د معلوماتو لیبل کول

تعریف

د معلوماتو لیبل کول د خامو معلوماتو لپاره د کټګوریو، ټګونو یا ځانګړتیاوو ټاکلو پروسه ده ترڅو د ماشین زده کړې ماډلونه ترې زده کړه وکړي. دا د څارنې زده کړې لپاره مرکزي ده.

هدف

موخه دا ده چې خام ډیټاسیټونه د روزنې او ارزونې لپاره د کارولو وړ شي. لیبلونه هغه "ځوابونه" ماډلونه چمتو کوي چې د زده کړې پرمهال ورته اړتیا وي.

اهمیت

• د دقیق څارل شوي ML ماډلونو جوړولو لپاره خورا مهم دی.
• ضعیف لیبل کول د سیسټم اعتبار کموي.
• ډیری وختونه کار ته اړتیا لري او ګران وي.
• د طب یا قانون په څیر برخو کې د ساحې تخصص ته اړتیا ده.

څنګه کار کوي

1. دندې تعریف کړئ او سکیما یې ولیکئ.
2. خام معلومات په واحدونو (انځورونه، جملې، آډیو کلیپونه) وویشئ.
3. لیبلونه په لاسي ډول یا د نیمه اتوماتیک وسیلو له لارې وټاکئ.
4. د کیفیت چکونه او د تشریح کونکو ترمنځ د تړون ازموینې ترسره کړئ.
5. د روزنې لپاره لیبل شوي ډیټاسیټونه صادر کړئ.

مثالونه (حقیقي نړۍ)

• شیپ: د خپلواکو موټرو لپاره د معلوماتو لیبل کول.
• د کاګل ډیټاسیټونه: د ML سیالیو لپاره لیبل شوي.
• د راډیولوژۍ انځور ډیټاسیټونه: د طبي متخصصینو لخوا لیبل شوي.

حوالې / نور لوستل

• د مصنوعي ذهانت لپاره د معلوماتو تشریح — NIST.
• د ډیټا سیټونو تشریح او لیبل کول — د ډیټا انجینرۍ په اړه د IEEE لیږدونه.
• ISO/IEC 24617: د سیمانټیک تشریح چوکاټ — ISO.
• د معلوماتو لیبل کول څه شی دی؟ هر هغه څه چې یو نوښتګر ورته اړتیا لري - شایپ