ನೀವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಬೇಗ ಅಥವಾ ನಂತರ ನೀವು ಅದೇ ಅಡೆತಡೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತೀರಿ: ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ. ಮಾದರಿಗಳು ಏನೆಂದು ಮಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಜನರು, ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಅವರಿಗೆ ಕಲಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಹಾಗಾದರೆ, AI ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು? ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾಗೆ ಅರ್ಥವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ ಇದರಿಂದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಅದರಿಂದ ಕಲಿಯಬಹುದು…😊
🔗 AI ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಎಂದರೇನು?
AI ನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳ ಅವಲೋಕನ.
🔗 AI ನಲ್ಲಿ MCP ಎಂದರೇನು?
ಮಾದರಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು AI ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಅದರ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
🔗 ಎಡ್ಜ್ AI ಎಂದರೇನು?
ಅಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ AI ನೇರವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
🔗 ಏಜೆಂಟ್ AI ಎಂದರೇನು?
ಯೋಜನೆ, ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಜವಾಗಿಯೂ AI ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು? 🎯
AI ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಮಾನವರಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು, ಸ್ಪ್ಯಾನ್ಗಳು, ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು, ವರ್ಗಗಳು ಅಥವಾ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ, ವಿಡಿಯೋ ಅಥವಾ ಸಮಯ ಸರಣಿಯಂತಹ ಕಚ್ಚಾ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ಲಗತ್ತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದರಿಂದ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಬಹುದು. ಕಾರುಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು, ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿನ ಜನರು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳ ಮೇಲೆ ಘಟಕ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು ಅಥವಾ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಉತ್ತರವು ಹೆಚ್ಚು ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆಯೆಂದು ಭಾವಿಸುವ ಆದ್ಯತೆಯ ಮತಗಳನ್ನು ಯೋಚಿಸಿ. ಈ ಲೇಬಲ್ಗಳಿಲ್ಲದೆ, ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ ಎಂದಿಗೂ ನೆಲದಿಂದ ಹೊರಬರುವುದಿಲ್ಲ.
ಗ್ರೌಂಡ್ ಟ್ರುತ್ ಅಥವಾ ಗೋಲ್ಡ್ ಡೇಟಾ ಎಂಬ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಕೇಳುತ್ತೀರಿ : ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಒಪ್ಪಿದ ಉತ್ತರಗಳು, ಮಾದರಿ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು, ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದ ಯುಗದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಸೆಟ್ಗಳು ಇನ್ನೂ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, ಸುರಕ್ಷತಾ ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಲಾಂಗ್-ಟೈಲ್ ಎಡ್ಜ್ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ - ಅಂದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು ನಿಜವಾಗಿ ಮಾಡುವ ವಿಚಿತ್ರ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಉಚಿತ ಊಟವಿಲ್ಲ, ಉತ್ತಮ ಅಡುಗೆ ಪರಿಕರಗಳು ಮಾತ್ರ.
ಉತ್ತಮ AI ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದು ಮಾಡುತ್ತದೆ ✅
ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ: ಉತ್ತಮ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನೀರಸವಾಗಿದೆ. ಇದು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ, ಪುನರಾವರ್ತನೀಯ ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ದಾಖಲಿಸಲ್ಪಟ್ಟಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ. ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:
-
ಬಿಗಿಯಾದ ಮೂಲತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ : ನೀವು ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುವ ವರ್ಗಗಳು, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಸೆಟ್.
-
ಸ್ಫಟಿಕ ಸೂಚನೆಗಳು : ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು, ಪ್ರತಿ-ಉದಾಹರಣೆಗಳು, ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಟೈ-ಬ್ರೇಕ್ ನಿಯಮಗಳು.
-
ವಿಮರ್ಶಕರ ಕುಣಿಕೆಗಳು : ಕಾರ್ಯಗಳ ತುಣುಕಿನ ಮೇಲೆ ಎರಡನೇ ಜೋಡಿ ಕಣ್ಣುಗಳು.
-
ಒಪ್ಪಂದದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ : ಅಂತರ-ವಿವರಣಾಕಾರ ಒಪ್ಪಂದ (ಉದಾ, ಕೊಹೆನ್ನ κ, ಕ್ರಿಪೆಂಡಾರ್ಫ್ನ α) ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ವೈಬ್ಗಳನ್ನು ಅಲ್ಲ, ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಲೇಬಲ್ಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವಾಗ ಅಥವಾ ಬಹುವಿವರಣಾಕಾರರು ವಿಭಿನ್ನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಾಗ α ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ [1].
