पैटर्न, वस्तुओं की पहचान करने और अंततः विश्वसनीय निर्णय लेने में सक्षम होने के लिए बुद्धिमान एआई मॉडल को बड़े पैमाने पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। हालाँकि, प्रशिक्षित डेटा को बेतरतीब ढंग से फीड नहीं किया जा सकता है और मॉडल को क्यूरेटेड इनपुट पैटर्न से व्यापक रूप से समझने, संसाधित करने और सीखने में मदद करने के लिए लेबल किया जाना चाहिए।
यह वह जगह है जहां मशीनों की समझ को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए, एक विशिष्ट डेटासेट के अनुसार जानकारी या मेटाडेटा को लेबल करने के कार्य के रूप में डेटा लेबलिंग आती है। सीधे शब्दों में कहें तो, डेटा लेबलिंग एआई कार्यान्वयन को बेहतर बनाने के लिए डेटा, छवियों, पाठ, ऑडियो, वीडियो और पैटर्न को चुनिंदा रूप से वर्गीकृत करता है।
आरटीई नैसकॉम डेटा लेबलिंग रिपोर्ट के अनुसार, वैश्विक डेटा लेबलिंग बाजार का मूल्य 700 की तुलना में 2023 के अंत तक 2018% बढ़ने की उम्मीद है। यह कथित वृद्धि आंतरिक रूप से समर्थित स्व-प्रबंधित लेबलिंग टूल के लिए वित्तीय आवंटन में कारक होने की सबसे अधिक संभावना है। संसाधन, और यहां तक कि तृतीय-पक्ष समाधान भी।
इन निष्कर्षों के अलावा, यह भी अनुमान लगाया जा सकता है कि वैश्विक डेटा लेबलिंग बाजार ने 1.2 में $2018 बिलियन का मूल्य अर्जित किया। हालाँकि, हम उम्मीद कर रहे हैं कि यह बड़े पैमाने पर होगा क्योंकि डेटा लेबलिंग बाजार का आकार $4.4 बिलियन के बड़े पैमाने पर मूल्यांकन तक पहुंचने का अनुमान है। 2023 तक.
डेटा लेबलिंग समय की मांग है लेकिन कई कार्यान्वयन और मूल्य-विशिष्ट चुनौतियों के साथ आती है।
कुछ अधिक दबाव वाली बातों में शामिल हैं:
- अनावश्यक सफ़ाई उपकरणों के सौजन्य से सुस्त डेटा तैयारी
- विशाल कार्यबल और अत्यधिक मात्रा में स्क्रैप किए गए डेटा को संभालने के लिए आवश्यक हार्डवेयर की कमी
- अवांट-गार्डे लेबलिंग टूल और सहायक प्रौद्योगिकियों तक सीमित पहुंच
- डेटा लेबलिंग की उच्च लागत
- जब गुणवत्ता डेटा टैगिंग का संबंध है तो स्थिरता का अभाव
- स्केलेबिलिटी की कमी, यदि और जब एआई-मॉडल को प्रतिभागियों के एक अतिरिक्त सेट को कवर करने की आवश्यकता होती है
- जब डेटा प्राप्त करने और उसका उपयोग करने के दौरान स्थिर डेटा सुरक्षा स्थिति बनाए रखने की बात आती है तो अनुपालन का अभाव
यद्यपि आप डेटा लेबलिंग को वैचारिक रूप से अलग कर सकते हैं, प्रासंगिक टूल के लिए आपको डेटासेट की प्रकृति के अनुसार अवधारणाओं को वर्गीकृत करने की आवश्यकता होती है। इसमे शामिल है:
- ऑडियो वर्गीकरण: इसमें ऑडियो संग्रह, विभाजन और प्रतिलेखन शामिल है
- छवि लेबलिंग: इसमें संग्रह, वर्गीकरण, विभाजन और मुख्य बिंदु डेटा लेबलिंग शामिल है
- पाठ लेबलिंग: पाठ निष्कर्षण और वर्गीकरण शामिल है
- वीडियो लेबलिंग: इसमें वीडियो संग्रह, वर्गीकरण और विभाजन जैसे तत्व शामिल हैं
- 3डी लेबलिंग: ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग और विभाजन की सुविधाएँ
उपर्युक्त अलगाव के अलावा, विशेष रूप से व्यापक परिप्रेक्ष्य से, डेटा लेबलिंग को चार प्रकारों में विभाजित किया गया है, जिसमें वर्णनात्मक, मूल्यांकनात्मक, सूचनात्मक और संयोजन शामिल हैं। हालांकि, प्रशिक्षण के एकमात्र उद्देश्य के लिए, डेटा लेबलिंग को इस प्रकार अलग किया गया है: संग्रह, विभाजन, प्रतिलेखन, वर्गीकरण, निष्कर्षण, ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग, जिस पर हम पहले ही व्यक्तिगत डेटासेट के लिए चर्चा कर चुके हैं।
डेटा लेबलिंग एक विस्तृत प्रक्रिया है और इसमें एआई मॉडल को स्पष्ट रूप से प्रशिक्षित करने के लिए निम्नलिखित चरण शामिल हैं:
