બુદ્ધિશાળી AI મોડેલોને પેટર્ન, વસ્તુઓ ઓળખવા અને આખરે વિશ્વસનીય નિર્ણયો લેવા માટે વ્યાપકપણે તાલીમ આપવાની જરૂર છે. જો કે, તાલીમ પામેલા ડેટાને રેન્ડમલી ફીડ કરી શકાતો નથી અને મોડેલોને ક્યુરેટેડ ઇનપુટ પેટર્નને સમજવા, પ્રક્રિયા કરવા અને વ્યાપકપણે શીખવામાં મદદ કરવા માટે લેબલ લગાવવું આવશ્યક છે.
આ તે જગ્યા છે જ્યાં ડેટા લેબલિંગ, ચોક્કસ ડેટાસેટ મુજબ માહિતી અથવા મેટાડેટાને લેબલ કરવાની ક્રિયા તરીકે આવે છે, જેથી મશીનોની સમજને વિસ્તૃત કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકાય. સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, ડેટા લેબલિંગ AI અમલીકરણોને સુધારવા માટે ડેટા, છબીઓ, ટેક્સ્ટ, ઑડિઓ, વિડિઓઝ અને પેટર્નને પસંદગીયુક્ત રીતે વર્ગીકૃત કરે છે.
NASSCOM ડેટા લેબલિંગ રિપોર્ટ મુજબ , વૈશ્વિક ડેટા લેબલિંગ બજાર 2018 ની સરખામણીમાં 2023 ના અંત સુધીમાં 700% મૂલ્યમાં વૃદ્ધિ પામશે તેવી અપેક્ષા છે. આ કથિત વૃદ્ધિ સ્વ-વ્યવસ્થાપિત લેબલિંગ સાધનો, આંતરિક રીતે સમર્થિત સંસાધનો અને તૃતીય-પક્ષ ઉકેલો માટે નાણાકીય ફાળવણીને કારણે થવાની શક્યતા છે.
આ તારણો ઉપરાંત, એવું પણ અનુમાન કરી શકાય છે કે વૈશ્વિક ડેટા લેબલિંગ બજારે 1.2 માં $2018 બિલિયનનું મૂલ્ય એકત્ર કર્યું હતું. જો કે, અમે અપેક્ષા રાખીએ છીએ કે તે વધશે કારણ કે ડેટા લેબલિંગ બજારનું કદ 4.4 સુધીમાં $2023 બિલિયનના જંગી મૂલ્યાંકન સુધી પહોંચવાનું માનવામાં આવે છે.
ડેટા લેબલિંગ એ સમયની જરૂરિયાત છે પરંતુ તેના અમલીકરણ અને કિંમત-વિશિષ્ટ પડકારો પણ છે.
કેટલાક વધુ દબાણયુક્ત મુદ્દાઓમાં શામેલ છે:
- બિનજરૂરી સફાઈ સાધનોના સૌજન્યથી, આળસુ ડેટા તૈયારી
- વિશાળ કાર્યબળને સંભાળવા માટે જરૂરી હાર્ડવેરનો અભાવ અને સ્ક્રેપ કરેલા ડેટાનો વધુ પડતો જથ્થો
- અવંત-ગાર્ડે લેબલિંગ ટૂલ્સ અને સહાયક તકનીકોની પ્રતિબંધિત ઍક્સેસ
- ડેટા લેબલિંગનો ઊંચો ખર્ચ
- ગુણવત્તાયુક્ત ડેટા ટેગિંગની વાત આવે ત્યારે સુસંગતતાનો અભાવ
- સ્કેલેબિલિટીનો અભાવ, જો અને ક્યારે AI-મોડેલને સહભાગીઓના વધારાના સમૂહને આવરી લેવાની જરૂર હોય
- ડેટા પ્રાપ્ત કરતી વખતે અને તેનો ઉપયોગ કરતી વખતે સ્થિર ડેટા સુરક્ષા સ્થિતિ જાળવવાની વાત આવે ત્યારે પાલનનો અભાવ.
