ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ

ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ

ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಎಂದರೆ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ವಸ್ತು ವರ್ಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಭಾವನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು ಸೇರಿವೆ.

ಉದ್ದೇಶ

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಇಲ್ಲದೆ, ಅನೇಕ AI ಕಾರ್ಯಗಳು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ

• ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು "ನೆಲದ ಸತ್ಯ"ವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
• ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರವಾದ ಕೆಲಸ.
• ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ (ಉದಾ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ).

ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ

1. ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.
2. ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ.
3. ಲೇಬಲಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
4. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
5. ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡಿ.

ಉದಾಹರಣೆಗಳು (ವಾಸ್ತವ ಪ್ರಪಂಚ)

• ಅಮೆಜಾನ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕಲ್ ಟರ್ಕ್: ಕ್ರೌಡ್‌ಸೋರ್ಸ್ಡ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವೇದಿಕೆ.
• ಶೈಪ್: ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇವೆ.
• ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಇಮೇಜ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್: ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು AI ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು / ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದಿಗೆ

• AI ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ — NIST.
• ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು — ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ IEEE ವಹಿವಾಟುಗಳು.
• ISO/IEC 24617: ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಚೌಕಟ್ಟು — ISO.
• ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಎಂದರೇನು - ಶೈಪ್