هوښیار AI ماډلونه باید په پراخه کچه وروزل شي ترڅو د نمونو ، شیانو پیژندلو او په پای کې د باور وړ پریکړې کولو وړتیا ولري. په هرصورت، روزل شوي معلومات په تصادفي توګه نشي تغذیه کیدی او باید لیبل شي ترڅو موډلونو سره مرسته وکړي چې پوه شي، پروسس کړي، او د جوړ شوي ان پټ نمونو څخه په هر اړخیزه توګه زده کړي.
دا هغه ځای دی چې د ډیټا لیبل کول د معلوماتو لیبل کولو عمل په توګه یا د میټاډاټا په توګه راځي، د یو ځانګړي ډیټاسیټ سره سم، د ماشینونو د پوهاوي پراخولو باندې تمرکز کولو لپاره. په ساده ډول د نورو لپاره، د ډیټا لیبل کول په انتخابي ډول ډاټا، انځورونه، متن، آډیو، ویډیوګانې او نمونې طبقه بندي کوي ترڅو د AI تطبیق ښه کړي.
مطابق د NASSCOM ډیټا لیبل کول راپور، د نړیوال ډیټا لیبل کولو بازار تمه کیږي د 700 په پای کې د 2023 په پرتله په ارزښت کې 2018٪ وده وکړي، د XNUMX په پرتله. دا اټکل شوی وده خورا احتمال لري د ځان اداره شوي لیبل کولو وسیلو لپاره مالي تخصیص کې فکتور وي، چې په داخلي توګه ملاتړ کیږي. سرچینې، او حتی د دریمې ډلې حلونه.
د دې موندنو سربیره، دا هم اټکل کیدی شي چې د ګلوبل ډیټا لیبل کولو بازار په 1.2 کې د 2018 ملیارد ډالرو ارزښت درلود. په هرصورت، موږ تمه لرو چې دا اندازه شي ځکه چې د ډیټا لیبل کولو بازار اندازه د 4.4 ملیارد ډالرو لوی ارزښت ته رسیدو اټکل کیږي. تر 2023 پورې.
د ډیټا لیبل کول د وخت اړتیا ده مګر د ډیری پلي کولو او نرخ ځانګړي ننګونو سره راځي.
ځینې ډیر فشار لرونکي پکې شامل دي:
- د معلوماتو سست چمتو کول، د بې ځایه پاکولو وسیلو په واسطه
- د لوی کاري ځواک اداره کولو لپاره د اړین هارډویر نشتوالی او د سکریپ شوي ډیټا ډیر مقدار
- د avant-garde لیبل کولو وسیلو او ملاتړ کونکي ټیکنالوژیو ته محدود لاسرسی
- د ډیټا لیبل کولو لوړ لګښت
- د ثبات نشتوالی کله چې د کیفیت ډاټا ټیګ کولو اندیښنه وي
- د توزیع کولو نشتوالی، که او کله د AI ماډل اړتیا لري د ګډون کونکو اضافي سیټ پوښي
- د موافقت نشتوالی کله چې د ډیټا اخیستلو او کارولو پرمهال د ډیټا ثابت امنیت حالت ساتلو خبره راځي
که څه هم تاسو کولی شئ د ډیټا لیبل کول په مفهوم سره جلا کړئ، اړونده وسیلې تاسو ته اړتیا لري چې مفکورې د ډیټاسیټونو طبیعت سره سم طبقه بندي کړئ. پدې کې شامل دي:
- د غږ طبقه بندي د آډیو راټولول، قطع کول، او لیږد شامل دي
- د انځور لیبل کول: د راټولولو، طبقه بندي، طبقه بندي، او د کلیدي ټکي ډیټا لیبل کول شامل دي
- د متن لیبل کول: د متن استخراج او طبقه بندي شامله ده
- د ویډیو لیبل کول: عناصر لکه د ویډیو راټولول، طبقه بندي، او قطع کول شامل دي
- 3D لیبل کول: د شیانو تعقیب او قطع کول ځانګړتیاوې لري
د پورته ذکر شوي جلا کولو سربیره په ځانګړي توګه د پراخه لید څخه ، د ډیټا لیبلینګ په څلورو ډولونو ویشل شوی ، په شمول توضیحي ، ارزونې ، معلوماتي او ترکیب ، په هرصورت ، د روزنې یوازینۍ هدف لپاره د معلوماتو لیبل کول په لاندې ډول جلا شوي: راټولول ، قطع کول ، لیږد کول ، طبقه بندي، استخراج، د شیانو تعقیب، کوم چې موږ دمخه د انفرادي ډیټاسیټونو لپاره بحث کړی دی.
