डेटा एनोटेशन क्या है [2025 अपडेट] – सर्वोत्तम अभ्यास, उपकरण, लाभ, चुनौतियाँ, प्रकार और अधिक

डेटा एनोटेशन की मूल बातें जानना चाहते हैं? शुरुआत करने के लिए शुरुआती लोगों के लिए यह संपूर्ण डेटा एनोटेशन गाइड पढ़ें।

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डेटा एनोटेशन

तो आप एक नई एआई/एमएल पहल शुरू करना चाहते हैं और अब आप तेजी से महसूस कर रहे हैं कि न केवल उच्च-गुणवत्ता की खोज करें प्रशिक्षण जानकारी लेकिन डेटा एनोटेशन भी आपके प्रोजेक्ट के कुछ चुनौतीपूर्ण पहलू होंगे। आपके एआई और एमएल मॉडल का आउटपुट केवल उतना ही अच्छा है जितना डेटा आप उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग करते हैं - इसलिए डेटा एकत्रीकरण और उस डेटा की टैगिंग और पहचान करने के लिए आप जो सटीकता लागू करते हैं वह महत्वपूर्ण है!

बिजनेस एआई और मशीन के लिए सर्वोत्तम डेटा एनोटेशन और डेटा लेबलिंग सेवाएं प्राप्त करने के लिए आप कहां जाते हैं?
सीखने की परियोजनाएँ?

यह एक ऐसा प्रश्न है जिस पर आप जैसे प्रत्येक कार्यकारी और व्यापारिक नेता को अपना विकास करते समय अवश्य विचार करना चाहिए
उनके प्रत्येक एआई सिस्टम के लिए रोडमैप और समयरेखा।

परिचय

डेटा एनोटेशन

यह लेख पूरी तरह से इस बात पर प्रकाश डालने के लिए समर्पित है कि प्रक्रिया क्या है, यह अपरिहार्य, महत्वपूर्ण क्यों है
डेटा एनोटेशन टूल और अन्य चीज़ों के बारे में जानकारी लेते समय कंपनियों को किन कारकों पर विचार करना चाहिए। इसलिए, यदि आप कोई व्यवसाय चलाते हैं, तो इस गाइड में आपको डेटा एनोटेशन के बारे में जानने योग्य सभी जानकारी दी जाएगी। हम यह भी पता लगाएंगे कि डेटा प्रबंधन और AI जीवनचक्र एनोटेशन प्रक्रिया को कैसे प्रभावित करते हैं।

मशीन लर्निंग में डेटा एनोटेशन क्या है? 2025 का परिप्रेक्ष्य

डेटा एनोटेशन मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को उनके द्वारा संसाधित की जाने वाली जानकारी को समझने और वर्गीकृत करने में मदद करने के लिए डेटा को एट्रिब्यूट करने, टैग करने या लेबल करने की प्रक्रिया है। डेटा एनोटेशन डेटा क्यूरेशन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जिसमें AI और मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स में उपयोग के लिए डेटा तैयार करना और व्यवस्थित करना शामिल है। यह प्रक्रिया AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक है, जिससे वे विभिन्न डेटा प्रकारों, जैसे कि छवियों, ऑडियो फ़ाइलों, वीडियो फुटेज या टेक्स्ट को सटीक रूप से समझने में सक्षम होते हैं।

क्या आप एक नई AI/ML पहल शुरू करना चाहते हैं लेकिन डेटा एनोटेशन से जुड़ी चुनौतियों का सामना कर रहे हैं? आप अकेले नहीं हैं। हाल ही में MIT के एक अध्ययन के अनुसार, 80% डेटा वैज्ञानिक मॉडल बनाने के बजाय डेटा एकत्र करने और तैयार करने में अपना 60% से अधिक समय व्यतीत करते हैं। आपके मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल की गुणवत्ता सीधे आपके प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर करती है - सटीक डेटा एनोटेशन को AI की सफलता में सबसे महत्वपूर्ण कारकों में से एक बनाता है।

2025 में डेटा एनोटेशन के लिए यह व्यापक गाइड बुनियादी अवधारणाओं से लेकर उन्नत तकनीकों तक सब कुछ कवर करती है, जो आपको अपने AI प्रोजेक्ट के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा तैयार करने की जटिलताओं को नेविगेट करने में मदद करती है। चाहे आप कंप्यूटर विज़न सिस्टम, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरण या स्वायत्त वाहन बना रहे हों, उचित डेटा एनोटेशन आपकी सफलता का आधार है।

डेटा एनोटेशन क्या है?

एक स्व-ड्राइविंग कार की कल्पना करें जो सटीक ड्राइविंग निर्णय लेने के लिए कंप्यूटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और सेंसर से डेटा पर निर्भर करती है। कार के एआई मॉडल को अन्य वाहनों, पैदल चलने वालों, जानवरों या बाधाओं जैसी बाधाओं के बीच अंतर करने में मदद करने के लिए, इसे प्राप्त होने वाले डेटा को लेबल या एनोटेट किया जाना चाहिए।

पर्यवेक्षित सीखने में, डेटा एनोटेशन विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि मॉडल को जितना अधिक लेबल किया गया डेटा, उतनी ही तेजी से यह स्वायत्त रूप से कार्य करना सीखता है। एनोटेटेड डेटा एआई मॉडल को चैटबॉट्स, स्पीच रिकग्निशन और ऑटोमेशन जैसे विभिन्न अनुप्रयोगों में तैनात करने की अनुमति देता है, जिसके परिणामस्वरूप इष्टतम प्रदर्शन और विश्वसनीय परिणाम मिलते हैं।

एआई परियोजनाओं के लिए डेटा एनोटेशन का रणनीतिक महत्व

डेटा एनोटेशन परिदृश्य तेजी से विकसित हो रहा है, जिसका AI विकास पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ रहा है: 

  • बाजार विकास: ग्रैंड व्यू रिसर्च के अनुसार, वैश्विक डेटा एनोटेशन टूल्स बाजार का आकार 3.4 तक 2028 बिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है, जो 38.5 से 2021 तक 2028% की सीएजीआर से बढ़ रहा है। 
  • दक्षता मेट्रिक्स: हाल के अध्ययनों से पता चलता है कि एआई-सहायता प्राप्त एनोटेशन, पूरी तरह से मैनुअल तरीकों की तुलना में एनोटेशन समय को 70% तक कम कर सकता है। 
  • गुणवत्ता प्रभाव: आईबीएम अनुसंधान से पता चलता है कि एनोटेशन गुणवत्ता में मात्र 5% सुधार करने से जटिल कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए मॉडल सटीकता 15-20% तक बढ़ सकती है। 
  • लागत कारक: मध्यम आकार की परियोजनाओं के लिए संगठन डेटा एनोटेशन सेवाओं पर औसतन $12,000-$15,000 प्रति माह खर्च करते हैं। 
  • गोद लेने की दरें: 78% एंटरप्राइज़ AI प्रोजेक्ट अब इन-हाउस और आउटसोर्स्ड एनोटेशन सेवाओं के संयोजन का उपयोग करते हैं, जो 54 में 2022% से अधिक है। 
  • उभरती हुई तकनीकें: सक्रिय शिक्षण और अर्ध-पर्यवेक्षित एनोटेशन दृष्टिकोण ने प्रारंभिक अपनाने वालों के लिए एनोटेशन लागत को 35-40% तक कम कर दिया है। 
  • श्रम वितरण: एनोटेशन कार्यबल में महत्वपूर्ण बदलाव आया है, अब 65% एनोटेशन कार्य भारत, फिलीपींस और पूर्वी यूरोप के विशेष एनोटेशन केंद्रों में किया जाता है।

2025 के लिए डेटा एनोटेशन बाज़ार के रुझान और आँकड़े

मशीन लर्निंग में डेटा से सीखकर अपने प्रदर्शन में सुधार करने वाले कंप्यूटर सिस्टम शामिल हैं, जैसे मनुष्य अनुभव से सीखते हैं। इस प्रक्रिया में डेटा एनोटेशन, या लेबलिंग महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह पैटर्न को पहचानने और सटीक भविष्यवाणी करने के लिए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने में मदद करता है।

प्रभावी डेटा प्रबंधन और एनोटेशन सेवाएं मशीन लर्निंग परियोजनाओं की सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। मशीन लर्निंग में, तंत्रिका नेटवर्क में परतों में व्यवस्थित डिजिटल न्यूरॉन्स होते हैं। ये नेटवर्क मानव मस्तिष्क के समान सूचनाओं को संसाधित करते हैं। पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए लेबल किया गया डेटा महत्वपूर्ण है, मशीन लर्निंग में एक सामान्य दृष्टिकोण जहां एल्गोरिदम लेबल किए गए उदाहरणों से सीखते हैं।

लेबल किए गए डेटा के साथ डेटासेट का प्रशिक्षण और परीक्षण मशीन लर्निंग मॉडल को आने वाले डेटा को कुशलतापूर्वक व्याख्या और सॉर्ट करने में सक्षम बनाता है। हम एल्गोरिदम को स्वायत्त रूप से सीखने और न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ परिणामों को प्राथमिकता देने में मदद करने के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले एनोटेट किए गए डेटा प्रदान कर सकते हैं। AI में डेटा एनोटेशन का महत्व AI जीवनचक्र के दौरान मॉडल की सटीकता और प्रदर्शन को बढ़ाने की इसकी क्षमता में निहित है।

डेटा एनोटेशन की आवश्यकता क्यों है?

हम इस तथ्य को जानते हैं कि कंप्यूटर अंतिम परिणाम देने में सक्षम हैं जो न केवल सटीक होते हैं बल्कि प्रासंगिक और समय पर भी होते हैं। हालाँकि, कोई मशीन इतनी दक्षता के साथ डिलीवरी करना कैसे सीखती है?

डेटा एनोटेशन के बिना, प्रत्येक छवि मशीनों के लिए एक समान होगी क्योंकि उनके पास दुनिया की किसी भी चीज़ के बारे में कोई अंतर्निहित जानकारी या ज्ञान नहीं होता है।

सिस्टम को सटीक परिणाम देने के लिए डेटा एनोटेशन की आवश्यकता होती है, मॉड्यूल को कंप्यूटर विज़न मॉडल और स्पीच, रिकग्निशन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए तत्वों की पहचान करने में मदद करता है। कोई भी मॉडल या सिस्टम जिसमें मशीन-चालित निर्णय लेने वाली प्रणाली होती है, डेटा एनोटेशन की आवश्यकता होती है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि निर्णय सटीक और प्रासंगिक हैं।

एलएलएम के लिए डेटा एनोटेशन?

