन लर्निंग इन मशीनों को हर बातचीत के माध्यम से मानव बुद्धि की नकल करना सीखने की अनुमति देता है। लेकिन इन अति-उन्नत ML और AI उपकरणों में क्या शक्ति है? डेटा एनोटेशन।

डेटा एमएल एल्गोरिदम को शक्ति देने वाला कच्चा माल है - जितना अधिक डेटा आप नियोजित करेंगे, एआई उत्पाद उतना ही बेहतर होगा। जबकि बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच होना गंभीर रूप से महत्वपूर्ण है, यह सुनिश्चित करना भी उतना ही महत्वपूर्ण है कि व्यवहार्य परिणाम प्राप्त करने के लिए उन्हें सटीक रूप से एनोटेट किया गया हो। डेटा एनोटेशन उन्नत, विश्वसनीय और सटीक एमएल एल्गोरिथम प्रदर्शन के पीछे डेटा पावरहाउस है।

एआई प्रशिक्षण में डेटा एनोटेशन की भूमिका

डेटा एनोटेशन एमएल प्रशिक्षण और एआई परियोजनाओं की समग्र सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह विशिष्ट छवियों, डेटा, उद्देश्यों और वीडियो की पहचान करने में मदद करता है और मशीन के लिए पैटर्न की पहचान करना और डेटा को वर्गीकृत करना आसान बनाने के लिए उन्हें लेबल करता है। यह एक मानव-नेतृत्व वाला कार्य है जो एमएल मॉडल को सटीक भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित करता है।

यदि डेटा एनोटेशन सही ढंग से नहीं किया जाता है, तो एमएल एल्गोरिथ्म विशेषताओं को वस्तुओं के साथ आसानी से संबद्ध नहीं कर सकता है।

एआई सिस्टम के लिए एनोटेट प्रशिक्षण डेटा का महत्व

डेटा एनोटेशन एमएल मॉडल के सटीक कामकाज को सक्षम बनाता है। डेटा एनोटेशन की सटीकता और सटीकता और एआई परियोजना की सफलता के बीच एक निर्विवाद लिंक है।

वैश्विक एआई बाजार मूल्य, 119 में $2022 बिलियन होने का अनुमान है, तक पहुंचने का अनुमान है 1,597 द्वारा 2030 अरब $इस अवधि के दौरान 38% की सीएजीआर से बढ़ रहा है। जबकि संपूर्ण AI प्रोजेक्ट कई महत्वपूर्ण चरणों से गुज़रता है, डेटा एनोटेशन चरण वह होता है जहाँ आपकी परियोजना सबसे महत्वपूर्ण चरण में होती है।

डेटा के लिए डेटा एकत्र करने से आपके प्रोजेक्ट को ज्यादा मदद नहीं मिलने वाली है। अपने AI प्रोजेक्ट को सफलतापूर्वक लागू करने के लिए आपको भारी मात्रा में उच्च-गुणवत्ता, प्रासंगिक डेटा की आवश्यकता होती है। एमएल परियोजना के विकास में आपका लगभग 80% समय डेटा से संबंधित कार्यों पर खर्च होता है, जैसे लेबलिंग, स्क्रबिंग, एकत्रीकरण, पहचान करना, वृद्धि करना और टिप्पणी करना।

डेटा एनोटेशन एक ऐसा क्षेत्र है जहां मनुष्यों का कंप्यूटर पर लाभ होता है क्योंकि हमारे पास मंशा को समझने, अस्पष्टता से उबरने और अनिश्चित जानकारी को वर्गीकृत करने की जन्मजात क्षमता होती है।

डेटा एनोटेशन क्यों महत्वपूर्ण है?