د ډیټا لیبل کول یوه مفصله پروسه ده او د AI ماډلونو په کلکه روزلو لپاره لاندې مرحلې شاملې دي:
- د ستراتیژیو له لارې د ډیټا سیټونو راټولول لکه په کور کې ، خلاصې سرچینې ، پلورونکي
- د لیبل کولو ډیټا سیټونه د کمپیوټر لید ، ژورې زده کړې ، او د NLP ځانګړي وړتیاو سره سم
- د ګمارنې د یوې برخې په توګه د استخباراتو ټاکلو لپاره د تولید شوي ماډلونو ازموینه او ارزونه
- د منلو وړ ماډل کیفیت مطمین کول او په نهایت کې یې د هراړخیز کارونې لپاره خوشې کول
د ډیټا لیبل کولو وسیلو سمه سیټ چې د اعتبار وړ ډیټا لیبل کولو پلیټ فارم سره مترادف دی باید د لاندې فاکتورونو په پام کې نیولو سره غوره شي:
- د استخباراتو ډول چې تاسو غواړئ ماډل د ټاکل شوي کارولو قضیو له لارې ولري
- د ډیټا تشریح کونکو کیفیت او تجربه ، ترڅو دوی د دقیقیت لپاره وسیلې وکاروي
- د کیفیت معیارونه چې تاسو یې په ذهن کې لرئ
- د موافقت ځانګړي اړتیاوې
- تجارتي، خلاصې سرچینې، او فریویر وسیلې
- بودیجه چې تاسو یې سپما کولی شئ
د ذکر شویو فکتورونو سربیره، تاسو غوره یاست چې د لاندې ملحوظاتو یادونه وکړئ:
- د وسیلو لیبل کولو دقیقیت
- د کیفیت تضمین د وسیلو لخوا تضمین شوی
- د ادغام وړتیاوې
- د لیکونو پروړاندې خوندیتوب او معافیت
- د کلاوډ پر بنسټ تنظیم کول یا نه
- د کیفیت کنټرول مدیریت هوښیارتیا
- د وسیلې ناکامي خوندي، سټاپ-ګاپس، او د توزیع وړ وړتیا
- هغه شرکت چې وسایل وړاندې کوي
عمودی چې د ډیټا لیبل کولو وسیلو او سرچینو لخوا غوره خدمت کیږي پدې کې شامل دي:
- طبي AI: د تمرکز برخو کې د کمپیوټر لید سره د ښه طبي عکس اخیستنې لپاره د روزنې تشخیصي ماډلونه شامل دي ، د انتظار لږ وخت ، او لږترلږه بیک لاګ
- مالیه: د تمرکز ساحو کې د متن لیبل کولو له لارې د کریډیټ خطرونو ارزونه، د پور وړتیا، او نور مهم عوامل شامل دي
- خودمختاره موټر یا ترانسپورت: د تمرکز ساحو کې د NLP او کمپیوټر ویژن پلي کول شامل دي ترڅو د افرادو ، سیګنالونو ، بلاکونو او نورو موندلو لپاره د روزنې ډیټا د لیونۍ مقدار سره ماډلونه سټیک کړي.
- پرچون او ای کامرس: د تمرکز ساحو کې د نرخ مشخصې پریکړې، د ای کامرس ښه والی، د پیرودونکي شخصیت څارنه، د پیرود عادتونو پوهیدل، او د کاروونکي تجربې پراخول شامل دي
- ټیکنالوژي: د تمرکز برخو کې د محصول تولید ، د بن غوره کول ، دمخه د مهم تولیدي غلطیو کشف کول او نور ډیر څه شامل دي
- جغرافیایي: د تمرکز ساحو کې د غوره لیبل کولو تخنیکونو لخوا GPS او ریموټ سینسنگ شامل دي
- کرنه: د تمرکز ساحو کې د GPS سینسرونو، ډرونونو، او کمپیوټر لید کارول شامل دي ترڅو د دقیق کرنې مفکورې ته وده ورکړي، د خاورې او فصل شرایطو ته وده ورکړي، د حاصلاتو ټاکل، او نور ډیر څه
لاهم مغشوش دي چې په ټریک کې د ډیټا لیبل کولو ترلاسه کولو لپاره کومه غوره تګلاره ده ، د بیلګې په توګه د ځان اداره شوي تنظیم کول یا د دریمې ډلې خدمت چمتو کونکي څخه پیرود. دلته د هر یو ګټې او زیانونه دي چې تاسو سره د غوره پریکړه کولو کې مرسته کوي:
د 'جوړولو' اپریچ
| جوړول | کشاورزی |
|---|---|
بازديدها:
| بازديدها:
|
خساره:
| خساره:
|
ګټې:
| ګټې:
|
حکم
که تاسو د وخت په تیریدو سره د یو ځانګړي AI سیسټم رامینځته کولو پلان لرئ چې خنډ نه وي ، له سکریچ څخه د لیبل کولو وسیلې رامینځته کول معنی لري. د هر څه لپاره، د وسیلې پیرود غوره لاره ده
