جيڪڏھن توھان ترقي ڪري رھيا آھيو AI حل، توھان جي پراڊڪٽ جي وقت کان مارڪيٽ ٽريننگ مقصدن لاءِ معيار جي ڊيٽا سيٽ جي بروقت دستيابي تي گھڻو ڀاڙي ٿو. صرف جڏھن توھان وٽ توھان جي گهربل ڊيٽا سيٽ ھٿ ۾ آھي ته توھان پنھنجي ماڊلز جي تربيتي عمل کي شروع ڪريو، نتيجن کي بهتر ڪريو ۽ پنھنجي حل کي لانچ ڪرڻ لاء تيار ڪيو.
۽ توهان ڄاڻو ٿا، وقت تي معياري ڊيٽا سيٽ حاصل ڪرڻ سڀني سائزن ۽ پيماني جي ڪاروبارن لاءِ هڪ مشڪل چئلينج آهي. اڻڄاڻن لاءِ، تقريبن 19 سيڪڙو ڪاروبار ظاهر ڪن ٿا ته اهو ڊيٽا جي دستيابي جي کوٽ آهي جيڪا انهن کي AI حل اپنائڻ کان روڪي ٿي.
اسان کي اهو به سمجهڻ گهرجي ته جيتوڻيڪ توهان لاڳاپيل ۽ لاڳاپيل ڊيٽا پيدا ڪرڻ جو انتظام ڪيو ٿا، ڊيٽا جي تشريح پاڻ ۾ هڪ چئلينج آهي. اهو وقت وٺندڙ آهي ۽ بهترين مهارت ۽ تفصيل تي ڌيان جي ضرورت آهي. هڪ AI جي ترقي جي وقت جو تقريباً 80٪ ڊيٽاسيٽس کي تشريح ڪرڻ ۾ گذري ٿو.
هاڻي، اسان صرف پنهنجي سسٽم مان ڊيٽا جي تشريح واري عمل کي مڪمل طور تي ختم نٿا ڪري سگهون جيئن اهي AI ٽريننگ جو بنياد آهن. توهان جا ماڊل نتيجا پهچائڻ ۾ ناڪام ٿيندا (اڪيلو معيار جا نتيجا ڏيو) جيڪڏهن هٿ ۾ ڪو به نوٽ ڪيل ڊيٽا نه آهي. هينئر تائين، اسان ڪيترن ئي موضوعن تي بحث ڪيو آهي ڊيٽا تي ٻڌل چئلينجز، تشريح جي ٽيڪنڪ، ۽ وڌيڪ. اڄ، اسان هڪ ٻئي اهم پاسو تي بحث ڪنداسين جيڪو خود ڊيٽا ليبلنگ جي چوڌاري گھمندو آهي.
هن پوسٽ ۾، اسان اسپيڪٽرم ۾ استعمال ٿيندڙ ٻن قسمن جي تشريح جا طريقا ڳوليندا، جيڪي آهن:
- دستي ڊيٽا ليبلنگ
- ۽ خودڪار ڊيٽا ليبلنگ
اسان ٻنهي جي وچ ۾ فرق تي روشني وجهنداسين، دستي مداخلت ڇو اهم آهي، ۽ خودڪار ڊيٽا ليبلنگ سان لاڳاپيل خطرا ڪهڙا آهن.
دستي ڊيٽا ليبلنگ
جيئن ته نالو مشورو ڏئي ٿو، دستي ڊيٽا ليبلنگ ۾ انسان شامل آهن. ڊيٽا جي تشريح جا ماهر ڊيٽا سيٽن ۾ عناصر کي ٽيگ ڪرڻ جو چارج وٺندا آهن. ماهرن طرفان، اسان جو مطلب آهي SMEs ۽ ڊومين اختيارين جيڪي ڄاڻن ٿا ته ڇا بيان ڪرڻ لاء. دستي عمل شروع ٿئي ٿو تشريح لاءِ خام ڊيٽا سيٽن سان مهيا ڪيل اينوٽٽرن سان. ڊيٽا سيٽ تصويرون، وڊيو فائلون، آڊيو رڪارڊنگ يا ٽرانسپشن، متن، يا انهن جو هڪ ميلاپ ٿي سگهي ٿو.
منصوبن جي بنياد تي، گهربل نتيجا، ۽ وضاحتون، اينٽيٽر ڪم ڪن ٿا لاڳاپيل عناصر جي تشريح تي. ماهر ڄاڻن ٿا ته ڪهڙي ٽيڪنڪ خاص ڊيٽا سيٽ ۽ مقصدن لاءِ سڀ کان وڌيڪ موزون آهي. اهي انهن جي منصوبن لاءِ صحيح ٽيڪنڪ استعمال ڪن ٿا ۽ وقت تي ٽرين لائق ڊيٽا سيٽس پهچائين ٿا.
جڏهن ته مينوئل ليبلنگ عمل جو صرف هڪ حصو آهي، تشريح واري ڪم جي فلو ۾ هڪ ٻيو مرحلو آهي جنهن کي معيار جي چڪاس ۽ آڊٽ سڏيو ويندو آهي. ان ۾، تشريح ٿيل ڊيٽا سيٽ جي تصديق ڪئي وئي آهي صداقت ۽ درستگي لاءِ. هن کي ڪرڻ لاءِ، ڪمپنيون هڪ اتفاق راءِ جو طريقو اختيار ڪن ٿيون، جتي متفقه نتيجن لاءِ هڪ ئي ڊيٽا سيٽن تي گهڻن تشريحون ڪم ڪن ٿيون. تبصرن ۽ پرچم جي صورت ۾ اختلافن کي حل ڪيو وڃي ٿو. جڏهن تشريح جي عمل جي مقابلي ۾، معيار جي جانچ جو مرحلو گهٽ سخت ۽ وقت جي گهرج آهي.
