डेटा एनोटेशन के लिए शुरुआती गाइड: युक्तियाँ और सर्वोत्तम अभ्यास

अंतिम खरीदार गाइड 2023

इसलिए आप एक नई AI/ML पहल शुरू करना चाहते हैं और अब आप जल्दी से महसूस कर रहे हैं कि न केवल उच्च-गुणवत्ता की खोज की जा रही है 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!

आप व्यवसाय AI और मशीन के लिए सर्वोत्तम डेटा एनोटेशन और डेटा लेबलिंग सेवाएँ प्राप्त करने के लिए कहाँ जाते हैं
सीखने की परियोजनाएं?

यह एक ऐसा प्रश्न है जिस पर आप जैसे प्रत्येक कार्यकारी और व्यापारिक नेता को विचार करना चाहिए क्योंकि वे अपना विकास करते हैं
उनके एआई/एमएल पहलों में से प्रत्येक के लिए रोडमैप और समयरेखा।

परिचय

यह मार्गदर्शिका उन खरीदारों और निर्णय निर्माताओं के लिए अत्यंत सहायक होगी जो तंत्रिका नेटवर्क और अन्य प्रकार के एआई और एमएल संचालन के लिए डेटा सोर्सिंग और डेटा कार्यान्वयन के नट और बोल्ट की ओर अपने विचारों को बदलना 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 क्यों है, महत्वपूर्ण
कंपनियों को डेटा एनोटेशन टूल आदि के बारे में विचार करते समय विचार करना चाहिए। इसलिए, यदि आप एक व्यवसाय के मालिक हैं, तो ज्ञान प्राप्त करने के लिए कमर कस लें क्योंकि यह मार्गदर्शिका आपको डेटा एनोटेशन के बारे में जानने के लिए आवश्यक सभी चीज़ों के बारे में बताएगी।

आइये शुरुआत करते हैं|

आप में से उन लोगों के लिए जो लेख के माध्यम से स्किमिंग कर रहे हैं, यहां कुछ त्वरित टेकअवे हैं जो आपको गाइड में मिलेंगे:

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

यह गाइड किसके लिए है?

यह व्यापक मार्गदर्शिका इसके लिए है:

  • आप सभी उद्यमी और एकल उद्यमी जो नियमित रूप से भारी मात्रा में डेटा की कमी 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 तेजी से 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 बात की है कि कैसे डेटा एनोटेशन या 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 तरीके से सुधार सकते हैं जो मानव संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं से मिलते-जुलते हों, बिना प्रत्यक्ष मानवीय सहायता या हस्तक्षेप के, हमें अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए। दूसरे शब्दों में, वे सेल्फ-लर्निंग 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 के विश्लेषण और व्याख्या 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 के लिए जानते हैं कि कंप्यूटर अंतिम परिणाम देने में सक्षम हैं जो न केवल सटीक हैं बल्कि प्रासंगिक और समय पर भी हैं। हालांकि, एक मशीन इतनी दक्षता के साथ काम 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 की मात्रा के बाद वॉल्यूम के साथ खिलाया जाता है।

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

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

डेटा लेबलिंग/एनोटेशन टूल क्या है?

डेटा लेबलिंग/एनोटेशन टूल सरल शब्दों में, यह एक ऐसा 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 के परिणामों के बीच एक पुल या माध्यम है जो अंततः मंथन करेगा।

डेटा लेबलिंग टूल एक ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड-आधारित समाधान है जो मशीन लर्निंग मॉडल के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की व्याख्या 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 होते हैं जो या तो कस्टम-निर्मित होते हैं या बाजार में उपलब्ध फ्रीवेयर या ओपनसोर्स टूल पर आधारित होते हैं। इस तरह के उपकरण आमतौर पर विशिष्ट डेटा प्रकारों जैसे, छवि, वीडियो, टेक्स्ट, ऑडियो, आदि को संभालने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं। उपकरण छवियों को लेबल करने के लिए डेटा एनोटेटर के लिए बाउंडिंग बॉक्स या पॉलीगॉन जैसी सुविधाएँ या विकल्प प्रदान करते हैं। वे केवल विकल्प का चयन कर सकते हैं और अपने विशिष्ट कार्य कर सकते हैं।