एलएलएम, डिफ़ॉल्ट रूप से, पाठ और वाक्यों को नहीं समझते हैं। उन्हें हर वाक्यांश और शब्द को समझने के लिए प्रशिक्षित किया जाना चाहिए ताकि यह पता चल सके कि उपयोगकर्ता वास्तव में क्या खोज रहा है और फिर उसके अनुसार वितरित करें। एलएलएम फाइन-ट्यूनिंग इस प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम है, जिससे इन मॉडलों को विशिष्ट कार्यों या डोमेन के अनुकूल होने की अनुमति मिलती है।

इसलिए, जब एक जनरेटिव एआई मॉडल किसी प्रश्न का सबसे सटीक और प्रासंगिक उत्तर देता है - यहां तक ​​कि सबसे विचित्र प्रश्नों के साथ प्रस्तुत होने पर भी - इसकी सटीकता संकेत और इसके पीछे की जटिलताओं जैसे संदर्भ, उद्देश्य, व्यंग्य, इरादे आदि को पूरी तरह से समझने की क्षमता से उत्पन्न होती है।

डेटा एनोटेशन एलएलएमएस को ऐसा करने की क्षमताओं से सशक्त बनाता है। सरल शब्दों में, मशीन लर्निंग के लिए डेटा एनोटेशन में लेबलिंग, वर्गीकरण, टैगिंग और मशीन लर्निंग मॉडल के लिए डेटा में अतिरिक्त विशेषता का कोई भी हिस्सा जोड़ना शामिल है ताकि बेहतर तरीके से प्रक्रिया और विश्लेषण किया जा सके। केवल इस महत्वपूर्ण प्रक्रिया के माध्यम से ही परिणामों को पूर्णता के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।

जब एलएलएम के लिए डेटा एनोटेट करने की बात आती है, तो विविध तकनीकों को लागू किया जाता है। हालांकि किसी तकनीक को लागू करने पर कोई व्यवस्थित नियम नहीं है, यह आमतौर पर विशेषज्ञों के विवेक के अधीन है, जो प्रत्येक के पेशेवरों और विपक्षों का विश्लेषण करते हैं और सबसे आदर्श को तैनात करते हैं।

आइए एलएलएम के लिए कुछ सामान्य डेटा एनोटेशन तकनीकों पर नज़र डालें।

मैनुअल एनोटेशन: इससे लोगों को मैन्युअल रूप से डेटा एनोटेट करने और समीक्षा करने की प्रक्रिया में लगना पड़ता है। हालांकि यह उच्च-गुणवत्ता वाला आउटपुट सुनिश्चित करता है, लेकिन यह थकाऊ और समय लेने वाला है।

अर्ध-स्वचालित एनोटेशन: डेटासेट को टैग करने के लिए मनुष्य और एलएलएम एक दूसरे के साथ मिलकर काम करते हैं। यह मनुष्यों की सटीकता और मशीनों की वॉल्यूम हैंडलिंग क्षमताओं को सुनिश्चित करता है। एआई एल्गोरिदम कच्चे डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और प्रारंभिक लेबल सुझा सकते हैं, जिससे मानव एनोटेटर्स का बहुमूल्य समय बचता है। (उदाहरण के लिए, एआई आगे के मानव लेबलिंग के लिए चिकित्सा छवियों में रुचि के संभावित क्षेत्रों की पहचान कर सकता है)

अर्द्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण: मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए लेबल किए गए डेटा की छोटी मात्रा को लेबल न किए गए डेटा की बड़ी मात्रा के साथ संयोजित करना।

स्वचालित एनोटेशन: समय की बचत करने वाली और बड़ी मात्रा में डेटासेट को एनोटेट करने के लिए सबसे आदर्श, यह तकनीक एलएलएम मॉडल की विशेषताओं को टैग करने और जोड़ने की सहज क्षमताओं पर निर्भर करती है। जबकि यह समय बचाता है और बड़ी मात्रा को कुशलता से संभालता है, सटीकता पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल की गुणवत्ता और प्रासंगिकता पर बहुत अधिक निर्भर करती है।

अनुदेश ट्यूनिंग: यह प्राकृतिक भाषा निर्देशों द्वारा वर्णित कार्यों पर भाषा मॉडल को परिष्कृत करने से संबंधित है, जिसमें निर्देशों के विविध सेटों और संगत आउटपुट पर प्रशिक्षण शामिल है।

शून्य-शॉट लर्निंग: मौजूदा ज्ञान और अंतर्दृष्टि के आधार पर, एलएलएम इस तकनीक में आउटपुट के रूप में लेबल किए गए डेटा को वितरित कर सकते हैं। यह लेबल प्राप्त करने में होने वाले खर्चों को कम करता है और बल्क डेटा को संसाधित करने के लिए आदर्श है। इस तकनीक में मॉडल के मौजूदा ज्ञान का उपयोग करके उन कार्यों पर पूर्वानुमान लगाना शामिल है जिन पर इसे स्पष्ट रूप से प्रशिक्षित नहीं किया गया है।

उत्साह: जिस प्रकार कोई उपयोगकर्ता किसी मॉडल को उत्तर के लिए प्रश्नों के रूप में संकेत देता है, उसी प्रकार एलएलएम को आवश्यकताओं का वर्णन करके डेटा को एनोटेट करने के लिए प्रेरित किया जा सकता है। यहां आउटपुट गुणवत्ता सीधे तौर पर शीघ्र गुणवत्ता और कितने सटीक निर्देश दिए गए हैं, इस पर निर्भर है।

ट्रांसफर लर्निंग: आवश्यक लेबलयुक्त डेटा की मात्रा को कम करने के लिए समान कार्यों पर पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करना।

सक्रिय अध्ययन: यहाँ ML मॉडल स्वयं डेटा एनोटेशन प्रक्रिया का मार्गदर्शन करता है। मॉडल उन डेटा बिंदुओं की पहचान करता है जो इसके सीखने के लिए सबसे अधिक लाभकारी होंगे और उन विशिष्ट बिंदुओं के लिए एनोटेशन का अनुरोध करता है। यह लक्षित दृष्टिकोण एनोटेट किए जाने वाले डेटा की कुल मात्रा को कम करता है, जिससे बढ़ी हुई कार्यकुशलता और मॉडल का बेहतर प्रदर्शन.

2025 में सर्वश्रेष्ठ डेटा एनोटेशन टूल का चयन कैसे करें

डेटा लेबलिंग/एनोटेशन टूल

सरल शब्दों में, यह एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो विशेषज्ञों और विशेषज्ञों को सभी प्रकार के डेटासेट को एनोटेट, टैग या लेबल करने की सुविधा देता है। यह कच्चे डेटा और आपके मशीन लर्निंग मॉड्यूल द्वारा अंततः निकाले जाने वाले परिणामों के बीच एक पुल या माध्यम है।

डेटा लेबलिंग टूल एक ऑन-प्रिमाइस या क्लाउड-आधारित समाधान है जो मशीन लर्निंग मॉडल के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा को एनोटेट करता है। जबकि कई कंपनियाँ जटिल एनोटेशन करने के लिए बाहरी विक्रेता पर निर्भर करती हैं, कुछ संगठनों के पास अभी भी अपने स्वयं के उपकरण हैं जो या तो कस्टम-निर्मित हैं या बाजार में उपलब्ध फ्रीवेयर या ओपनसोर्स टूल पर आधारित हैं। ऐसे उपकरण आमतौर पर विशिष्ट डेटा प्रकारों जैसे कि छवि, वीडियो, टेक्स्ट, ऑडियो आदि को संभालने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं। उपकरण डेटा एनोटेटर्स को छवियों को लेबल करने के लिए बाउंडिंग बॉक्स या बहुभुज जैसी सुविधाएँ या विकल्प प्रदान करते हैं। वे बस विकल्प का चयन कर सकते हैं और अपने विशिष्ट कार्य कर सकते हैं।

आधुनिक AI अनुप्रयोगों के लिए डेटा एनोटेशन के प्रकार

यह एक व्यापक शब्द है जिसमें विभिन्न डेटा एनोटेशन प्रकार शामिल हैं। इसमें छवि, पाठ, ऑडियो और वीडियो शामिल हैं। आपको बेहतर समझ देने के लिए, हमने प्रत्येक को और टुकड़ों में तोड़ दिया है। आइए उन्हें व्यक्तिगत रूप से जांचें।

छवि एनोटेशन

छवि एनोटेशन

जिन डेटासेट पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया है, वे तुरंत और सटीक रूप से आपकी आंखों को आपकी नाक से और आपकी भौंह को आपकी पलकों से अलग कर सकते हैं। यही कारण है कि आपके द्वारा लागू किए गए फ़िल्टर आपके चेहरे के आकार, आप अपने कैमरे के कितने करीब हैं, आदि की परवाह किए बिना पूरी तरह से फिट होते हैं।

तो, जैसा कि आप अब जानते हैं, छवि एनोटेशन उन मॉड्यूल में महत्वपूर्ण है जिनमें चेहरे की पहचान, कंप्यूटर दृष्टि, रोबोटिक दृष्टि और बहुत कुछ शामिल है। जब एआई विशेषज्ञ ऐसे मॉडलों को प्रशिक्षित करते हैं, तो वे अपनी छवियों में विशेषता के रूप में कैप्शन, पहचानकर्ता और कीवर्ड जोड़ते हैं। फिर एल्गोरिदम इन मापदंडों को पहचानते हैं और समझते हैं और स्वायत्त रूप से सीखते हैं।

छवि वर्गीकरण - छवि वर्गीकरण में उनकी सामग्री के आधार पर छवियों को पूर्वनिर्धारित श्रेणियां या लेबल निर्दिष्ट करना शामिल है। इस प्रकार के एनोटेशन का उपयोग एआई मॉडल को छवियों को स्वचालित रूप से पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।

वस्तु पहचान/पहचान – ऑब्जेक्ट रिकग्निशन, या ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, एक छवि के भीतर विशिष्ट वस्तुओं को पहचानने और लेबल करने की प्रक्रिया है। इस प्रकार के एनोटेशन का उपयोग एआई मॉडल को वास्तविक दुनिया की छवियों या वीडियो में वस्तुओं का पता लगाने और पहचानने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।

विभाजन - छवि विभाजन में एक छवि को कई खंडों या क्षेत्रों में विभाजित करना शामिल है, प्रत्येक एक विशिष्ट वस्तु या रुचि के क्षेत्र से संबंधित है। इस प्रकार के एनोटेशन का उपयोग एआई मॉडल को पिक्सेल स्तर पर छवियों का विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, जिससे अधिक सटीक वस्तु पहचान और दृश्य समझ को सक्षम किया जा सके।

छवि कैप्शनिंग: इमेज ट्रांसक्रिप्शन, इमेज से विवरण खींचने और उन्हें वर्णनात्मक पाठ में बदलने की प्रक्रिया है, जिसे फिर एनोटेट डेटा के रूप में सहेजा जाता है। इमेज प्रदान करके और यह निर्दिष्ट करके कि क्या एनोटेट किया जाना चाहिए, टूल इमेज और उनके संगत विवरण दोनों का उत्पादन करता है।

ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (OCR): OCR तकनीक कंप्यूटर को स्कैन की गई छवियों या दस्तावेज़ों से पाठ को पढ़ने और पहचानने की अनुमति देती है। यह प्रक्रिया पाठ को सटीक रूप से निकालने में मदद करती है और इसने डिजिटलीकरण, स्वचालित डेटा प्रविष्टि और दृष्टिबाधित लोगों के लिए बेहतर पहुँच को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किया है।

पोज़ अनुमान (कीपॉइंट एनोटेशन): मुद्रा आकलन में शरीर के प्रमुख बिंदुओं, विशेष रूप से जोड़ों, को चिन्हित करना और उन पर नज़र रखना शामिल है, ताकि छवियों या वीडियो में 2D या 3D स्थान में किसी व्यक्ति की स्थिति और अभिविन्यास का निर्धारण किया जा सके।