જો કે તમે ડેટા લેબલિંગને કલ્પનાત્મક રીતે અલગ કરી શકો છો, સંબંધિત સાધનો માટે તમારે ડેટાસેટ્સની પ્રકૃતિ અનુસાર ખ્યાલોનું વર્ગીકરણ કરવાની જરૂર છે. આમાં શામેલ છે:
- ઑડિઓ વર્ગીકરણ: ઑડિઓ સંગ્રહ, વિભાજન અને ટ્રાન્સક્રિપ્શનનો સમાવેશ થાય છે
- છબી લેબલિંગ: સંગ્રહ, વર્ગીકરણ, વિભાજન અને મુખ્ય બિંદુ ડેટા લેબલિંગનો સમાવેશ થાય છે
- ટેક્સ્ટ લેબલિંગ: ટેક્સ્ટ નિષ્કર્ષણ અને વર્ગીકરણનો સમાવેશ થાય છે
- વિડિઓ લેબલિંગ: વિડિઓ સંગ્રહ, વર્ગીકરણ અને વિભાજન જેવા ઘટકોનો સમાવેશ થાય છે
- 3D લેબલિંગ: ઑબ્જેક્ટ ટ્રેકિંગ અને સેગ્મેન્ટેશનની સુવિધા આપે છે
ઉપરોક્ત વિભાજન ઉપરાંત, ખાસ કરીને વ્યાપક દ્રષ્ટિકોણથી, ડેટા લેબલિંગને ચાર પ્રકારોમાં વિભાજિત કરવામાં આવ્યું છે, જેમાં વર્ણનાત્મક, મૂલ્યાંકનાત્મક, માહિતીપ્રદ અને સંયોજનનો સમાવેશ થાય છે. જો કે, તાલીમના એકમાત્ર હેતુ માટે, ડેટા લેબલિંગને આ રીતે વિભાજિત કરવામાં આવે છે: સંગ્રહ, વિભાજન, ટ્રાન્સક્રિપ્શન, વર્ગીકરણ, નિષ્કર્ષણ, ઑબ્જેક્ટ ટ્રેકિંગ, જેની ચર્ચા આપણે પહેલાથી જ વ્યક્તિગત ડેટાસેટ્સ માટે કરી છે.
ડેટા લેબલિંગ એક વિગતવાર પ્રક્રિયા છે અને તેમાં AI મોડેલ્સને સ્પષ્ટ રીતે તાલીમ આપવા માટે નીચેના પગલાં શામેલ છે:
- ઇન-હાઉસ, ઓપન સોર્સ, વિક્રેતાઓ દ્વારા, વ્યૂહરચનાઓ દ્વારા ડેટા સેટ્સ એકત્રિત કરવા
- કમ્પ્યુટર વિઝન, ડીપ લર્નિંગ અને NLP-વિશિષ્ટ ક્ષમતાઓ અનુસાર ડેટા સેટનું લેબલિંગ
- જમાવટના ભાગ રૂપે ગુપ્ત માહિતી નક્કી કરવા માટે ઉત્પાદિત મોડેલોનું પરીક્ષણ અને મૂલ્યાંકન
- સ્વીકાર્ય મોડેલ ગુણવત્તાને સંતોષવી અને આખરે તેને વ્યાપક ઉપયોગ માટે મુક્ત કરવી
વિશ્વસનીય ડેટા લેબલિંગ પ્લેટફોર્મના સમાનાર્થી, ડેટા લેબલિંગ ટૂલ્સનો યોગ્ય સેટ નીચેના પરિબળોને ધ્યાનમાં રાખીને પસંદ કરવો જોઈએ:
- નિર્ધારિત ઉપયોગના કિસ્સાઓ દ્વારા તમે મોડેલમાં કયા પ્રકારની બુદ્ધિ ઇચ્છો છો
- ડેટા એનોટેટર્સની ગુણવત્તા અને અનુભવ, જેથી તેઓ સાધનોનો ઉપયોગ ચોકસાઈ માટે કરી શકે
- તમારા ધ્યાનમાં રહેલા ગુણવત્તા ધોરણો
- પાલન-વિશિષ્ટ જરૂરિયાતો
- વાણિજ્યિક, ઓપન-સોર્સ અને ફ્રીવેર ટૂલ્સ
- તમે બચાવી શકો તે બજેટ
ઉલ્લેખિત પરિબળો ઉપરાંત, તમારે નીચેના વિચારણાઓની નોંધ રાખવી વધુ સારી રહેશે:
- સાધનોની લેબલિંગ ચોકસાઈ
- સાધનો દ્વારા ગુણવત્તાની ખાતરી આપવામાં આવે છે
- એકીકરણ ક્ષમતાઓ
- લીક સામે સુરક્ષા અને રસીકરણ
- ક્લાઉડ-આધારિત સેટઅપ કે નહીં
- ગુણવત્તા નિયંત્રણ વ્યવસ્થાપન કુશળતા
- ટૂલની નિષ્ફળતા-સુરક્ષા, સ્ટોપ-ગેપ્સ અને સ્કેલેબલ કૌશલ્ય
- સાધનો ઓફર કરતી કંપની
ડેટા લેબલિંગ ટૂલ્સ અને સંસાધનો દ્વારા શ્રેષ્ઠ સેવા આપતા વર્ટિકલ્સમાં શામેલ છે:
- મેડિકલ એઆઈ: ફોકસ ક્ષેત્રોમાં સુધારેલ મેડિકલ ઇમેજિંગ, ન્યૂનતમ રાહ જોવાનો સમય અને ન્યૂનતમ બેકલોગ માટે કમ્પ્યુટર વિઝન સાથે તાલીમ આપતા ડાયગ્નોસ્ટિક મોડેલોનો સમાવેશ થાય છે.
