நீங்கள் AI தீர்வை உருவாக்குகிறீர்கள் எனில், பயிற்சி நோக்கங்களுக்காக தரமான தரவுத்தொகுப்புகள் சரியான நேரத்தில் கிடைப்பதையே உங்கள் தயாரிப்பின் நேர-சந்தை பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. உங்களுக்குத் தேவையான தரவுத்தொகுப்புகள் கையில் இருந்தால் மட்டுமே, உங்கள் மாடல்களின் பயிற்சி செயல்முறைகளைத் தொடங்கவும், முடிவுகளை மேம்படுத்தவும் மற்றும் உங்கள் தீர்வைத் தொடங்குவதற்குத் தயார்படுத்தவும்.
மேலும், அனைத்து அளவிலான வணிகங்களுக்கும் தரமான தரவுத்தொகுப்புகளை சரியான நேரத்தில் பெறுவது ஒரு பெரும் சவாலாகும். இதுபற்றி அறியாதவர்களுக்கு, கிட்டத்தட்ட 19% வணிகங்கள், தரவுகள் கிடைப்பதில் உள்ள பற்றாக்குறையே தங்களைச் செயற்கை நுண்ணறிவுத் தீர்வுகளைப் பயன்படுத்துவதிலிருந்து தடுப்பதாகத் தெரிவிக்கின்றன.
தொடர்புடைய மற்றும் சூழலுக்கு ஏற்ற தரவுகளை உங்களால் உருவாக்க முடிந்தாலும் கூட, தரவுக் குறிப்பீடு என்பது தானாகவே ஒரு சவாலான காரியம் என்பதை நாம் புரிந்துகொள்ள வேண்டும். இதற்கு அதிக நேரம் எடுப்பதுடன், சிறந்த தேர்ச்சியும் நுணுக்கமான கவனமும் தேவைப்படுகிறது. ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவின் உருவாக்க நேரத்தில் சுமார் 80% தரவுத்தொகுப்புகளைக் குறிப்பீடு செய்வதிலேயே செலவாகிறது.
இப்போது, எங்கள் கணினிகளில் இருந்து தரவு சிறுகுறிப்பு செயல்முறைகளை முற்றிலுமாக அகற்ற முடியாது, ஏனெனில் அவை AI பயிற்சியின் முக்கிய அம்சமாகும். கையில் குறிப்புத் தரவுகள் இல்லை என்றால், உங்கள் மாதிரிகள் முடிவுகளை வழங்கத் தவறிவிடும் (தரமான முடிவுகள் ஒருபுறம் இருக்கட்டும்). இதுவரை, தரவு அடிப்படையிலான சவால்கள், சிறுகுறிப்பு நுட்பங்கள் மற்றும் பலவற்றில் எண்ணற்ற தலைப்புகளைப் பற்றி விவாதித்துள்ளோம். இன்று, தரவு லேபிளிங்கைச் சுற்றியுள்ள மற்றொரு முக்கியமான அம்சத்தைப் பற்றி விவாதிப்போம்.
இந்த இடுகையில், ஸ்பெக்ட்ரம் முழுவதும் பயன்படுத்தப்படும் இரண்டு வகையான சிறுகுறிப்பு முறைகளை ஆராய்வோம், அவை:
- கைமுறை தரவு லேபிளிங்
- மற்றும் தானியங்கி தரவு லேபிளிங்
இவ்விரண்டிற்கும் உள்ள வேறுபாடுகள், மனிதத் தலையீடு ஏன் முக்கியமானது, மற்றும் தானியங்கி தரவுக் குறியிடலுடன் தொடர்புடைய அபாயங்கள் என்னென்ன என்பனவற்றை நாம் தெளிவுபடுத்துவோம்.