डेटा एनोटेशन के प्रकार

यह एक छत्र शब्द है जिसमें विभिन्न डेटा एनोटेशन प्रकार शामिल हैं। इसमें इमेज, टेक्स्ट, ऑडियो और वीडियो शामिल हैं। आपको एक बेहतर समझ देने के लिए, हमने प्रत्येक को आगे के टुकड़ों में तोड़ दिया है। आइए उन्हें व्यक्तिगत रूप से देखें।

छवि एनोटेशन

छवि एनोटेशन

जिन डेटासेट पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया है, वे आपकी आंखों को आपकी नाक से और आपकी भौं को आपकी पलकों से तुरंत और सटीक रूप से अलग कर सकते हैं। इसलिए आपके द्वारा लागू किए जाने वाले 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 मॉड्यूल में महत्वपूर्ण है जिसमें चेहरे की पहचान, कंप्यूटर दृष्टि, रोबोट 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। एल्गोरिदम तब इन मापदंडों की पहचान करते 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

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

वीडियो एनोटेशन

वीडियो एनोटेशन

जबकि एक छवि अभी भी है, एक वीडियो छवियों का एक संकलन है जो वस्तुओं के गति में होने का प्रभाव पैदा करता है। अब, इस संकलन की प्रत्येक छवि को एक फ्रेम कहा जाता है। जहां तक ​​वीडियो एनोटेशन का संबंध है, इस प्रक्रिया में प्रत्येक फ्रेम में क्षेत्र में विभिन्न वस्तुओं को एनोटेट करने के लिए कीपॉइंट्स, पॉलीगॉन या बाउंडिंग बॉक्स शामिल हैं।

जब इन फ़्रेमों को एक साथ सिला जाता है, तो एआई मॉडल द्वारा कार्रवाई में आंदोलन, व्यवहार, पैटर्न और बहुत कुछ सीखा जा सकता है। यह केवल के माध्यम से है वीडियो एनोटेशन सिस्टम में लोकलाइजेशन, मोशन ब्लर और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग जैसी अवधारणाओं को 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 इरादों को व्यक्त करते हैं, टेक्स्ट बहुत सारे शब्दार्थ के साथ आता है।

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

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

आशय व्याख्या - उपयोगकर्ता की मंशा और उनके द्वारा उपयोग की जाने वाली भाषा को मशीनों को समझने के लिए टैग किया जाता है। इसके साथ, मॉडल एक आदेश से अनुरोध, या बुकिंग से अनुशंसा, आदि 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 अर्थपूर्ण बनाने के लिए टैग किया जाता है और उन्हें एक ऐसे प्रारूप में लाया जाता है जिसे मशीनों द्वारा समझा जा सके। ऐसा करने के लिए, दो पहलू शामिल हैं - नाम इकाई मान्यता और इकाई जोड़ने. नामित इकाई मान्यता तब होती है जब स्थानों, लोगों, घटनाओं, संगठनों और अधिक के नाम टैग किए जाते हैं और पहचान की जाती है और इकाई लिंकिंग तब होती है जब ये टैग वाक्यों, वाक्यांशों, तथ्यों या विचारों से जुड़े होते हैं जो उनका अनुसरण करते हैं। सामूहिक रूप से, ये दो प्रक्रियाएं संबंधित ग्रंथों और उसके आस-पास के बयान 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 कोई मायने नहीं रखती। वास्तव में, डेटा एनोटेशन टूल जो आप अपने एआई मॉड्यूल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग करते हैं, आपके आउटपुट को अत्यधिक प्रभावित करते हैं।

