ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್

ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ

ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾಗೆ ವರ್ಗಗಳು, ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದರಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಅದರಿಂದ ಕಲಿಯಬಹುದು. ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಗೆ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ.

ಉದ್ದೇಶ

ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಕಲಿಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ "ಉತ್ತರಗಳನ್ನು" ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ

• ನಿಖರವಾದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ML ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕ.
• ಕಳಪೆ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶ್ರಮದಾಯಕ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ.
• ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಥವಾ ಕಾನೂನಿನಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ

1. ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಮತ್ತು ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ.
2. ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಘಟಕಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ (ಚಿತ್ರಗಳು, ವಾಕ್ಯಗಳು, ಆಡಿಯೊ ಕ್ಲಿಪ್‌ಗಳು).
3. ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಥವಾ ಅರೆ-ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಕರಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಯೋಜಿಸಿ.
4. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂತರ-ಟಿಪ್ಪಣಿ ಒಪ್ಪಂದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
5. ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡಿ.

ಉದಾಹರಣೆಗಳು (ವಾಸ್ತವ ಪ್ರಪಂಚ)

• ಶೈಪ್: ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳಿಗೆ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಡೇಟಾ.
• ಕಾಗಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು: ML ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳಿಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
• ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರ ಚಿತ್ರ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಗಳು: ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಜ್ಞರಿಂದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

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 ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು? ಆರಂಭಿಕರು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲವೂ - ಶೈಪ್