ஒவ்வொரு ML பொறியாளரும் நம்பகமான மற்றும் துல்லியமான ஒரு AI மாதிரியை உருவாக்க விரும்புகிறார். தரவு விஞ்ஞானிகள் தங்கள் நேரத்தின் கிட்டத்தட்ட 80%-ஐ, தரவுகளுக்கு லேபிளிடுவதிலும் அவற்றை மேம்படுத்துவதிலும் செலவிடுகிறார்கள் . அதனால்தான், ஒரு மாதிரியின் செயல்திறன், அதற்குப் பயிற்சி அளிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரத்தைச் சார்ந்துள்ளது.
வணிகங்களின் பல்வேறு AI திட்டத் தேவைகளை நாங்கள் பூர்த்தி செய்து வருவதால், எங்கள் வணிக வாடிக்கையாளர்கள் எங்களிடம் அடிக்கடி கேட்கும் அல்லது தெளிவு தேவைப்படும் சில கேள்விகளை நாங்கள் காண்கிறோம். எனவே எம்எல் மாடல்களைத் துல்லியமாகப் பயிற்றுவிப்பதற்காக எங்கள் நிபுணர் குழு தங்கத் தரமான பயிற்சித் தரவை எவ்வாறு உருவாக்குகிறது என்பதற்கான ஆயத்தக் குறிப்பை வழங்க முடிவு செய்தோம்.
அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகளைப் பார்ப்பதற்கு முன், தரவுக் குறியிடல் மற்றும் அதன் முக்கியத்துவம் குறித்த சில அடிப்படைகளைத் தெரிந்துகொள்வோம் .
டேட்டா லேபிளிங் என்றால் என்ன?
தரவுக் குறியிடல் என்பது , இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு உதவுவதற்கும் , அவை துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்ய இயலுவதற்கும், படங்கள், ஒலி அல்லது காணொளி போன்ற தரவுகளுக்குக் குறியிடும் அல்லது அடையாளமிடும் ஒரு முன்செயலாக்கப் படியாகும் .
தரவு லேபிளிங் என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரி வளர்ச்சியின் ஆரம்ப கட்டத்துடன் மட்டுப்படுத்தப்பட வேண்டிய அவசியமில்லை, ஆனால் கணிப்புகளின் துல்லியத்தை மேலும் மேம்படுத்துவதற்கு பிந்தைய வரிசைப்படுத்தலைத் தொடரலாம்.
தரவு லேபிளிங் முக்கியத்துவம்
தரவுக் குறியிடல் என்பது, நிஜ உலகச் சூழல்களை நம்பகத்தன்மையுடன் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய ஒரு துல்லியமான மாதிரியை உருவாக்க உதவும் ஒரு முக்கியமான முன்செயலாக்கப் படியாகும். துல்லியமாகக் குறியிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள், கச்சிதமான கணிப்புகளையும் உயர்தரமான நெறிமுறைகளையும் உறுதிசெய்கின்றன.
பொதுவாகக் கேட்கப்படும் கேள்விகள்
வாக்களித்தபடி, மேம்பாட்டு வாழ்க்கைச் சுழற்சியின் எந்தவொரு கட்டத்திலும் உங்களுக்கு ஏற்படக்கூடிய அனைத்து கேள்விகளுக்கும், நீங்கள் தவிர்க்கக்கூடிய தவறுகளுக்கும் ஒரு உடனடி வழிகாட்டி இங்கே வழங்கப்பட்டுள்ளது.
தரவுகளை நீங்கள் எவ்வாறு புரிந்துகொள்கிறீர்கள்?
ஒரு வணிகமாக, நீங்கள் ஒரு பெரிய அளவிலான தரவைச் சேகரித்திருக்கலாம், இப்போது நீங்கள் தரவுகளிலிருந்து முக்கிய நுண்ணறிவுகள் அல்லது மதிப்புமிக்க தகவல்களைப் பிரித்தெடுக்க விரும்புகிறீர்கள்.