-
ಎಡ್ಜ್-ಕೇಸ್ ತೋಟಗಾರಿಕೆ : ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ವಿಚಿತ್ರ, ಪ್ರತಿಕೂಲ ಅಥವಾ ಅಪರೂಪದ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.
-
ಪಕ್ಷಪಾತ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು : ಆಡಿಟ್ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು, ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಪ್ರದೇಶಗಳು, ಉಪಭಾಷೆಗಳು, ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು.
-
ಮೂಲ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ : ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂತು, ಅದನ್ನು ಬಳಸುವ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು PII ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ (PII ಎಂದು ಯಾವುದನ್ನು PII ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳು) [5].
-
ತರಬೇತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ : ಲೇಬಲ್ಗಳು ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ ಸ್ಮಶಾನದಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುವುದಿಲ್ಲ - ಅವು ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆ, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಿಗೆ ಮರಳುತ್ತವೆ.
ಸಣ್ಣ ತಪ್ಪೊಪ್ಪಿಗೆ: ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಕೆಲವು ಬಾರಿ ಪುನಃ ಬರೆಯುತ್ತೀರಿ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ. ಸ್ಟ್ಯೂಗೆ ಮಸಾಲೆ ಹಾಕುವಂತೆಯೇ, ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಯು ಬಹಳ ದೂರ ಹೋಗುತ್ತದೆ.
ತ್ವರಿತ ಕ್ಷೇತ್ರ ಉಪಾಖ್ಯಾನ: ಒಂದು ತಂಡವು ತಮ್ಮ UI ಗೆ "ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ-ಅಗತ್ಯಗಳು ನೀತಿ" ಎಂಬ ಒಂದೇ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿದೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದ್ದರಿಂದ ಒಪ್ಪಂದ ಹೆಚ್ಚಾಯಿತು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ದಾಖಲೆ ರಾತ್ರೋರಾತ್ರಿ ತೀಕ್ಷ್ಣವಾಯಿತು. ನೀರಸ ಗೆಲುವುಗಳು.
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: AI ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳು 🔧
ಸಮಗ್ರವಾಗಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಹೌದು, ಪದಗಳು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿವೆ. ಬೆಲೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳು - ಬಜೆಟ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಸೈಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ದೃಢೀಕರಿಸಿ.
| ಉಪಕರಣ | ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದು | ಬೆಲೆ ಶೈಲಿ (ಸೂಚಕ) | ಅದು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ |
|---|---|---|---|
| ಲೇಬಲ್ಬಾಕ್ಸ್ | ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸಸ್, ಸಿವಿ + ಎನ್ಎಲ್ಪಿ ಮಿಶ್ರಣ | ಬಳಕೆ-ಆಧಾರಿತ, ಉಚಿತ ಶ್ರೇಣಿ | ಉತ್ತಮ QA ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು, ಮೂಲವಿಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್; ಸ್ಕೇಲ್ ಅನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. |
| AWS ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಗ್ರೌಂಡ್ ಟ್ರುತ್ | AWS-ಕೇಂದ್ರಿತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು, HITL ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು | ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯ + AWS ಬಳಕೆ | AWS ಸೇವೆಗಳು, ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು, ದೃಢವಾದ ಇನ್ಫ್ರಾ ಹುಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಿಗಿಯಾಗಿದೆ. |
| ಸ್ಕೇಲ್ AI | ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳು, ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಪಡೆ | ಕಸ್ಟಮ್ ಉಲ್ಲೇಖ, ಶ್ರೇಣೀಕೃತ | ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳು; ಕಠಿಣ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು. |
| ಸೂಪರ್ಅನೋಟೇಟ್ | ದೂರದೃಷ್ಟಿಯ ತಂಡಗಳು, ನವೋದ್ಯಮಗಳು | ಶ್ರೇಣಿಗಳು, ಉಚಿತ ಪ್ರಯೋಗ | ನಯಗೊಳಿಸಿದ UI, ಸಹಯೋಗ, ಸಹಾಯಕ ಮಾದರಿ-ನೆರವಿನ ಪರಿಕರಗಳು. |
| ಪ್ರಾಡಿಜಿ | ಸ್ಥಳೀಯ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಯಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು | ಪ್ರತಿ ಸೀಟಿಗೆ ಜೀವಮಾನದ ಪರವಾನಗಿ | ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ, ವೇಗದ ಲೂಪ್ಗಳು, ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ತ್ವರಿತ ಪಾಕವಿಧಾನಗಳು; NLP ಗೆ ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ. |
