ఇంటెలిజెంట్ AI నమూనాలు నమూనాలు, వస్తువులను గుర్తించడం మరియు చివరికి నమ్మదగిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడం కోసం విస్తృతంగా శిక్షణ పొందాలి. అయినప్పటికీ, శిక్షణ పొందిన డేటా యాదృచ్ఛికంగా అందించబడదు మరియు క్యూరేటెడ్ ఇన్పుట్ నమూనాల నుండి మోడల్లను అర్థం చేసుకోవడం, ప్రాసెస్ చేయడం మరియు సమగ్రంగా నేర్చుకోవడంలో సహాయపడటానికి తప్పనిసరిగా లేబుల్ చేయబడాలి.
మెషీన్ల అవగాహనను పెంపొందించడంపై దృష్టి సారించడానికి నిర్దిష్ట డేటాసెట్ ప్రకారం సమాచారం లేదా మెటాడేటాను లేబులింగ్ చేసే చర్యగా ఇక్కడే డేటా లేబులింగ్ వస్తుంది. మరింత సరళంగా చెప్పాలంటే, AI అమలులను మెరుగుపరచడానికి డేటా లేబులింగ్ డేటా, చిత్రాలు, వచనం, ఆడియో, వీడియోలు మరియు నమూనాలను ఎంపిక చేసి వర్గీకరిస్తుంది.
ప్రకారం NASSCOM డేటా లేబులింగ్ నివేదిక, గ్లోబల్ డేటా లేబులింగ్ మార్కెట్ 700తో పోల్చితే 2023 చివరి నాటికి విలువలో 2018% వృద్ధి చెందుతుందని అంచనా వేయబడింది. ఈ ఉద్దేశిత వృద్ధి అంతర్గతంగా మద్దతిచ్చే స్వీయ-నిర్వహణ లేబులింగ్ సాధనాల కోసం ఆర్థిక కేటాయింపులో కారకంగా ఉంటుంది. వనరులు మరియు మూడవ పక్ష పరిష్కారాలు కూడా.
ఈ ఫలితాలతో పాటు, గ్లోబల్ డేటా లేబులింగ్ మార్కెట్ 1.2లో $2018 బిలియన్ల విలువను కూడగట్టిందని కూడా ఊహించవచ్చు. అయినప్పటికీ, డేటా లేబులింగ్ మార్కెట్ పరిమాణం $4.4 బిలియన్ల భారీ విలువను చేరుకుంటుందని భావించినందున మేము దానిని స్కేల్ చేయాలని భావిస్తున్నాము. 2023 నాటికి
డేటా లేబులింగ్ అనేది ఈ గంట యొక్క అవసరం కానీ అనేక అమలు మరియు ధర-నిర్దిష్ట సవాళ్లతో వస్తుంది.
మరింత ముఖ్యమైన వాటిలో కొన్ని:
- నిదానమైన డేటా తయారీ, అనవసరమైన ప్రక్షాళన సాధనాల సౌజన్యం
- భారీ శ్రామిక శక్తిని నిర్వహించడానికి అవసరమైన హార్డ్వేర్ లేకపోవడం మరియు స్క్రాప్ చేయబడిన డేటా యొక్క అధిక పరిమాణం
- అవాంట్-గార్డ్ లేబులింగ్ సాధనాలు మరియు సపోర్టింగ్ టెక్నాలజీలకు పరిమితం చేయబడిన యాక్సెస్
- డేటా లేబులింగ్ యొక్క అధిక ధర
- నాణ్యత డేటా ట్యాగింగ్ విషయంలో స్థిరత్వం లేకపోవడం
- స్కేలబిలిటీ లేకపోవడం, AI-మోడల్కు అదనపు పార్టిసిపెంట్లను కవర్ చేయాల్సి వస్తే మరియు ఎప్పుడు
- డేటాను సేకరించేటప్పుడు మరియు దానిని ఉపయోగించేటప్పుడు స్థిరమైన డేటా భద్రతా భంగిమను నిర్వహించడానికి వచ్చినప్పుడు సమ్మతి లేకపోవడం
మీరు డేటా లేబులింగ్ను సంభావితంగా వేరు చేయగలిగినప్పటికీ, సంబంధిత సాధనాలు డేటాసెట్ల స్వభావం ప్రకారం భావనలను వర్గీకరించడం అవసరం. వీటితొ పాటు:
- ఆడియో వర్గీకరణ: ఆడియో సేకరణ, విభజన మరియు లిప్యంతరీకరణను కలిగి ఉంటుంది
- చిత్ర లేబులింగ్: సేకరణ, వర్గీకరణ, విభజన మరియు కీ పాయింట్ డేటా లేబులింగ్ను కలిగి ఉంటుంది
