यदि आप एआई समाधान विकसित कर रहे हैं, तो आपके उत्पाद का समय-समय पर बाजार में आना प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए गुणवत्ता वाले डेटासेट की समय पर उपलब्धता पर निर्भर करता है। केवल तभी जब आपके पास अपना आवश्यक डेटासेट हो, आप अपने मॉडलों की प्रशिक्षण प्रक्रियाएँ शुरू करते हैं, परिणामों को अनुकूलित करते हैं और अपने समाधान को लॉन्च के लिए तैयार करते हैं।
और आप जानते हैं, सभी आकार और पैमाने के व्यवसायों के लिए समय पर गुणवत्तापूर्ण डेटासेट प्राप्त करना एक कठिन चुनौती है। बिन बुलाए लोगों के लिए, करीब 19% व्यवसाय पता चलता है कि डेटा की उपलब्धता की कमी ही उन्हें एआई समाधान अपनाने से रोकती है।
हमें यह भी समझना चाहिए कि भले ही आप प्रासंगिक और प्रासंगिक डेटा उत्पन्न करने का प्रबंधन करते हैं, डेटा एनोटेशन अपने आप में एक चुनौती है. इसमें समय लगता है और इसमें उत्कृष्ट महारत और विस्तार पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है। AI के विकास का लगभग 80% समय डेटासेट को एनोटेट करने में व्यतीत होता है।
अब, हम अपने सिस्टम से डेटा एनोटेशन प्रक्रियाओं को पूरी तरह से समाप्त नहीं कर सकते क्योंकि वे एआई प्रशिक्षण का आधार हैं। यदि हाथ में कोई एनोटेटेड डेटा नहीं है, तो आपके मॉडल परिणाम देने में असफल हो जाएंगे (गुणवत्ता वाले परिणामों की तो बात ही छोड़ दें)। अब तक, हमने डेटा-आधारित चुनौतियों, एनोटेशन तकनीकों और बहुत कुछ पर असंख्य विषयों पर चर्चा की है। आज, हम एक और महत्वपूर्ण पहलू पर चर्चा करेंगे जो डेटा लेबलिंग के इर्द-गिर्द घूमता है।
इस पोस्ट में, हम स्पेक्ट्रम में उपयोग की जाने वाली दो प्रकार की एनोटेशन विधियों का पता लगाएंगे, जो हैं:
- मैनुअल डेटा लेबलिंग
- और स्वचालित डेटा लेबलिंग
हम दोनों के बीच के अंतरों पर प्रकाश डालेंगे, मैन्युअल हस्तक्षेप क्यों महत्वपूर्ण है, और स्वचालित से जुड़े जोखिम क्या हैं डेटा लेबलिंग.
मैनुअल डेटा लेबलिंग
जैसा कि नाम से पता चलता है, मैन्युअल डेटा लेबलिंग में मनुष्य शामिल होते हैं। डेटा एनोटेशन विशेषज्ञ डेटासेट में तत्वों को टैग करने का कार्यभार संभालते हैं। विशेषज्ञों से हमारा तात्पर्य एसएमई और डोमेन प्राधिकारियों से है जो ठीक-ठीक जानते हैं कि क्या व्याख्या करनी है। मैनुअल प्रक्रिया एनोटेशन के लिए कच्चे डेटासेट प्रदान किए जाने के साथ शुरू होती है। डेटासेट चित्र, वीडियो फ़ाइलें, ऑडियो रिकॉर्डिंग या प्रतिलेख, पाठ या इनका संयोजन हो सकता है।
परियोजनाओं, आवश्यक परिणामों और विशिष्टताओं के आधार पर, एनोटेटर प्रासंगिक तत्वों को एनोटेट करने पर काम करते हैं। विशेषज्ञ जानते हैं कि विशिष्ट डेटासेट और उद्देश्यों के लिए कौन सी तकनीक सबसे उपयुक्त है। वे अपनी परियोजनाओं के लिए सही तकनीक का उपयोग करते हैं और समय पर प्रशिक्षण योग्य डेटासेट वितरित करते हैं।
मैन्युअल लेबलिंग अत्यधिक समय लेने वाली है और प्रति डेटासेट औसत एनोटेशन समय कई कारकों पर निर्भर करता है जैसे उपयोग किए गए टूल, एनोटेट किए जाने वाले तत्वों की संख्या, डेटा की गुणवत्ता, और बहुत कुछ। उदाहरण के लिए, किसी विशेषज्ञ को प्रति छवि 1500 एनोटेशन के साथ लगभग 100,000 छवियों को लेबल करने में 5 घंटे तक का समय लग सकता है।
जबकि मैन्युअल लेबलिंग प्रक्रिया का सिर्फ एक हिस्सा है, एनोटेशन वर्कफ़्लो में एक दूसरा चरण है जिसे गुणवत्ता जांच और ऑडिट कहा जाता है। इसमें एनोटेटेड डेटासेट को प्रामाणिकता और सटीकता के लिए सत्यापित किया जाता है। ऐसा करने के लिए, कंपनियां एक सर्वसम्मति पद्धति अपनाती हैं, जहां सर्वसम्मत परिणामों के लिए एकाधिक एनोटेशन एक ही डेटासेट पर काम करते हैं। टिप्पणियों और फ़्लैगिंग के मामले में भी विसंगतियों का समाधान किया जाता है। एनोटेशन प्रक्रिया की तुलना में, गुणवत्ता जांच चरण कम कठिन और समय लेने वाला है।