| ಡೊಕಾನೊ | ಮುಕ್ತ ಮೂಲ NLP ಯೋಜನೆಗಳು | ಉಚಿತ, ಮುಕ್ತ ಮೂಲ | ಸಮುದಾಯ ಆಧಾರಿತ, ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸರಳ, ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಒಳ್ಳೆಯದು. |
ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ ಮಾದರಿಗಳ ವಾಸ್ತವ ಪರಿಶೀಲನೆ : ಮಾರಾಟಗಾರರು ಬಳಕೆಯ ಘಟಕಗಳು, ಪ್ರತಿ-ಕಾರ್ಯ ಶುಲ್ಕಗಳು, ಶ್ರೇಣಿಗಳು, ಕಸ್ಟಮ್ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ಒಂದು-ಬಾರಿ ಪರವಾನಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲವನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ನೀತಿಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ; ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹಾಕುವ ಮೊದಲು ಮಾರಾಟಗಾರರ ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಲೇಬಲ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ತ್ವರಿತ ಮಾನಸಿಕ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ 🧠
-
ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ : ಇಡೀ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಒಂದು ಅಥವಾ ಬಹು-ಲೇಬಲ್ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು.
-
ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ : ವಸ್ತುಗಳ ಸುತ್ತ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು ಅಥವಾ ತಿರುಗಿಸಲಾದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು.
-
ವಿಭಜನೆ : ಪಿಕ್ಸೆಲ್-ಮಟ್ಟದ ಮುಖವಾಡಗಳು-ನಿದರ್ಶನ ಅಥವಾ ಶಬ್ದಾರ್ಥ; ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿದಾಗ ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ ತೃಪ್ತಿಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
-
ಪ್ರಮುಖ ಬಿಂದುಗಳು ಮತ್ತು ಭಂಗಿಗಳು : ಕೀಲುಗಳು ಅಥವಾ ಮುಖದ ಬಿಂದುಗಳಂತಹ ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳು.
-
NLP : ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಲೇಬಲ್ಗಳು, ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು, ಕೋರ್ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಲಿಂಕ್ಗಳು, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು.
-
ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ : ಪ್ರತಿಲೇಖನ, ಸ್ಪೀಕರ್ ಡೈರೈಸೇಶನ್, ಇಂಟೆಂಟ್ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು, ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಈವೆಂಟ್ಗಳು.
-
ವಿಡಿಯೋ : ಚೌಕಟ್ಟು-ವಾರು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು ಅಥವಾ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಗಳು, ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಘಟನೆಗಳು, ಆಕ್ಷನ್ ಲೇಬಲ್ಗಳು.
-
ಸಮಯ ಸರಣಿ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕಗಳು : ವಿಂಡೋಡ್ ಘಟನೆಗಳು, ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು, ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಆಡಳಿತಗಳು.
-
ಉತ್ಪಾದಕ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು : ಆದ್ಯತೆಯ ಶ್ರೇಯಾಂಕ, ಸುರಕ್ಷತಾ ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಗಳು, ಸತ್ಯತೆ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್, ರೂಬ್ರಿಕ್ ಆಧಾರಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ.
-
ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು RAG : ಪ್ರಶ್ನೆ-ಡಾಕ್ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ, ಉತ್ತರಿಸಬಹುದಾದಿಕೆ, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ದೋಷಗಳು.
ಒಂದು ಚಿತ್ರ ಪಿಜ್ಜಾ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಎಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ಲೈಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕತ್ತರಿಸುವುದು, ಆದರೆ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಎಂದರೆ ಅಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲೋ ಒಂದು ಸ್ಲೈಸ್ ಇದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೇಳುವುದು.
ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರ: ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತದಿಂದ ಚಿನ್ನದ ದತ್ತಾಂಶದವರೆಗೆ 🧩
ದೃಢವಾದ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಆಕಾರವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ:
-
ಮೂಲತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ : ವರ್ಗಗಳು, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳು.
-
ಕರಡು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು : ಉದಾಹರಣೆಗಳು, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಿಕಿ ಪ್ರತಿ-ಉದಾಹರಣೆಗಳು.