ऑडियो एनोटेशन

ऑडियो एनोटेशन

ऑडियो डेटा में छवि डेटा की तुलना में और भी अधिक गतिशीलता जुड़ी होती है। एक ऑडियो फ़ाइल के साथ कई कारक जुड़े होते हैं, जिनमें भाषा, वक्ता की जनसांख्यिकी, बोलियाँ, मनोदशा, इरादा, भावना, व्यवहार शामिल हैं, लेकिन निश्चित रूप से इन्हीं तक सीमित नहीं हैं। एल्गोरिदम को प्रसंस्करण में कुशल बनाने के लिए, इन सभी मापदंडों को टाइमस्टैम्पिंग, ऑडियो लेबलिंग और अधिक जैसी तकनीकों द्वारा पहचाना और टैग किया जाना चाहिए। केवल मौखिक संकेतों के अलावा, मौन, सांसें, यहां तक ​​कि पृष्ठभूमि शोर जैसे गैर-मौखिक उदाहरणों को सिस्टम को व्यापक रूप से समझने के लिए एनोटेट किया जा सकता है।

ऑडियो वर्गीकरण: ऑडियो वर्गीकरण ध्वनि डेटा को उसकी विशेषताओं के आधार पर छांटता है, जिससे मशीनें संगीत, भाषण और प्राकृतिक ध्वनियों जैसे विभिन्न प्रकार के ऑडियो को पहचान सकती हैं और उनमें अंतर कर सकती हैं। इसका उपयोग अक्सर संगीत शैलियों को वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है, जो Spotify जैसे प्लेटफ़ॉर्म को समान ट्रैक सुझाने में मदद करता है।

ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन: ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन ऑडियो फ़ाइलों से बोले गए शब्दों को लिखित पाठ में बदलने की प्रक्रिया है, जो साक्षात्कार, फ़िल्म या टीवी शो के लिए कैप्शन बनाने के लिए उपयोगी है। जबकि OpenAI के व्हिस्पर जैसे उपकरण कई भाषाओं में ट्रांसक्रिप्शन को स्वचालित कर सकते हैं, उन्हें कुछ मैन्युअल सुधार की आवश्यकता हो सकती है। हम शैप के ऑडियो एनोटेशन टूल का उपयोग करके इन ट्रांसक्रिप्शन को परिष्कृत करने के तरीके पर एक ट्यूटोरियल प्रदान करते हैं।

वीडियो एनोटेशन

वीडियो एनोटेशन

जबकि एक छवि स्थिर होती है, एक वीडियो छवियों का एक संकलन है जो वस्तुओं के गति में होने का प्रभाव पैदा करता है। अब, इस संकलन में प्रत्येक छवि को फ़्रेम कहा जाता है। जहां तक ​​वीडियो एनोटेशन का सवाल है, इस प्रक्रिया में प्रत्येक फ्रेम में फ़ील्ड में विभिन्न ऑब्जेक्ट्स को एनोटेट करने के लिए कीपॉइंट्स, पॉलीगॉन या बाउंडिंग बॉक्स को जोड़ना शामिल है।

जब इन फ़्रेमों को एक साथ सिला जाता है, तो कार्रवाई में एआई मॉडल द्वारा आंदोलन, व्यवहार, पैटर्न और बहुत कुछ सीखा जा सकता है। यह केवल माध्यम से है वीडियो एनोटेशन कि स्थानीयकरण, गति धुंधलापन और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग जैसी अवधारणाओं को सिस्टम में लागू किया जा सकता है। विभिन्न वीडियो डेटा एनोटेशन सॉफ़्टवेयर आपको फ़्रेम को एनोटेट करने में मदद करते हैं। जब इन एनोटेटेड फ़्रेम को एक साथ जोड़ा जाता है, तो AI मॉडल मूवमेंट, व्यवहार, पैटर्न और बहुत कुछ सीख सकते हैं। AI में स्थानीयकरण, गति धुंधलापन और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग जैसी अवधारणाओं को लागू करने के लिए वीडियो एनोटेशन महत्वपूर्ण है।

वीडियो वर्गीकरण (टैगिंग): वीडियो वर्गीकरण में वीडियो सामग्री को विशिष्ट श्रेणियों में वर्गीकृत करना शामिल है, जो ऑनलाइन सामग्री को नियंत्रित करने और उपयोगकर्ताओं के लिए सुरक्षित अनुभव सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

वीडियो कैप्शनिंग: जिस प्रकार हम चित्रों में कैप्शन लगाते हैं, उसी प्रकार वीडियो कैप्शनिंग में वीडियो सामग्री को वर्णनात्मक पाठ में बदलना शामिल है।

वीडियो इवेंट या कार्रवाई का पता लगाना: यह तकनीक वीडियो में क्रियाओं की पहचान और वर्गीकरण करती है, जिसका उपयोग आमतौर पर खेलों में प्रदर्शन का विश्लेषण करने या दुर्लभ घटनाओं का पता लगाने के लिए निगरानी में किया जाता है।

वीडियो ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और ट्रैकिंग: वीडियो में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन ऑब्जेक्ट्स की पहचान करता है और फ्रेम में उनकी गति को ट्रैक करता है, तथा अनुक्रम में उनके चलने के दौरान स्थान और आकार जैसे विवरणों को नोट करता है।

पाठ एनोटेशन

टेक्स्ट एनोटेशन

आज अधिकांश व्यवसाय अद्वितीय अंतर्दृष्टि और जानकारी के लिए टेक्स्ट-आधारित डेटा पर निर्भर हैं। अब, टेक्स्ट किसी ऐप पर ग्राहकों की प्रतिक्रिया से लेकर सोशल मीडिया उल्लेख तक कुछ भी हो सकता है। और छवियों और वीडियो के विपरीत, जो ज्यादातर सीधे-सीधे इरादे व्यक्त करते हैं, टेक्स्ट बहुत सारे शब्दार्थ के साथ आता है।

मनुष्य के रूप में, हम एक वाक्यांश के संदर्भ, प्रत्येक शब्द, वाक्य या वाक्यांश के अर्थ को समझने, उन्हें एक निश्चित स्थिति या बातचीत से जोड़ने और फिर एक बयान के पीछे के समग्र अर्थ को समझने के लिए तैयार हैं। दूसरी ओर, मशीनें सटीक स्तर पर ऐसा नहीं कर सकतीं। व्यंग्य, हास्य और अन्य अमूर्त तत्वों जैसी अवधारणाएं उनके लिए अज्ञात हैं और इसीलिए टेक्स्ट डेटा लेबलिंग अधिक कठिन हो जाती है। इसीलिए टेक्स्ट एनोटेशन में कुछ और परिष्कृत चरण होते हैं जैसे कि निम्नलिखित:

शब्दार्थ एनोटेशन - वस्तुओं, उत्पादों और सेवाओं को उपयुक्त कीफ़्रेज़ टैगिंग और पहचान मापदंडों द्वारा अधिक प्रासंगिक बनाया जाता है। चैटबॉट भी इसी तरह मानवीय बातचीत की नकल करने के लिए बनाए जाते हैं।

आशय व्याख्या - उपयोगकर्ता के इरादे और उनके द्वारा उपयोग की जाने वाली भाषा को मशीनों को समझने के लिए टैग किया जाता है। इसके साथ, मॉडल किसी अनुरोध को कमांड से, या अनुशंसा को बुकिंग से, इत्यादि में अंतर कर सकते हैं।

भाव एनोटेशन - सेंटीमेंट एनोटेशन में शाब्दिक डेटा को उस भावना के साथ लेबल करना शामिल होता है, जो सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ होती है। इस प्रकार के एनोटेशन का आमतौर पर भावना विश्लेषण में उपयोग किया जाता है, जहां एआई मॉडल को पाठ में व्यक्त भावनाओं को समझने और मूल्यांकन करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

भावनाओं का विश्लेषण

इकाई एनोटेशन - जहां असंरचित वाक्यों को अधिक सार्थक बनाने और उन्हें ऐसे प्रारूप में लाने के लिए टैग किया जाता है जिसे मशीनों द्वारा समझा जा सके। ऐसा करने के लिए, दो पहलू शामिल हैं - नाम इकाई मान्यता और इकाई जोड़ने. नामांकित इकाई पहचान तब होती है जब स्थानों, लोगों, घटनाओं, संगठनों और अन्य के नामों को टैग और पहचाना जाता है और इकाई लिंकिंग तब होती है जब ये टैग उन वाक्यों, वाक्यांशों, तथ्यों या विचारों से जुड़े होते हैं जो उनका अनुसरण करते हैं। सामूहिक रूप से, ये दोनों प्रक्रियाएँ संबद्ध पाठ और उसके आसपास के कथन के बीच संबंध स्थापित करती हैं।

पाठ वर्गीकरण - वाक्यों या पैराग्राफों को व्यापक विषयों, प्रवृत्तियों, विषयों, विचारों, श्रेणियों (खेल, मनोरंजन और समान) और अन्य मापदंडों के आधार पर टैग और वर्गीकृत किया जा सकता है।

लिडार एनोटेशन

लाइडार एनोटेशन

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

LiDAR एनोटेशन में LiDAR सेंसर से 3D पॉइंट क्लाउड डेटा को लेबल करना और वर्गीकृत करना शामिल है। यह आवश्यक प्रक्रिया मशीनों को विभिन्न उपयोगों के लिए स्थानिक जानकारी को समझने में मदद करती है। उदाहरण के लिए, स्वायत्त वाहनों में, एनोटेटेड LiDAR डेटा कारों को वस्तुओं की पहचान करने और सुरक्षित रूप से नेविगेट करने की अनुमति देता है। शहरी नियोजन में, यह विस्तृत 3D शहर के नक्शे बनाने में मदद करता है। पर्यावरण निगरानी के लिए, यह वन संरचनाओं का विश्लेषण करने और भूभाग में परिवर्तनों को ट्रैक करने में सहायता करता है। इसका उपयोग रोबोटिक्स, संवर्धित वास्तविकता और सटीक माप और वस्तु पहचान के लिए निर्माण में भी किया जाता है।

मशीन लर्निंग की सफलता के लिए चरण-दर-चरण डेटा लेबलिंग / डेटा एनोटेशन प्रक्रिया

डेटा एनोटेशन प्रक्रिया में मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए उच्च-गुणवत्ता और सटीक डेटा लेबलिंग प्रक्रिया सुनिश्चित करने के लिए अच्छी तरह से परिभाषित चरणों की एक श्रृंखला शामिल है। ये चरण प्रक्रिया के हर पहलू को कवर करते हैं, असंरचित डेटा संग्रह से लेकर आगे के उपयोग के लिए एनोटेट किए गए डेटा को निर्यात करने तक। प्रभावी MLOps अभ्यास इस प्रक्रिया को सुव्यवस्थित कर सकते हैं और समग्र दक्षता में सुधार कर सकते हैं।
डेटा एनोटेशन और डेटा लेबलिंग परियोजनाओं में तीन प्रमुख चरण

डेटा एनोटेशन टीम इस प्रकार काम करती है:

  1. डेटा संग्रहण: डेटा एनोटेशन प्रक्रिया में पहला कदम एक केंद्रीकृत स्थान में सभी प्रासंगिक डेटा, जैसे चित्र, वीडियो, ऑडियो रिकॉर्डिंग, या टेक्स्ट डेटा एकत्र करना है।
  2. डेटा प्रीप्रोसेसिंग: छवियों को हटाकर, टेक्स्ट को फ़ॉर्मेट करके या वीडियो सामग्री को ट्रांसक्राइब करके एकत्रित डेटा को मानकीकृत और बेहतर बनाएँ। प्रीप्रोसेसिंग सुनिश्चित करता है कि डेटा एनोटेशन कार्य के लिए तैयार है।
  3. सही विक्रेता या उपकरण का चयन करें: अपनी परियोजना की आवश्यकताओं के आधार पर उपयुक्त डेटा एनोटेशन टूल या विक्रेता चुनें।
  4. एनोटेशन दिशानिर्देश: पूरी प्रक्रिया में स्थिरता और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए एनोटेटर या एनोटेशन टूल के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश स्थापित करें।
  5. एनोटेशन: स्थापित दिशानिर्देशों का पालन करते हुए, मानव एनोटेटर्स या डेटा एनोटेशन प्लेटफॉर्म का उपयोग करके डेटा को लेबल और टैग करें।
  6. गुणवत्ता आश्वासन (क्यूए): सटीकता और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए एनोटेटेड डेटा की समीक्षा करें। परिणामों की गुणवत्ता को सत्यापित करने के लिए, यदि आवश्यक हो, तो कई ब्लाइंड एनोटेशन नियोजित करें।
  7. डेटा निर्यात: डेटा एनोटेशन पूरा करने के बाद, डेटा को आवश्यक प्रारूप में निर्यात करें। नैनोनेट्स जैसे प्लेटफॉर्म विभिन्न व्यावसायिक सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों के लिए निर्बाध डेटा निर्यात को सक्षम करते हैं।

परियोजना के आकार, जटिलता और उपलब्ध संसाधनों के आधार पर संपूर्ण डेटा एनोटेशन प्रक्रिया कुछ दिनों से लेकर कई सप्ताह तक हो सकती है।

एंटरप्राइज़ डेटा एनोटेशन प्लेटफ़ॉर्म / डेटा लेबलिंग टूल में देखने योग्य उन्नत सुविधाएँ

डेटा एनोटेशन टूल निर्णायक कारक हैं जो आपके एआई प्रोजेक्ट को बना या बिगाड़ सकते हैं। जब सटीक आउटपुट और परिणामों की बात आती है, तो अकेले डेटासेट की गुणवत्ता मायने नहीं रखती। वास्तव में, आप अपने एआई मॉड्यूल को प्रशिक्षित करने के लिए जिन डेटा एनोटेशन टूल का उपयोग करते हैं, वे आपके आउटपुट को अत्यधिक प्रभावित करते हैं।

इसीलिए सबसे कार्यात्मक और उपयुक्त डेटा लेबलिंग टूल का चयन करना और उसका उपयोग करना आवश्यक है जो आपके व्यवसाय या परियोजना की जरूरतों को पूरा करता हो। लेकिन सबसे पहले डेटा एनोटेशन टूल क्या है? इससे कौन सा उद्देश्य पूरा होगा? क्या कोई प्रकार हैं? खैर, आइए जानें।

डेटा एनोटेशन और डेटा लेबलिंग टूल के लिए सुविधाएँ

अन्य टूल के समान, डेटा एनोटेशन टूल सुविधाओं और क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करते हैं। आपको सुविधाओं के बारे में त्वरित जानकारी देने के लिए, यहां कुछ सबसे बुनियादी सुविधाओं की सूची दी गई है, जिन्हें आपको डेटा एनोटेशन टूल का चयन करते समय देखना चाहिए।

डेटासेट प्रबंधन

आप जिस डेटा एनोटेशन टूल का उपयोग करना चाहते हैं, उसे आपके पास मौजूद उच्च-गुणवत्ता वाले बड़े डेटासेट का समर्थन करना चाहिए और आपको लेबलिंग के लिए उन्हें सॉफ़्टवेयर में आयात करने देना चाहिए। इसलिए, अपने डेटासेट को प्रबंधित करना प्राथमिक सुविधा उपकरण प्रदान करता है। समकालीन समाधान ऐसी सुविधाएँ प्रदान करते हैं जो आपको बड़ी मात्रा में डेटा को सहजता से आयात करने देती हैं, साथ ही आपको सॉर्ट, फ़िल्टर, क्लोन, मर्ज और अधिक जैसी क्रियाओं के माध्यम से अपने डेटासेट को व्यवस्थित करने देती हैं।

एक बार जब आपके डेटासेट का इनपुट हो जाता है, तो अगला काम उन्हें उपयोग करने योग्य फ़ाइलों के रूप में निर्यात करना होता है। आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले टूल से आपको अपने डेटासेट को आपके द्वारा निर्दिष्ट प्रारूप में सहेजने की अनुमति मिलनी चाहिए ताकि आप उन्हें अपने ML मॉडल में फीड कर सकें। एनोटेशन प्रक्रिया के दौरान डेटासेट की अखंडता बनाए रखने के लिए प्रभावी डेटा संस्करण क्षमताएँ महत्वपूर्ण हैं।

एनोटेशन तकनीक

डेटा एनोटेशन टूल इसी के लिए बनाया या डिज़ाइन किया गया है। एक ठोस टूल आपको सभी प्रकार के डेटासेट के लिए एनोटेशन तकनीकों की एक श्रृंखला प्रदान करनी चाहिए। यह तब तक है जब तक आप अपनी आवश्यकताओं के लिए कोई कस्टम समाधान विकसित नहीं कर रहे हैं। आपके टूल को आपको कंप्यूटर विज़न से वीडियो या छवियों, NLPs और ट्रांसक्रिप्शन से ऑडियो या टेक्स्ट और बहुत कुछ एनोटेट करने देना चाहिए। इसे और अधिक परिष्कृत करते हुए, बाउंडिंग बॉक्स, सिमेंटिक सेगमेंटेशन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन का उपयोग करने के विकल्प होने चाहिए, घनाभ, प्रक्षेप, भावना विश्लेषण, भाषण के भाग, सहसंदर्भ समाधान और अधिक।

शुरुआती लोगों के लिए, एआई-संचालित डेटा एनोटेशन टूल भी हैं। ये एआई मॉड्यूल के साथ आते हैं जो एनोटेटर के कार्य पैटर्न से स्वायत्त रूप से सीखते हैं और छवियों या पाठ को स्वचालित रूप से एनोटेट करते हैं। ऐसा
मॉड्यूल का उपयोग एनोटेटर्स को अविश्वसनीय सहायता प्रदान करने, एनोटेशन को अनुकूलित करने और यहां तक ​​कि गुणवत्ता जांच लागू करने के लिए भी किया जा सकता है।

डेटा गुणवत्ता नियंत्रण

गुणवत्ता जांच की बात करें तो, कई डेटा एनोटेशन उपकरण एम्बेडेड गुणवत्ता जांच मॉड्यूल के साथ उपलब्ध हैं। ये एनोटेटर्स को अपनी टीम के सदस्यों के साथ बेहतर सहयोग करने और वर्कफ़्लो को अनुकूलित करने में मदद करने की अनुमति देते हैं। इस सुविधा के साथ, एनोटेटर वास्तविक समय में टिप्पणियों या फीडबैक को चिह्नित और ट्रैक कर सकते हैं, फ़ाइलों में परिवर्तन करने वाले लोगों के पीछे की पहचान को ट्रैक कर सकते हैं, पिछले संस्करणों को पुनर्स्थापित कर सकते हैं, आम सहमति लेबल करने का विकल्प चुन सकते हैं और बहुत कुछ कर सकते हैं।

सुरक्षा

चूँकि आप डेटा के साथ काम कर रहे हैं, सुरक्षा सर्वोच्च प्राथमिकता होनी चाहिए। हो सकता है कि आप निजी विवरण या बौद्धिक संपदा जैसे गोपनीय डेटा पर काम कर रहे हों। इसलिए, आपके टूल को डेटा कहां संग्रहीत है और इसे कैसे साझा किया जाता है, इसके संदर्भ में वायुरोधी सुरक्षा प्रदान करनी चाहिए। इसे ऐसे उपकरण उपलब्ध कराने चाहिए जो टीम के सदस्यों तक पहुंच को सीमित करें, अनधिकृत डाउनलोड को रोकें और बहुत कुछ।

इनके अलावा, डेटा सुरक्षा मानकों और प्रोटोकॉल का पालन भी करना होगा।

कार्यबल प्रबंधन

डेटा एनोटेशन टूल भी एक प्रकार का प्रोजेक्ट प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म है, जहां टीम के सदस्यों को कार्य सौंपे जा सकते हैं, सहयोगात्मक कार्य हो सकता है, समीक्षा संभव है और भी बहुत कुछ। इसीलिए आपका टूल अनुकूलित उत्पादकता के लिए आपके वर्कफ़्लो और प्रक्रिया में फिट होना चाहिए।

इसके अलावा, टूल में न्यूनतम सीखने की अवस्था भी होनी चाहिए क्योंकि डेटा एनोटेशन की प्रक्रिया में समय लगता है। केवल उपकरण सीखने में बहुत अधिक समय खर्च करने से कोई प्रयोजन पूरा नहीं होता। इसलिए, किसी के लिए भी जल्दी से शुरुआत करना सहज और सहज होना चाहिए।

डेटा एनोटेशन के क्या लाभ हैं?

मशीन लर्निंग सिस्टम को अनुकूलित करने और बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने के लिए डेटा एनोटेशन महत्वपूर्ण है। डेटा एनोटेशन के कुछ प्रमुख लाभ यहां दिए गए हैं:

  1. बेहतर प्रशिक्षण दक्षता: डेटा लेबलिंग मशीन लर्निंग मॉडल को बेहतर प्रशिक्षित करने, समग्र दक्षता बढ़ाने और अधिक सटीक परिणाम देने में मदद करती है।
  2. बढ़ी हुई सटीकता: सटीक रूप से एनोटेटेड डेटा यह सुनिश्चित करता है कि एल्गोरिदम प्रभावी ढंग से अनुकूलित और सीख सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप भविष्य के कार्यों में उच्च स्तर की सटीकता होती है।
  3. मानव हस्तक्षेप में कमी: उन्नत डेटा एनोटेशन टूल मैन्युअल हस्तक्षेप, प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और संबद्ध लागतों को कम करने की आवश्यकता को काफी कम कर देता है।

इस प्रकार, एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पारंपरिक रूप से आवश्यक लागत और मैन्युअल प्रयास को कम करते हुए डेटा एनोटेशन अधिक कुशल और सटीक मशीन लर्निंग सिस्टम में योगदान देता है। डेटा एनोटेशन के लाभों का विश्लेषण करना

डेटा एनोटेशन में गुणवत्ता नियंत्रण

डेटा एनोटेशन परियोजनाओं में गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए शैप गुणवत्ता नियंत्रण के कई चरणों के माध्यम से सर्वोच्च गुणवत्ता सुनिश्चित करता है।