इसलिए आपके व्यवसाय या परियोजना की जरूरतों को पूरा करने वाले सबसे कार्यात्मक और उपयुक्त डेटा लेबलिंग टूल का चयन करना और उनका उपयोग करना आवश्यक है। लेकिन पहली जगह में 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 कई प्रकार की सुविधाएं और क्षमताएं प्रदान करते हैं। आपको सुविधाओं का एक त्वरित विचार देने के लिए, यहां कुछ सबसे मौलिक विशेषताओं की सूची दी गई है, जिन्हें आपको डेटा एनोटेशन टूल का चयन करते समय देखना चाहिए।

डेटासेट प्रबंधन

आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा एनोटेशन टूल को आपके पास मौजूद डेटासेट का समर्थन करना चाहिए और आपको उन्हें लेबलिंग के लिए सॉफ़्टवेयर में आयात करने देना चाहिए। इसलिए, अपने डेटासेट को प्रबंधित करना प्राथमिक सुविधा टूल ऑफ़र है। समसामयिक समाधान ऐसी सुविधाएँ प्रदान करते हैं जो आपको उच्च मात्रा में डेटा को निर्बाध रूप से आयात करने देती हैं, साथ ही साथ आपको सॉर्ट, फ़िल्टर, क्लोन, मर्ज और अन्य क्रियाओं के माध्यम से अपने डेटासेट को व्यवस्थित करने देती हैं।

एक बार आपके डेटासेट का इनपुट हो जाने के बाद, अगला उन्हें प्रयोग करने योग्य फ़ाइलों के रूप में निर्यात कर रहा है। आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले टूल से आप अपने डेटासेट को आपके द्वारा निर्दिष्ट प्रारूप में सहेज सकते हैं 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 कई प्रकार की एनोटेशन तकनीकों की पेशकश करनी चाहिए। यह 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 से ऑडियो या टेक्स्ट और ट्रांसक्रिप्शन और अधिक को एनोटेट करने देना चाहिए। इसे और परिष्कृत करते हुए, बाउंडिंग बॉक्स, सिमेंटिक सेगमेंटेशन, क्यूबॉइड्स, इंटरपोलेशन, सेंटीमेंट एनालिसिस, स्पीच के हिस्से, कोरफेरेंस सॉल्यूशन और बहुत कुछ का उपयोग करने के विकल्प होने चाहिए।

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

डेटा गुणवत्ता नियंत्रण

गुणवत्ता जांच की बात करें तो, एम्बेडेड गुणवत्ता जांच मॉड्यूल के साथ कई डेटा एनोटेशन टूल उपलब्ध हैं। ये व्याख्याकारों को अपनी टीम के सदस्यों के साथ बेहतर सहयोग करने और कार्यप्रवाह को अनुकूलित करने में मदद करते हैं। इस सुविधा के साथ, एनोटेटर वास्तविक समय में टिप्पणियों या फीडबैक को चिह्नित और ट्रैक कर सकते हैं, फाइलों में बदलाव करने वाले लोगों के पीछे की पहचान 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

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

इनके अलावा सुरक्षा मानकों और प्रोटोकॉल को पूरा करना और उनका पालन करना होता है।

कार्यबल प्रबंधन

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

इसके अलावा, टूल में न्यूनतम सीखने की अवस्था भी होनी चाहिए क्योंकि डेटा एनोटेशन की प्रक्रिया अपने आप में समय लेने वाली होती है। यह किसी भी उद्देश्य की पूर्ति नहीं करता है, केवल उपकरण सीखने में बहुत अधिक समय व्यतीत करना। 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? सब कुछ जो एक नौसिखिया को जानना आवश्यक है

डेटा एनोटेशन टूल बनाना या न बनाना

डेटा एनोटेशन या डेटा लेबलिंग प्रोजेक्ट के दौरान आने वाली एक महत्वपूर्ण और व्यापक समस्या इन प्रक्रियाओं के लिए कार्यक्षमता बनाने या खरीदने का विकल्प है। यह कई बार विभिन्न परियोजना चरणों में या कार्यक्रम के विभिन्न खंडों से संबंधित हो सकता है। यह चुनने में कि आंतरिक रूप से एक प्रणाली का निर्माण करना है या विक्रेताओं पर भरोसा करना है, हमेशा एक व्यापार बंद होता है।