स्वचालित डेटा लेबलिंग
तो, अब आप समझ गए हैं कि डेटा लेबलिंग में कितना मैन्युअल प्रयास लगता है। स्वास्थ्य देखभाल जैसे क्षेत्रों में उपयोग किए जाने वाले समाधानों के लिए सटीकता और विस्तार पर ध्यान देना और भी अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है। तेज़ डेटा लेबलिंग और एनोटेटेड डेटा की डिलीवरी का मार्ग प्रशस्त करने के लिए, स्वचालित डेटा लेबलिंग मॉडल धीरे-धीरे प्रमुख होते जा रहे हैं।
इस पद्धति में, AI सिस्टम डेटा को एनोटेट करने का ध्यान रखता है। इसे या तो अनुमानी तरीकों या मशीन लर्निंग मॉडल या दोनों की मदद से हासिल किया जाता है। अनुमानी पद्धति में, एक विशिष्ट लेबल को मान्य करने के लिए एकल डेटासेट को पूर्वनिर्धारित नियमों या शर्तों की एक श्रृंखला के माध्यम से पारित किया जाता है। परिस्थितियाँ मनुष्य द्वारा निर्धारित की जाती हैं।
हालाँकि यह कुशल है, यह विधि तब विफल हो जाती है जब डेटा संरचनाएँ बार-बार बदलती हैं। इसके अलावा, सिस्टम को सूचित निर्णय लेने के लिए शर्तें निर्धारित करना जटिल हो जाता है। जबकि मनुष्य आइसक्रीम और नींबू पानी के बीच अंतर कर सकते हैं, हम नहीं जानते कि मस्तिष्क इस अंतर को समझने के लिए क्या दृष्टिकोण अपनाता है। मशीनों में इसे दोहराना मानवीय रूप से असंभव है।
यह एआई सिस्टम से परिणामों की गुणवत्ता के संबंध में कई चिंताओं को जन्म देता है। स्वचालन शुरू होने के बावजूद, आपको डेटा लेबल को मान्य करने और ठीक करने के लिए एक मानव (या उनमें से एक समूह) की आवश्यकता है। और यह हमारे अगले भाग के लिए एक उत्कृष्ट बहस है।
एआई-असिस्टेड एनोटेशन: इंटेलिजेंस के लिए दिमाग की आवश्यकता होती है (हाइब्रिड दृष्टिकोण)
सर्वोत्तम परिणामों के लिए, एक मिश्रित दृष्टिकोण की आवश्यकता है। जबकि एआई सिस्टम तेजी से लेबलिंग का ख्याल रख सकता है, मनुष्य परिणामों को मान्य कर सकता है और उन्हें अनुकूलित कर सकता है। डेटा एनोटेशन की पूरी प्रक्रिया को मशीनों के हाथों में छोड़ना एक बुरा विचार हो सकता है और इसीलिए मनुष्यों को लूप में लाना पूरी तरह से समझ में आता है।
एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, मशीनें सबसे बुनियादी तत्वों को सटीक रूप से विभाजित और व्याख्या कर सकती हैं। केवल जटिल कार्यों में ही मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। ऐसे मामलों में, यह मैन्युअल डेटा लेबलिंग जितना समय लेने वाला और स्वचालित डेटा लेबलिंग जितना जोखिम भरा नहीं होगा।
एक संतुलन स्थापित है और यह प्रक्रिया लागत-प्रभावी तरीकों से भी हो सकती है। विशेषज्ञ बेहतर लेबल तैयार करने के लिए मशीनों के लिए अनुकूलित फीडबैक लूप के साथ आ सकते हैं, जिससे अंततः शामिल मैन्युअल प्रयासों की आवश्यकता कम हो जाएगी। मशीन कॉन्फिडेंस स्कोर में उल्लेखनीय वृद्धि के साथ, लेबल किए गए डेटा की गुणवत्ता में भी सुधार किया जा सकता है।
लपेटकर
पूर्णतः स्वायत्त डेटा लेबलिंग तंत्र कभी काम नहीं करेगा - कम से कम अभी के लिए। किसी कठिन कार्य को पूरा करने के लिए हमें मनुष्य और मशीनों के बीच सामंजस्य की आवश्यकता होती है। इससे एनोटेटेड डेटासेट की डिलीवरी का समय भी बढ़ जाता है, जहां कंपनियां अपने एआई प्रशिक्षण चरणों को निर्बाध रूप से शुरू कर सकती हैं। और यदि आप अपने AI मॉडल के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट की तलाश कर रहे हैं, आज हमारे पास पहुंचें.
