هڪ اهڙي دنيا ۾ جتي ڪاروباري ادارا هڪ ٻئي جي خلاف وڙهندا رهيا آهن انهن جي ڪاروباري عملن کي مصنوعي ذهانت جي حلن کي لاڳو ڪرڻ سان پهريون ڀيرو تبديل ڪرڻ لاءِ، ڊيٽا ليبلنگ لڳي ٿو اهو هڪ ڪم آهي جنهن تي هرڪو ٽرپ ڪرڻ شروع ڪري ٿو. شايد، اهو ئي سبب آهي ته ڊيٽا جو معيار جيڪو توهان پنهنجي AI ماڊل کي تربيت ڪري رهيا آهيو انهن جي درستگي ۽ ڪاميابي جو تعين ڪري ٿو.
ڊيٽا ليبلنگ يا ڊيٽا تشريح ڪڏهن به هڪ بند واقعا نه آهي. اهو هڪ مسلسل عمل آهي. ڪو به اهم نقطو نه آهي جتي توهان سوچيو ته توهان ڪافي تربيت ڪئي آهي يا توهان جا AI ماڊل نتيجا حاصل ڪرڻ ۾ درست آهن.
پر، نئين موقعن جي استحصال جو AI جو واعدو ڪٿي غلط ٿيو؟ ڪڏهن ڪڏهن ڊيٽا ليبلنگ جي عمل دوران.
AI حل شامل ڪرڻ واري ڪاروبار جي وڏي درد واري پوائنٽن مان هڪ ڊيٽا تشريح آهي. تنهن ڪري اچو ته هڪ نظر رکون مٿين 5 ڊيٽا ليبلنگ جي غلطين کان بچڻ لاءِ.
مٿين 5 ڊيٽا ليبلنگ غلطين کان بچڻ لاء
پروجيڪٽ لاءِ ڪافي ڊيٽا گڏ نه ڪرڻ
ڊيٽا ضروري آهي، پر اهو توهان جي منصوبي جي مقصدن سان لاڳاپيل هجڻ گهرجي. ماڊل لاءِ صحيح نتيجا اُڇلائڻ لاءِ، جنهن ڊيٽا تي ان کي تربيت ڏني وئي آهي، ان کي ليبل لڳايو وڃي، معيار جي چڪاس کي يقيني بڻائڻ جي درستگي کي يقيني بڻايو وڃي.
جيڪڏھن توھان چاھيو ٿا ھڪڙو ڪم ڪندڙ، قابل اعتماد AI حل، توھان کي ان کي کارائڻو پوندو وڏي مقدار ۾ اعليٰ معيار، لاڳاپيل ڊيٽا. ۽، توهان کي هن ڊيٽا کي مسلسل پنهنجي مشين لرننگ ماڊلز کي فيڊ ڪرڻو پوندو ته جيئن اهي توهان جي مهيا ڪيل معلومات جي مختلف حصن کي سمجهي ۽ ان سان لاڳاپيل هجن.
واضح طور تي، ڊيٽا جو وڏو سيٽ جيڪو توهان استعمال ڪندا آهيو، بهتر اڳڪٿيون ٿينديون.
ڊيٽا ليبلنگ جي عمل ۾ هڪ نقصان تمام گهٽ ڊيٽا گڏ ڪري رهيو آهي گهٽ عام متغيرن لاءِ. جڏهن توهان خام دستاويزن ۾ هڪ عام طور تي دستياب متغير جي بنياد تي تصويرن کي ليبل ڪريو ٿا، توهان ٻين گهٽ عام متغيرن تي توهان جي ڊيپ سکيا AI ماڊل جي تربيت نه ڪري رهيا آهيو.
ڊيپ لرننگ ماڊلز گهربل نموني سان سٺي نموني انجام ڏيڻ لاءِ ماڊل لاءِ هزارين ڊيٽا جا ٽڪرا طلب ڪن ٿا. مثال طور، جڏهن پيچيده مشينري کي هلائڻ لاءِ AI-based روبوٽڪ بازو کي تربيت ڏني وڃي، نوڪري ۾ هر معمولي تبديلي لاءِ ٽريننگ ڊيٽا سيٽ جي هڪ ٻي بيچ جي ضرورت پئجي سگهي ٿي. پر، اهڙي ڊيٽا گڏ ڪرڻ مهانگو ٿي سگهي ٿو ۽ ڪڏهن ڪڏهن بلڪل ناممڪن، ۽ ڪنهن به ڪاروبار لاءِ تشريح ڪرڻ ڏکيو.
