AI டேட்டா லேபிளிங் என்றால் என்ன?

நீங்கள் இயந்திர கற்றல் அமைப்புகளை உருவாக்கினால் அல்லது மதிப்பீடு செய்தால், விரைவில் அல்லது பின்னர் அதே தடையை நீங்கள் சந்திப்பீர்கள்: லேபிளிடப்பட்ட தரவு. மாதிரிகள் என்னவென்று மாயாஜாலமாக அறியாது. மக்கள், கொள்கைகள் மற்றும் சில நேரங்களில் நிரல்கள் அவர்களுக்கு கற்பிக்க வேண்டும். எனவே, AI தரவு லேபிளிங் என்றால் என்ன? சுருக்கமாக, அல்காரிதம்கள் அதிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய வகையில் மூல தரவுகளுக்கு அர்த்தத்தைச் சேர்ப்பது நடைமுறையாகும்...😊

🔗 AI நெறிமுறைகள் என்றால் என்ன?
AI இன் பொறுப்பான வளர்ச்சி மற்றும் பயன்பாட்டை வழிநடத்தும் நெறிமுறைக் கொள்கைகளின் கண்ணோட்டம்.

🔗 AI-யில் MCP என்றால் என்ன?
மாதிரி கட்டுப்பாட்டு நெறிமுறை மற்றும் AI நடத்தையை நிர்வகிப்பதில் அதன் பங்கை விளக்குகிறது.

🔗 எட்ஜ் AI என்றால் என்ன?
விளிம்பில் உள்ள சாதனங்களில் AI எவ்வாறு தரவை நேரடியாக செயலாக்குகிறது என்பதை உள்ளடக்கியது.

🔗 முகவர் AI என்றால் என்ன?
திட்டமிடல், பகுத்தறிவு மற்றும் சுயாதீனமான செயல் திறன் கொண்ட தன்னாட்சி AI முகவர்களை அறிமுகப்படுத்துகிறது.

உண்மையில் AI டேட்டா லேபிளிங் என்றால் என்ன? 🎯

AI தரவு லேபிளிங் என்பது மனிதர்களால் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய குறிச்சொற்கள், ஸ்பான்கள், பெட்டிகள், வகைகள் அல்லது மதிப்பீடுகளை உரை, படங்கள், ஆடியோ, வீடியோ அல்லது நேரத் தொடர் போன்ற மூல உள்ளீடுகளுடன் இணைக்கும் செயல்முறையாகும், இதனால் மாதிரிகள் வடிவங்களைக் கண்டறிந்து கணிப்புகளைச் செய்யலாம். கார்களைச் சுற்றியுள்ள எல்லைப் பெட்டிகள், உரையில் உள்ள மக்கள் மற்றும் இடங்களில் உள்ள நிறுவன குறிச்சொற்கள் அல்லது சாட்போட் பதில் மிகவும் உதவியாக இருக்கும் விருப்ப வாக்குகள் ஆகியவற்றைப் பற்றி சிந்தியுங்கள். இந்த லேபிள்கள் இல்லாமல், கிளாசிக் மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் ஒருபோதும் தரையில் இருந்து வெளியேறாது.

எனப்படும் லேபிள்களையும் நீங்கள் கேட்பீர்கள் 'கிரவுண்ட் ட்ரூத்' அல்லது 'கோல்ட் டேட்டா': இவை மாடலின் நடத்தையைப் பயிற்றுவிக்கவும், சரிபார்க்கவும், தணிக்கை செய்யவும் பயன்படுத்தப்படும், தெளிவான அறிவுறுத்தல்களின் கீழ் ஒப்புக்கொள்ளப்பட்ட பதில்களாகும். அடிப்படை மாடல்கள் மற்றும் செயற்கைத் தரவுகளின் யுகத்தில்கூட, மதிப்பீடு, ஃபைன்-டியூனிங், பாதுகாப்பு ரெட்-டீமிங், மற்றும் லாங்-டெயில் எட்ஜ் கேஸ்கள் - அதாவது, உங்கள் பயனர்கள் உண்மையில் செய்யும் விசித்திரமான செயல்களில் உங்கள் மாடல் எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதற்கு - லேபிளிடப்பட்ட தொகுப்புகள் இன்னும் முக்கியத்துவம் வாய்ந்தவையாக இருக்கின்றன. இலவசமாக எதுவும் கிடைக்காது, ஆனால் சமையலறைக்கு மேம்பட்ட கருவிகள் கிடைக்கும்.

