एआई परियोजनाओं के लिए सटीक डेटा एनोटेशन सुनिश्चित करना

की समीक्षा प्रशिक्षण जानकारी गुणवत्ता

एआई परियोजनाओं पर काम करने वाली कंपनियां पूरी तरह से स्वचालन की शक्ति में खरीदी जाती हैं, यही कारण है कि कई लोग सोचते रहते हैं कि एआई द्वारा संचालित ऑटो एनोटेशन मैन्युअल रूप से एनोटेट करने की तुलना में तेज़ और अधिक सटीक होगा। अभी के लिए, वास्तविकता यह है कि डेटा को पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए मनुष्यों की आवश्यकता होती है क्योंकि सटीकता बहुत महत्वपूर्ण है। स्वचालित लेबलिंग के माध्यम से बनाई गई अतिरिक्त त्रुटियों को एल्गोरिदम की सटीकता में सुधार करने के लिए अतिरिक्त पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होगी, जिससे किसी भी समय की बचत नहीं होगी।

एक और ग़लतफ़हमी - और जो संभवतः ऑटो एनोटेशन को अपनाने में योगदान दे रही है - वह यह है कि छोटी त्रुटियों का परिणामों पर अधिक प्रभाव नहीं पड़ता है। यहां तक ​​कि एआई ड्रिफ्ट नामक घटना के कारण सबसे छोटी त्रुटियां भी महत्वपूर्ण अशुद्धियां उत्पन्न कर सकती हैं, जहां इनपुट डेटा में विसंगतियां एक एल्गोरिदम को उस दिशा में ले जाती हैं जो प्रोग्रामर ने कभी नहीं सोचा था।

परियोजनाओं की अनूठी मांगों को पूरा करने के लिए प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता - सटीकता और स्थिरता के पहलुओं की लगातार समीक्षा की जाती है। प्रशिक्षण डेटा की समीक्षा आमतौर पर दो अलग-अलग तरीकों का उपयोग करके की जाती है -

ऑटो एनोटेट तकनीक

ऑटो एनोटेशन समीक्षा प्रक्रिया यह सुनिश्चित करती है कि फीडबैक को सिस्टम में वापस लूप किया जाता है और भ्रम को रोकता है ताकि एनोटेटर्स अपनी प्रक्रियाओं में सुधार कर सकें।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा संचालित ऑटो एनोटेशन सटीक और तेज है। ऑटो एनोटेशन समय मैनुअल QAs की समीक्षा में खर्च होने वाले समय को कम करता है, जिससे उन्हें डेटासेट में जटिल और महत्वपूर्ण त्रुटियों पर अधिक समय बिताने की अनुमति मिलती है। ऑटो एनोटेशन अमान्य उत्तरों, दोहराव और गलत एनोटेशन का पता लगाने में भी मदद कर सकता है।

डेटा विज्ञान विशेषज्ञों के माध्यम से मैन्युअल रूप से

डेटा वैज्ञानिक डेटासेट में सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए डेटा एनोटेशन की भी समीक्षा करते हैं।

छोटी त्रुटियां और एनोटेशन अशुद्धियां परियोजना के परिणाम को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती हैं। और हो सकता है कि ऑटो एनोटेशन समीक्षा टूल द्वारा इन त्रुटियों का पता न लगाया जा सके। डेटा वैज्ञानिक डेटासेट में डेटा विसंगतियों और अनपेक्षित त्रुटियों का पता लगाने के लिए विभिन्न बैच आकार से नमूना गुणवत्ता परीक्षण करते हैं।

प्रत्येक एआई हेडलाइन के पीछे एक एनोटेशन प्रक्रिया होती है, और शेप इसे दर्द रहित बनाने में मदद कर सकता है

एआई प्रोजेक्ट के नुकसान से बचना

कई संगठन इन-हाउस एनोटेशन संसाधनों की कमी से त्रस्त हैं। डेटा वैज्ञानिक और इंजीनियर उच्च मांग में हैं, और एआई प्रोजेक्ट लेने के लिए इनमें से पर्याप्त पेशेवरों को काम पर रखने का मतलब है एक चेक लिखना जो ज्यादातर कंपनियों की पहुंच से बाहर है। एक बजट विकल्प (जैसे क्राउडसोर्सिंग एनोटेशन) चुनने के बजाय जो अंततः आपको परेशान करने के लिए वापस आ जाएगा, एक अनुभवी बाहरी साथी को अपनी एनोटेशन आवश्यकताओं को आउटसोर्स करने पर विचार करें। जब आप इन-हाउस टीम को इकट्ठा करने का प्रयास करते हैं तो भर्ती, प्रशिक्षण और प्रबंधन की बाधाओं को कम करते हुए आउटसोर्सिंग उच्च स्तर की सटीकता सुनिश्चित करती है।

जब आप विशेष रूप से शेप के साथ अपनी एनोटेशन आवश्यकताओं को आउटसोर्स करते हैं, तो आप एक शक्तिशाली ताकत में टैप करते हैं जो शॉर्टकट के बिना आपकी एआई पहल को तेज कर सकती है जो सभी महत्वपूर्ण परिणामों से समझौता करेगी। हम पूरी तरह से प्रबंधित कार्यबल की पेशकश करते हैं, जिसका अर्थ है कि आप क्राउडसोर्सिंग एनोटेशन प्रयासों से प्राप्त की तुलना में कहीं अधिक सटीकता प्राप्त कर सकते हैं। अग्रिम निवेश अधिक हो सकता है, लेकिन विकास प्रक्रिया के दौरान इसका लाभ मिलेगा जब वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए कम पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होगी।

हमारी डेटा सेवाएँ सोर्सिंग सहित पूरी प्रक्रिया को कवर करती हैं, जो एक ऐसी क्षमता है जिसे अधिकांश अन्य लेबलिंग प्रदाता पेश नहीं कर सकते हैं। हमारे अनुभव से, आप बड़ी मात्रा में उच्च-गुणवत्ता, भौगोलिक दृष्टि से विविध डेटा जल्दी और आसानी से प्राप्त कर सकते हैं, जिसकी पहचान नहीं की गई है और जो सभी प्रासंगिक नियमों के अनुरूप है। जब आप इस डेटा को हमारे क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म में रखते हैं, तो आपको सिद्ध टूल और वर्कफ़्लो तक भी पहुंच मिलती है जो आपके प्रोजेक्ट की समग्र दक्षता को बढ़ावा देती है और आपकी अपेक्षा से अधिक तेज़ी से प्रगति करने में आपकी सहायता करती है।

और अंत में, हमारा घरेलू उद्योग विशेषज्ञ अपनी अनूठी जरूरतों को समझें। चाहे आप चैटबॉट बना रहे हों या स्वास्थ्य देखभाल में सुधार के लिए चेहरे की पहचान तकनीक को लागू करने के लिए काम कर रहे हों, हम वहां रहे हैं और दिशानिर्देशों को विकसित करने में मदद कर सकते हैं जो यह सुनिश्चित करेंगे कि एनोटेशन प्रक्रिया आपके प्रोजेक्ट के लिए उल्लिखित लक्ष्यों को पूरा करे।

शेप में, हम एआई के नए युग को लेकर उत्साहित नहीं हैं। हम इसमें अविश्वसनीय तरीकों से मदद कर रहे हैं, और हमारे अनुभव ने हमें अनगिनत सफल परियोजनाओं को जमीन पर उतारने में मदद की है। यह देखने के लिए कि हम आपके स्वयं के कार्यान्वयन के लिए क्या कर सकते हैं, हमसे संपर्क करें डेमो का अनुरोध करें आज।