ஆனால், உங்கள் திட்டத் தேவைகள் அல்லது வணிக நோக்கங்கள் பற்றிய தெளிவான புரிதல் இல்லாமல், பயிற்சித் தரவை நீங்கள் நடைமுறையில் பயன்படுத்த முடியாது. எனவே வடிவங்கள் அல்லது பொருளைக் கண்டறிய உங்கள் தரவைத் தேடத் தொடங்க வேண்டாம். அதற்கு பதிலாக, ஒரு திட்டவட்டமான நோக்கத்துடன் செல்லுங்கள், அதனால் நீங்கள் தவறான பிரச்சனைகளுக்கு தீர்வு காண முடியாது.
பயிற்சித் தரவு உற்பத்தித் தரவின் நல்ல பிரதிநிதியா? இல்லையென்றால், அதை எப்படி அடையாளம் காண்பது?
நீங்கள் அதைப் பரிசீலிக்கவில்லை என்றாலும், உங்கள் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கும் லேபிளிடப்பட்ட தரவு உற்பத்தி சூழலில் இருந்து கணிசமாக வேறுபட்டிருக்கலாம்.
எப்படி அடையாளம் காண்பது? சொல்லும் அறிகுறிகளைத் தேடுங்கள். உங்கள் மாடல் சோதனைச் சூழலில் சிறப்பாகச் செயல்பட்டது மற்றும் உற்பத்தியின் போது குறிப்பிடத்தக்க வகையில் குறைவாக இருந்தது.
தீர்வு?
சரியான தேவைகளைத் துல்லியமாகப் புரிந்துகொள்ள, வணிகம் அல்லது டொமைன் நிபுணர்களைத் தொடர்புகொள்ளவும்.
-
சார்புநிலையை எவ்வாறு குறைப்பது?
சார்புகளைத் தணிப்பதற்கான ஒரே தீர்வு, உங்கள் மாதிரியில் அறிமுகப்படுத்தப்படுவதற்கு முன்பு, சார்புகளை நீக்குவதில் முனைப்புடன் இருப்பதுதான்.
தரவு சார்பு எந்த வடிவத்திலும் இருக்கலாம் - பிரதிநிதித்துவமற்ற தரவுத்தொகுப்புகள் முதல் பின்னூட்ட சுழற்சிகளில் உள்ள சிக்கல்கள் வரை. பல்வேறு வகையான சார்புகளை எதிர்கொள்வதற்கு சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் மற்றும் வலுவான செயல்முறை தரநிலைகள் மற்றும் கட்டமைப்பை நிறுவுவது அவசியம்.
-
எனது பயிற்சி தரவு சிறுகுறிப்பு செயல்முறைக்கு எப்படி முன்னுரிமை அளிப்பது?
நாம் கேட்கப்படும் பொதுவான கேள்விகளில் இதுவும் ஒன்று - சிறுகுறிப்பு செய்யும் போது தரவுத்தொகுப்பின் எந்தப் பகுதிக்கு முன்னுரிமை அளிக்க வேண்டும்? இது சரியான கேள்வி, குறிப்பாக உங்களிடம் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் இருக்கும்போது. நீங்கள் முழு தொகுப்பையும் குறிப்பெடுக்க வேண்டியதில்லை.
உங்கள் தரவுத்தொகுப்பின் ஒரு குறிப்பிட்ட பகுதியைத் தேர்வுசெய்து அதைக் கிளஸ்டர் செய்ய உதவும் மேம்பட்ட நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த வழியில், உங்கள் மாதிரியின் வெற்றியைப் பற்றிய மிக முக்கியமான தகவலை நீங்கள் அனுப்பலாம்.
-
விதிவிலக்கான சந்தர்ப்பங்களில் நான் எவ்வாறு வேலை செய்வது?