நல்ல AI தரவு லேபிளிங் எது ✅

வெளிப்படையாகச் சொன்னால்: நல்ல லேபிளிங் சிறந்த முறையில் சலிப்பை ஏற்படுத்துகிறது. இது கணிக்கக்கூடியதாகவும், மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடியதாகவும், சற்று அதிகமாக ஆவணப்படுத்தப்பட்டதாகவும் உணர்கிறது. அது எப்படி இருக்கும் என்பது இங்கே:

ஒரு இறுக்கமான ஆன்டாலஜி: நீங்கள் அக்கறை கொள்ளும் வகுப்புகள், பண்புக்கூறுகள் மற்றும் உறவுகளின் பெயரிடப்பட்ட தொகுப்பு.
படிக வழிமுறைகள்: வேலை செய்த எடுத்துக்காட்டுகள், எதிர் எடுத்துக்காட்டுகள், சிறப்பு வழக்குகள் மற்றும் டை-பிரேக் விதிகள்.
மதிப்பாய்வாளர் சுழல்கள்: பணிகளின் ஒரு பகுதியின் மீது இரண்டாவது ஜோடி கண்கள்.
உடன்பாட்டு அளவீடுகள்: குறிப்பாளர்களுக்கு இடையேயான உடன்பாடு (எ.கா., கோஹனின் κ, கிரிப்பெண்டோர்ஃபின் α) எனவே நீங்கள் நிலைத்தன்மையை அளவிடுகிறீர்கள், உணர்வுகளை அல்ல. லேபிள்கள் விடுபட்டிருக்கும்போது அல்லது பல குறிப்பாளர்கள் வெவ்வேறு உருப்படிகளை உள்ளடக்கும்போது α குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும் [1].
விளிம்பு-உறை தோட்டக்கலை: விசித்திரமான, விரோதமான அல்லது அரிதான நிகழ்வுகளை தவறாமல் சேகரிக்கவும்.
சார்பு சரிபார்ப்புகள்: தணிக்கை தரவு மூலங்கள், மக்கள்தொகை, பிராந்தியங்கள், பேச்சுவழக்குகள், ஒளி நிலைமைகள் மற்றும் பல.
தோற்றம் மற்றும் தனியுரிமை: தரவு எங்கிருந்து வந்தது, அதைப் பயன்படுத்துவதற்கான உரிமைகள் மற்றும் PII எவ்வாறு கையாளப்படுகிறது (PII ஆக என்ன கருதப்படுகிறது, அதை நீங்கள் எவ்வாறு வகைப்படுத்துகிறீர்கள் மற்றும் பாதுகாப்புகள்) [5] ஆகியவற்றைக் கண்காணிக்கவும்.
பயிற்சிக்கான பின்னூட்டம்: குறியீடுகள் வெறும் விரிதாள் கல்லறையில் முடங்கிக் கிடப்பதில்லை - அவை செயலூக்கக் கற்றல், செம்மைப்படுத்துதல் மற்றும் மதிப்பீடுகளுக்குப் பின்னூட்டமாக அமைகின்றன.

ஒரு சிறிய ஒப்புதல் வாக்குமூலம்: நீங்கள் உங்கள் வழிகாட்டுதல்களை சில முறை மீண்டும் எழுதுவீர்கள். இது சாதாரணமானது. ஒரு குழம்பை சுவையூட்டுவது போல, ஒரு சிறிய மாற்றம் நீண்ட தூரம் செல்லும்.

ஒரு சுவாரஸ்யமான கள நிகழ்வு: ஒரு குழு, தங்கள் பயனர் இடைமுகத்தில் “முடிவெடுக்க முடியவில்லை - கொள்கை தேவை” என்ற ஒரே ஒரு விருப்பத்தைச் சேர்த்தது. குறிப்பாளர்கள் யூகங்களைத் திணிப்பதை நிறுத்தியதால் உடன்பாடு அதிகரித்தது , மேலும் முடிவெடுக்கும் பதிவேடு ஒரே இரவில் கூர்மையானது. சலிப்பானதே வெற்றி பெறுகிறது.