- रणनीतियों यानी इन-हाउस, ओपन सोर्स, विक्रेताओं के माध्यम से डेटा सेट एकत्र करना
- कंप्यूटर विज़न, डीप लर्निंग और एनएलपी-विशिष्ट क्षमताओं के अनुसार डेटा सेट को लेबल करना
- तैनाती के एक भाग के रूप में बुद्धिमत्ता का निर्धारण करने के लिए उत्पादित मॉडल का परीक्षण और मूल्यांकन करना
- स्वीकार्य मॉडल गुणवत्ता को संतुष्ट करना और अंततः इसे व्यापक उपयोग के लिए जारी करना
विश्वसनीय डेटा लेबलिंग प्लेटफ़ॉर्म के पर्याय डेटा लेबलिंग टूल का सही सेट निम्नलिखित कारकों को ध्यान में रखते हुए चुना जाना चाहिए:
- परिभाषित उपयोग के मामलों के माध्यम से आप जिस प्रकार की बुद्धिमत्ता मॉडल में चाहते हैं
- डेटा एनोटेटर्स की गुणवत्ता और अनुभव, ताकि वे उपकरणों का सटीकता से उपयोग कर सकें
- आपके मन में गुणवत्ता मानक हैं
- अनुपालन-विशिष्ट आवश्यकताएँ
- वाणिज्यिक, ओपन-सोर्स और फ्रीवेयर उपकरण
- बजट आप बचा सकते हैं
उल्लिखित कारकों के अलावा, बेहतर होगा कि आप निम्नलिखित बातों पर भी ध्यान दें:
- उपकरणों की लेबलिंग सटीकता
- उपकरण द्वारा गुणवत्ता आश्वासन की गारंटी दी जाती है
- एकीकरण क्षमता
- लीक के विरुद्ध सुरक्षा और टीकाकरण
- क्लाउड-आधारित सेटअप या नहीं
- गुणवत्ता नियंत्रण प्रबंधन कौशल
- टूल की फेल-सेफ, स्टॉप-गैप और स्केलेबल क्षमता
- उपकरण प्रदान करने वाली कंपनी
डेटा लेबलिंग टूल और संसाधनों द्वारा सर्वोत्तम सेवा प्रदान करने वाले वर्टिकल में शामिल हैं:
- मेडिकल एआई: फोकस क्षेत्रों में बेहतर चिकित्सा इमेजिंग, न्यूनतम प्रतीक्षा समय और न्यूनतम बैकलॉग के लिए कंप्यूटर विज़न के साथ प्रशिक्षण नैदानिक मॉडल शामिल हैं
- वित्त: फोकस क्षेत्रों में टेक्स्ट लेबलिंग के माध्यम से क्रेडिट जोखिम, ऋण पात्रता और अन्य महत्वपूर्ण कारकों का मूल्यांकन करना शामिल है
- स्वायत्त वाहन या परिवहन: फोकस क्षेत्रों में व्यक्तियों, संकेतों, अवरोधों आदि का पता लगाने के लिए प्रशिक्षण डेटा की अत्यधिक मात्रा के साथ मॉडलों को स्टैक करने के लिए एनएलपी और कंप्यूटर विज़न कार्यान्वयन शामिल है।
- खुदरा एवं ईकॉमर्स: फोकस क्षेत्रों में मूल्य निर्धारण-विशिष्ट निर्णय, बेहतर ईकॉमर्स, खरीदार व्यक्तित्व की निगरानी, खरीदारी की आदतों को समझना और उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाना शामिल है
- प्रौद्योगिकी: फोकस क्षेत्रों में उत्पाद निर्माण, बिन चुनना, महत्वपूर्ण विनिर्माण त्रुटियों का पहले से पता लगाना और बहुत कुछ शामिल हैं
- भू-स्थानिक: फोकस क्षेत्रों में चुनिंदा लेबलिंग तकनीकों द्वारा जीपीएस और रिमोट सेंसिंग शामिल है
- कृषि: फोकस क्षेत्रों में सटीक कृषि की अवधारणाओं को आगे बढ़ाने, मिट्टी और फसल की स्थिति को अनुकूलित करने, पैदावार निर्धारित करने और बहुत कुछ करने के लिए जीपीएस सेंसर, ड्रोन और कंप्यूटर विज़न का उपयोग करना शामिल है।
अभी भी यह उलझन है कि डेटा लेबलिंग को ट्रैक पर लाने के लिए कौन सी बेहतर रणनीति है, यानी, स्व-प्रबंधित सेटअप बनाना या किसी तृतीय-पक्ष सेवा प्रदाता से खरीदना। बेहतर निर्णय लेने में आपकी सहायता के लिए यहां प्रत्येक के फायदे और नुकसान दिए गए हैं:
'बिल्ड' दृष्टिकोण
| बनाएँ | खरीदें |
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Hit:
| Hit:
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चूकें:
| चूकें:
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लाभ:
| लाभ:
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निर्णय
यदि आप एक विशेष एआई सिस्टम बनाने की योजना बना रहे हैं जिसमें समय की कोई बाधा न हो, तो शुरू से ही एक लेबलिंग टूल बनाना समझ में आता है। बाकी सभी चीजों के लिए, एक उपकरण खरीदना सबसे अच्छा तरीका है
