ડેટા લેબલીંગ

વ્યાખ્યા

ડેટા લેબલિંગ એ કાચા ડેટાને શ્રેણીઓ, ટૅગ્સ અથવા વિશેષતાઓ સોંપવાની પ્રક્રિયા છે જેથી મશીન લર્નિંગ મોડેલો તેમાંથી શીખી શકે. તે દેખરેખ હેઠળના શિક્ષણનું કેન્દ્રબિંદુ છે.

હેતુ

આનો હેતુ તાલીમ અને મૂલ્યાંકન માટે કાચા ડેટાસેટ્સને ઉપયોગી બનાવવાનો છે. લેબલ્સ શીખવા દરમિયાન જરૂરી "જવાબો" મોડેલો પૂરા પાડે છે.

મહત્વ

• સચોટ દેખરેખ હેઠળના ML મોડેલો બનાવવા માટે મહત્વપૂર્ણ.
• ખરાબ લેબલિંગ સિસ્ટમની વિશ્વસનીયતા ઘટાડે છે.
• ઘણીવાર શ્રમ-સઘન અને ખર્ચાળ.
• દવા અથવા કાયદા જેવા ક્ષેત્રોમાં ડોમેન કુશળતા જરૂરી છે.

તે કેવી રીતે કામ કરે છે

1. કાર્યો અને લેબલ સ્કીમા વ્યાખ્યાયિત કરો.
2. કાચા ડેટાને એકમોમાં વિભાજીત કરો (છબીઓ, વાક્યો, ઓડિયો ક્લિપ્સ).
3. લેબલ્સ મેન્યુઅલી અથવા સેમી-ઓટોમેટેડ ટૂલ્સ દ્વારા સોંપો.
4. ગુણવત્તા ચકાસણી અને આંતર-ટિપ્પણી કરાર પરીક્ષણો કરો.
5. તાલીમ માટે લેબલવાળા ડેટાસેટ્સ નિકાસ કરો.

ઉદાહરણો (વાસ્તવિક દુનિયા)

• શેપ: સ્વાયત્ત વાહનો માટે લેબલિંગ ડેટા.
• કાગલ ડેટાસેટ્સ: ML સ્પર્ધાઓ માટે લેબલ કરેલ.
• રેડિયોલોજી ઇમેજ ડેટાસેટ્સ: તબીબી નિષ્ણાતો દ્વારા લેબલ કરાયેલ.

સંદર્ભો / વધુ વાંચન

• AI માટે ડેટા એનોટેશન — NIST.
• ડેટાસેટ્સનું એનોટેશન અને લેબલિંગ — ડેટા એન્જિનિયરિંગ પર IEEE વ્યવહારો.
• ISO/IEC 24617: સિમેન્ટીક એનોટેશન ફ્રેમવર્ક — ISO.
• ડેટા લેબલિંગ શું છે? શિખાઉ માણસે જે જાણવાની જરૂર છે તે બધું – શેપ