ஒப்பீட்டு அட்டவணை: AI தரவு லேபிளிங்கிற்கான கருவிகள் 🔧

முழுமையாக இல்லை, ஆம், வார்த்தைகள் வேண்டுமென்றே சற்று குழப்பமாக உள்ளன. விலை மாற்றங்கள் - பட்ஜெட் செய்வதற்கு முன்பு எப்போதும் விற்பனையாளர் தளங்களில் உறுதிப்படுத்தவும்.

கருவி	சிறந்தது	விலை பாணி (குறிக்கும்)	இது ஏன் வேலை செய்கிறது
லேபிள்பாக்ஸ்	நிறுவனங்கள், CV + NLP கலவை	பயன்பாடு சார்ந்த, இலவச அடுக்கு	நல்ல QA பணிப்பாய்வுகள், ஆன்டாலஜிகள் மற்றும் அளவீடுகள்; அளவை நன்றாகக் கையாளுகிறது.
AWS சேஜ்மேக்கர் கிரவுண்ட் ட்ரூத்	AWS-மையப்படுத்தப்பட்ட அமைப்புகள், HITL குழாய்கள்	ஒரு பணிக்கு + AWS பயன்பாடு	AWS சேவைகள், மனித-இன்-தி-லூப் விருப்பங்கள், வலுவான இன்ஃப்ரா ஹூக்குகள் ஆகியவற்றுடன் இறுக்கமாக உள்ளது.
அளவுகோல் AI	சிக்கலான பணிகள், நிர்வகிக்கப்பட்ட பணியாளர்கள்	தனிப்பயன் மேற்கோள், வரிசைப்படுத்தப்பட்டது	உயர்-தொடு சேவைகள் மற்றும் கருவிகள்; கடினமான நிகழ்வுகளுக்கு வலுவான செயல்பாடுகள்.
சூப்பர்அனோடேட்	தொலைநோக்குப் பார்வை கொண்ட அணிகள், தொடக்க நிறுவனங்கள்	அடுக்குகள், இலவச சோதனை	மெருகூட்டப்பட்ட UI, ஒத்துழைப்பு, பயனுள்ள மாதிரி-உதவி கருவிகள்.
பிராடிஜி	உள்ளூர் கட்டுப்பாட்டை விரும்பும் டெவலப்பர்கள்	வாழ்நாள் உரிமம், இருக்கைக்கு	ஸ்கிரிப்ட் செய்யக்கூடிய, வேகமான சுழல்கள், விரைவான சமையல் குறிப்புகள்-உள்ளூரில் இயங்குகின்றன; NLPக்கு சிறந்தது.
டோக்கானோ	திறந்த மூல NLP திட்டங்கள்	இலவச, திறந்த மூல	சமூகத்தால் இயக்கப்படுகிறது, பயன்படுத்த எளிதானது, வகைப்பாடு மற்றும் வரிசை வேலைக்கு நல்லது.

விலை நிர்ணய மாதிரிகளில் யதார்த்த சரிபார்ப்பு: விற்பனையாளர்கள் நுகர்வு அலகுகள், ஒரு பணிக்கான கட்டணங்கள், அடுக்குகள், தனிப்பயன் நிறுவன மேற்கோள்கள், ஒரு முறை உரிமங்கள் மற்றும் திறந்த மூலத்தை கலக்கிறார்கள். கொள்கைகள் மாறுகின்றன; கொள்முதல் ஒரு விரிதாளில் எண்களை வைப்பதற்கு முன்பு விற்பனையாளர் ஆவணங்களுடன் நேரடியாக குறிப்பிட்டவற்றை உறுதிப்படுத்தவும்.

