ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਸਮਾਂ-ਦਰ-ਬਾਜ਼ਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਉਪਲਬਧਤਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਹੀ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਹੱਲ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸਾਰੇ ਆਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨਿਆਂ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਅਣਗਿਣਤ ਲਈ, ਨੇੜੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦਾ 19% ਇਹ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀ ਹੈ।
ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੇਰਵੇ ਵੱਲ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। AI ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਲਗਭਗ 80% ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ 'ਤੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹੁਣ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ AI ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਣਗੇ (ਕੁਆਲਿਟੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ) ਜੇਕਰ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਐਨੋਟੇਟ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹੁਣ ਤੱਕ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਚੁਣੌਤੀਆਂ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਅੱਜ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਜੋ ਕਿ ਹਨ:
- ਮੈਨੁਅਲ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ
- ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ
ਅਸੀਂ ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰਾਂ 'ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਵਾਂਗੇ, ਹੱਥੀਂ ਦਖਲ ਕਿਉਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਜੋਖਮ ਕੀ ਹਨ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ.
ਮੈਨੁਅਲ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਮੈਨੁਅਲ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤੱਤ ਟੈਗ ਕਰਨ ਦਾ ਚਾਰਜ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਮਾਹਰਾਂ ਦੁਆਰਾ, ਸਾਡਾ ਮਤਲਬ SMEs ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਅਥਾਰਟੀਜ਼ ਹਨ ਜੋ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਮੈਨੁਅਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ, ਆਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਜਾਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਟੈਕਸਟ, ਜਾਂ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਐਨੋਟੇਟਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਹਰ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਖਾਸ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਤਕਨੀਕ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ। ਉਹ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਗ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮੈਨੂਅਲ ਲੇਬਲਿੰਗ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ-ਬਰਬਾਦ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਔਸਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਮਾਂ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਤੇ ਗਏ ਟੂਲ, ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ ਚਿੱਤਰ 1500 ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਲਗਭਗ 100,000 ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 5 ਘੰਟੇ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੈਨੂਅਲ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜਾ ਪੜਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਇੱਕ ਸਹਿਮਤੀ ਵਿਧੀ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਸਰਬਸੰਮਤੀ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਅਤੇ ਫਲੈਗਿੰਗ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਤਭੇਦ ਹੱਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਪੜਾਅ ਘੱਟ ਸਖ਼ਤ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਮੰਗ ਵਾਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ
ਇਸ ਲਈ, ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਗਏ ਹੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਹੱਥੀਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸਤਾਰ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਡਿਲੀਵਰੀ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਾਡਲ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ।
ਇਸ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ, AI ਸਿਸਟਮ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਜਾਂ ਤਾਂ ਖੋਜੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਿਉਰਿਸਟਿਕ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਨਿਯਮਾਂ ਜਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਰਤਾਂ ਇਨਸਾਨਾਂ ਨੇ ਲਾਈਆਂ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ, ਇਹ ਵਿਧੀ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਅਕਸਰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇੱਕ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਨਸਾਨ ਆਈਸ ਕਰੀਮ ਅਤੇ ਨਿੰਬੂ ਪਾਣੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਦਿਮਾਗ ਇਸ ਅੰਤਰ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਲਈ ਕੀ ਪਹੁੰਚ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸੰਭਵ ਹੈ।
ਇਹ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਕਈ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖ (ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ) ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਸਾਡੇ ਅਗਲੇ ਭਾਗ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੇਗ ਹੈ.
AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ: ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ)
ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਸਿਸਟਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਮਨੁੱਖ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਇੱਕ ਬੁਰਾ ਵਿਚਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਰਥ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ 'ਤੇ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਹੱਥੀਂ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਮੈਨੂਅਲ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਿੰਨਾ ਜੋਖਮ ਭਰਪੂਰ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ।
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਨ ਹੈ ਜੋ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਬਿਹਤਰ ਲੇਬਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ ਲੈ ਕੇ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੱਥੀਂ ਯਤਨਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਧੀ ਕਦੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗੀ - ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਹੁਣ ਲਈ। ਇੱਕ ਔਖੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਕਸੁਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਅੱਜ ਸਾਡੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੋ.