डेटा एनोटेशन टूल बनाना या न बनाना

जैसा कि आप शायद अब बता सकते हैं, डेटा एनोटेशन एक जटिल प्रक्रिया है। साथ ही, यह एक व्यक्तिपरक प्रक्रिया भी है। मतलब, इस सवाल का एक भी 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 महसूस करने के लिए खुद से कुछ प्रश्न पूछने की आवश्यकता है कि क्या आपको वास्तव में एक 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 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

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

ओपन सोर्स और फ्रीवेयर अल्टरनेटिव्सपूर्ण 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।

बनाएँखरीदें

पेशेवरों:

  • पूरी प्रक्रिया पर पूर्ण नियंत्रण
  • तेज़ प्रतिक्रिया समय

पेशेवरों:

  • पहले मूवर्स के लाभ के लिए तेजी से समय-समय पर बाजार
  • 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 मंच वृद्धि खर्च
विपक्ष:
  • मौजूदा विक्रेता पेशकश को आपके उपयोग के मामले का समर्थन करने के लिए अनुकूलन की आवश्यकता हो सकती है
  • मंच चल रही आवश्यकताओं का समर्थन कर सकता है और भविष्य के समर्थन का आश्वासन नहीं देता 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।

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 कहे जाने की तुलना में आसान हैं। तो कोई पहले से मौजूद डेटा एनोटेशन टूल के ढेरों का लाभ उठाने के बारे में कैसे जाता है? इसलिए, अगला कदम सही डेटा एनोटेशन टूल चुनने से जुड़े कारकों पर विचार करना है।

कुछ साल पहले के विपरीत, बाजार आज अभ्यास में टन 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 पेशेवरों और विपक्षों के सेट के साथ आता है। एक बुद्धिमान निर्णय लेने के लिए, व्यक्तिपरक आवश्यकताओं के अलावा एक उद्देश्य मार्ग भी लिया जाना चाहिए।

आइए कुछ महत्वपूर्ण कारकों को देखें 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 एहसास होना चाहिए कि क्या आपकी आवश्यकता में टेक्स्ट, छवि, वीडियो, ऑडियो या सभी डेटा प्रकारों का मिश्रण शामिल है। ऐसे स्टैंडअलोन टूल हैं जिन्हें आप खरीद सकते हैं और ऐसे समग्र टूल हैं जो आपको डेटा सेट पर विविध क्रियाओं 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 मानकों की स्थापना

गुणवत्ता नियंत्रण मानकों की स्थापना यह विचार करने के लिए एक महत्वपूर्ण कारक है क्योंकि आपके एआई मॉडल का उद्देश्य और दक्षता आपके द्वारा स्थापित गुणवत्ता मानकों पर निर्भर है। एक 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, आपको अपने द्वारा फीड किए जाने वाले डेटा और प्राप्त परिणामों की गुणवत्ता जांच करने की आवश्यकता है। हालांकि, सवाल यह है कि आप गुणवत्ता मानकों को कैसे स्थापित करना चाहते हैं?

कई अलग-अलग प्रकार की नौकरियों के साथ, बहुत से 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 परिणाम भिन्न होते हैं।

तो, क्या आप एक आम सहमति मॉडल को लागू करना चाहते हैं, जहां एनोटेटर गुणवत्ता पर प्रतिक्रिया देते हैं और सुधारात्मक उपाय तुरंत किए जाते हैं? या, क्या आप नमूना समीक्षा, स्वर्ण मानकों या संघ मॉडल के प्रतिच्छेदन पसंद करते हैं?