பொதுவான லேபிள் வகைகள், விரைவான மனப் படங்களுடன் 🧠

பட வகைப்பாடு: ஒரு முழு படத்திற்கும் ஒன்று அல்லது பல-லேபிள் குறிச்சொற்கள்.
பொருள் கண்டறிதல்: பொருட்களைச் சுற்றி எல்லைப் பெட்டிகள் அல்லது சுழற்றப்பட்ட பெட்டிகள்.
பிரிவு: பிக்சல்-நிலை முகமூடிகள்-உதாரணமாக அல்லது சொற்பொருள்; சுத்தம் செய்யும்போது விந்தையாக திருப்தி அளிக்கிறது.
முக்கிய புள்ளிகள் மற்றும் தோரணைகள்: மூட்டுகள் அல்லது முகப் புள்ளிகள் போன்ற அடையாள இடங்கள்.
NLP: ஆவண லேபிள்கள், பெயரிடப்பட்ட நிறுவனங்களுக்கான இடைவெளிகள், உறவுகள், மைய குறிப்பு இணைப்புகள், பண்புக்கூறுகள்.
ஒலி மற்றும் பேச்சு: ஒலிபெயர்ப்பு, பேச்சாளர் டயலரைசேஷன், நோக்கக் குறிச்சொற்கள், ஒலி நிகழ்வுகள்.
காணொளி: சட்ட வாரியான பெட்டிகள் அல்லது தடங்கள், உலகியல் நிகழ்வுகள், செயல் லேபிள்கள்.
காலத் தொடர்கள் மற்றும் சென்சார்கள்: வரையறுக்கப்பட்ட நிகழ்வுகள், முரண்பாடுகள், போக்கு நிலைகள்.
உருவாக்கும் பணிப்பாய்வுகள்: விருப்பத்தேர்வு தரவரிசை, பாதுகாப்பு சிவப்புக் கொடிகள், உண்மைத்தன்மை மதிப்பீடு, ரூப்ரிக் அடிப்படையிலான மதிப்பீடு.
தேடல் மற்றும் RAG: வினவல்-ஆவணப் பொருத்தம், பதிலளிக்கக்கூடிய தன்மை, மீட்டெடுப்புப் பிழைகள்.

ஒரு படம் பீட்சாவாக இருந்தால், பிரிவு என்பது ஒவ்வொரு துண்டையும் சரியாக வெட்டுவதாகும், அதே நேரத்தில் கண்டறிதல் என்பது சுட்டிக்காட்டி ஒரு துண்டு இருக்கிறது என்று கூறுவதாகும்... அங்கே எங்கோ.

பணிப்பாய்வு உடற்கூறியல்: சுருக்கமான தரவு முதல் தங்கத் தரவு வரை 🧩

ஒரு வலுவான லேபிளிங் பைப்லைன் பொதுவாக இந்த வடிவத்தைப் பின்பற்றுகிறது:

ஆன்டாலஜியை வரையறுக்கவும்: வகுப்புகள், பண்புக்கூறுகள், உறவுகள் மற்றும் அனுமதிக்கப்பட்ட தெளிவின்மைகள்.
வரைவு வழிகாட்டுதல்கள்: எடுத்துக்காட்டுகள், விளிம்பு வழக்குகள் மற்றும் தந்திரமான எதிர்-உதாரணங்கள்.
ஒரு பைலட் தொகுப்பை லேபிளிடுங்கள்: துளைகளைக் கண்டறிய சில நூறு எடுத்துக்காட்டுகளைக் குறிப்புகளாகப் பெறுங்கள்.
உடன்பாட்டை அளவிடுதல்: κ/α ஐக் கணக்கிடுங்கள்; குறிப்பாளர்கள் ஒருமிக்கும் வரை வழிமுறைகளைத் திருத்தவும் [1].
தரநிலை வடிவமைப்பு: ஒருமித்த வாக்களிப்பு, தீர்ப்பு, படிநிலை மதிப்பாய்வு மற்றும் உடனடி சரிபார்ப்புகள்.
உற்பத்தி ஓட்டங்கள்: செயல்திறன், தரம் மற்றும் சறுக்கலைக் கண்காணித்தல்.
சுழற்சியை மூடு: மாதிரி மற்றும் தயாரிப்பு உருவாகும்போது மீண்டும் பயிற்சி அளித்தல், மறு மாதிரி செய்தல் மற்றும் ரூப்ரிக்ஸைப் புதுப்பித்தல்.

பிற்காலத்தில் நீங்களே உங்களுக்கு நன்றி சொல்லிக்கொள்ளும் ஒரு குறிப்பு: உங்கள் முடிவுகளைப் பதிவுசெய்துகுறித்து வையுங்கள் அதற்கான காரணத்தையும். எதிர்காலத்தில் நீங்கள் அதன் சூழலை மறந்துவிடுவீர்கள். எதிர்காலத்தில் நீங்கள் அதைப் பற்றி எரிச்சலடைவீர்கள்.