ڊيٽا جي معيار جي تصديق نه ڪرڻ
جڏهن ته ڊيٽا هجڻ هڪ شيءِ آهي، اهو پڻ ضروري آهي ته ڊيٽا سيٽن جي تصديق ڪرڻ لاءِ جيڪي توهان استعمال ڪندا آهيو انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ته اهي اعليٰ معيار جي برابر آهن. جڏهن ته، ڪاروبار ڳولڻ ۾ مشڪل آهي معيار جي ڊيٽا سيٽ حاصل ڪرڻ لاء. عام طور تي، ڊيٽا سيٽ جا ٻه بنيادي قسم آهن - موضوعي ۽ مقصد.
اعتراض واري ڊيٽا پاران پيش ڪيل چئلينج ليبلر جو خطرو آهي ڊومين تجربو يا ڄاڻ نه هجڻ جي صحيح جوابن جي سڃاڻپ ڪرڻ لاء. انساني غلطين کي مڪمل طور تي ختم ڪرڻ ناممڪن آهي، تنهنڪري اهو ضروري آهي ته معيار ۽ هڪ بند-لوپ موٽڻ جو طريقو هجڻ ضروري آهي.
افرادي قوت جي انتظام تي ڌيان نه ڏيڻ
مشين لرننگ جا ماڊل مختلف قسمن جي وڏي ڊيٽا سيٽن تي ڀاڙين ٿا ته جيئن هر منظر کي پورو ڪيو وڃي. بهرحال، ڪامياب تصويري تشريح اچي ٿو ان جي پنهنجي سيٽ سان گڏ افرادي قوت جي انتظام جي چيلنجن.
ھڪڙو وڏو مسئلو ھڪڙي وسيع افرادي قوت کي منظم ڪري رھيو آھي جيڪو دستي طور تي قابل عمل غير منظم ٿيل ڊيٽا سيٽ تي عمل ڪري سگھي ٿو. ايندڙ ڪم ڪندڙ قوت ۾ اعلي معيار جي معيار کي برقرار رکڻ آهي. ڊيٽا جي تشريح جي منصوبن دوران ڪيترائي مسئلا پيدا ٿي سگھن ٿا.
ڪجهه آهن:
- تشريح جا اوزار استعمال ڪرڻ تي نئين ليبلرز کي تربيت ڏيڻ جي ضرورت آهي
- ڪوڊ بڪ ۾ دستاويزي هدايتون
- ڪوڊ بڪ کي يقيني بڻايو وڃي سڀني ٽيم جي ميمبرن جي پٺيان
- ڪم فلو جي وضاحت ڪرڻ - مختص ڪرڻ جيڪو ڪير ڪري ٿو انهن جي صلاحيتن جي بنياد تي
- ڪراس-چڪنگ ۽ ٽيڪنيڪل مسئلن کي حل ڪرڻ
- ڊيٽا سيٽ جي معيار ۽ تصديق کي يقيني بڻائڻ
- ليبلر ٽيمن جي وچ ۾ هموار تعاون فراهم ڪرڻ
- ليبلر جي تعصب کي گھٽائڻ
انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ته توهان هن چيلنج ذريعي سفر ڪيو، توهان کي پنهنجي افرادي قوت جي انتظام جي صلاحيتن ۽ صلاحيتن کي وڌائڻ گهرجي.
صحيح ڊيٽا ليبلنگ جا اوزار نه چونڊيو
2020 ۾ ڊيٽا اينوٽيشن ٽولز جي مارڪيٽ جي سائيز 1 بلين ڊالر کان وڌيڪ هئي ، ۽ اهو انگ 2027 تائين 30٪ کان وڌيڪ CAGR تي وڌڻ جي اميد آهي. ڊيٽا ليبلنگ ٽولز ۾ زبردست واڌ اها آهي ته اهو AI ۽ مشين لرننگ جي نتيجن کي تبديل ڪري ٿو.