  • प्रारंभिक प्रशिक्षण: एनोटेटर्स को परियोजना-विशिष्ट दिशानिर्देशों पर गहन प्रशिक्षण दिया जाता है।
  • चल रही निगरानी: एनोटेशन प्रक्रिया के दौरान नियमित गुणवत्ता जांच।
  • अंतिम समीक्षा: सटीकता और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए वरिष्ठ व्याख्याताओं और स्वचालित उपकरणों द्वारा व्यापक समीक्षा।

इसके अलावा AI मानव एनोटेशन में विसंगतियों की पहचान भी कर सकता है और उन्हें समीक्षा के लिए चिह्नित कर सकता है, जिससे समग्र डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित होती है। (उदाहरण के लिए, AI इस बात में विसंगतियों का पता लगा सकता है कि कैसे अलग-अलग एनोटेटर एक छवि में एक ही वस्तु को लेबल करते हैं)। इसलिए मानव और AI के साथ एनोटेशन की गुणवत्ता में काफी सुधार किया जा सकता है जबकि परियोजनाओं को पूरा करने में लगने वाले कुल समय को कम किया जा सकता है।

सामान्य डेटा एनोटेशन चुनौतियों पर काबू पाना 

एआई और मशीन लर्निंग मॉडल के विकास और सटीकता में डेटा एनोटेशन महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। हालाँकि, यह प्रक्रिया चुनौतियों के अपने सेट के साथ आती है:

  1. डेटा एनोटेट करने की लागत: डेटा एनोटेशन मैन्युअल रूप से या स्वचालित रूप से किया जा सकता है। मैनुअल एनोटेशन के लिए महत्वपूर्ण प्रयास, समय और संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिससे लागत में वृद्धि हो सकती है। पूरी प्रक्रिया के दौरान डेटा की गुणवत्ता बनाए रखना भी इन खर्चों में योगदान देता है।
  2. एनोटेशन की सटीकता: एनोटेशन प्रक्रिया के दौरान मानवीय त्रुटियों के परिणामस्वरूप खराब डेटा गुणवत्ता हो सकती है, जो सीधे AI/ML मॉडल के प्रदर्शन और पूर्वानुमानों को प्रभावित करती है। गार्टनर का एक अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है खराब डेटा गुणवत्ता लागत कंपनियों को 15% तक उनके राजस्व का।
  3. अनुमापकताजैसे-जैसे डेटा की मात्रा बढ़ती है, एनोटेशन प्रक्रिया बड़े डेटासेट के साथ अधिक जटिल और समय लेने वाली हो सकती है, खासकर जब मल्टीमॉडल डेटा के साथ काम किया जाता है। गुणवत्ता और दक्षता बनाए रखते हुए डेटा एनोटेशन को स्केल करना कई संगठनों के लिए चुनौतीपूर्ण है।
  4. डेटा गोपनीयता और सुरक्षा: संवेदनशील डेटा, जैसे व्यक्तिगत जानकारी, चिकित्सा रिकॉर्ड, या वित्तीय डेटा की व्याख्या करना, गोपनीयता और सुरक्षा के बारे में चिंता पैदा करता है। यह सुनिश्चित करना कि एनोटेशन प्रक्रिया प्रासंगिक डेटा सुरक्षा नियमों और नैतिक दिशानिर्देशों का अनुपालन करती है, कानूनी और प्रतिष्ठित जोखिमों से बचने के लिए महत्वपूर्ण है।
  5. विविध डेटा प्रकारों का प्रबंधन: टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो जैसे विभिन्न डेटा प्रकारों को संभालना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, खासकर जब उन्हें अलग-अलग एनोटेशन तकनीकों और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। इन डेटा प्रकारों में एनोटेशन प्रक्रिया का समन्वय और प्रबंधन जटिल और संसाधन-गहन हो सकता है।

संगठन डेटा एनोटेशन से जुड़ी बाधाओं को दूर करने के लिए इन चुनौतियों को समझ सकते हैं और उनका समाधान कर सकते हैं और अपने एआई और मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स की दक्षता और प्रभावशीलता में सुधार कर सकते हैं।

डेटा एनोटेशन टूल तुलना: निर्माण बनाम खरीद निर्णय फ्रेमवर्क

एक महत्वपूर्ण और व्यापक मुद्दा जो डेटा एनोटेशन या डेटा लेबलिंग प्रोजेक्ट के दौरान सामने आ सकता है, वह इन प्रक्रियाओं के लिए कार्यक्षमता बनाने या खरीदने का विकल्प है। यह विभिन्न परियोजना चरणों में या कार्यक्रम के विभिन्न खंडों से संबंधित कई बार सामने आ सकता है। आंतरिक रूप से सिस्टम बनाना है या विक्रेताओं पर भरोसा करना है, यह चुनने में हमेशा एक समझौता होता है।

डेटा एनोटेशन टूल बनाएं या न बनाएं

जैसा कि अब आप संभवतः बता सकते हैं, डेटा एनोटेशन एक जटिल प्रक्रिया है। साथ ही, यह एक व्यक्तिपरक प्रक्रिया भी है। मतलब, इस सवाल का कोई एक जवाब नहीं है कि आपको डेटा एनोटेशन टूल खरीदना चाहिए या बनाना चाहिए। बहुत सारे कारकों पर विचार करने की आवश्यकता है और आपको अपनी आवश्यकताओं को समझने और यह समझने के लिए स्वयं से कुछ प्रश्न पूछने की आवश्यकता है कि क्या आपको वास्तव में इसे खरीदने या बनाने की आवश्यकता है।

इसे सरल बनाने के लिए, यहां कुछ कारक दिए गए हैं जिन पर आपको विचार करना चाहिए।

आपका लक्ष्य

पहला तत्व जिसे आपको परिभाषित करने की आवश्यकता है वह आपकी कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन सीखने की अवधारणाओं का लक्ष्य है।

  • आप उन्हें अपने व्यवसाय में क्यों लागू कर रहे हैं?
  • क्या वे आपके ग्राहकों द्वारा सामना की जा रही वास्तविक दुनिया की समस्या का समाधान करते हैं?
  • क्या वे कोई फ्रंट-एंड या बैकएंड प्रक्रिया बना रहे हैं?
  • क्या आप नई सुविधाएँ पेश करने या अपनी मौजूदा वेबसाइट, ऐप या मॉड्यूल को अनुकूलित करने के लिए AI का उपयोग करेंगे?
  • आपका प्रतिस्पर्धी आपके क्षेत्र में क्या कर रहा है?
  • क्या आपके पास पर्याप्त उपयोग के मामले हैं जिनमें एआई हस्तक्षेप की आवश्यकता है?

इनके उत्तर आपके विचारों को - जो कि वर्तमान में हर जगह मौजूद हो सकते हैं - एक जगह एकत्रित कर देंगे और आपको अधिक स्पष्टता प्रदान करेंगे।

एआई डेटा संग्रह/लाइसेंसिंग

एआई मॉडल को कार्य करने के लिए केवल एक तत्व की आवश्यकता होती है - डेटा। आपको यह पहचानने की आवश्यकता है कि आप भारी मात्रा में जमीनी सच्चाई वाला डेटा कहां से उत्पन्न कर सकते हैं। यदि आपका व्यवसाय बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करता है जिसे व्यवसाय, संचालन, प्रतिस्पर्धी अनुसंधान, बाजार अस्थिरता विश्लेषण, ग्राहक व्यवहार अध्ययन और अधिक पर महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि के लिए संसाधित करने की आवश्यकता है, तो आपको एक डेटा एनोटेशन टूल की आवश्यकता है। हालाँकि, आपको आपके द्वारा उत्पन्न डेटा की मात्रा पर भी विचार करना चाहिए। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, एक एआई मॉडल केवल उतना ही प्रभावी है जितना कि इसमें दिए गए डेटा की गुणवत्ता और मात्रा। इसलिए, आपके निर्णय हमेशा इस कारक पर निर्भर होने चाहिए।

यदि आपके पास अपने एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सही डेटा नहीं है, तो विक्रेता काफी काम आ सकते हैं, जो एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा के सही सेट के डेटा लाइसेंसिंग में आपकी सहायता कर सकते हैं। कुछ मामलों में, विक्रेता द्वारा लाए गए मूल्य के एक हिस्से में तकनीकी कौशल और संसाधनों तक पहुंच दोनों शामिल होंगे जो परियोजना की सफलता को बढ़ावा देंगे।

बजट

एक और मूलभूत स्थिति जो संभवतः हर उस कारक को प्रभावित करती है जिस पर हम वर्तमान में चर्चा कर रहे हैं। इस सवाल का समाधान कि आपको डेटा एनोटेशन बनाना चाहिए या खरीदना चाहिए, आसान हो जाता है जब आप समझ जाते हैं कि आपके पास खर्च करने के लिए पर्याप्त बजट है या नहीं।

अनुपालन जटिलताएँ

अनुपालन जटिलताएँ जब डेटा गोपनीयता और संवेदनशील डेटा के सही प्रबंधन की बात आती है तो विक्रेता बेहद मददगार हो सकते हैं। इस प्रकार के उपयोग के मामलों में से एक में अस्पताल या स्वास्थ्य देखभाल से संबंधित व्यवसाय शामिल है जो HIPAA और अन्य डेटा गोपनीयता नियमों के अनुपालन को खतरे में डाले बिना मशीन लर्निंग की शक्ति का उपयोग करना चाहता है। चिकित्सा क्षेत्र के बाहर भी, यूरोपीय जीडीपीआर जैसे कानून डेटा सेट पर नियंत्रण सख्त कर रहे हैं, और कॉर्पोरेट हितधारकों की ओर से अधिक सतर्कता की आवश्यकता है।

श्रमशक्ति

डेटा एनोटेशन के लिए आपके व्यवसाय के आकार, पैमाने और डोमेन की परवाह किए बिना काम करने के लिए कुशल जनशक्ति की आवश्यकता होती है। भले ही आप हर दिन न्यूनतम डेटा उत्पन्न कर रहे हों, आपको लेबलिंग के लिए अपने डेटा पर काम करने के लिए डेटा विशेषज्ञों की आवश्यकता है। तो, अब, आपको यह समझने की आवश्यकता है कि क्या आपके पास आवश्यक जनशक्ति है। यदि आपके पास है, तो क्या वे आवश्यक उपकरणों और तकनीकों में कुशल हैं या क्या उन्हें अपस्किलिंग की आवश्यकता है? यदि उन्हें कौशल उन्नयन की आवश्यकता है, तो क्या आपके पास सबसे पहले उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए बजट है?