மனிதனின் தலையீடு, பலவீனமான மேற்பார்வை மற்றும் "அதிக லேபிள்கள், குறைவான கிளிக்குகள்" என்ற மனநிலை 🧑💻🤝

மனித-இன்-தி-லூப் (HITL) என்பது பயிற்சி, மதிப்பீடு அல்லது நேரடி செயல்பாடுகள் முழுவதும் மாதிரிகளுடன் மக்கள் ஒத்துழைப்பதைக் குறிக்கிறது - மாதிரி பரிந்துரைகளை உறுதிப்படுத்துதல், சரிசெய்தல் அல்லது தவிர்ப்பது. தரம் மற்றும் பாதுகாப்பிற்கு மக்களைப் பொறுப்பேற்க வைக்கும் அதே வேளையில் வேகத்தை துரிதப்படுத்த இதைப் பயன்படுத்தவும். HITL என்பது நம்பகமான AI இடர் மேலாண்மைக்குள் (மனித மேற்பார்வை, ஆவணப்படுத்தல், கண்காணிப்பு) ஒரு முக்கிய நடைமுறையாகும் [2].

பலவீனமான மேற்பார்வை என்பது வேறுபட்ட ஆனால் நிரப்பு தந்திரமாகும்: நிரல் விதிகள், ஹூரிஸ்டிக்ஸ், தொலைதூர மேற்பார்வை அல்லது பிற சத்தமில்லாத மூலங்கள் தற்காலிக லேபிள்களை அளவில் உருவாக்குகின்றன, பின்னர் நீங்கள் அவற்றை சத்தம் நீக்குகிறீர்கள். பல சத்தமில்லாத லேபிள் மூலங்களை (அதாவது லேபிளிங் செயல்பாடுகள்) இணைத்து அவற்றின் துல்லியங்களைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் தரவு நிரலாக்கம் பிரபலப்படுத்தப்பட்டது உயர்தர பயிற்சி தொகுப்பை உருவாக்குகிறது [3].

நடைமுறையில், உயர்-வேக அணிகள் மூன்றையும் கலக்கின்றன: தங்கத் தொகுப்புகளுக்கான கையேடு லேபிள்கள், பூட்ஸ்ட்ராப்பிற்கு பலவீனமான மேற்பார்வை மற்றும் அன்றாட வேலையை விரைவுபடுத்த HITL. இது ஏமாற்றுதல் அல்ல. இது கைவினை.

செயலில் கற்றல்: 🎯📈 என்று லேபிளிட அடுத்த சிறந்த விஷயத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

செயலில் கற்றல் வழக்கமான ஓட்டத்தை புரட்டுகிறது. லேபிளுக்கு சீரற்ற முறையில் தரவை மாதிரியாக்குவதற்குப் பதிலாக, மாதிரி மிகவும் தகவல் தரும் எடுத்துக்காட்டுகளைக் கோர அனுமதிக்கிறீர்கள்: அதிக நிச்சயமற்ற தன்மை, அதிக கருத்து வேறுபாடு, மாறுபட்ட பிரதிநிதிகள் அல்லது முடிவெடுக்கும் எல்லைக்கு அருகிலுள்ள புள்ளிகள். நல்ல மாதிரியாக்கத்துடன், நீங்கள் லேபிளிங் கழிவுகளைக் குறைத்து தாக்கத்தில் கவனம் செலுத்துகிறீர்கள். ஆரக்கிள் லூப் நன்கு வடிவமைக்கப்பட்டிருக்கும் போது, ஆழமான செயலில் கற்றலை உள்ளடக்கிய நவீன ஆய்வுகள் குறைவான லேபிள்களுடன் வலுவான செயல்திறனைப் புகாரளிக்கின்றன [4].