- టెక్స్ట్ లేబులింగ్: టెక్స్ట్ వెలికితీత మరియు వర్గీకరణను కలిగి ఉంటుంది
- వీడియో లేబులింగ్: వీడియో సేకరణ, వర్గీకరణ మరియు విభజన వంటి అంశాలను కలిగి ఉంటుంది
- 3D లేబులింగ్: ఆబ్జెక్ట్ ట్రాకింగ్ మరియు సెగ్మెంటేషన్ ఫీచర్లు
పైన పేర్కొన్న విభజన కాకుండా ప్రత్యేకించి విస్తృత దృక్కోణం నుండి, డేటా లేబులింగ్ నాలుగు రకాలుగా విభజించబడింది, వీటిలో డిస్క్రిప్టివ్, ఎవాల్యుయేటివ్, ఇన్ఫర్మేటివ్ మరియు కాంబినేషన్ అల్ అయితే, శిక్షణ యొక్క ఏకైక ప్రయోజనం కోసం, డేటా లేబులింగ్ ఇలా విభజించబడింది: సేకరణ, విభజన, లిప్యంతరీకరణ, వర్గీకరణ, సంగ్రహణ, ఆబ్జెక్ట్ ట్రాకింగ్, ఇది మేము ఇప్పటికే వ్యక్తిగత డేటాసెట్ల కోసం చర్చించాము.
డేటా లేబులింగ్ అనేది ఒక వివరణాత్మక ప్రక్రియ మరియు AI మోడల్లకు వర్గీకరణపరంగా శిక్షణ ఇవ్వడానికి క్రింది దశలను కలిగి ఉంటుంది:
- డేటా సెట్లను సేకరించడం, వ్యూహాల ద్వారా అంటే, అంతర్గత, ఓపెన్ సోర్స్, విక్రేతలు
- కంప్యూటర్ విజన్, డీప్ లెర్నింగ్ మరియు NLP-నిర్దిష్ట సామర్థ్యాల ప్రకారం డేటా సెట్లను లేబులింగ్ చేయడం
- విస్తరణలో భాగంగా మేధస్సును గుర్తించడానికి ఉత్పత్తి చేసిన నమూనాలను పరీక్షించడం & మూల్యాంకనం చేయడం
- ఆమోదయోగ్యమైన మోడల్ నాణ్యతను సంతృప్తిపరచడం మరియు చివరికి సమగ్ర వినియోగం కోసం విడుదల చేయడం
విశ్వసనీయ డేటా లేబులింగ్ ప్లాట్ఫారమ్కు పర్యాయపదంగా ఉండే సరైన డేటా లేబులింగ్ సాధనాలను కింది అంశాలను దృష్టిలో ఉంచుకుని ఎంచుకోవాలి:
- నిర్దిష్ట వినియోగ కేసుల ద్వారా మోడల్ కలిగి ఉండాలని మీరు కోరుకునే తెలివితేటల రకం
- డేటా ఉల్లేఖనాల నాణ్యత మరియు అనుభవం, తద్వారా వారు సాధనాలను ఖచ్చితత్వంతో ఉపయోగించవచ్చు
- మీరు దృష్టిలో ఉంచుకున్న నాణ్యత ప్రమాణాలు
- వర్తింపు-నిర్దిష్ట అవసరాలు
- వాణిజ్య, ఓపెన్ సోర్స్ మరియు ఫ్రీవేర్ సాధనాలు
- మీరు విడిచిపెట్టగల బడ్జెట్
పేర్కొన్న కారకాలతో పాటు, మీరు ఈ క్రింది పరిగణనలను గమనించడం మంచిది:
- సాధనాల లేబులింగ్ ఖచ్చితత్వం
- సాధనాల ద్వారా నాణ్యత హామీ హామీ ఇవ్వబడుతుంది
- ఇంటిగ్రేషన్ సామర్థ్యాలు
- స్రావాలకు వ్యతిరేకంగా భద్రత మరియు రోగనిరోధకత
- క్లౌడ్ ఆధారిత సెటప్ లేదా
- నాణ్యత నియంత్రణ నిర్వహణ చతురత
- ఫెయిల్-సేఫ్స్, స్టాప్-గ్యాప్స్ మరియు టూల్ యొక్క స్కేలబుల్ పరాక్రమం
- సాధనాలను అందిస్తున్న కంపెనీ
డేటా లేబులింగ్ సాధనాలు మరియు వనరుల ద్వారా ఉత్తమంగా అందించబడే నిలువు వరుసలు:
- వైద్య AI: ఫోకస్ ఏరియాలలో మెరుగైన మెడికల్ ఇమేజింగ్, కనిష్టీకరించబడిన నిరీక్షణ సమయాలు మరియు కనిష్ట బ్యాక్లాగ్ కోసం కంప్యూటర్ దృష్టితో కూడిన శిక్షణ డయాగ్నస్టిక్ మోడల్లు ఉన్నాయి.
