डेटा एनोटेशन के लिए शुरुआती गाइड: युक्तियाँ और सर्वोत्तम अभ्यास

अल्टीमेट बायर्स गाइड 2024

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
उनकी प्रत्येक एआई/एमएल पहल के लिए रोडमैप और समयरेखा।

परिचय

यह मार्गदर्शिका उन खरीदारों और निर्णय निर्माताओं के लिए बेहद मददगार होगी जो तंत्रिका नेटवर्क और अन्य प्रकार के एआई और एमएल संचालन दोनों के लिए डेटा सोर्सिंग और डेटा कार्यान्वयन के नट और बोल्ट की ओर अपने विचारों को मोड़ना शुरू कर रहे हैं।

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 आदि के बारे में विचार करते समय कंपनियों को किन कारकों पर विचार करना चाहिए। इसलिए, यदि आप एक व्यवसाय के मालिक हैं, तो ज्ञान प्राप्त करने के लिए तैयार रहें क्योंकि यह मार्गदर्शिका आपको डेटा एनोटेशन के बारे में जानने के लिए आवश्यक सभी चीजें बताएगी।

आइये शुरुआत करते हैं|

आपमें से जो लोग इस लेख को पढ़ रहे हैं, उनके लिए यहां कुछ त्वरित उपाय दिए गए हैं जो आपको गाइड में मिलेंगे:

  • समझें कि डेटा एनोटेशन क्या है
  • विभिन्न प्रकार की डेटा एनोटेशन प्रक्रियाओं को जानें
  • डेटा एनोटेशन प्रक्रिया को लागू करने के फायदे जानें
  • इस पर स्पष्टता प्राप्त करें कि क्या आपको इन-हाउस डेटा लेबलिंग अपनानी चाहिए या उन्हें आउटसोर्स करना चाहिए
  • सही डेटा एनोटेशन चुनने पर भी अंतर्दृष्टि

यह गाइड किसके लिए है?

यह व्यापक मार्गदर्शिका इनके लिए है:

  • आप सभी उद्यमी और एकल उद्यमी जो नियमित रूप से भारी मात्रा में डेटा का उपयोग कर रहे हैं
  • एआई और मशीन लर्निंग या पेशेवर जो प्रक्रिया अनुकूलन तकनीकों के साथ शुरुआत कर रहे हैं
  • परियोजना प्रबंधक जो अपने एआई मॉड्यूल या एआई-संचालित उत्पादों के लिए त्वरित समय-समय पर बाजार को लागू करने का इरादा रखते हैं
  • और तकनीकी उत्साही जो एआई प्रक्रियाओं में शामिल परतों के विवरण में जाना पसंद करते हैं।
डेटा एनोटेशन

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग हमने डेटा एनोटेशन या के बारे में बात की है डेटा लेबलिंग मशीन लर्निंग का समर्थन करता है और इसमें घटकों को टैग करना या पहचानना शामिल है। लेकिन जहां तक ​​डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग का सवाल है: मशीन लर्निंग का मूल आधार यह है कि कंप्यूटर सिस्टम और प्रोग्राम अपने आउटपुट को ऐसे तरीकों से सुधार सकते हैं जो मानव संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं से मिलते जुलते हों, बिना किसी प्रत्यक्ष मानवीय सहायता या हस्तक्षेप के, हमें अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए। दूसरे शब्दों में, वे स्व-सीखने वाली मशीन बन जाते हैं, जो एक इंसान की तरह, अधिक अभ्यास के साथ अपने काम में बेहतर हो जाते हैं। यह "अभ्यास" अधिक (और बेहतर) प्रशिक्षण डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने से प्राप्त होता है।

डेटा एनोटेशन क्या है?

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। यह प्रक्रिया एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक है, जिससे वे विभिन्न प्रकार के डेटा, जैसे कि चित्र, ऑडियो फ़ाइलें, वीडियो फुटेज, या पाठ को सटीक रूप से समझने में सक्षम हो जाते हैं।

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।

मशीन लर्निंग में डेटा एनोटेशन का महत्व

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।

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 की कुशलता से व्याख्या और सॉर्ट करने में सक्षम बनाता है। हम एल्गोरिदम को स्वायत्त रूप से सीखने और न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ परिणामों को प्राथमिकता देने में मदद करने के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले एनोटेटेड डेटा प्रदान कर सकते हैं।

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?