- નાણા: ફોકસ ક્ષેત્રોમાં ટેક્સ્ટ લેબલિંગ દ્વારા ક્રેડિટ જોખમો, લોન પાત્રતા અને અન્ય મહત્વપૂર્ણ પરિબળોનું મૂલ્યાંકન શામેલ છે.
- સ્વાયત્ત વાહન અથવા પરિવહન: વ્યક્તિઓ, સિગ્નલો, નાકાબંધી વગેરે શોધવા માટે તાલીમ ડેટાના વિશાળ જથ્થા સાથે મોડેલોને સ્ટેક કરવા માટે NLP અને કમ્પ્યુટર વિઝન અમલીકરણનો સમાવેશ થાય છે.
- રિટેલ અને ઈકોમર્સ: ધ્યાન કેન્દ્રિત ક્ષેત્રોમાં કિંમત-વિશિષ્ટ નિર્ણયો, સુધારેલ ઈ-કોમર્સ, ખરીદનાર વ્યક્તિત્વનું નિરીક્ષણ, ખરીદીની આદતોને સમજવી અને વપરાશકર્તા અનુભવને વિસ્તૃત કરવાનો સમાવેશ થાય છે.
- ટેકનોલોજી: ફોકસ ક્ષેત્રોમાં ઉત્પાદન ઉત્પાદન, ડબ્બા ચૂંટવા, અગાઉથી મહત્વપૂર્ણ ઉત્પાદન ભૂલો શોધવા અને વધુનો સમાવેશ થાય છે.
- ભૂ-અવકાશી: ફોકસ ક્ષેત્રોમાં પસંદગીની લેબલિંગ તકનીકો દ્વારા GPS અને રિમોટ સેન્સિંગનો સમાવેશ થાય છે.
- કૃષિ: ધ્યાન કેન્દ્રિત ક્ષેત્રોમાં ચોકસાઇવાળી ખેતીની વિભાવનાઓને આગળ વધારવા, માટી અને પાકની સ્થિતિને શ્રેષ્ઠ બનાવવા, ઉપજ નક્કી કરવા અને વધુ માટે GPS સેન્સર, ડ્રોન અને કમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ શામેલ છે.
હજુ પણ નક્કી કરી રહ્યા છો કે કઈ વ્યૂહરચના તમારા ડેટા લેબલિંગને ટ્રેક પર લાવે છે - ઘરમાં સ્વ-વ્યવસ્થાપિત સેટઅપ બનાવવું, અથવા મેનેજ્ડ ડેટા લેબલિંગ સેવાઓ દ્વારા તૃતીય-પક્ષ પ્રદાતા સાથે ભાગીદારી કરવી ? અહીં દરેક વ્યૂહરચનાના ફાયદા અને ગેરફાયદા છે જે તમને નિર્ણય લેવામાં મદદ કરશે:
'બિલ્ડ' એપોરાચ
| બિલ્ડ | ખરીદો |
|---|---|
હિટ્સ:
| હિટ્સ:
|
ચૂકી:
| ચૂકી:
|
લાભો:
| લાભો:
|
ચુકાદો
જો તમે સમયનો અવરોધ ન બને તેવી વિશિષ્ટ AI સિસ્ટમ બનાવવાની યોજના ઘડી રહ્યા છો, તો શરૂઆતથી જ લેબલિંગ ટૂલ બનાવવાનો અર્થ થાય છે. બાકીની બધી બાબતો માટે, ટૂલ ખરીદવું એ શ્રેષ્ઠ અભિગમ છે.