इसके अलावा, सर्वोत्तम डेटा एनोटेशन और डेटा लेबलिंग प्रोग्राम कई विषय वस्तु या डोमेन विशेषज्ञों को लेते हैं और उन्हें आयु, लिंग और विशेषज्ञता के क्षेत्र जैसी जनसांख्यिकी के अनुसार विभाजित करते हैं - या अक्सर स्थानीय भाषाओं के संदर्भ में जिनके साथ वे काम करेंगे। यहीं, फिर से, जहां हम शेप में सही लोगों को सही सीटों पर लाने के बारे में बात करते हैं, जिससे सही मानव-इन-लूप प्रक्रियाएं चलती हैं जो आपके प्रोग्रामेटिक प्रयासों को सफलता की ओर ले जाएंगी।

छोटी और बड़ी परियोजना संचालन और लागत सीमाएँ

कई मामलों में, विक्रेता समर्थन एक छोटे प्रोजेक्ट के लिए या छोटे प्रोजेक्ट चरणों के लिए अधिक विकल्प हो सकता है। जब लागत नियंत्रण योग्य होती है, तो कंपनी डेटा एनोटेशन या डेटा लेबलिंग परियोजनाओं को अधिक कुशल बनाने के लिए आउटसोर्सिंग से लाभ उठा सकती है।

कंपनियां महत्वपूर्ण सीमाओं पर भी गौर कर सकती हैं - जहां कई विक्रेता लागत को उपभोग किए गए डेटा की मात्रा या अन्य संसाधन बेंचमार्क से जोड़ते हैं। उदाहरण के लिए, मान लें कि एक कंपनी ने परीक्षण सेट स्थापित करने के लिए आवश्यक कठिन डेटा प्रविष्टि करने के लिए एक विक्रेता के साथ साइन अप किया है।

समझौते में एक छिपी हुई सीमा हो सकती है, उदाहरण के लिए, व्यापार भागीदार को AWS डेटा स्टोरेज का एक और ब्लॉक, या अमेज़ॅन वेब सर्विसेज, या कुछ अन्य तृतीय-पक्ष विक्रेता से कुछ अन्य सेवा घटक लेना होगा। वे इसे उच्च लागत के रूप में ग्राहक पर डालते हैं, और यह मूल्य टैग को ग्राहक की पहुंच से बाहर कर देता है।

इन मामलों में, आपको विक्रेताओं से मिलने वाली सेवाओं की पैमाइश से परियोजना को किफायती बनाए रखने में मदद मिलती है। सही गुंजाइश होने से यह सुनिश्चित होगा कि परियोजना लागत संबंधित फर्म के लिए उचित या व्यवहार्य से अधिक न हो।

ओपन सोर्स और फ्रीवेयर विकल्प

खुला स्रोत और फ्रीवेयर विकल्प पूर्ण विक्रेता समर्थन के कुछ विकल्पों में डेटा एनोटेशन या लेबलिंग प्रोजेक्ट शुरू करने के लिए ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर या यहां तक ​​कि फ्रीवेयर का उपयोग करना शामिल है। यहां एक प्रकार का मध्य मार्ग है जहां कंपनियां सब कुछ शुरू से नहीं बनाती हैं, बल्कि वाणिज्यिक विक्रेताओं पर बहुत अधिक भरोसा करने से भी बचती हैं।

ओपन सोर्स की 'खुद करो' की मानसिकता अपने आप में एक तरह का समझौता है - इंजीनियर और आंतरिक लोग ओपन-सोर्स समुदाय का लाभ उठा सकते हैं, जहां विकेंद्रीकृत उपयोगकर्ता आधार अपने स्वयं के प्रकार के जमीनी समर्थन की पेशकश करते हैं। यह वैसा नहीं होगा जैसा आप किसी विक्रेता से पाते हैं - आंतरिक शोध किए बिना आपको 24/7 आसान सहायता या सवालों के जवाब नहीं मिलेंगे - लेकिन कीमत कम है।

तो, बड़ा सवाल - आपको डेटा एनोटेशन टूल कब खरीदना चाहिए:

कई प्रकार की हाई-टेक परियोजनाओं की तरह, इस प्रकार के विश्लेषण - कब निर्माण करना है और कब खरीदना है - के लिए समर्पित विचार और विचार की आवश्यकता होती है कि इन परियोजनाओं को कैसे स्रोत और प्रबंधित किया जाता है। "बिल्ड" विकल्प पर विचार करते समय अधिकांश कंपनियों को एआई/एमएल परियोजनाओं से संबंधित चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, यह केवल परियोजना के निर्माण और विकास भागों के बारे में नहीं है। यहां तक ​​कि उस बिंदु तक पहुंचने के लिए जहां सच्चा एआई/एमएल विकास हो सकता है, अक्सर बहुत अधिक सीखने की आवश्यकता होती है। नई एआई/एमएल टीमों और पहलों के साथ "अज्ञात अज्ञात" की संख्या "ज्ञात अज्ञात" की संख्या से कहीं अधिक है।

बनाएँखरीदना

पेशेवरों:

  • पूरी प्रक्रिया पर पूर्ण नियंत्रण
  • तेज़ प्रतिक्रिया समय

पेशेवरों:

  • बाजार में शीघ्रता से प्रवेश + प्रथम प्रस्तावक का लाभ
  • नवीनतम तकनीक तक पहुंच

विपक्ष:

  • धीमी और स्थिर प्रक्रिया. धैर्य, समय और धन की आवश्यकता है।
  • चल रहे रखरखाव और प्लेटफ़ॉर्म वृद्धि व्यय

विपक्ष:

  • मौजूदा विक्रेता की पेशकश को आपके उपयोग के मामले का समर्थन करने के लिए अनुकूलन की आवश्यकता हो सकती है
  • यह प्लेटफॉर्म निरंतर आवश्यकता का समर्थन करता है तथा भविष्य में समर्थन का आश्वासन नहीं देता है।

चीज़ों को और भी सरल बनाने के लिए, निम्नलिखित पहलुओं पर विचार करें:

  • जब आप भारी मात्रा में डेटा पर काम करते हैं
  • जब आप विभिन्न प्रकार के डेटा पर काम करते हैं
  • जब आपके मॉडल या समाधान से जुड़ी कार्यक्षमताएं भविष्य में बदल या विकसित हो सकती हैं
  • जब आपके पास कोई अस्पष्ट या सामान्य उपयोग का मामला हो
  • जब आपको डेटा एनोटेशन टूल को तैनात करने में शामिल खर्चों के बारे में स्पष्ट जानकारी की आवश्यकता हो
  • और जब आपके पास उपकरणों पर काम करने के लिए सही कार्यबल या कुशल विशेषज्ञ नहीं हैं और आप न्यूनतम सीखने की अवस्था की तलाश में हैं

यदि आपकी प्रतिक्रियाएँ इन परिदृश्यों के विपरीत थीं, तो आपको अपना टूल बनाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

सही डेटा एनोटेशन टूल चुनना 

यदि आप इसे पढ़ रहे हैं, तो ये विचार रोमांचक लगते हैं, और निश्चित रूप से कहने से आसान हैं। तो कोई वहां पहले से मौजूद ढेर सारे डेटा एनोटेशन टूल का लाभ कैसे उठा सकता है? तो, अगला कदम सही डेटा एनोटेशन टूल चुनने से जुड़े कारकों पर विचार करना है।

कुछ साल पहले के विपरीत, आज बाजार में ढेरों AI डेटा लेबलिंग प्लेटफ़ॉर्म के साथ विकास हुआ है। व्यवसायों के पास अपनी अलग-अलग ज़रूरतों के आधार पर किसी एक को चुनने के लिए ज़्यादा विकल्प हैं। लेकिन हर एक टूल के अपने फ़ायदे और नुकसान होते हैं। समझदारी भरा फ़ैसला लेने के लिए, व्यक्तिपरक ज़रूरतों के अलावा वस्तुनिष्ठ रास्ता भी अपनाना होगा। आइए कुछ महत्वपूर्ण कारकों पर नजर डालें जिन पर आपको इस प्रक्रिया में विचार करना चाहिए।

अपने उपयोग के मामले को परिभाषित करना

सही डेटा एनोटेशन टूल का चयन करने के लिए, आपको अपने उपयोग के मामले को परिभाषित करने की आवश्यकता है। आपको यह समझना चाहिए कि क्या आपकी आवश्यकता में टेक्स्ट, छवि, वीडियो, ऑडियो या सभी डेटा प्रकारों का मिश्रण शामिल है। ऐसे स्टैंडअलोन उपकरण हैं जिन्हें आप खरीद सकते हैं और ऐसे समग्र उपकरण हैं जो आपको डेटा सेट पर विविध कार्यों को निष्पादित करने की अनुमति देते हैं।

आज के उपकरण सहज हैं और आपको भंडारण सुविधाओं (नेटवर्क, स्थानीय या क्लाउड), एनोटेशन तकनीकों (ऑडियो, छवि, 3डी और अधिक) और कई अन्य पहलुओं के संदर्भ में विकल्प प्रदान करते हैं। आप अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर एक उपकरण चुन सकते हैं।

गुणवत्ता नियंत्रण मानक स्थापित करना

गुणवत्ता नियंत्रण मानक स्थापित करना यह विचार करने योग्य एक महत्वपूर्ण कारक है क्योंकि आपके एआई मॉडल का उद्देश्य और दक्षता आपके द्वारा स्थापित गुणवत्ता मानकों पर निर्भर है। ऑडिट की तरह, आपको यह समझने के लिए कि आपके मॉडल को सही तरीके से और सही उद्देश्यों के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है या नहीं, आपके द्वारा फीड किए गए डेटा और प्राप्त परिणामों की गुणवत्ता जांच करने की आवश्यकता है। हालाँकि, सवाल यह है कि आप गुणवत्ता मानक कैसे स्थापित करना चाहते हैं?

कई अलग-अलग प्रकार की नौकरियों की तरह, कई लोग डेटा एनोटेशन और टैगिंग कर सकते हैं, लेकिन वे इसे सफलता की विभिन्न डिग्री के साथ करते हैं। जब आप कोई सेवा मांगते हैं, तो आप गुणवत्ता नियंत्रण के स्तर को स्वचालित रूप से सत्यापित नहीं करते हैं। इसलिए नतीजे अलग-अलग होते हैं.

तो, क्या आप एक सर्वसम्मति मॉडल तैनात करना चाहते हैं, जहां व्याख्याकार गुणवत्ता पर प्रतिक्रिया देते हैं और सुधारात्मक उपाय तुरंत किए जाते हैं? या, क्या आप यूनियन मॉडल की तुलना में नमूना समीक्षा, स्वर्ण मानक या प्रतिच्छेदन को प्राथमिकता देते हैं?

सर्वोत्तम खरीद योजना यह सुनिश्चित करेगी कि किसी भी अंतिम अनुबंध पर सहमति होने से पहले मानक निर्धारित करके गुणवत्ता नियंत्रण शुरू से ही हो। इसे स्थापित करते समय, आपको त्रुटि मार्जिन को भी नज़रअंदाज़ नहीं करना चाहिए। मैन्युअल हस्तक्षेप को पूरी तरह से टाला नहीं जा सकता क्योंकि सिस्टम 3% तक की दर पर त्रुटियाँ उत्पन्न करने के लिए बाध्य हैं। इसमें आगे काम करना पड़ता है, लेकिन यह इसके लायक है।

आपके डेटा की व्याख्या कौन करेगा?

अगला प्रमुख कारक इस बात पर निर्भर करता है कि आपके डेटा की व्याख्या कौन करता है। क्या आप एक इन-हाउस टीम रखने का इरादा रखते हैं या आप इसे आउटसोर्स करना चाहेंगे? यदि आप आउटसोर्सिंग कर रहे हैं, तो डेटा से जुड़ी गोपनीयता और गोपनीयता संबंधी चिंताओं के कारण आपको कुछ कानूनीताओं और अनुपालन उपायों पर विचार करने की आवश्यकता है। और यदि आपके पास एक आंतरिक टीम है, तो वे एक नया टूल सीखने में कितनी कुशल हैं? अपने उत्पाद या सेवा को बाज़ार में लाने का आपका समय क्या है? क्या आपके पास परिणामों को स्वीकृत करने के लिए सही गुणवत्ता वाले मेट्रिक्स और टीमें हैं?