यह सब डेटा एनोटेशन के कारण है। जब एक मशीन लर्निंग मॉड्यूल अभी भी विकास के अधीन है, तो उन्हें निर्णय लेने और वस्तुओं या तत्वों की पहचान करने में बेहतर बनाने के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा के वॉल्यूम के बाद वॉल्यूम दिए जाते हैं।

यह केवल डेटा एनोटेशन की प्रक्रिया के माध्यम से है कि मॉड्यूल एक बिल्ली और एक कुत्ते, एक संज्ञा और एक विशेषण, या फुटपाथ से एक सड़क के बीच अंतर कर सकता है। डेटा एनोटेशन के बिना, प्रत्येक छवि मशीनों के लिए समान होगी क्योंकि उनमें दुनिया की किसी भी चीज़ के बारे में कोई अंतर्निहित जानकारी या ज्ञान नहीं होता है।

सिस्टम को सटीक परिणाम देने, मॉड्यूल को कंप्यूटर दृष्टि और भाषण, पहचान मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए तत्वों की पहचान करने में मदद करने के लिए डेटा एनोटेशन की आवश्यकता होती है। कोई भी मॉडल या प्रणाली जिसके आधार पर मशीन-संचालित निर्णय लेने की प्रणाली होती है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि निर्णय सटीक और प्रासंगिक हैं, डेटा एनोटेशन की आवश्यकता होती है।

डेटा लेबलिंग/एनोटेशन टूल क्या है?

डेटा लेबलिंग/एनोटेशन टूल सरल शब्दों में, यह एक मंच या पोर्टल है जो विशेषज्ञों और विशेषज्ञों को सभी प्रकार के डेटासेट को एनोटेट, टैग या लेबल करने देता है। यह कच्चे डेटा और आपके मशीन लर्निंग मॉड्यूल से अंततः निकलने वाले परिणामों के बीच एक पुल या माध्यम है।

डेटा लेबलिंग टूल एक ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड-आधारित समाधान है जो मशीन लर्निंग मॉडल के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा को एनोटेट करता है। जबकि कई कंपनियां जटिल एनोटेशन करने के लिए बाहरी विक्रेता पर भरोसा 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 यानी छवि, वीडियो, टेक्स्ट, ऑडियो आदि को संभालने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं। उपकरण छवियों को लेबल करने के लिए डेटा एनोटेटर्स के लिए बाउंडिंग बॉक्स या पॉलीगॉन जैसी सुविधाएं या विकल्प प्रदान करते हैं। वे बस विकल्प का चयन कर सकते हैं और अपने विशिष्ट कार्य कर सकते हैं।

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।

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।

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 स्थानीयकरण, मोशन ब्लर और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग जैसी अवधारणाओं को सिस्टम में लागू किया जा सकता है।

पाठ एनोटेशन

पाठ 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।

डेटा लेबलिंग और डेटा एनोटेशन प्रक्रिया के प्रमुख चरण

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

यहां बताया गया है कि डेटा एनोटेशन कैसे होता 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 डेस्क्यूइंग करके, पाठ को प्रारूपित करके, या वीडियो सामग्री का लिप्यंतरण करके एकत्रित डेटा को मानकीकृत और बढ़ाएँ। प्रीप्रोसेसिंग सुनिश्चित करता है कि डेटा एनोटेशन 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। विकल्पों में डेटा एनोटेशन के लिए नैनोनेट्स, इमेज एनोटेशन के लिए V7, वीडियो एनोटेशन के लिए एपेन और दस्तावेज़ एनोटेशन के लिए नैनोनेट्स जैसे प्लेटफॉर्म शामिल हैं।
  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 एनोटेटर या डेटा एनोटेशन सॉफ़्टवेयर 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।