விதிவிலக்கான வழக்குகளை கையாள்வது ஒவ்வொரு ML மாடலுக்கும் சவாலாக இருக்கலாம். மாடல் தொழில்நுட்ப ரீதியாக வேலை செய்தாலும், உங்கள் வணிகத் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யும் போது அது ஒப்பந்தத்தை குறைக்காது.
இந்தச் சவாலை எதிர்கொள்ள, மனிதத் தலையீட்டுடன் கூடிய பின்னூட்டமும் மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலும் மிகவும் அவசியமானவை. முழு தரவுத்தொகுப்பிலிருந்தும் ஒத்த படங்களைச் சேகரிக்க, ஒற்றுமைத் தேடலைப் பயன்படுத்தி அவற்றை வடிகட்டுவதே இதற்கான தீர்வாகும். இதன் மூலம், ஒத்த படங்களின் ஒரு பகுதிக்கு மட்டும் குறிப்புரை இடுவதில் கவனம் செலுத்தி, மனிதத் தலையீட்டு முறையைப் பயன்படுத்தி அதை மேம்படுத்தலாம்.
-
நான் அறிந்திருக்க வேண்டிய குறிப்பிட்ட லேபிள்கள் ஏதேனும் உள்ளதா?
உங்கள் படங்களுக்கு மிகவும் விவரம் சார்ந்த லேபிளிங்கை வழங்க நீங்கள் ஆசைப்பட்டாலும், அது எப்போதும் அவசியமானதாகவோ சிறந்ததாகவோ இருக்காது. ஒவ்வொரு படத்திற்கும் ஒரு சிறிய அளவிலான விவரம் மற்றும் துல்லியத்தை வழங்குவதற்கு எடுக்கும் சுத்த நேரம் மற்றும் செலவை அடைவது கடினம்.
மாதிரித் தேவைகள் குறித்து உங்களுக்குத் தெளிவு இருக்கும்போது, மிகையாக பரிந்துரைக்கப்படுவது அல்லது தரவு சிறுகுறிப்பில் அதிக துல்லியத்தைக் கேட்பது பரிந்துரைக்கப்படுகிறது.
-
எட்ஜ் வழக்குகளை எப்படிக் கணக்கிடுகிறீர்கள்?
உங்கள் தரவு சிறுகுறிப்பு உத்தியைத் தயாரிக்கும் போது எட்ஜ் கேஸ்களுக்கான கணக்கு. எவ்வாறாயினும், நீங்கள் சந்திக்கும் ஒவ்வொரு விளிம்பு வழக்கையும் எதிர்பார்ப்பது சாத்தியமில்லை என்பதை முதலில் நீங்கள் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். அதற்குப் பதிலாக, நீங்கள் ஒரு மாறுபாடு வரம்பையும் ஒரு உத்தியையும் தேர்வு செய்யலாம், இது எட்ஜ் கேஸ்களைக் கண்டறிந்து சரியான நேரத்தில் அவற்றைத் தீர்க்க முடியும்.
-
தரவு தெளிவின்மையை நான் எந்த வகையில் நிர்வகிக்க முடியும்?
தரவுத்தொகுப்பில் தெளிவின்மை மிகவும் பொதுவானது, மேலும் துல்லியமான சிறுகுறிப்புக்கு அதை எவ்வாறு கையாள்வது என்பதை நீங்கள் அறிந்திருக்க வேண்டும். எடுத்துக்காட்டாக, பாதி பழுத்த ஆப்பிளின் படத்தை பச்சை ஆப்பிள் அல்லது சிவப்பு ஆப்பிள் என்று பெயரிடலாம்.