विक्रेता बनाम. साथी बहस

विक्रेता बनाम भागीदार बहस डेटा एनोटेशन एक सहयोगात्मक प्रक्रिया है. इसमें अंतरसंचालनीयता जैसी निर्भरताएं और पेचीदगियां शामिल हैं। इसका मतलब यह है कि कुछ टीमें हमेशा एक-दूसरे के साथ मिलकर काम कर रही हैं और उनमें से एक टीम आपका विक्रेता हो सकती है। इसीलिए आपके द्वारा चुना गया विक्रेता या भागीदार उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि डेटा लेबलिंग के लिए आपके द्वारा उपयोग किया जाने वाला उपकरण।

इस कारक के साथ, आपके डेटा और इरादों को गोपनीय रखने की क्षमता, फीडबैक को स्वीकार करने और उस पर काम करने का इरादा, डेटा आवश्यकताओं के मामले में सक्रिय होना, संचालन में लचीलापन और बहुत कुछ जैसे पहलुओं पर किसी विक्रेता या भागीदार से हाथ मिलाने से पहले विचार किया जाना चाहिए। . हमने लचीलेपन को शामिल किया है क्योंकि डेटा एनोटेशन आवश्यकताएँ हमेशा रैखिक या स्थिर नहीं होती हैं। जैसे-जैसे आप अपना व्यवसाय आगे बढ़ाएंगे, भविष्य में उनमें बदलाव हो सकता है। यदि आप वर्तमान में केवल पाठ-आधारित डेटा के साथ काम कर रहे हैं, तो आप अपने पैमाने के अनुसार ऑडियो या वीडियो डेटा को एनोटेट करना चाह सकते हैं और आपका समर्थन आपके साथ अपने क्षितिज का विस्तार करने के लिए तैयार होना चाहिए।

विक्रेता की भागीदारी

विक्रेता की भागीदारी का आकलन करने का एक तरीका आपको मिलने वाला समर्थन है। किसी भी खरीदारी योजना में इस घटक पर कुछ विचार करना होगा। ज़मीन पर समर्थन कैसा दिखेगा? समीकरण के दोनों पक्षों में हितधारक और पॉइंट लोग कौन होंगे?

ऐसे ठोस कार्य भी हैं जिनमें यह बताना होगा कि विक्रेता की भागीदारी क्या है (या होगी)। विशेष रूप से डेटा एनोटेशन या डेटा लेबलिंग प्रोजेक्ट के लिए, क्या विक्रेता सक्रिय रूप से कच्चा डेटा प्रदान करेगा या नहीं? विषय वस्तु विशेषज्ञ के रूप में कौन कार्य करेगा, और उन्हें कर्मचारी या स्वतंत्र ठेकेदार के रूप में कौन नियुक्त करेगा?

उद्योग-विशिष्ट डेटा एनोटेशन उपयोग के मामले और सफलता की कहानियाँ

डेटा एनोटेशन विभिन्न उद्योगों में महत्वपूर्ण है, जिससे उन्हें अधिक सटीक और कुशल एआई और मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने में मदद मिलती है। यहां डेटा एनोटेशन के लिए कुछ उद्योग-विशिष्ट उपयोग के उदाहरण दिए गए हैं:

हेल्थकेयर डेटा एनोटेशन

चिकित्सा छवियों के लिए डेटा एनोटेशन एआई-संचालित चिकित्सा छवि विश्लेषण उपकरण विकसित करने में सहायक है। एनोटेटर ट्यूमर या विशिष्ट शारीरिक संरचनाओं जैसी विशेषताओं के लिए चिकित्सा छवियों (जैसे एक्स-रे, एमआरआई) को लेबल करते हैं, जिससे एल्गोरिदम अधिक सटीकता के साथ बीमारियों और असामान्यताओं का पता लगाने में सक्षम होते हैं। उदाहरण के लिए, त्वचा कैंसर का पता लगाने वाली प्रणालियों में कैंसर के घावों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा एनोटेशन महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, डेटा एनोटेटर इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड (ईएमआर) और नैदानिक ​​​​नोट्स को लेबल करते हैं, जिससे रोग निदान और स्वचालित चिकित्सा डेटा विश्लेषण के लिए कंप्यूटर विज़न सिस्टम के विकास में सहायता मिलती है।

खुदरा डेटा एनोटेशन

खुदरा डेटा एनोटेशन में उत्पाद छवियों, ग्राहक डेटा और भावना डेटा को लेबल करना शामिल है। इस प्रकार के एनोटेशन से ग्राहकों की भावनाओं को समझने, उत्पादों की सिफारिश करने और समग्र ग्राहक अनुभव को बढ़ाने के लिए एआई/एमएल मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने में मदद मिलती है।

वित्त डेटा एनोटेशन

वित्तीय क्षेत्र धोखाधड़ी का पता लगाने और वित्तीय समाचार लेखों के भावना विश्लेषण के लिए डेटा एनोटेशन का उपयोग करता है। एनोटेटर लेनदेन या समाचार लेखों को धोखाधड़ी या वैध के रूप में लेबल करते हैं, संदिग्ध गतिविधि को स्वचालित रूप से चिह्नित करने और संभावित बाजार रुझानों की पहचान करने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं। उदाहरण के लिए, उच्च-गुणवत्ता वाले एनोटेशन वित्तीय संस्थानों को वित्तीय लेनदेन में पैटर्न को पहचानने और धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद करते हैं। इसके अलावा, वित्तीय डेटा एनोटेशन वित्तीय दस्तावेजों और लेन-देन संबंधी डेटा को एनोटेट करने पर ध्यान केंद्रित करता है, जो धोखाधड़ी का पता लगाने, अनुपालन मुद्दों को संबोधित करने और अन्य वित्तीय प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने वाले एआई/एमएल सिस्टम विकसित करने के लिए आवश्यक है।

ऑटोमोटिव डेटा एनोटेशन

ऑटोमोटिव उद्योग में डेटा एनोटेशन में स्वायत्त वाहनों से डेटा लेबल करना शामिल है, जैसे कैमरा और LiDAR सेंसर जानकारी। यह एनोटेशन पर्यावरण में वस्तुओं का पता लगाने और स्वायत्त वाहन प्रणालियों के लिए अन्य महत्वपूर्ण डेटा बिंदुओं को संसाधित करने के लिए मॉडल बनाने में मदद करता है।

औद्योगिक या विनिर्माण डेटा एनोटेशन

विनिर्माण स्वचालन के लिए डेटा एनोटेशन विनिर्माण में बुद्धिमान रोबोट और स्वचालित प्रणालियों के विकास को बढ़ावा देता है। एनोटेटर ऑब्जेक्ट डिटेक्शन (रोबोट द्वारा गोदाम से सामान उठाना) या विसंगति डिटेक्शन (सेंसर रीडिंग के आधार पर संभावित उपकरण खराबी की पहचान करना) जैसे कार्यों के लिए AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए छवियों या सेंसर डेटा को लेबल करते हैं। उदाहरण के लिए, डेटा एनोटेशन रोबोट को उत्पादन लाइन पर विशिष्ट वस्तुओं को पहचानने और पकड़ने में सक्षम बनाता है, जिससे दक्षता और स्वचालन में सुधार होता है। इसके अतिरिक्त, औद्योगिक डेटा एनोटेशन का उपयोग विनिर्माण छवियों, रखरखाव डेटा, सुरक्षा डेटा और गुणवत्ता नियंत्रण जानकारी सहित विभिन्न औद्योगिक अनुप्रयोगों से डेटा को एनोटेट करने के लिए किया जाता है। इस प्रकार का डेटा एनोटेशन उत्पादन प्रक्रियाओं में विसंगतियों का पता लगाने और कार्यकर्ता सुरक्षा सुनिश्चित करने में सक्षम मॉडल बनाने में मदद करता है।

ई-कॉमर्स डेटा एनोटेशन

वैयक्तिकृत अनुशंसाओं और भावना विश्लेषण के लिए उत्पाद छवियों और उपयोगकर्ता समीक्षाओं पर टिप्पणी करना।

डेटा एनोटेशन के लिए सर्वोत्तम अभ्यास क्या हैं?

अपने एआई और मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स की सफलता सुनिश्चित करने के लिए, डेटा एनोटेशन के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करना आवश्यक है। ये अभ्यास आपके एनोटेटेड डेटा की सटीकता और स्थिरता को बढ़ाने में मदद कर सकते हैं:

  1. उपयुक्त डेटा संरचना चुनें: ऐसे डेटा लेबल बनाएं जो उपयोगी होने के लिए पर्याप्त विशिष्ट हों लेकिन डेटा सेट में सभी संभावित विविधताओं को पकड़ने के लिए पर्याप्त सामान्य हों।
  2. स्पष्ट निर्देश दें: विभिन्न एनोटेटरों में डेटा स्थिरता और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए विस्तृत, आसानी से समझने वाले डेटा एनोटेशन दिशानिर्देश और सर्वोत्तम अभ्यास विकसित करें।
  3. एनोटेशन कार्यभार का अनुकूलन करें: चूंकि एनोटेशन महंगा हो सकता है, अधिक किफायती विकल्पों पर विचार करें, जैसे डेटा संग्रह सेवाओं के साथ काम करना जो पूर्व-लेबल वाले डेटासेट प्रदान करते हैं।
  4. आवश्यकता पड़ने पर अधिक डेटा एकत्र करें: मशीन लर्निंग मॉडल की गुणवत्ता को खराब होने से बचाने के लिए, ज़रूरत पड़ने पर और डेटा इकट्ठा करने के लिए डेटा संग्रह कंपनियों के साथ सहयोग करें।
  5. आउटसोर्स या क्राउडसोर्स: जब आंतरिक संसाधनों के लिए डेटा एनोटेशन आवश्यकताएँ बहुत बड़ी और समय लेने वाली हो जाती हैं, तो आउटसोर्सिंग या क्राउडसोर्सिंग पर विचार करें।
  6. मानव और मशीन प्रयासों को मिलाएं: मानव व्याख्याकारों को सबसे चुनौतीपूर्ण मामलों पर ध्यान केंद्रित करने और प्रशिक्षण डेटा सेट की विविधता बढ़ाने में मदद करने के लिए डेटा एनोटेशन सॉफ़्टवेयर के साथ ह्यूमन-इन-द-लूप दृष्टिकोण का उपयोग करें।
  7. गुणवत्ता को प्राथमिकता दें: गुणवत्ता आश्वासन उद्देश्यों के लिए नियमित रूप से अपने डेटा एनोटेशन का परीक्षण करें। लेबलिंग डेटासेट में सटीकता और निरंतरता के लिए एक दूसरे के काम की समीक्षा करने के लिए कई एनोटेटर्स को प्रोत्साहित करें।
  8. अनुपालन सुनिश्चित करें: संवेदनशील डेटा सेट की व्याख्या करते समय, जैसे कि लोगों या स्वास्थ्य रिकॉर्ड वाली छवियां, गोपनीयता और नैतिक मुद्दों पर सावधानी से विचार करें। स्थानीय नियमों का पालन न करने से आपकी कंपनी की प्रतिष्ठा खराब हो सकती है।