डेटा एनोटेशन और डेटा लेबलिंग टूल के लिए 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 हाथ में मौजूद डेटासेट का समर्थन करना चाहिए और आपको उन्हें लेबलिंग के लिए सॉफ़्टवेयर में आयात करने देना चाहिए। इसलिए, अपने डेटासेट का प्रबंधन करना प्राथमिक फीचर टूल ऑफ़र है। समसामयिक समाधान ऐसी सुविधाएँ प्रदान करते हैं जो आपको बड़ी मात्रा में डेटा को निर्बाध रूप 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 आपके डेटासेट का इनपुट हो जाने के बाद, उन्हें प्रयोग करने योग्य फ़ाइलों के रूप में निर्यात किया जाता है। आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले टूल से आपको अपने डेटासेट को आपके द्वारा निर्दिष्ट प्रारूप में सहेजने की सुविधा मिलनी चाहिए ताकि आप उन्हें अपने एमएल मॉडल में फीड कर सकें।

एनोटेशन तकनीक

डेटा एनोटेशन टूल इसी के लिए बनाया या डिज़ाइन किया गया है। एक ठोस उपकरण आपको सभी प्रकार के डेटासेट के लिए एनोटेशन तकनीकों की एक श्रृंखला प्रदान करेगा। ऐसा तब तक है जब तक आप अपनी आवश्यकताओं के लिए एक कस्टम समाधान विकसित नहीं कर रहे हैं। आपके टूल को आपको कंप्यूटर विज़न से वीडियो या छवियों, एनएलपी और ट्रांस्क्रिप्शन और अन्य से ऑडियो या टेक्स्ट को एनोटेट करने देना चाहिए। इसे और अधिक परिष्कृत करते हुए, बाउंडिंग बॉक्स, सिमेंटिक सेगमेंटेशन, क्यूबोइड्स, इंटरपोलेशन, भावना विश्लेषण, भाषण के भाग, कोररेफ़रेंस समाधान और बहुत कुछ का उपयोग करने के विकल्प होने चाहिए।

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 सुरक्षा मानकों और प्रोटोकॉल को पूरा और अनुपालन 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

एआई सक्सेस के लिए डेटा एनोटेशन में प्रमुख चुनौतियाँ

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. अनुमापकता: जैसे-जैसे डेटा की मात्रा बढ़ती है, एनोटेशन प्रक्रिया अधिक जटिल और समय लेने वाली हो सकती 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 लेबलिंग क्या है? वह सब कुछ जो एक नौसिखिया को जानना आवश्यक है

डेटा एनोटेशन टूल बनाएं या न बनाएं

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, छोटे प्रोजेक्ट के लिए, या छोटे प्रोजेक्ट चरणों के लिए विक्रेता समर्थन एक विकल्प के रूप में अधिक हो सकता है। जब लागत नियंत्रणीय 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

ओपन सोर्स और फ्रीवेयर विकल्पपूर्ण 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।

बनाएँखरीदें

पेशेवरों:

  • पूरी प्रक्रिया पर पूर्ण नियंत्रण
  • तेज़ प्रतिक्रिया समय

पेशेवरों:

  • प्रथम मूवर्स के लिए तेजी से बाजार में पहुंचने का लाभ
  • उद्योग की सर्वोत्तम प्रथाओं के अनुरूप 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
  • प्लेटफ़ॉर्म चल रही आवश्यकताओं का समर्थन कर सकता है और 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।

अपने प्रोजेक्ट के लिए सही डेटा एनोटेशन टूल कैसे चुनें

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 ढेर सारे डेटा एनोटेशन टूल के साथ विकसित हुआ है। व्यवसायों के पास अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर किसी एक को चुनने के अधिक विकल्प होते हैं। लेकिन हर एक उपकरण अपने फायदे और नुकसान के साथ आता है। एक बुद्धिमान निर्णय लेने के लिए व्यक्तिपरक आवश्यकताओं के अलावा एक वस्तुनिष्ठ मार्ग 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. साथी 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?

एआई में डेटा एनोटेशन के लिए वास्तविक-विश्व उपयोग के मामले

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

हेल्थकेयर में, डेटा एनोटेशन मेडिकल इमेज (जैसे एमआरआई स्कैन), इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड (ईएमआर) और क्लिनिकल नोट्स को लेबल करता है। यह प्रक्रिया रोग निदान और स्वचालित चिकित्सा डेटा विश्लेषण के लिए कंप्यूटर दृष्टि प्रणाली विकसित करने में सहायता करती 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 डेटा एनोटेशन वित्तीय दस्तावेज़ों और लेन-देन संबंधी डेटा की व्याख्या करने पर केंद्रित है। यह एनोटेशन प्रकार एआई/एमएल सिस्टम विकसित करने के लिए आवश्यक है जो धोखाधड़ी का पता लगाता है, अनुपालन मुद्दों को संबोधित करता है, और अन्य वित्तीय प्रक्रियाओं को कारगर बनाता 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 डेटा एनोटेशन