இத்தகைய தெளிவின்மையைத் தீர்ப்பதற்கான திறவுகோல் ஆரம்பத்திலிருந்தே தெளிவான வழிமுறைகளைக் கொண்டுள்ளது. முதலாவதாக, சிறுகுறிப்பாளர்களுக்கும் பொருள் நிபுணர்களுக்கும் இடையே நிலையான தொடர்பை உறுதிப்படுத்தவும். அத்தகைய தெளிவின்மையை எதிர்பார்த்து, பணியாளர்கள் முழுவதும் செயல்படுத்தக்கூடிய தரநிலைகளை வரையறுப்பதன் மூலம் ஒரு நிலையான விதியை வைத்திருங்கள்.
-
உற்பத்தியில் மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்த ஏதேனும் வழிகள் உள்ளதா?
சோதனைச் சூழலும் உற்பத்தித் தரவுகளும் வேறுபடுவதால், சிறிது நேரத்திற்குப் பிறகு செயல்திறனில் விலகல்கள் இருக்கும். பயிற்சியின் போது வெளிப்படுத்தப்படாத விஷயங்களை ஒரு மாதிரி கற்றுக் கொள்ளும் என்று நீங்கள் எதிர்பார்க்க முடியாது.
மாறிவரும் உற்பத்தித் தரவுகளுக்கு ஏற்ப சோதனைத் தரவுகளை ஒத்திசைவாக வைத்திருக்க முயலுங்கள். உதாரணமாக, உங்கள் மாதிரிக்கு மீண்டும் பயிற்சி அளியுங்கள், மனிதக் குறியிடுபவர்களை ஈடுபடுத்துங்கள் , மேலும் துல்லியமான மற்றும் பிரதிநிதித்துவமான சூழ்நிலைகளைக் கொண்டு தரவை மேம்படுத்துங்கள், பின்னர் அதை மீண்டும் சோதித்து உற்பத்தியில் பயன்படுத்துங்கள்.
-
பயிற்சி தரவுத் தேவைகள் பற்றிய எனது சிறுகுறிப்புக்கு நான் யாரை அணுகுவது?
இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகளை உருவாக்குவதன் மூலம் ஒவ்வொரு வணிகமும் பயனடைய முடியும். மூலத் தரவை மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவாக மாற்றுவதற்குத் தேவையான தொழில்நுட்ப அறிவு அல்லது நிபுணத்துவம் வாய்ந்த தரவுக் குறியிடல் குழுக்கள் எல்லா வணிக நிறுவனங்களிடமும் இருப்பதில்லை . ஒரு போட்டி நன்மையை அடைவதற்கு நீங்கள் அதைப் பயன்படுத்தத் தெரிந்திருக்க வேண்டும்.
அம்சங்கள் இருந்தாலும், நீங்கள் ஒரு தரவு பயிற்சி கூட்டாளரைத் தேடலாம், நம்பகத்தன்மை, அனுபவம் மற்றும் பாட அறிவு ஆகியவை நினைவில் கொள்ள வேண்டிய முதல் மூன்று புள்ளிகளில் சில. நம்பகமான மூன்றாம் தரப்பு சேவை வழங்குனரிடம் செல்வதற்கு முன் இவற்றைக் கவனியுங்கள்.
துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான தரவு லேபிளிங் சேவை வழங்குநர்களின் பட்டியலில் ஷைப் முதலிடத்தில் உள்ளது. உங்களின் அனைத்து லேபிளிங் மற்றும் தரவு விளக்கக் குறிப்புத் தேவைகளுக்கும் நாங்கள் மேம்பட்ட பகுப்பாய்வு, அனுபவம் வாய்ந்த குழுக்கள் மற்றும் துறைசார் நிபுணர்களைப் பயன்படுத்துகிறோம் . மேலும், நாங்கள் ஒரு நிலையான செயல்முறையைப் பின்பற்றுகிறோம், இது முன்னணி வணிக நிறுவனங்களுக்கு உயர்தர விளக்கக் குறிப்பு மற்றும் லேபிளிங் திட்டங்களை உருவாக்க எங்களுக்கு உதவியுள்ளது.