-
ಪೈಲಟ್ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ : ರಂಧ್ರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಕೆಲವು ನೂರು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿ.
-
ಅಳತೆ ಒಪ್ಪಂದ : κ/α ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ; ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವವರೆಗೆ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ [1].
-
QA ವಿನ್ಯಾಸ : ಒಮ್ಮತದ ಮತದಾನ, ತೀರ್ಪು, ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾಟ್ ಚೆಕ್ಗಳು.
-
ಉತ್ಪಾದನಾ ರನ್ಗಳು : ಥ್ರೋಪುಟ್, ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ.
-
ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚಿ : ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ವಿಕಸನಗೊಂಡಂತೆ ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡಿ, ಮರು-ಮಾದರಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ರೂಬ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ.
ನಂತರ ನೀವೇ ಧನ್ಯವಾದ ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಲಹೆ: ಜೀವಂತ ನಿರ್ಧಾರ ಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ . ಭವಿಷ್ಯ - ನೀವು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುತ್ತೀರಿ. ಭವಿಷ್ಯ - ನೀವು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಕೋಪಗೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ.
ಮಾನವನ ಮೇಲೆ ಕಣ್ಣಿಡುವುದು, ದುರ್ಬಲ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು "ಹೆಚ್ಚು ಲೇಬಲ್ಗಳು, ಕಡಿಮೆ ಕ್ಲಿಕ್ಗಳು" ಎಂಬ ಮನಸ್ಥಿತಿ 🧑💻🤝
ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ (HITL) ಎಂದರೆ ಜನರು ತರಬೇತಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಥವಾ ಲೈವ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸುತ್ತಾರೆ - ಮಾದರಿ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು, ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಅಥವಾ ತ್ಯಜಿಸುವುದು. ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಜನರನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಂಡು ವೇಗವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಿ. HITL ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯೊಳಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ (ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ) [2].
ದುರ್ಬಲ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ಆದರೆ ಪೂರಕ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ: ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ನಿಯಮಗಳು, ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ದೂರಸ್ಥ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಅಥವಾ ಇತರ ಗದ್ದಲದ ಮೂಲಗಳು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ, ನಂತರ ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಡಿನೋಯಿಸ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ. ಡೇಟಾ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನೇಕ ಗದ್ದಲದ ಲೇಬಲ್ ಮೂಲಗಳನ್ನು (ಅಕಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳು ) ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಿಖರತೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ [3].
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ತಂಡಗಳು ಈ ಮೂರನ್ನೂ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಚಿನ್ನದ ಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಲೇಬಲ್ಗಳು, ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರಾಪ್ಗೆ ದುರ್ಬಲ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ದೈನಂದಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು HITL. ಇದು ಮೋಸವಲ್ಲ. ಇದು ಕರಕುಶಲತೆ.
ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆ: 🎯📈 ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಮುಂದಿನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿಷಯವನ್ನು ಆರಿಸಿ
ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಹರಿವನ್ನು ತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಮಾದರಿ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ನೀವು ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿವಳಿಕೆ ನೀಡುವ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ವಿನಂತಿಸಲು ಬಿಡುತ್ತೀರಿ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರದ ಗಡಿಯ ಬಳಿ ಇರುವ ಬಿಂದುಗಳು. ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಲೇಬಲಿಂಗ್ ತ್ಯಾಜ್ಯವನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ. ಒರಾಕಲ್ ಲೂಪ್ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಆಳವಾದ ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಆಧುನಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಕಡಿಮೆ ಲೇಬಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಲವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ [4].
ಯಾವುದೇ ನಾಟಕವಿಲ್ಲದೆ ನೀವು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದಾದ ಮೂಲ ಪಾಕವಿಧಾನ:
-
ಸಣ್ಣ ಬೀಜ ಸೆಟ್ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ.
-
ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಪೂಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಿ.
-
ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯದಿಂದ ಮೇಲಿನ K ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
-
ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ. ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡಿ. ಸಾಧಾರಣ ಬ್ಯಾಚ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ.
-
ಶಬ್ದವನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟದಂತೆ ದೃಢೀಕರಣ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ.
ನಿಮ್ಮ ಮಾಸಿಕ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಬಿಲ್ ದ್ವಿಗುಣಗೊಳ್ಳದೆ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಸುಧಾರಿಸಿದಾಗ ಅದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ.
ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ 🧪
ನೀವು ಸಾಗರವನ್ನು ಕುದಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಈ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಗುರಿಯಿರಿಸಿ:
-
ಚಿನ್ನದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು : ತಿಳಿದಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಇಂಜೆಕ್ಟ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಲೇಬಲ್ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ.
-
ತೀರ್ಪು ನೀಡುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಒಮ್ಮತ : ಎರಡು ಸ್ವತಂತ್ರ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯಗಳ ಕುರಿತು ವಿಮರ್ಶಕ.
-
ಅಂತರ-ಟಿಪ್ಪಣಿ ಒಪ್ಪಂದ : ನೀವು ಬಹುಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ α ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ಜೋಡಿಗಳಿಗೆ κ; ಒಂದೇ ಮಿತಿ-ಸಂದರ್ಭದ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಗೀಳನ್ನು ಹಾಕಬೇಡಿ [1].
-
ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳು : ಪುನರಾವರ್ತಿತ ತಪ್ಪುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ, ಕೆಟ್ಟ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಲ್ಲ.
-
ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು : ಸಮಯ, ಭೌಗೋಳಿಕತೆ, ಇನ್ಪುಟ್ ಚಾನಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.
ನೀವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿದರೆ, ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಇದು ತ್ವರಿತ ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. ಸ್ವಲ್ಪ ದೋಷಪೂರಿತ ರೂಪಕ: ನಿಮ್ಮ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಜೋಡಿಸದಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಅಲುಗಾಡುವ ಚಕ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿದೆ.
ಕಾರ್ಯಪಡೆ ಮಾದರಿಗಳು: ಆಂತರಿಕ, ಬಿಪಿಒ, ಜನಸಮೂಹ ಅಥವಾ ಹೈಬ್ರಿಡ್ 👥
-
ಆಂತರಿಕ : ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೊಮೇನ್ಗಳು ಮತ್ತು ವೇಗದ ವಿಭಿನ್ನ-ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕಲಿಕೆಗೆ ಉತ್ತಮ.
-
ತಜ್ಞ ಮಾರಾಟಗಾರರು : ಸ್ಥಿರವಾದ ಥ್ರೋಪುಟ್, ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ QA, ಮತ್ತು ಸಮಯ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪ್ತಿ.
-
ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ : ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೂ ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ನಿಮಗೆ ಬಲವಾದ ಚಿನ್ನ ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
-
ಹೈಬ್ರಿಡ್ : ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ತಜ್ಞರ ತಂಡವನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸಿಡಿಯಿರಿ.
ನೀವು ಏನೇ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿಕೊಂಡರೂ, ಕಿಕ್ಆಫ್ಗಳು, ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ತರಬೇತಿ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಸುತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ. ಮೂರು ಮರುಲೇಬಲ್ ಪಾಸ್ಗಳನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುವ ಅಗ್ಗದ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಅಗ್ಗವಾಗಿಲ್ಲ.
ವೆಚ್ಚ, ಸಮಯ ಮತ್ತು ROI: ಒಂದು ತ್ವರಿತ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಪರಿಶೀಲನೆ 💸⏱️
ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಪಡೆ, ವೇದಿಕೆ ಮತ್ತು QA ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸ್ಥೂಲ ಯೋಜನೆಗಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಈ ರೀತಿ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ:
-
ಥ್ರೋಪುಟ್ ಗುರಿ : ಪ್ರತಿ ಲೇಬಲ್ಗೆ ದಿನಕ್ಕೆ ಐಟಂಗಳು × ಲೇಬಲ್ಗಳು.
-
QA ಓವರ್ಹೆಡ್ : % ಡಬಲ್-ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ.
-
ಪುನರ್ ಕೆಲಸದ ದರ : ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ನವೀಕರಣಗಳ ನಂತರ ಮರು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಾಗಿ ಬಜೆಟ್.
-
ಆಟೊಮೇಷನ್ ಲಿಫ್ಟ್ : ಮಾದರಿ-ನೆರವಿನ ಪೂರ್ವಲೇಬಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ನಿಯಮಗಳು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಭಾಗದಿಂದ ಕಡಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು (ಮಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ).
ಖರೀದಿದಾರರು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದರೆ, ಅವರಿಗೆ ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡಿ - ಊಹೆಯಲ್ಲ - ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಅದನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತಿರಿ.
