ਹਰ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਸਹੀ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਲਗਭਗ 80% ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ। ਇਸ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ.
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਭਿੰਨ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਕੁਝ ਸਵਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਗਾਹਕ ਅਕਸਰ ਸਾਨੂੰ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਤਿਆਰ ਹਵਾਲਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸਾਡੀ ਮਾਹਰ ਟੀਮ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸੋਨੇ ਦੇ ਮਿਆਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰੀਏ, ਆਓ ਕੁਝ ਹੇਠਾਂ ਰੱਖੀਏ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ.
ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਾਂ ਟੈਗਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ, ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪੋਸਟ-ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਹੱਤਤਾ
ਆਬਜੈਕਟ ਕਲਾਸ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ, ML ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਬਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਸਮਾਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਬਿਨਾਂ ਡਾਟਾ ਟੈਗਿੰਗ - ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ.
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਸਟੀਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
ਆਮ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
ਇੱਥੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਤਿਆਰ ਹਵਾਲਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ ਵਿਕਾਸ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ.
ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ?
ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ - ਉਮੀਦ ਹੈ - ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਸੂਝ ਜਾਂ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਪਰ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋੜਾਂ ਜਾਂ ਵਪਾਰਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮਝ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋਵੋਗੇ। ਇਸ ਲਈ ਪੈਟਰਨ ਜਾਂ ਅਰਥ ਲੱਭਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖੋਜਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਨਾ ਕਰੋ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਅੰਦਰ ਜਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਹੱਲ ਨਾ ਮਿਲੇ।
ਕੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਹੈ? ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਾਂ?
ਹਾਲਾਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇਸ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਨਾ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ, ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਹ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪਛਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ? ਦੱਸਣ ਵਾਲੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੇ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਬਹੁਤ ਘੱਟ।
ਦਾ ਹੱਲ?
ਸਹੀ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਾਂ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਛੋਹਵੋ।
-
ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ?
ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਹੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋਣਾ।
ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਕਿਸੇ ਵੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਗੈਰ-ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੱਕ। ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਨਵੀਨਤਮ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਮਿਆਰ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
-
ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤਰਜੀਹ ਦੇਵਾਂ?
ਇਹ ਸਾਡੇ ਤੋਂ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ - ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਇਹ ਇੱਕ ਵੈਧ ਸਵਾਲ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੇ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਬਸੈੱਟ ਭੇਜ ਸਕੋ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਬਾਰੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹੋ।
-
ਮੈਂ ਬੇਮਿਸਾਲ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਾਂ?
ਬੇਮਿਸਾਲ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹਰ ML ਮਾਡਲ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਮਾਡਲ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਸੌਦਾ ਨਹੀਂ ਕੱਟ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਵਾਹਨ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਵਾਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ - ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਵੈਨਾਂ ਤੋਂ ਐਂਬੂਲੈਂਸਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ। ਸਿਰਫ਼ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖਾਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਵਾਹਨ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕੋਡਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਹੋਣ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਹੱਲ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੁਆਰਾ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ ਸਮਾਨ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਸਬਸੈੱਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
-
ਕੀ ਕੋਈ ਖਾਸ ਲੇਬਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਮੈਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਹਾਲਾਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ-ਅਧਾਰਿਤ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪਰਤਾਏ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਜਾਂ ਆਦਰਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਸਟੀਕਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਦਾਣੇਦਾਰ ਪੱਧਰ ਦੇਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੀ ਪੂਰੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮਾਡਲ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਓਵਰ-ਪ੍ਰੀਸਕ੍ਰਿਪਟਿਵ ਹੋਣ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਉੱਚਤਮ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਪੁੱਛਣ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
-
ਤੁਸੀਂ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦਾ ਲੇਖਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਤੁਹਾਡੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਖਾਤਾ ਬਣਾਓ। ਪਹਿਲਾਂ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਹਰ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਰੇਂਜ ਅਤੇ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਉਹ ਕੱਟਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
-
ਮੈਂ ਕਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਕਾਫ਼ੀ ਆਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਇਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹੈ ਇਹ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅੱਧੇ ਪੱਕੇ ਸੇਬ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਹਰੇ ਸੇਬ ਜਾਂ ਲਾਲ ਸੇਬ ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਜਿਹੀ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਸੁਲਝਾਉਣ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸਪਸ਼ਟ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਰੰਤਰ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ। ਅਜਿਹੀ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਕੇ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਨਿਯਮ ਬਣਾਓ ਜੋ ਸਾਰੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
-
ਕੀ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਕੋਈ ਤਰੀਕੇ ਹਨ?
ਕਿਉਂਕਿ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਭਟਕਣਾ ਹੋਣ ਲਈ ਪਾਬੰਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਜਿਸਦਾ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸਾਹਮਣਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਪਰੀਖਣ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਬਲਰ, ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧਾਓ, ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
-
ਮੈਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਆਪਣੀ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਕਿਸ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਾਂ?
ਹਰੇਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕੋਲ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਕੁਝ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਵਪਾਰਕ ਇਕਾਈ ਤਕਨੀਕੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਲੈਸ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲਾਭ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਵਾਹਨ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਵਾਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ - ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਵੈਨਾਂ ਤੋਂ ਐਂਬੂਲੈਂਸਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ। ਸਿਰਫ਼ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖਾਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਵਾਹਨ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕੋਡਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਹਿਲੂ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਿਖਲਾਈ ਸਹਿਭਾਗੀ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਅਨੁਭਵ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦਾ ਗਿਆਨ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਲਈ ਚੋਟੀ ਦੇ ਤਿੰਨ ਨੁਕਤੇ ਹਨ। ਕਿਸੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਲਈ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹਨਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿਚ ਮੋਹਰੀ ਹੈ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ Shaip ਹੈ. ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਰੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਨੁਭਵ ਟੀਮਾਂ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਨੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਟਾਪ-ਐਂਡ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ।
