ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ

ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ

ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਟੈਗ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਇਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਣ। ਇਹ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਹੈ।

ਉਦੇਸ਼

ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਲੇਬਲ ਸਿੱਖਣ ਦੌਰਾਨ ਲੋੜੀਂਦੇ "ਜਵਾਬ" ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਮਹੱਤਤਾ

• ਸਟੀਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੇ ML ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ।
• ਮਾੜੀ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।
• ਅਕਸਰ ਮਿਹਨਤ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾ।
• ਦਵਾਈ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਕਿਦਾ ਚਲਦਾ

1. ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਸਕੀਮਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
2. ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕਾਈਆਂ (ਚਿੱਤਰਾਂ, ਵਾਕਾਂ, ਆਡੀਓ ਕਲਿੱਪਾਂ) ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ।
3. ਲੇਬਲ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂ ਅਰਧ-ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਟੂਲਸ ਰਾਹੀਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।
4. ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਅੰਤਰ-ਐਨੋਟੇਟਰ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਟੈਸਟ ਕਰੋ।
5. ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰੋ।

ਉਦਾਹਰਣਾਂ (ਅਸਲ ਦੁਨੀਆਂ)

• ਸ਼ੈਪ: ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਲਈ ਲੇਬਲਿੰਗ ਡੇਟਾ।
• ਕੈਗਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ: ML ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਗਏ।
• ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ: ਡਾਕਟਰੀ ਮਾਹਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਗਏ।

ਹਵਾਲੇ / ਹੋਰ ਪੜ੍ਹਨਾ

• AI ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ — NIST।
• ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਡੇਟਾਸੇਟਸ — ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ 'ਤੇ IEEE ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ।
• ISO/IEC 24617: ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ — ISO।
• ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੀ ਹੈ? ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਸਭ ਕੁਝ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਸ਼ੈਪ