आपके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाधान का मूल्य और विश्वसनीयता काफी हद तक मॉडल प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा इनपुट की गुणवत्ता पर निर्भर करती है।

एक मशीन छवियों को संसाधित नहीं कर सकती जैसा कि हम करते हैं; उन्हें प्रशिक्षण के माध्यम से पैटर्न पहचानने के लिए प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। चूंकि मशीन लर्निंग मॉडल अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला को पूरा करते हैं - स्वास्थ्य देखभाल और स्वायत्त वाहनों जैसे महत्वपूर्ण समाधान - जहां डेटा एनोटेशन में किसी भी त्रुटि के खतरनाक नतीजे हो सकते हैं।

डेटा एनोटेशन यह सुनिश्चित करता है कि आपका AI समाधान अपनी पूरी क्षमता के साथ काम करता है। पैटर्न और सहसंबंधों के माध्यम से अपने पर्यावरण की सटीक व्याख्या करने, भविष्यवाणियां करने और आवश्यक कार्रवाई करने के लिए एक एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अत्यधिक वर्गीकृत और व्याख्या की आवश्यकता होती है प्रशिक्षण जानकारी. एनोटेशन एमएल मॉडल को डेटासेट में महत्वपूर्ण विशेषताओं को टैग, ट्रांसक्रिप्शन और लेबल करके आवश्यक भविष्यवाणी दिखाता है।

पर्यवेक्षित अध्ययन

इससे पहले कि हम डेटा एनोटेशन में गहरी खुदाई करें, आइए पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षा के माध्यम से डेटा एनोटेशन को सुलझाएं।

मशीन लर्निंग पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग की एक उपश्रेणी एक अच्छी तरह से लेबल किए गए डेटासेट की मदद से एआई मॉडल प्रशिक्षण को इंगित करती है। पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धति में, कुछ डेटा पहले से ही सटीक रूप से टैग और एनोटेट किए गए हैं। एमएल मॉडल, नए डेटा के संपर्क में आने पर, लेबल किए गए डेटा के आधार पर सटीक भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करता है।

उदाहरण के लिए, एमएल मॉडल को विभिन्न प्रकार के कपड़ों से भरी अलमारी पर प्रशिक्षित किया जाता है। प्रशिक्षण में पहला कदम कपड़े के प्रत्येक आइटम की विशेषताओं और विशेषताओं का उपयोग करके मॉडल को विभिन्न प्रकार के कपड़ों के साथ प्रशिक्षित करना होगा। प्रशिक्षण के बाद मशीन अपने पिछले ज्ञान या प्रशिक्षण को लागू करके कपड़ों के अलग-अलग टुकड़ों की पहचान कर सकेगी। पर्यवेक्षित शिक्षण को वर्गीकरण (श्रेणी के आधार पर) और प्रतिगमन (वास्तविक मूल्य के आधार पर) में वर्गीकृत किया जा सकता है।

डेटा एनोटेशन एआई सिस्टम के प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करता है

डेटा कभी भी एक इकाई नहीं होता है - यह विभिन्न रूपों - पाठ, वीडियो और छवि पर होता है। कहने की जरूरत नहीं है, डेटा एनोटेशन विभिन्न रूपों में आता है।

मशीन को विभिन्न संस्थाओं को समझने और सटीक रूप से पहचानने के लिए, नामांकित इकाई टैगिंग की गुणवत्ता पर जोर देना महत्वपूर्ण है। टैगिंग और एनोटेशन में एक गलती, और एमएल अमेज़ॅन - ई-कॉमर्स स्टोर, नदी या तोते के बीच अंतर नहीं कर सका।

इसके अलावा, डेटा एनोटेशन मशीनों को सूक्ष्म मंशा को पहचानने में मदद करता है - एक गुणवत्ता जो स्वाभाविक रूप से मनुष्यों के लिए आती है। हम अलग तरह से संवाद करते हैं, और मनुष्य स्पष्ट रूप से व्यक्त किए गए विचारों और निहित संदेशों दोनों को समझते हैं। उदाहरण के लिए, सोशल मीडिया के जवाब या समीक्षा सकारात्मक और नकारात्मक दोनों हो सकते हैं, और एमएल दोनों को समझने में सक्षम होना चाहिए। 'बढ़िया जगह। फिर मिलेंगे।' यह एक सकारात्मक मुहावरा है, जबकि 'यह कितनी अच्छी जगह हुआ करती थी! हम इस जगह से प्यार करते थे!' नकारात्मक है, और मानव एनोटेशन इस प्रक्रिया को बहुत आसान बना सकता है।