நீங்கள் தொடங்கக்கூடிய ஒரு அடிப்படை செய்முறை, நாடகம் இல்லை:

ஒரு சிறிய விதை தொகுப்பில் பயிற்சி செய்யுங்கள்.
பெயரிடப்படாத பூலை ஸ்கோர் செய்யவும்.
நிச்சயமற்ற தன்மை அல்லது மாதிரி கருத்து வேறுபாடு மூலம் மேல் K ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
லேபிள். மீண்டும் பயிற்சி. மிதமான தொகுதிகளில் மீண்டும் செய்யவும்.
சரிபார்ப்பு வளைவுகள் மற்றும் ஒப்பந்த அளவீடுகளைப் பாருங்கள், அதனால் நீங்கள் சத்தத்தைத் துரத்த வேண்டாம்.

உங்கள் மாதாந்திர லேபிளிங் பில் இரட்டிப்பாக்கப்படாமல் உங்கள் மாடல் மேம்படும்போது அது வேலை செய்கிறது என்பதை நீங்கள் அறிவீர்கள்.

உண்மையில் வேலை செய்யும் தரக் கட்டுப்பாடு 🧪

நீங்கள் கடலை கொதிக்க வைக்க வேண்டியதில்லை. இந்த சோதனைகளை இலக்காகக் கொள்ளுங்கள்:

தங்கக் கேள்விகள்: தெரிந்த பொருட்களை உட்செலுத்தி, ஒவ்வொரு லேபிளரின் துல்லியத்தையும் கண்காணிக்கவும்.
தீர்ப்புடன் ஒருமித்த கருத்து: இரண்டு சுயாதீன லேபிள்கள் மற்றும் கருத்து வேறுபாடுகள் குறித்த ஒரு மதிப்பாய்வாளர்.
குறிப்பாளர் இடையேயான உடன்பாடு: உங்களிடம் பல குறிப்பாளர்கள் அல்லது முழுமையற்ற லேபிள்கள் இருக்கும்போது α ஐப் பயன்படுத்தவும், ஜோடிகளுக்கு κ ஐப் பயன்படுத்தவும்; ஒரு ஒற்றை வரம்பைப் பற்றி அதிகம் கவலைப்பட வேண்டாம் - சூழல் முக்கியமானது [1].
வழிகாட்டுதல் திருத்தங்கள்: தொடர்ச்சியான தவறுகள் பொதுவாக தெளிவற்ற வழிமுறைகளைக் குறிக்கின்றன, மோசமான விளக்கவுரையாளர்கள் அல்ல.
சறுக்கல் சரிபார்ப்புகள்: காலம், புவியியல், உள்ளீட்டு சேனல்கள் முழுவதும் லேபிள் விநியோகங்களை ஒப்பிடுக.

நீங்கள் ஒரே ஒரு அளவீட்டை மட்டும் தேர்ந்தெடுத்தால், உடன்பாட்டைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். இது ஒரு விரைவான சுகாதார சமிக்ஞை. சற்று குறைபாடுள்ள உருவகம்: உங்கள் லேபிளர்கள் சீரமைக்கப்படவில்லை என்றால், உங்கள் மாடல் தள்ளாடும் சக்கரங்களில் இயங்குகிறது.

பணியாளர் மாதிரிகள்: உள்-வீடு, BPO, கூட்டம் அல்லது கலப்பு 👥

உள்ளக: உணர்திறன் தரவு, நுணுக்கமான களங்கள் மற்றும் வேகமான பல செயல்பாட்டு கற்றலுக்கு சிறந்தது.
சிறப்பு விற்பனையாளர்கள்: நிலையான செயல்திறன், பயிற்சி பெற்ற QA மற்றும் நேர மண்டலங்களுக்கு இடையேயான கவரேஜ்.
கூட்டுப்பணி: ஒரு பணிக்கு செலவு குறைவு, ஆனால் உங்களுக்கு வலுவான கோல்டுகளும் ஸ்பேம் கட்டுப்பாடும் தேவைப்படும்.
கலப்பினம்: ஒரு முக்கிய நிபுணர் குழுவை வைத்து வெளிப்புற திறனுடன் வெடிக்கவும்.

நீங்கள் எதை தேர்வு செய்தாலும், தொடக்கப் போட்டிகள், வழிகாட்டுதல் பயிற்சி, அளவுத்திருத்த சுற்றுகள் மற்றும் அடிக்கடி கருத்து தெரிவிப்பதில் முதலீடு செய்யுங்கள். மூன்று மறு லேபிள் பாஸ்களை கட்டாயப்படுத்தும் மலிவான லேபிள்கள் மலிவானவை அல்ல.

