डेटा एनोटेशन के लिए शुरुआती गाइड: युक्तियाँ और सर्वोत्तम अभ्यास

आपका लक्ष्य

पहला तत्व जिसे आपको परिभाषित करने की आवश्यकता है वह है आपकी कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने की अवधारणाओं के साथ लक्ष्य।

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

इनके उत्तर आपके विचारों - जो वर्तमान में सभी जगह हो सकते हैं - को एक स्थान पर एकत्रित करेंगे 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 जरूरत है कि आप जमीनी सच्चाई के बड़े पैमाने पर 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 आदि पर महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि के लिए संसाधित करने की आवश्यकता होती है, तो आपको एक डेटा एनोटेशन टूल की आवश्यकता होती है। हालाँकि, आपको अपने द्वारा जेनरेट किए जाने वाले डेटा की मात्रा पर भी विचार करना चाहिए। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, एक एआई मॉडल केवल उतना ही प्रभावी होता है जितना कि डेटा की गुणवत्ता और मात्रा को खिलाया जाता है। तो, 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 आपके बहुत काम आ सकते हैं, एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा के सही सेट के डेटा लाइसेंसिंग में आपकी सहायता करते हैं। कुछ मामलों में, विक्रेता जो मूल्य लाता है, उसमें तकनीकी कौशल और संसाधनों तक पहुंच दोनों शामिल होंगे जो परियोजना की सफलता को बढ़ावा देंगे।

बजट

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

अनुपालन जटिलताएं

डेटा गोपनीयता और संवेदनशील डेटा के सही संचालन की बात आने पर विक्रेता बेहद मददगार हो सकते हैं। इस प्रकार के उपयोग के मामलों में से एक में अस्पताल या स्वास्थ्य से संबंधित व्यवसाय शामिल है जो एचआईपीएए और अन्य डेटा गोपनीयता नियमों के अनुपालन को खतरे में डाले बिना मशीन सीखने की शक्ति का उपयोग करना चाहता है। चिकित्सा क्षेत्र के बाहर भी, यूरोपीय जीडीपीआर जैसे कानून डेटा सेट पर नियंत्रण को कड़ा 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 महसूस करने की आवश्यकता है कि क्या आपके पास आवश्यक जनशक्ति है। यदि आप करते हैं, तो क्या वे आवश्यक उपकरणों और तकनीकों में कुशल हैं या क्या उन्हें अपस्किलिंग की आवश्यकता है? यदि उन्हें अपस्किलिंग की आवश्यकता है, तो क्या आपके पास उन्हें पहले स्थान पर 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 जनसांख्यिकी के अनुसार आयु, लिंग और विशेषज्ञता के क्षेत्र के अनुसार विभाजित करते हैं - या अक्सर उन स्थानीय भाषाओं के संदर्भ में जिनके साथ वे काम करेंगे। यही, फिर से, जहां हम शैप में सही लोगों को सही सीटों पर लाने की बात करते हैं, जिससे सही मानव-इन-द-लूप प्रक्रियाएं चलती हैं जो आपके प्रोग्रामेटिक प्रयासों को सफलता की ओर ले जाएंगी।

छोटे और बड़े परियोजना संचालन और लागत सीमा

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

कंपनियां महत्वपूर्ण सीमाओं को भी देख सकती हैं - जहां कई विक्रेता खपत किए गए डेटा या अन्य संसाधन बेंचमार्क की लागत को जोड़ते हैं। उदाहरण के लिए, मान लें कि एक कंपनी ने परीक्षण सेट स्थापित करने के लिए आवश्यक थकाऊ 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 संग्रहण का एक और ब्लॉक, या Amazon वेब सेवाओं, या किसी अन्य तृतीय-पक्ष विक्रेता से कुछ अन्य सेवा घटक निकालना पड़ता है। वे इसे उच्च लागत के रूप में ग्राहक को देते 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 करने से परियोजना को वहनीय बनाए रखने में मदद मिलती है। जगह में सही गुंजाइश होने से यह सुनिश्चित होगा कि परियोजना की लागत उस फर्म के लिए उचित या व्यवहार्य से अधिक नहीं है।

ओपन सोर्स और फ्रीवेयर अल्टरनेटिव्स

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 मैदान है जहां कंपनियां खरोंच से सब कुछ नहीं बनाती हैं, लेकिन वाणिज्यिक विक्रेताओं पर बहुत अधिक निर्भर होने से भी बचती हैं।

ओपन सोर्स की स्वयं करें मानसिकता अपने आप में एक समझौता है - इंजीनियर और आंतरिक लोग ओपन-सोर्स समुदाय का लाभ उठा सकते हैं, जहां विकेन्द्रीकृत उपयोगकर्ता आधार अपने स्वयं के जमीनी समर्थन प्रदान करते हैं। यह वैसा नहीं होगा जैसा आपको विक्रेता से मिलता है - आपको आंतरिक शोध किए बिना 24/7 आसान सहायता या प्रश्नों के उत्तर नहीं मिलेंगे - लेकिन कीमत कम है।

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

कई प्रकार की हाई-टेक परियोजनाओं के साथ, इस प्रकार के विश्लेषण - कब निर्माण करना है और कब खरीदना है - इन परियोजनाओं को कैसे सोर्स और प्रबंधित किया जाता है, इस पर समर्पित विचार और विचार की आवश्यकता होती है। "बिल्ड" विकल्प पर विचार करते समय अधिकांश कंपनियां एआई / एमएल परियोजनाओं से संबंधित चुनौतियों का सामना करती हैं, यह केवल परियोजना के निर्माण और विकास के हिस्से के बारे में नहीं है। उस बिंदु तक पहुंचने के लिए अक्सर एक बहुत बड़ा सीखने की अवस्था होती है जहां वास्तविक एआई/एमएल विकास हो सकता है। नई एआई/एमएल टीमों और पहलों के साथ "अज्ञात अज्ञात" की संख्या "ज्ञात अज्ञात" की संख्या से कहीं अधिक है।

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

• जब आप बड़ी मात्रा में डेटा पर काम करते हैं
• जब आप विभिन्न प्रकार के डेटा पर काम करते हैं
• जब आपके मॉडल या समाधान से जुड़ी कार्यक्षमता भविष्य में बदल या विकसित हो सकती है
• जब आपके पास अस्पष्ट या सामान्य उपयोग का मामला हो
• जब आपको डेटा एनोटेशन टूल के परिनियोजन में शामिल खर्चों पर एक स्पष्ट विचार की आवश्यकता होती है
• और जब आपके पास टूल पर काम करने के लिए सही कार्यबल या कुशल विशेषज्ञ नहीं हैं और आप न्यूनतम सीखने की अवस्था की तलाश कर रहे हैं

यदि आपकी प्रतिक्रियाएँ इन परिदृश्यों के विपरीत थीं, तो आपको अपना उपकरण बनाने पर ध्यान देना चाहिए।