ನೀವು ಒಮ್ಮೆಯಾದರೂ ಎದುರಿಸುವ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತಪ್ಪಿಸುವುದು 🪤
-
ಸೂಚನೆ ಕ್ರೀಪ್ : ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಒಂದು ಕಾದಂಬರಿಯಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತವೆ. ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷಗಳು + ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಿಪಡಿಸಿ.
-
ವರ್ಗ ಉಬ್ಬು : ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹಲವಾರು ವರ್ಗಗಳು. ನೀತಿಯೊಂದಿಗೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ "ಇತರೆ" ಅನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿ ಅಥವಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.
-
ವೇಗದ ಮೇಲೆ ಅತಿ-ಸೂಚಿಕೆ : ರಶ್ಡ್ ಲೇಬಲ್ಗಳು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ವಿಷಪೂರಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಚಿನ್ನವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ; ಕೆಟ್ಟ ಇಳಿಜಾರುಗಳನ್ನು ದರ-ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ.
-
ಟೂಲ್ ಲಾಕ್-ಇನ್ : ರಫ್ತು ಸ್ವರೂಪಗಳು ಬೈಟ್ ಆಗುತ್ತವೆ. JSONL ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಮತ್ತು ಐಡೆಂಪೊಟೆಂಟ್ ಐಟಂ ಐಡಿಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ನಿರ್ಧರಿಸಿ.
-
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು : ನೀವು ಮೊದಲು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ, ಏನು ಸುಧಾರಿಸಿದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಎಂದಿಗೂ ಖಚಿತವಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ನಿಜ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ, ನೀವು ಆಗಾಗ ಹಿಂದೆ ಸರಿಯುತ್ತೀರಿ. ಪರವಾಗಿಲ್ಲ. ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ಅದು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿರಲು, ಹಿಂದೆ ಸರಿಯುವುದನ್ನು ಬರೆದಿಡುವುದು ತಂತ್ರ.
ಮಿನಿ-FAQ: ತ್ವರಿತ, ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಉತ್ತರಗಳು 🙋♀️
ಪ್ರಶ್ನೆ: ಲೇಬಲಿಂಗ್ vs. ಟಿಪ್ಪಣಿ - ಅವು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆಯೇ?
ಉ: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಜನರು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಎಂದರೆ ಗುರುತು ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವ ಕ್ರಿಯೆ. ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ QA ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನೆಲದ-ಸತ್ಯ ಮನಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆಲೂಗಡ್ಡೆ, ಆಲೂಗಡ್ಡೆ.
ಪ್ರಶ್ನೆ: ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಂದಾಗಿ ನಾನು ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬಹುದೇ?
ಎ: ನೀವು ಕಡಿಮೆ , ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಡವಳಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಮಗೆ ಇನ್ನೂ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಕೈಯಿಂದ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮಾತ್ರ ಅದನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸದಿದ್ದಾಗ ದುರ್ಬಲ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ [3].
ಪ್ರಶ್ನೆ: ನನ್ನ ವಿಮರ್ಶಕರು ತಜ್ಞರಾಗಿದ್ದರೆ ನನಗೆ ಇನ್ನೂ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?
ಉ: ಹೌದು. ತಜ್ಞರು ಸಹ ಒಪ್ಪುವುದಿಲ್ಲ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಒಪ್ಪಂದದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು (κ/α) ಬಳಸಿ, ನಂತರ ಆಂಟಾಲಜಿ ಅಥವಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಿಗಿಗೊಳಿಸಿ [1].
ಪ್ರಶ್ನೆ: ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಕೇವಲ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಗಿದೆಯೇ?
ಎ: ಇಲ್ಲ. ಇದು ಮಾನವರು ಮಾದರಿ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡುವ, ಸರಿಪಡಿಸುವ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ [2].
ಪ್ರಶ್ನೆ: ಮುಂದೆ ಏನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಾನು ಹೇಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವುದು?
ಎ: ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ಲೇಬಲ್ ನಿಮಗೆ ಗರಿಷ್ಠ ಮಾದರಿ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ಅತ್ಯಂತ ಅನಿಶ್ಚಿತ ಅಥವಾ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ [4].
ಕ್ಷೇತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: ದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟುಮಾಡುವ ಸಣ್ಣ ವಿಷಯಗಳು ✍️
-
ನಿಮ್ಮ ರೆಪೊದಲ್ಲಿ ಜೀವಂತ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿ ಇರಿಸಿ
-
ನೀವು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವಾಗಲೆಲ್ಲಾ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರದ ಉಳಿಸಿ
-
ಒಂದು ಚಿಕ್ಕ, ಪರಿಪೂರ್ಣ ಚಿನ್ನದ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮಾಲಿನ್ಯದಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಿ.