استعمال ٿيل ٽولنگ ٽيڪنڪ هڪ ڊيٽا سيٽ کان ٻئي تائين مختلف آهن. اسان ڏٺو آهي ته گهڻيون تنظيمون گهرن ۾ ليبلنگ جا اوزار ٺاهڻ تي ڌيان ڏيڻ سان گہرے سکيا وارو عمل شروع ڪن ٿيون. پر تمام جلد، انهن کي اهو احساس آهي ته جيئن تشريح جي ضرورت وڌڻ شروع ٿئي ٿي، انهن جا اوزار رفتار برقرار نٿا رکي سگهن. ان کان علاوه، گھر جي اندر اوزارن کي ترقي ڪرڻ قيمتي، وقت سازي، ۽ عملي طور تي غير ضروري آهي.
دستي ليبلنگ جي قدامت پسند طريقي سان وڃڻ جي بدران يا ڪسٽم ليبلنگ ٽولز کي ترقي ڪرڻ ۾ سيڙپڪاري ڪرڻ جي بدران، ٽئين پارٽي کان ڊوائيس خريد ڪرڻ سمارٽ آهي. هن طريقي سان، توهان سڀني کي ڪرڻو آهي صحيح اوزار چونڊيو توهان جي ضرورت جي بنياد تي، مهيا ڪيل خدمتون، ۽ اسپيبلبل.
ڊيٽا سيڪيورٽي جي هدايتن سان عمل نه ڪرڻ
ڊيٽا سيڪيورٽي جي تعميل ۾ جلد ئي هڪ اهم اضافو ڏسڻ ۾ ايندو جيئن وڌيڪ ڪمپنيون غير منظم ڊيٽا جا وڏا سيٽ گڏ ڪنديون. CCPA ، DPA، ۽ GDPR ڪجهه بين الاقوامي ڊيٽا سيڪيورٽي تعميل معيار آهن جيڪي ادارن پاران استعمال ڪيا ويندا آهن.
سيڪيورٽي تعميل هڪ مرڪزي درد وارو نقطو بڻجي ويندو آهي جڏهن اهو اچي ٿو ٻاهر نڪرڻ واري ليبلنگ جي ڪمن کي ٽئين پارٽي فراهم ڪندڙن کي. ڊيٽا سيڪيورٽي پروجيڪٽ جي پيچيدگي کي وڌائي ٿي، ۽ ليبلنگ سروس فراهم ڪندڙن کي ڪاروبار جي ضابطن سان عمل ڪرڻو پوندو.
تنهن ڪري، ڇا توهان جو ايندڙ وڏو AI پروجيڪٽ صحيح ڊيٽا ليبلنگ سروس جي انتظار ۾ آهي؟
اسان جو يقين آهي ته ڪنهن به AI منصوبي جي ڪاميابي ان ڊيٽا سيٽ تي منحصر آهي جيڪو اسان مشين لرننگ الگورتھم ۾ فيڊ ڪندا آهيون. ۽، جيڪڏهن AI منصوبي کان صحيح نتيجا ۽ اڳڪٿيون ڏيڻ جي اميد ڪئي وڃي ٿي، ته ڊيٽا جي تشريح ۽ ليبلنگ تمام گهڻي اهميت رکن ٿا. توهان جي ڊيٽا جي تشريح جي ڪمن کي آئوٽ سورس ڪندي ، اسان توهان کي يقين ڏياريون ٿا ته توهان انهن چئلينجن کي موثر طريقي سان حل ڪري سگهو ٿا.
اسان جي توجه سان مسلسل اعليٰ معيار جي ڊيٽا سيٽن کي برقرار رکڻ، بند-لوپ موٽ پيش ڪرڻ، ۽ افرادي قوت کي مؤثر طريقي سان منظم ڪرڻ تي، توهان اعليٰ درجي جا AI پروجيڪٽ پهچائڻ جي قابل هوندا جيڪي اعليٰ سطح جي درستگي ۾ آڻيندا.
[پڻ پڙهو: گھر اندر يا آئوٽ سورس ٿيل ڊيٽا تشريح - ڪهڙو بهتر AI نتيجا ڏئي ٿو؟ ]