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 श्रमिक सुरक्षा सुनिश्चित करने में सक्षम मॉडल बनाने में मदद करता है।

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।

प्रकरण अध्ययन

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।

डेटा एनोटेशन और डेटा लेबलिंग के लिए मानक उपलब्धियों की उपरोक्त अधिकांश चर्चा से पता चलता है कि हम प्रत्येक परियोजना को कैसे देखते हैं, और हम उन कंपनियों और हितधारकों को क्या पेशकश करते हैं जिनके साथ हम काम करते हैं।

केस अध्ययन सामग्री जो प्रदर्शित करेगी कि यह कैसे काम करती है:

डेटा एनोटेशन कुंजी उपयोग के मामले

क्लिनिकल डेटा लाइसेंसिंग प्रोजेक्ट में, शेप टीम ने 6,000 घंटे से अधिक के ऑडियो को संसाधित किया, सभी संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी (पीएचआई) को हटा दिया, और स्वास्थ्य सेवा भाषण मान्यता मॉडल पर काम करने के लिए एचआईपीएए-अनुपालक सामग्री छोड़ दी।

इस प्रकार के मामले में, मानदंड और उपलब्धियों का वर्गीकरण महत्वपूर्ण है। कच्चा डेटा ऑडियो के रूप में है, और पार्टियों की पहचान मिटाने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, एनईआर विश्लेषण का उपयोग करने में, दोहरा लक्ष्य सामग्री की पहचान और व्याख्या करना है।

एक अन्य केस स्टडी में गहराई शामिल है संवादी एआई प्रशिक्षण डेटा परियोजना जिसे हमने 3,000-सप्ताह की अवधि में 14 भाषाविदों के साथ पूरा किया। इससे 27 भाषाओं में प्रशिक्षण डेटा का उत्पादन शुरू हुआ, ताकि मूल भाषाओं के व्यापक चयन में मानवीय बातचीत को संभालने में सक्षम बहुभाषी डिजिटल सहायक विकसित किए जा सकें।

इस विशेष मामले के अध्ययन में, सही व्यक्ति को सही कुर्सी पर बिठाने की आवश्यकता स्पष्ट थी। विषय वस्तु विशेषज्ञों और सामग्री इनपुट ऑपरेटरों की बड़ी संख्या का मतलब था कि परियोजना को एक विशेष समयरेखा पर पूरा करने के लिए संगठन और प्रक्रियात्मक सुव्यवस्थित करने की आवश्यकता थी। हमारी टीम डेटा के संग्रह और उसके बाद की प्रक्रियाओं को अनुकूलित करके उद्योग मानक को बड़े अंतर से मात देने में सक्षम थी।

अन्य प्रकार के केस स्टडीज़ में मशीन लर्निंग के लिए बॉट प्रशिक्षण और टेक्स्ट एनोटेशन जैसी चीज़ें शामिल होती हैं। फिर, एक पाठ प्रारूप में, गोपनीयता कानूनों के अनुसार पहचाने गए पक्षों का इलाज करना और लक्षित परिणाम प्राप्त करने के लिए कच्चे डेटा को क्रमबद्ध करना अभी भी महत्वपूर्ण है।

दूसरे शब्दों में, कई डेटा प्रकारों और प्रारूपों में काम करने में, शेप ने कच्चे डेटा और डेटा लाइसेंसिंग व्यवसाय परिदृश्यों दोनों के लिए समान तरीकों और सिद्धांतों को लागू करके समान महत्वपूर्ण सफलता का प्रदर्शन किया है।

लपेटकर

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 किसी भी प्रकार के डेटा के लिए एनोटेशन प्राप्त करना चाहते हों, आप अपनी मांगों और लक्ष्यों को पूरा करने के लिए हमारे अंदर अनुभवी टीम पा सकते हैं। हमारे साथ सीखने के लिए अपने AI मॉडल को अनुकूलित करवाएं।

चल बात करते है

  • पंजीकरण करके, मैं शैप से सहमत हूं गोपनीयता नीति को स्वीकार करता हूं। 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।