கைமுறை தரவு லேபிளிங்
பெயர் குறிப்பிடுவது போல, கையேடு தரவு லேபிளிங் மனிதர்களை உள்ளடக்கியது. தரவு சிறுகுறிப்பு வல்லுநர்கள் தரவுத்தொகுப்புகளில் கூறுகளைக் குறிக்கும் பொறுப்பை ஏற்றுக்கொள்கிறார்கள். நிபுணர்கள் மூலம், SMEகள் மற்றும் டொமைன் அதிகாரிகளைக் குறிக்கிறோம். சிறுகுறிப்புக்கான மூல தரவுத்தொகுப்புகளுடன் சிறுகுறிப்புகளை வழங்குவதன் மூலம் கையேடு செயல்முறை தொடங்குகிறது. தரவுத்தொகுப்புகள் படங்கள், வீடியோ கோப்புகள், ஆடியோ பதிவுகள் அல்லது டிரான்ஸ்கிரிப்டுகள், உரைகள் அல்லது இவற்றின் கலவையாக இருக்கலாம்.
திட்டங்கள், தேவையான முடிவுகள் மற்றும் விவரக்குறிப்புகள் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில், தொடர்புடைய கூறுகளைக் குறிப்பதில் சிறுகுறிப்புகள் வேலை செய்கின்றன. குறிப்பிட்ட தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் நோக்கங்களுக்காக எந்த நுட்பம் மிகவும் பொருத்தமானது என்பதை நிபுணர்கள் அறிவார்கள். அவர்கள் தங்கள் திட்டங்களுக்கு சரியான நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துகிறார்கள் மற்றும் பயிற்சியளிக்கக்கூடிய தரவுத்தொகுப்புகளை சரியான நேரத்தில் வழங்குகிறார்கள்.
கைமுறை லேபிளிங் செயல்முறையின் ஒரு பகுதி மட்டுமே என்றாலும், சிறுகுறிப்பு பணிப்பாய்வுகளில் தர சோதனைகள் மற்றும் தணிக்கைகள் எனப்படும் இரண்டாம் கட்டம் உள்ளது. இதில், சிறுகுறிப்பு தரவுத்தொகுப்புகள் நம்பகத்தன்மை மற்றும் துல்லியத்திற்காக சரிபார்க்கப்படுகின்றன. இதைச் செய்ய, நிறுவனங்கள் ஒருமித்த முறையைப் பின்பற்றுகின்றன, அங்கு பல சிறுகுறிப்புகள் ஒரே தரவுத்தொகுப்பில் ஒருமித்த முடிவுகளுக்கு வேலை செய்கின்றன. கருத்துகள் மற்றும் கொடியிடுதல் போன்ற விஷயங்களில் முரண்பாடுகள் தீர்க்கப்படுகின்றன. சிறுகுறிப்பு செயல்முறையுடன் ஒப்பிடும் போது, தரச் சரிபார்ப்புக் கட்டம் குறைவான கடினமானது மற்றும் நேரத்தைக் கோரும்.
தானியங்கு தரவு லேபிளிங்
எனவே, தரவு லேபிளிங்கில் எவ்வளவு கைமுறை முயற்சிகள் செல்கிறது என்பதை இப்போது நீங்கள் புரிந்துகொள்கிறீர்கள். சுகாதாரம், துல்லியம் மற்றும் விவரங்களுக்கு கவனம் செலுத்துதல் போன்ற துறைகளில் பயன்படுத்தப்படும் தீர்வுகளுக்கு மிகவும் முக்கியமானது. வேகமான தரவு லேபிளிங் மற்றும் சிறுகுறிப்பு தரவை வழங்குவதற்கு வழி வகுக்க, தானியங்கி தரவு லேபிளிங் மாதிரிகள் படிப்படியாக முக்கியத்துவம் பெறுகின்றன.
இந்த முறையில், AI அமைப்புகள் தரவை சிறுகுறிப்பு செய்வதை கவனித்துக் கொள்கின்றன. இது ஹூரிஸ்டிக் முறைகள் அல்லது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் அல்லது இரண்டின் உதவியுடன் அடையப்படுகிறது. ஹூரிஸ்டிக் முறையில், ஒரு குறிப்பிட்ட லேபிளைச் சரிபார்க்க, ஒரு ஒற்றை தரவுத்தொகுப்பு முன் வரையறுக்கப்பட்ட விதிகள் அல்லது நிபந்தனைகளின் மூலம் அனுப்பப்படுகிறது. நிபந்தனைகள் மனிதர்களால் போடப்படுகின்றன.