सबसे अच्छी खरीद योजना यह सुनिश्चित करेगी कि किसी भी अंतिम अनुबंध पर सहमति होने से पहले मानकों को निर्धारित करके गुणवत्ता नियंत्रण शुरू से ही हो। इसे स्थापित करते समय, आपको त्रुटि मार्जिन को भी नज़रअंदाज़ नहीं करना चाहिए। मैनुअल हस्तक्षेप को पूरी तरह से टाला नहीं जा सकता क्योंकि सिस्टम 3% की दर से त्रुटियां उत्पन्न करने के लिए बाध्य हैं। यह काम को आगे ले जाता 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 बनाने का इरादा रखते हैं या आप इसे आउटसोर्स करना पसंद करेंगे? यदि आप आउटसोर्सिंग कर रहे हैं, तो डेटा से जुड़ी गोपनीयता और गोपनीयता संबंधी चिंताओं के कारण आपको कानूनी और अनुपालन उपायों पर विचार करने की आवश्यकता है। और अगर आपके पास इन-हाउस टीम है, तो वे एक नया टूल सीखने में कितने कुशल हैं? आपके उत्पाद या सेवा के साथ आपका समय-समय पर बाजार क्या है? क्या आपके पास नतीजों को मंज़ूरी देने के लिए सही क्वालिटी के मेट्रिक्स और टीमें हैं?

विक्रेता बनाम। पार्टनर डिबेट

विक्रेता बनाम। पार्टनर डिबेट डेटा एनोटेशन एक सहयोगी प्रक्रिया है। इसमें निर्भरता और अंतःक्रियाशीलता जैसी पेचीदगियां शामिल हैं। इसका मतलब है कि कुछ टीमें हमेशा एक-दूसरे के साथ मिलकर काम कर रही हैं और टीमों में से एक आपका विक्रेता हो सकती है। इसलिए 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, प्रतिक्रिया को स्वीकार करने और काम करने का इरादा, डेटा की आवश्यकता के मामले में सक्रिय होने, संचालन में लचीलापन और अधिक जैसे पहलुओं पर विचार किया जाना चाहिए, इससे पहले कि आप किसी विक्रेता या भागीदार से हाथ मिला लें। . हमने लचीलेपन को शामिल किया है क्योंकि डेटा एनोटेशन आवश्यकताएं हमेशा रैखिक या स्थिर नहीं होती हैं। जैसे-जैसे आप अपने व्यवसाय को आगे बढ़ाएंगे, वे भविष्य में बदल सकते हैं। यदि आप वर्तमान में केवल टेक्स्ट-आधारित डेटा के साथ काम कर रहे हैं, तो आप ऑडियो या वीडियो डेटा को स्केल के रूप में एनोटेट करना चाहेंगे और आपका समर्थन आपके साथ उनके क्षितिज का विस्तार करने के लिए तैयार होना चाहिए।

विक्रेता की भागीदारी

विक्रेता की भागीदारी का आकलन करने के तरीकों में से एक वह समर्थन है जो आपको प्राप्त होगा।

किसी भी खरीद योजना में इस घटक का कुछ विचार होना चाहिए। समर्थन जमीन पर कैसा दिखेगा? समीकरण के दोनों पक्षों में हितधारक और बिंदु लोग कौन होंगे?

ऐसे ठोस कार्य भी हैं जिनमें यह बताना होता है 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 विशेषज्ञ के रूप में कौन कार्य करेगा, और कौन उन्हें कर्मचारियों या स्वतंत्र ठेकेदारों के रूप में 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 यह बताते हैं कि डेटा एनोटेशन और डेटा लेबलिंग वास्तव में जमीन पर कैसे काम करते हैं। शैप 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 चर्चा से पता चलता है कि हम प्रत्येक परियोजना के लिए कैसे दृष्टिकोण रखते हैं, और हम जिन कंपनियों और हितधारकों के साथ काम करते हैं, उन्हें हम क्या पेशकश करते हैं।

