പാറ്റേണുകളും ഒബ്ജക്റ്റുകളും തിരിച്ചറിയാനും ഒടുവിൽ വിശ്വസനീയമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും കഴിയുന്നതിന് ഇന്റലിജന്റ് AI മോഡലുകൾക്ക് വിപുലമായ പരിശീലനം നൽകേണ്ടതുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, പരിശീലനം ലഭിച്ച ഡാറ്റ ക്രമരഹിതമായി നൽകാനാവില്ല, കൂടാതെ ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്ത ഇൻപുട്ട് പാറ്റേണുകളിൽ നിന്ന് മോഡലുകളെ മനസ്സിലാക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും സമഗ്രമായി പഠിക്കാനും സഹായിക്കുന്നതിന് ലേബൽ ചെയ്യണം.
മെഷീനുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ധാരണ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിന്, ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാസെറ്റ് അനുസരിച്ച്, വിവരങ്ങൾ ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിന്റെയോ മെറ്റാഡാറ്റയുടെയോ പ്രവർത്തനമായി ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് വരുന്നത് ഇവിടെയാണ്. കൂടുതൽ ലളിതമായി, AI നടപ്പിലാക്കലുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ഡാറ്റ, ഇമേജുകൾ, ടെക്സ്റ്റ്, ഓഡിയോ, വീഡിയോകൾ, പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ തിരഞ്ഞെടുത്ത് തരംതിരിക്കുന്നു.
നാസ്കോം ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് റിപ്പോർട്ട് അനുസരിച്ച് , ആഗോള ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് വിപണി 2018 നെ അപേക്ഷിച്ച് 2023 അവസാനത്തോടെ മൂല്യത്തിൽ 700% വളരുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. സ്വയം നിയന്ത്രിക്കുന്ന ലേബലിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ, ആന്തരികമായി പിന്തുണയ്ക്കുന്ന വിഭവങ്ങൾ, മൂന്നാം കക്ഷി പരിഹാരങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ള സാമ്പത്തിക വിഹിതത്തിൽ ഈ വളർച്ച ഏറ്റവും പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.
ഈ കണ്ടെത്തലുകൾക്ക് പുറമേ, ആഗോള ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് മാർക്കറ്റ് 1.2-ൽ 2018 ബില്യൺ ഡോളറിന്റെ മൂല്യം നേടിയതായും അനുമാനിക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് മാർക്കറ്റ് വലുപ്പം 4.4 ബില്യൺ ഡോളറിന്റെ വലിയ മൂല്യത്തിൽ എത്തുമെന്ന് അനുമാനിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ ഇത് സ്കെയിൽ ചെയ്യപ്പെടുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. 2023-ഓടെ.
ഡാറ്റ ലേബൽ ചെയ്യുന്നത് ഈ കാലഘട്ടത്തിന്റെ ആവശ്യമാണ്, എന്നാൽ നിരവധി നടപ്പാക്കലും വില-നിർദ്ദിഷ്ട വെല്ലുവിളികളും ഉണ്ട്.
കൂടുതൽ അമർത്തുന്നവയിൽ ചിലത് ഉൾപ്പെടുന്നു:
- മന്ദഗതിയിലുള്ള ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ, അനാവശ്യ ക്ലീൻസിംഗ് ടൂളുകളുടെ കടപ്പാട്
- വൻതോതിൽ തൊഴിലാളികളെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായ ഹാർഡ്വെയറിന്റെ അഭാവവും സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ അമിത അളവും
- അവന്റ്-ഗാർഡ് ലേബലിംഗ് ടൂളുകളിലേക്കും പിന്തുണയ്ക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകളിലേക്കും ആക്സസ് നിയന്ത്രിച്ചിരിക്കുന്നു
- ഡാറ്റ ലേബലിംഗിന്റെ ഉയർന്ന ചിലവ്
- ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ ടാഗിംഗിനെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം സ്ഥിരതയുടെ അഭാവം
- സ്കേലബിലിറ്റിയുടെ അഭാവം, AI-മോഡലിന് ഒരു അധിക പങ്കാളിത്തം ആവശ്യമായി വരുമ്പോൾ
- ഡാറ്റ സംഭരിക്കുമ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുമ്പോഴും സ്ഥിരമായ ഒരു ഡാറ്റാ സെക്യൂരിറ്റി പോസ്ചർ നിലനിർത്തുമ്പോൾ പാലിക്കാത്തത്
നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ആശയപരമായി വേർതിരിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ സ്വഭാവമനുസരിച്ച് ആശയങ്ങളെ തരംതിരിക്കാൻ പ്രസക്തമായ ഉപകരണങ്ങൾ നിങ്ങളോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നവ:
- ഓഡിയോ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ: ഓഡിയോ ശേഖരണം, സെഗ്മെന്റേഷൻ, ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു
- ചിത്ര ലേബലിംഗ്: ശേഖരണം, വർഗ്ഗീകരണം, വിഭജനം, പ്രധാന പോയിന്റ് ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു
- ടെക്സ്റ്റ് ലേബലിംഗ്: ടെക്സ്റ്റ് എക്സ്ട്രാക്ഷനും വർഗ്ഗീകരണവും ഉൾപ്പെടുന്നു
- വീഡിയോ ലേബലിംഗ്: വീഡിയോ ശേഖരണം, വർഗ്ഗീകരണം, വിഭജനം എന്നിവ പോലുള്ള ഘടകങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു
- 3D ലേബലിംഗ്: ഒബ്ജക്റ്റ് ട്രാക്കിംഗും സെഗ്മെന്റേഷനും സവിശേഷതകൾ
മേൽപ്പറഞ്ഞ വിഭജനം കൂടാതെ, പ്രത്യേകിച്ച് വിശാലമായ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന്, വിവരണാത്മകവും മൂല്യനിർണ്ണയവും വിവരദായകവും കോമ്പിനേഷനും ഉൾപ്പെടെ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് നാല് തരങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും, പരിശീലനത്തിന്റെ ഏക ഉദ്ദേശ്യത്തിനായി, ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ഇങ്ങനെ വേർതിരിച്ചിരിക്കുന്നു: ശേഖരണം, വിഭജനം, ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ, വ്യക്തിഗത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായി ഞങ്ങൾ ഇതിനകം ചർച്ച ചെയ്ത വർഗ്ഗീകരണം, വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, ഒബ്ജക്റ്റ് ട്രാക്കിംഗ്.
ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ഒരു വിശദമായ പ്രക്രിയയാണ് കൂടാതെ AI മോഡലുകളെ പ്രത്യേകമായി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഇനിപ്പറയുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- തന്ത്രങ്ങൾ വഴി ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ശേഖരിക്കുന്നു, അതായത്, ഇൻ-ഹൗസ്, ഓപ്പൺ സോഴ്സ്, വെണ്ടർമാർ
- കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, ഡീപ് ലേണിംഗ്, എൻഎൽപി-നിർദ്ദിഷ്ട കഴിവുകൾ എന്നിവ അനുസരിച്ച് ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ലേബൽ ചെയ്യുന്നു
- വിന്യാസത്തിന്റെ ഭാഗമായി ഇന്റലിജൻസ് നിർണ്ണയിക്കാൻ നിർമ്മിച്ച മോഡലുകൾ പരീക്ഷിക്കുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു
- സ്വീകാര്യമായ മോഡൽ ഗുണനിലവാരം തൃപ്തിപ്പെടുത്തുകയും ഒടുവിൽ അത് സമഗ്രമായ ഉപയോഗത്തിനായി പുറത്തിറക്കുകയും ചെയ്യുന്നു
ഇനിപ്പറയുന്ന ഘടകങ്ങൾ മനസ്സിൽ വെച്ചുകൊണ്ട് വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിന്റെ പര്യായമായ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ടൂളുകളുടെ ശരിയായ സെറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടതുണ്ട്:
- നിർവചിക്കപ്പെട്ട ഉപയോഗ കേസുകൾ വഴി മോഡൽ ഉണ്ടായിരിക്കണമെന്ന് നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്ന തരത്തിലുള്ള ബുദ്ധി
- ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരവും അനുഭവവും, അതുവഴി അവർക്ക് ഉപകരണങ്ങൾ കൃത്യമായി ഉപയോഗിക്കാനാകും
- നിങ്ങളുടെ മനസ്സിലുള്ള ഗുണനിലവാര മാനദണ്ഡങ്ങൾ
- പാലിക്കൽ-നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യങ്ങൾ
- വാണിജ്യ, ഓപ്പൺ സോഴ്സ്, ഫ്രീവെയർ ടൂളുകൾ
- നിങ്ങൾക്ക് ഒഴിവാക്കാവുന്ന ബജറ്റ്
സൂചിപ്പിച്ച ഘടകങ്ങൾക്ക് പുറമേ, ഇനിപ്പറയുന്ന പരിഗണനകളുടെ ഒരു കുറിപ്പ് സൂക്ഷിക്കുന്നതാണ് നല്ലത്:
- ഉപകരണങ്ങളുടെ ലേബലിംഗ് കൃത്യത
- ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഗുണനിലവാര ഉറപ്പ് ഉറപ്പുനൽകുന്നു