-
ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಅವಧಿಗಳನ್ನು ತಿರುಗಿಸಿ : 10 ಐಟಂಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿ, ಮೌನವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ, ಹೋಲಿಸಿ, ಚರ್ಚಿಸಿ, ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ.
-
ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಲೇಬಲ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ - ಬಲವಾದ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು, ಯಾವುದೇ ಅವಮಾನವಿಲ್ಲ. ನೀವು ತರಬೇತಿ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಕಾಣುವಿರಿ, ಖಳನಾಯಕರಲ್ಲ.
-
ಮಾದರಿ-ನೆರವಿನ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ . ಪೂರ್ವ-ಲೇಬಲ್ಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ, ಅವು ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಅವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ಮ್ಯಾಜಿಕ್.
ಅಂತಿಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: ಲೇಬಲ್ಗಳು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನದ ಸ್ಮರಣೆಯಾಗಿದೆ 🧩💡
AI ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು? ಮಾದರಿಯು ಜಗತ್ತನ್ನು ಹೇಗೆ ನೋಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಗ ಇದು, ಒಂದೊಂದೇ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ನಿರ್ಧಾರ. ಅದನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಕೆಳಮುಖವಾಗಿ ಎಲ್ಲವೂ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ: ಉತ್ತಮ ನಿಖರತೆ, ಕಡಿಮೆ ಹಿಂಜರಿತಗಳು, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಚರ್ಚೆಗಳು, ಸುಗಮ ಸಾಗಣೆ. ಅದನ್ನು ನಿಧಾನವಾಗಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಏಕೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಕೇಳುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತೀರಿ - ಉತ್ತರವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಹೆಸರಿನ ಟ್ಯಾಗ್ ಧರಿಸಿದಾಗ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ದೊಡ್ಡ ತಂಡ ಅಥವಾ ಅಲಂಕಾರಿಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ - ಆದರೆ ಎಲ್ಲದಕ್ಕೂ ಕಾಳಜಿ ಬೇಕು.
ನಾನು ಅದನ್ನು ಓದದೇ ಇದ್ದದ್ದು ತುಂಬಾ ಸಮಯ : ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಆನ್ಟಾಲಜಿಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ, ಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ, ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ, ಕೈಪಿಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆಯು ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿಷಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಬಿಡಿ. ನಂತರ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ. ಮತ್ತೆ. ಮತ್ತು ಮತ್ತೆ... ಮತ್ತು ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಆನಂದಿಸುವಿರಿ. 😄
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
[1] ಆರ್ಟ್ಸ್ಟೈನ್, ಆರ್., & ಪೊಯೆಸಿಯೊ, ಎಂ. (2008). ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ಇಂಟರ್-ಕೋಡರ್ ಒಪ್ಪಂದ . ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರ, 34(4), 555–596. (ಕವರ್ಸ್ κ/α ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥೈಸುವುದು, ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ.)
PDF
[2] NIST (2023). ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF 1.0) . (ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ಗಾಗಿ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು.)
PDF
[3] ರಾಟ್ನರ್, ಎಜೆ, ಡಿ ಸಾ, ಸಿ., ವು, ಎಸ್., ಸೆಲ್ಸಾಮ್, ಡಿ., & ರೇ, ಸಿ. (2016). ಡೇಟಾ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್: ದೊಡ್ಡ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ರಚಿಸುವುದು . ನ್ಯೂರಿಐಪಿಎಸ್. (ದುರ್ಬಲ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಗದ್ದಲದ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಡಿನೋಯಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮೂಲಭೂತ ವಿಧಾನ.)
ಪಿಡಿಎಫ್
[4] ಲಿ, ಡಿ., ವಾಂಗ್, ಝಡ್., ಚೆನ್, ವೈ., ಮತ್ತು ಇತರರು. (2024). ಆಳವಾದ ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆಯ ಸಮೀಕ್ಷೆ: ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಗಡಿನಾಡುಗಳು . (ಲೇಬಲ್-ಸಮರ್ಥ ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆಗೆ ಪುರಾವೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು.)
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122: ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯ (PII) ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ . (PII ಎಂದು ಏನು ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ರಕ್ಷಿಸುವುದು.)
PDF