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

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

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

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।

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।