இது திறமையானதாக இருந்தாலும், தரவு கட்டமைப்புகள் அடிக்கடி மாறும்போது இந்த முறை தோல்வியடைகிறது. மேலும், தகவலறிந்த முடிவை எடுப்பதற்கு இயக்க முறைமைகளுக்கு நிபந்தனைகளை அமைப்பது சிக்கலானதாகிறது. மனிதர்கள் ஐஸ்கிரீம் மற்றும் எலுமிச்சைப் பழத்தை வேறுபடுத்திப் பார்க்க முடியும் என்றாலும், வேறுபாட்டைக் கொண்டு வர மூளை எடுக்கும் அணுகுமுறை நமக்குத் தெரியாது. இதைப் பிரதியெடுப்பது இயந்திரங்களில் மனிதனால் சாத்தியமற்றது.
இது AI அமைப்புகளின் முடிவுகளின் தரம் தொடர்பான பல கவலைகளை உருவாக்குகிறது. ஆட்டோமேஷன் உதைத்தாலும், தரவு லேபிள்களை சரிபார்த்து சரிசெய்ய உங்களுக்கு ஒரு மனிதர் (அல்லது அவர்களில் சிலர்) தேவை. இது எங்கள் அடுத்த பகுதிக்கு ஒரு சிறந்த தொடர்பாடல்.
AI-உதவி சிறுகுறிப்பு: நுண்ணறிவுக்கு மூளை தேவை (கலப்பின அணுகுமுறை)
சிறந்த முடிவுகளுக்கு, ஒரு கலப்பின அணுகுமுறை தேவை. AI அமைப்புகள் வேகமான லேபிளிங்கைக் கவனித்துக்கொள்ள முடியும் என்றாலும், மனிதர்கள் முடிவுகளைச் சரிபார்த்து அவற்றை மேம்படுத்தலாம். தரவு சிறுகுறிப்பின் முழு செயல்முறையையும் இயந்திரங்களின் கைகளில் விட்டுவிடுவது ஒரு மோசமான யோசனையாக இருக்கலாம், அதனால்தான் மனிதர்களை வளையத்தில் கொண்டு வருவது முழுமையான அர்த்தத்தை அளிக்கிறது.
ஒரு சமநிலை நிறுவப்பட்டது மற்றும் செயல்முறை செலவு குறைந்த வழிகளிலும் நிகழலாம். வல்லுநர்கள் சிறந்த லேபிள்களை உருவாக்க இயந்திரங்களுக்கு உகந்த பின்னூட்ட சுழல்களைக் கொண்டு வரலாம், இறுதியில் ஈடுபடும் கைமுறை முயற்சிகளின் தேவையைக் குறைக்கலாம். இயந்திர நம்பிக்கை மதிப்பெண்களில் குறிப்பிடத்தக்க அதிகரிப்புடன், லேபிளிடப்பட்ட தரவின் தரத்தையும் மேம்படுத்தலாம்.
வரை போடு
முற்றிலும் தன்னாட்சி கொண்ட தரவு குறியிடும் வழிமுறைகள் ஒருபோதும் செயல்படாது – குறைந்தபட்சம் இப்போதைக்கு. ஒரு கடினமான பணியை நிறைவேற்றுவதில் மனிதனுக்கும் இயந்திரங்களுக்கும் இடையே ஒரு இணக்கமே நமக்குத் தேவை. இது, நிறுவனங்கள் தங்கள் AI பயிற்சி நிலைகளைத் தடையின்றித் தொடங்கக்கூடிய வகையில், குறியிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை வழங்கும் நேரத்தையும் அதிகரிக்கிறது. மேலும், உங்கள் AI மாதிரிகளுக்காக உயர்தரத் தரவுத்தொகுப்புகளை நீங்கள் தேடுகிறீர்கள் என்றால், இன்றே எங்களைத் தொடர்புகொள்ளுங்கள்.