इन डेटा एनोटेशन सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करने से आपको यह गारंटी देने में मदद मिल सकती है कि आपके डेटा सेट सटीक रूप से लेबल किए गए हैं, डेटा वैज्ञानिकों के लिए सुलभ हैं, और आपकी डेटा-संचालित परियोजनाओं को ईंधन देने के लिए तैयार हैं।

केस स्टडीज़ / सफलता की कहानियाँ

यहां कुछ विशिष्ट केस स्टडी उदाहरण दिए गए हैं जो बताते हैं कि डेटा एनोटेशन और डेटा लेबलिंग वास्तव में जमीन पर कैसे काम करते हैं। शेप में, हम डेटा एनोटेशन और डेटा लेबलिंग में उच्चतम स्तर की गुणवत्ता और बेहतर परिणाम प्रदान करने का ध्यान रखते हैं। मानक उपलब्धियों के लिए उपरोक्त चर्चा का अधिकांश भाग प्रभावी डेटा एनोटेशन और डेटा लेबलिंग से पता चलता है कि हम प्रत्येक परियोजना को कैसे देखते हैं, और जिन कंपनियों और हितधारकों के साथ हम काम करते हैं, उन्हें हम क्या पेशकश करते हैं।

डेटा एनोटेशन कुंजी उपयोग के मामले

हमारे हाल ही के एक क्लिनिकल डेटा लाइसेंसिंग प्रोजेक्ट में, हमने 6,000 घंटे से ज़्यादा ऑडियो प्रोसेस किया, जिसमें सभी संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी (PHI) को सावधानीपूर्वक हटाया गया ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि सामग्री HIPAA मानकों को पूरा करती है। डेटा की पहचान हटाने के बाद, यह हेल्थकेयर स्पीच रिकग्निशन मॉडल के प्रशिक्षण के लिए इस्तेमाल के लिए तैयार था।

इस तरह की परियोजनाओं में, असली चुनौती सख्त मानदंडों को पूरा करने और प्रमुख मील के पत्थर हासिल करने में निहित है। हम कच्चे ऑडियो डेटा से शुरू करते हैं, जिसका अर्थ है कि इसमें शामिल सभी पक्षों की पहचान मिटाने पर बहुत ज़्यादा ध्यान दिया जाता है। उदाहरण के लिए, जब हम नामित इकाई पहचान (NER) विश्लेषण का उपयोग करते हैं, तो हमारा लक्ष्य केवल जानकारी को गुमनाम करना नहीं होता है, बल्कि यह भी सुनिश्चित करना होता है कि यह मॉडल के लिए उचित रूप से एनोटेट हो।

एक और मामला जो उल्लेखनीय है वह एक विशाल मामला है संवादी एआई प्रशिक्षण डेटा प्रोजेक्ट में हमने 3,000 हफ़्तों तक 14 भाषाविदों के साथ काम किया। नतीजा? हमने 27 अलग-अलग भाषाओं में AI मॉडल ट्रेनिंग डेटा तैयार किया, जिससे बहुभाषी डिजिटल सहायक विकसित करने में मदद मिली जो लोगों से उनकी मूल भाषाओं में जुड़ सकते हैं।

इस परियोजना ने वास्तव में सही लोगों को नियुक्त करने के महत्व को रेखांकित किया। विषय वस्तु विशेषज्ञों और डेटा हैंडलरों की इतनी बड़ी टीम के साथ, हमारी समय सीमा को पूरा करने के लिए सब कुछ व्यवस्थित और सुव्यवस्थित रखना महत्वपूर्ण था। हमारे दृष्टिकोण के लिए धन्यवाद, हम उद्योग मानक से काफी पहले परियोजना को पूरा करने में सक्षम थे।

दूसरे उदाहरण में, हमारे एक हेल्थकेयर क्लाइंट को नए AI डायग्नोस्टिक टूल के लिए टॉप-टियर एनोटेटेड मेडिकल इमेज की ज़रूरत थी। शैप की गहन एनोटेशन विशेषज्ञता का लाभ उठाकर, क्लाइंट ने अपने मॉडल की सटीकता में 25% सुधार किया, जिसके परिणामस्वरूप तेज़ और अधिक विश्वसनीय निदान हुआ।

हमने मशीन लर्निंग के लिए बॉट प्रशिक्षण और टेक्स्ट एनोटेशन जैसे क्षेत्रों में भी बहुत काम किया है। टेक्स्ट के साथ काम करते समय भी, गोपनीयता कानून अभी भी लागू होते हैं, इसलिए संवेदनशील जानकारी की पहचान हटाना और कच्चे डेटा को छांटना भी उतना ही महत्वपूर्ण है।

इन सभी विभिन्न डेटा प्रकारों में - चाहे वह ऑडियो, टेक्स्ट या चित्र हों - शैप में हमारी टीम ने हर बार सफलता सुनिश्चित करने के लिए समान सिद्ध तरीकों और सिद्धांतों को लागू करके लगातार काम किया है।

लपेटकर

चाबी छीन लेना

  • डेटा एनोटेशन मशीन लर्निंग मॉडल को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए डेटा को लेबल करने की प्रक्रिया है
  • उच्च गुणवत्ता वाले डेटा एनोटेशन सीधे AI मॉडल की सटीकता और प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं
  • वैश्विक डेटा एनोटेशन बाज़ार 3.4 तक 2028 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है, जो 38.5% CAGR की दर से बढ़ रहा है
  • सही एनोटेशन टूल और तकनीक चुनने से परियोजना लागत 40% तक कम हो सकती है
  • एआई-सहायता प्राप्त एनोटेशन के कार्यान्वयन से अधिकांश परियोजनाओं की दक्षता में 60-70% तक सुधार हो सकता है

हम ईमानदारी से मानते हैं कि यह मार्गदर्शिका आपके लिए उपयोगी थी और आपके अधिकांश प्रश्नों के उत्तर मिल गए हैं। हालाँकि, यदि आप अभी भी किसी विश्वसनीय विक्रेता के बारे में आश्वस्त नहीं हैं, तो आगे न देखें।

हम, शैप में, एक प्रमुख डेटा एनोटेशन कंपनी हैं। हमारे पास इस क्षेत्र के विशेषज्ञ हैं जो डेटा और उससे जुड़ी चिंताओं को किसी अन्य की तरह नहीं समझते हैं। हम आपके आदर्श भागीदार हो सकते हैं क्योंकि हम प्रत्येक परियोजना या सहयोग के लिए प्रतिबद्धता, गोपनीयता, लचीलेपन और स्वामित्व जैसी दक्षताओं को सामने लाते हैं।

इसलिए, चाहे आप जिस भी तरह के डेटा के लिए सटीक एनोटेशन प्राप्त करना चाहते हों, आप अपनी मांगों और लक्ष्यों को पूरा करने के लिए हमारे पास वह अनुभवी टीम पा सकते हैं। हमारे साथ सीखने के लिए अपने AI मॉडल को अनुकूलित करें।

विशेषज्ञ डेटा एनोटेशन सेवाओं के साथ अपने AI प्रोजेक्ट्स को रूपांतरित करें

क्या आप उच्च गुणवत्ता वाले एनोटेटेड डेटा के साथ अपनी मशीन लर्निंग और AI पहलों को आगे बढ़ाने के लिए तैयार हैं? Shaip आपके विशिष्ट उद्योग और उपयोग के मामले के अनुरूप एंड-टू-एंड डेटा एनोटेशन समाधान प्रदान करता है।

अपनी डेटा एनोटेशन आवश्यकताओं के लिए Shaip के साथ साझेदारी क्यों करें:

  • प्रक्षेत्र विशेषज्ञता: उद्योग-विशिष्ट ज्ञान वाले विशेषज्ञ व्याख्याता
  • स्केलेबल वर्कफ़्लोज़: किसी भी आकार की परियोजनाओं को निरंतर गुणवत्ता के साथ संभालना
  • अनुकूलित समाधान: आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए अनुकूलित एनोटेशन प्रक्रियाएँ
  • सुरक्षा और अनुपालन: HIPAA, GDPR, और ISO 27001 अनुरूप प्रक्रियाएँ
  • लचीला जुड़ाव: परियोजना की आवश्यकताओं के आधार पर स्केल अप या डाउन करें

चल बात करते है

  • पंजीकरण करके, मैं शैप से सहमत हूं गोपनीयता नीति और सेवा की शर्तें और Shaip से B2B मार्केटिंग संचार प्राप्त करने के लिए अपनी सहमति प्रदान करता/करती हूँ।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

डेटा एनोटेशन या डेटा लेबलिंग वह प्रक्रिया है जो विशिष्ट वस्तुओं वाले डेटा को मशीनों द्वारा पहचानने योग्य बनाती है ताकि परिणाम की भविष्यवाणी की जा सके। टेक्स्ट, छवि, स्कैन आदि के भीतर वस्तुओं को टैग करना, प्रतिलेखित करना या संसाधित करना एल्गोरिदम को लेबल किए गए डेटा की व्याख्या करने और मानवीय हस्तक्षेप के बिना वास्तविक व्यावसायिक मामलों को हल करने के लिए प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है।

मशीन लर्निंग (पर्यवेक्षित या गैर-पर्यवेक्षित दोनों) में, लेबल या एनोटेटेड डेटा उन विशेषताओं को टैग करना, ट्रांसक्रिप्ट करना या संसाधित करना है जिन्हें आप चाहते हैं कि आपके मशीन लर्निंग मॉडल समझें और पहचानें ताकि वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान किया जा सके।

डेटा एनोटेटर वह व्यक्ति होता है जो डेटा को समृद्ध करने के लिए अथक प्रयास करता है ताकि इसे मशीनों द्वारा पहचानने योग्य बनाया जा सके। इसमें निम्नलिखित में से एक या सभी चरण शामिल हो सकते हैं (उपयोग के मामले और आवश्यकता के अधीन): डेटा क्लीनिंग, डेटा ट्रांसक्राइबिंग, डेटा लेबलिंग या डेटा एनोटेशन, क्यूए आदि।

उपकरण या प्लेटफ़ॉर्म (क्लाउड-आधारित या ऑन-प्रिमाइसेस) जिनका उपयोग मशीन लर्निंग के लिए मेटाडेटा के साथ उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा (जैसे टेक्स्ट, ऑडियो, छवि, वीडियो) को लेबल या एनोटेट करने के लिए किया जाता है, डेटा एनोटेशन टूल कहलाते हैं।

उपकरण या प्लेटफ़ॉर्म (क्लाउड-आधारित या ऑन-प्रिमाइसेस) जिनका उपयोग मशीन लर्निंग के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए वीडियो से फ़्रेम-दर-फ़्रेम चलती छवियों को लेबल या एनोटेट करने के लिए किया जाता है।

उपकरण या प्लेटफ़ॉर्म (क्लाउड-आधारित या ऑन-प्रिमाइसेस) जिनका उपयोग मशीन लर्निंग के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए समीक्षाओं, समाचार पत्रों, डॉक्टर के नुस्खे, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, बैलेंस शीट आदि से पाठ को लेबल या एनोटेट करने के लिए किया जाता है। इस प्रक्रिया को लेबलिंग, टैगिंग, ट्रांसक्राइबिंग या प्रोसेसिंग भी कहा जा सकता है।