AI ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ 20 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਜ਼ਰਬੇ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਸੀਰੀਅਲ ਉਦਯੋਗਪਤੀ ਵਤਸਲ ਘੀਆ ਨੇ ਇਸ ਨਵੀਨਤਮ ਮਹਿਮਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਨੋਟ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਹਨ।
ਲੇਖ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਉਪਾਅ ਹਨ-
- ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ AI ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਪਹਿਲੀ ਤਰਜੀਹ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕੋ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੰਮ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ, CRM, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸ਼ੀਟਾਂ, ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੰਨਿਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
- ਨਾਲ ਹੀ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਥਾਨ, ਜਨਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਸਰਕਾਰੀ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ, ਕਾਗਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਆਰਕਾਈਵਜ਼ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਆਈ ਹੈ।
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਤਿੰਨ ਵਿਧੀਆਂ ਹਨ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ। ਇਸ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਹੀ ਮੈਟਾ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