خودڪار ڊيٽا ليبلنگ
تنهن ڪري، هاڻي توهان سمجهو ٿا ته ڪيتري دستي ڪوشش ڊيٽا ليبلنگ ۾ وڃي ٿي. شعبن ۾ استعمال ٿيڻ جي حل لاءِ صحت جي سار سنڀار، سڌائي، ۽ تفصيل ڏانهن ڌيان تمام گهڻو اهم ٿي وڃي ٿو. تيزيءَ سان ڊيٽا ليبلنگ ۽ تشريح ٿيل ڊيٽا جي ترسيل لاءِ رستو هموار ڪرڻ لاءِ، خودڪار ڊيٽا ليبلنگ جا ماڊل آهستي آهستي نمايان ٿي رهيا آهن.
هن طريقي ۾، AI سسٽم ڊيٽا جي تشريح جو خيال رکندا آهن. اهو يا ته هوريسٽڪ طريقن يا مشين لرننگ ماڊل يا ٻنهي جي مدد سان حاصل ڪيو ويندو آهي. هوريسٽڪ طريقي ۾، هڪ واحد ڊيٽا سيٽ هڪ مخصوص ليبل کي درست ڪرڻ لاء اڳواٽ مقرر ڪيل ضابطن يا شرطن جي هڪ سلسلي ذريعي گذريو آهي. حالتون انسان جي طرفان رکيل آهن.
جڏهن ته اهو ڪارائتو آهي، اهو طريقو ناڪام ٿيندو جڏهن ڊيٽا جي جوڙجڪ اڪثر تبديل ٿي ويندي آهي. انهي سان گڏ، ترتيب ڏيڻ واريون حالتون پيچيده ٿي وينديون آهن سسٽم کي هلائڻ لاء هڪ باخبر فيصلو ڪرڻ لاء. جڏهن ته انسان آئس ڪريم ۽ ليمونيڊ جي وچ ۾ فرق ڪري سگهن ٿا، اسان کي خبر ناهي ته دماغ ڪهڙي طريقي سان فرق سان اچي ٿو. ان کي نقل ڪرڻ مشينن ۾ انساني طور تي ناممڪن آهي.
هي AI سسٽم مان نتيجن جي معيار جي حوالي سان ڪيترن ئي خدشات کي جنم ڏئي ٿو. خودڪار طريقي سان لاتڻ جي باوجود، ڊيٽا ليبلز کي درست ڪرڻ ۽ درست ڪرڻ لاء توهان کي انسان (يا انهن مان هڪ گروپ) جي ضرورت آهي. ۽ هي اسان جي ايندڙ حصي لاء هڪ بهترين سيگ آهي.
AI-مدد ڪيل تشريح: انٽيليجنس کي دماغ جي ضرورت آهي (هائبرڊ اپروچ)
بهترين نتيجا لاء، هڪ هائبرڊ طريقي جي ضرورت آهي. جڏهن ته AI سسٽم تيزيءَ سان ليبلنگ جو خيال رکي سگهن ٿا، انسان نتيجن کي درست ڪري سگهن ٿا ۽ انهن کي بهتر ڪري سگهن ٿا. ڊيٽا جي تشريح جي پوري عمل کي مشينن جي هٿن ۾ ڇڏڻ هڪ خراب خيال ٿي سگهي ٿو ۽ اهو ئي سبب آهي ته انسانن کي لوپ ۾ آڻڻ مڪمل معنيٰ ۾ آهي.
اتي ھڪڙو توازن آھي جيڪو قائم آھي ۽ عمل ٿي سگھي ٿو قيمتي طريقن سان پڻ. ماهر بهتر ليبل ٺاهڻ لاءِ مشينن لاءِ بهتر موٽڻ واري لوپ سان گڏ اچي سگھن ٿا ، آخرڪار ملوث دستي ڪوششن جي ضرورت کي گهٽائڻ. مشين جي اعتماد جي سکور ۾ اهم اضافو سان، ليبل ٿيل ڊيٽا جي معيار کي پڻ بهتر ڪري سگهجي ٿو.
ڪپڙڻ وارو
مڪمل طور تي خودمختيار ڊيٽا ليبلنگ ميڪانيزم ڪڏهن به ڪم نه ڪندا - گهٽ ۾ گهٽ هاڻي لاءِ. اسان کي هڪ ٿڪائيندڙ ڪم کي پورو ڪرڻ ۾ انسان ۽ مشينن جي وچ ۾ هم آهنگي جي ضرورت آهي. اهو اينوٽيٽيڊ ڊيٽاسيٽس جي ترسيل وقت کي پڻ وڌائي ٿو، جتي ڪمپنيون بيحد طور تي پنهنجا AI تربيتي مرحلا شروع ڪري سگهن ٿيون. ۽ جيڪڏهن توهان پنهنجي AI ماڊلز لاءِ اعليٰ معيار جا ڊيٽاسيٽس ڳولي رهيا آهيو، ته اڄ ئي اسان سان رابطو ڪريو.