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

डेटा एनोटेशन कुंजी उपयोग के मामले

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

इस प्रकार के मामले में, यह मानदंड और उपलब्धियों का वर्गीकरण है जो महत्वपूर्ण हैं। कच्चा डेटा ऑडियो के रूप में होता है, और पार्टियों को पहचानने की आवश्यकता होती 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 से शामिल है संवादी एआई प्रशिक्षण डेटा परियोजना जिसे हमने 3,000-सप्ताह की अवधि में काम कर रहे 14 भाषाविदों के साथ पूरा किया। इसने 27 भाषाओं में प्रशिक्षण डेटा का उत्पादन किया, ताकि बहुभाषी डिजिटल सहायकों को विकसित किया जा सके जो देशी भाषाओं के व्यापक चयन में मानवीय अंतःक्रियाओं को संभालने में सक्षम हों।

इस विशेष केस स्टडी में, सही व्यक्ति को सही कुर्सी पर बैठाने की आवश्यकता स्पष्ट थी। विषय विशेषज्ञों और सामग्री इनपुट ऑपरेटरों की बड़ी संख्या का मतलब था कि एक विशेष समय पर परियोजना को पूरा करने के लिए संगठन और प्रक्रियात्मक सुव्यवस्थित करने की आवश्यकता थी। हमारी टीम डेटा के संग्रह और बाद की प्रक्रियाओं के अनुकूलन के माध्यम से उद्योग के मानक को व्यापक अंतर से मात देने में सक्षम थी।

अन्य प्रकार के केस स्टडी में मशीन लर्निंग के लिए बॉट ट्रेनिंग और टेक्स्ट एनोटेशन जैसी चीजें शामिल होती हैं। फिर से, एक टेक्स्ट प्रारूप में, गोपनीयता कानूनों के अनुसार पहचाने गए पक्षों के साथ व्यवहार करना और लक्षित परिणाम प्राप्त करने के लिए कच्चे डेटा को छाँटना अभी भी महत्वपूर्ण है।

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

लपेटकर

हम ईमानदारी से मानते हैं कि यह मार्गदर्शिका आपके लिए साधन संपन्न थी और आपके अधिकांश प्रश्नों का उत्तर आपके पास है। हालाँकि, यदि आप अभी भी एक 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 समझते हैं जैसे कोई दूसरा नहीं। हम आपके आदर्श भागीदार हो सकते हैं क्योंकि हम प्रत्येक परियोजना या सहयोग के लिए प्रतिबद्धता, गोपनीयता, लचीलापन और स्वामित्व जैसी दक्षताओं को तालिका में लाते हैं।

इसलिए, इस बात पर ध्यान दिए बिना कि आप किस प्रकार के डेटा के लिए एनोटेशन प्राप्त करना चाहते हैं, आप अपनी मांगों और लक्ष्यों को पूरा करने के लिए हम में वह अनुभवी टीम पा सकते हैं। हमारे साथ सीखने के लिए अपने AI मॉडल को अनुकूलित करें।

चल बात करते है

  • पंजीकरण करके, मैं शैपो से सहमत हूं गोपनीयता नीति को स्वीकार करता हूं। और सेवा की शर्तें और शैप से B2B मार्केटिंग संचार प्राप्त करने के लिए मेरी सहमति प्रदान करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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

मशीन लर्निंग (पर्यवेक्षित या अनुपयोगी दोनों) में, लेबल या एनोटेट डेटा उन विशेषताओं को टैग, ट्रांसक्रिप्ट या संसाधित कर रहा है जिन्हें आप अपने मशीन लर्निंग मॉडल को समझना और पहचानना चाहते हैं ताकि वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान किया जा सके।

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

मशीन लर्निंग के लिए मेटाडेटा के साथ उच्च गुणवत्ता वाले डेटा (जैसे टेक्स्ट, ऑडियो, इमेज, वीडियो) को लेबल या एनोटेट करने के लिए उपयोग किए जाने वाले टूल या प्लेटफॉर्म (क्लाउड-आधारित या ऑन-प्रिमाइसेस) 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।

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