- സംയോജന കഴിവുകൾ
- ചോർച്ചയ്ക്കെതിരായ സുരക്ഷയും പ്രതിരോധ കുത്തിവയ്പ്പും
- ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത സജ്ജീകരണമാണോ അല്ലയോ
- ക്വാളിറ്റി കൺട്രോൾ മാനേജ്മെന്റ് മിടുക്ക്
- പരാജയം-സേഫ്സ്, സ്റ്റോപ്പ്-ഗ്യാപ്പുകൾ, ടൂളിന്റെ സ്കേലബിൾ വൈദഗ്ദ്ധ്യം
- ഉപകരണങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന കമ്പനി
ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ടൂളുകളും ഉറവിടങ്ങളും ഏറ്റവും മികച്ച രീതിയിൽ നൽകുന്ന ലംബങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- മെഡിക്കൽ AI: മെച്ചപ്പെട്ട മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, കുറഞ്ഞ കാത്തിരിപ്പ് സമയം, കുറഞ്ഞ ബാക്ക്ലോഗ് എന്നിവയ്ക്കായി കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉള്ള പരിശീലന ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് മോഡലുകൾ ഫോക്കസ് ഏരിയകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
- ധനകാര്യം: ഫോക്കസ് ഏരിയകളിൽ ക്രെഡിറ്റ് റിസ്കുകൾ, ലോൺ യോഗ്യത, ടെക്സ്റ്റ് ലേബലിംഗ് വഴി മറ്റ് പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ എന്നിവ വിലയിരുത്തുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു
- സ്വയംഭരണ വാഹനം അല്ലെങ്കിൽ ഗതാഗതം: വ്യക്തികൾ, സിഗ്നലുകൾ, ഉപരോധങ്ങൾ മുതലായവ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ഭ്രാന്തമായ അളവിലുള്ള മോഡലുകൾ അടുക്കി വയ്ക്കുന്നതിനുള്ള NLP, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ നടപ്പിലാക്കൽ എന്നിവ ഫോക്കസ് ഏരിയകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
- റീട്ടെയിൽ & ഇ-കൊമേഴ്സ്: വിലനിർണ്ണയ നിർദ്ദിഷ്ട തീരുമാനങ്ങൾ, മെച്ചപ്പെട്ട ഇ-കൊമേഴ്സ്, വാങ്ങുന്നയാളുടെ വ്യക്തിത്വം നിരീക്ഷിക്കൽ, വാങ്ങൽ ശീലങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കൽ, ഉപയോക്തൃ അനുഭവം വർദ്ധിപ്പിക്കൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
- സാങ്കേതികവിദ്യ: ഉൽപ്പന്ന നിർമ്മാണം, ബിൻ പിക്കിംഗ്, നിർണായകമായ നിർമ്മാണ പിശകുകൾ മുൻകൂട്ടി കണ്ടെത്തൽ എന്നിവയും മറ്റും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു
- ജിയോസ്പേഷ്യൽ: ഫോക്കസ് ഏരിയകളിൽ തിരഞ്ഞെടുത്ത ലേബലിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ വഴി ജിപിഎസും റിമോട്ട് സെൻസിംഗും ഉൾപ്പെടുന്നു
- കൃഷി: ജിപിഎസ് സെൻസറുകൾ, ഡ്രോണുകൾ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യമായ കൃഷി, മണ്ണിന്റെയും വിളകളുടെ അവസ്ഥയും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക, വിളവ് നിർണ്ണയിക്കുക എന്നിവയും അതിലേറെയും ഫോക്കസ് ഏരിയകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ഏത് തന്ത്രത്തിലൂടെയാണ് ട്രാക്കിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നതെന്ന് ഇപ്പോഴും തീരുമാനിക്കുകയാണോ - സ്വയം നിയന്ത്രിത സജ്ജീകരണം സ്വന്തമായി നിർമ്മിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ മാനേജ്ഡ് ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് സേവനങ്ങൾ വഴി ഒരു മൂന്നാം കക്ഷി ദാതാവുമായി പങ്കാളിത്തം സ്ഥാപിക്കുക ? തീരുമാനിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന ഓരോന്നിന്റെയും ഗുണദോഷങ്ങൾ ഇതാ:
'ബിൽഡ്' അപ്പോരാച്ച്
| പണിയുക | വാങ്ങാൻ |
|---|---|
ഹിറ്റുകൾ:
| ഹിറ്റുകൾ:
|
കാണുന്നില്ല:
| കാണുന്നില്ല:
|
ആനുകൂല്യങ്ങൾ:
| ആനുകൂല്യങ്ങൾ:
|
കോടതിവിധി
സമയ പരിമിതികളില്ലാതെ ഒരു എക്സ്ക്ലൂസീവ് AI സിസ്റ്റം നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ആദ്യം മുതൽ ഒരു ലേബലിംഗ് ഉപകരണം നിർമ്മിക്കുന്നത് അർത്ഥവത്താണ്. മറ്റെല്ലാത്തിനും, ഒരു ഉപകരണം വാങ്ങുന്നതാണ് ഏറ്റവും നല്ല സമീപനം