- ఫైనాన్స్: ఫోకస్ ఏరియాలలో టెక్స్ట్ లేబులింగ్ ద్వారా క్రెడిట్ రిస్క్లు, లోన్ అర్హత మరియు ఇతర ముఖ్యమైన కారకాల మూల్యాంకనం ఉన్నాయి
- స్వయంప్రతిపత్త వాహనం లేదా రవాణా: వ్యక్తులు, సంకేతాలు, దిగ్బంధనాలు మొదలైనవాటిని గుర్తించడం కోసం శిక్షణ డేటా యొక్క పిచ్చి పరిమాణంతో మోడల్లను పేర్చడానికి NLP మరియు కంప్యూటర్ విజన్ అమలులో ఫోకస్ ఏరియాలు ఉన్నాయి.
- రిటైల్ & ఈకామర్స్: ఫోకస్ ప్రాంతాలలో ధర-నిర్దిష్ట నిర్ణయాలు, మెరుగైన ఇకామర్స్, కొనుగోలుదారు వ్యక్తిత్వాన్ని పర్యవేక్షించడం, కొనుగోలు అలవాట్లను అర్థం చేసుకోవడం మరియు వినియోగదారు అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడం వంటివి ఉన్నాయి.
- టెక్నాలజీ: ఫోకస్ ఏరియాల్లో ఉత్పత్తి తయారీ, డబ్బాల ఎంపిక, క్లిష్టమైన తయారీ లోపాలను ముందుగానే గుర్తించడం మరియు మరిన్ని ఉన్నాయి
- భౌగోళిక: ఫోకస్ ఏరియాలలో ఎంపిక చేయబడిన లేబులింగ్ పద్ధతుల ద్వారా GPS మరియు రిమోట్ సెన్సింగ్ ఉన్నాయి
- వ్యవసాయం: ఫోకస్ ఏరియాలలో GPS సెన్సార్లు, డ్రోన్లు మరియు కంప్యూటర్ విజన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా ఖచ్చితమైన వ్యవసాయం, నేల మరియు పంట పరిస్థితులను ఆప్టిమైజ్ చేయడం, దిగుబడిని నిర్ణయించడం మరియు మరిన్నింటిని కలిగి ఉంటుంది.
ట్రాక్లో డేటా లేబులింగ్ని పొందడానికి ఏది ఉత్తమమైన వ్యూహమో, అంటే స్వీయ-నిర్వహణ సెటప్ను రూపొందించడం లేదా మూడవ పక్ష సేవా ప్రదాత నుండి ఒకదాన్ని కొనుగోలు చేయడం అనేది ఇంకా గందరగోళంగా ఉంది. ఉత్తమంగా నిర్ణయించుకోవడంలో మీకు సహాయపడటానికి ప్రతి ఒక్కటి యొక్క లాభాలు మరియు నష్టాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
'బిల్డ్' అప్పోరాచ్
| బిల్డ్ | కొనుగోలు |
|---|---|
హిట్స్:
| హిట్స్:
|
మిసెస్:
| మిసెస్:
|
ప్రయోజనాలు:
| ప్రయోజనాలు:
|
తీర్పు
మీరు సమయం పరిమితి లేకుండా ప్రత్యేకమైన AI సిస్టమ్ను నిర్మించాలని ప్లాన్ చేస్తే, మొదటి నుండి లేబులింగ్ సాధనాన్ని రూపొందించడం అర్ధమే. అన్నిటికీ, ఒక సాధనాన్ని కొనుగోలు చేయడం ఉత్తమ విధానం