செலவு, நேரம் மற்றும் ROI: ஒரு விரைவான உண்மைச் சரிபார்ப்பு 💸⏱️

செலவுகள் பணியாளர்கள், தளம் மற்றும் தரநிலை எனப் பிரிக்கப்படுகின்றன. தோராயமான திட்டமிடலுக்கு, உங்கள் பைப்லைனை இப்படி வரைபடமாக்குங்கள்:

செயல்வேக இலக்கு: ஒரு லேபிளிடுபவரால் ஒரு நாளைக்குரிய பொருட்களின் எண்ணிக்கை × லேபிளிடுபவர்கள்.
QA மேல்நிலை: % இரட்டை லேபிளிடப்பட்டது அல்லது மதிப்பாய்வு செய்யப்பட்டது.
மறுவேலை விகிதம்: வழிகாட்டுதல் புதுப்பிப்புகளுக்குப் பிறகு மறு குறிப்புக்கான பட்ஜெட்.
ஆட்டோமேஷன் லிஃப்ட்: மாதிரி-உதவி முன்-குறிச்சொற்கள் அல்லது நிரல் விதிகள் கைமுறை முயற்சியை ஒரு அர்த்தமுள்ள துண்டாகக் குறைக்கலாம் (மாயாஜாலமானது அல்ல, ஆனால் அர்த்தமுள்ள).

கொள்முதல் ஒரு எண்ணைக் கேட்டால், அவர்களுக்கு ஒரு மாதிரியைக் கொடுங்கள் - யூகத்தை அல்ல - உங்கள் வழிகாட்டுதல்கள் நிலைபெறும் போது அதைப் புதுப்பித்த நிலையில் வைத்திருங்கள்.

நீங்கள் ஒரு முறையாவது சந்திக்கும் ஆபத்துகள், அவற்றை எவ்வாறு தவிர்ப்பது 🪤

வழிமுறை க்ரீப்: வழிகாட்டுதல்கள் ஒரு நாவலாக விரிவடைகின்றன. முடிவு மரங்கள் + எளிய எடுத்துக்காட்டுகளுடன் சரிசெய்யவும்.
வகுப்புப் பெருக்கம்: தெளிவற்ற எல்லைகளுடன் கூடிய அதிகப்படியான வகுப்புகள். ஒன்றிணைக்கவும் அல்லது கொள்கையின் மூலம் ஒரு கண்டிப்பான 'மற்றவை' வகையை வரையறுக்கவும்.
வேகத்தில் மிகைப்படுத்தப்பட்ட குறியீடு: அவசரப்பட்ட லேபிள்கள் பயிற்சித் தரவை அமைதியாக விஷமாக்குகின்றன. தங்கங்களைச் செருகவும்; மோசமான சரிவுகளை விகித வரம்புக்குள் வைக்கவும்.
கருவி பூட்டு-இன்: ஏற்றுமதி வடிவங்கள் கடிக்கின்றன. JSONL திட்டங்கள் மற்றும் ஐடியம்போடென்ட் உருப்படி ஐடிகளை முன்கூட்டியே முடிவு செய்யுங்கள்.
மதிப்பீட்டைப் புறக்கணித்தல்: ஒரு மதிப்பீட்டுத் தொகுப்பிற்கு முதலில் குறியிடவில்லை என்றால், எது மேம்பட்டது என்பதை உங்களால் ஒருபோதும் உறுதியாக அறிந்துகொள்ள முடியாது.

உண்மையைச் சொல்லப் போனால், நீங்கள் அவ்வப்போது பின்னோக்கிச் செல்வீர்கள். பரவாயில்லை. அடுத்த முறை வேண்டுமென்றே செய்ய வேண்டியதை எழுதுவதே தந்திரம்.

மினி-FAQ: விரைவான, நேர்மையான பதில்கள் 🙋♀️

கேள்வி: லேபிளிங் vs. குறிப்பு - அவை வேறுபட்டவையா?
ப: நடைமுறையில் மக்கள் அவற்றை ஒன்றுக்கொன்று மாற்றாகப் பயன்படுத்துகிறார்கள். குறிப்பு என்பது குறியிடுதல் அல்லது குறியிடுதல் ஆகும். லேபிளிங் என்பது பெரும்பாலும் QA மற்றும் வழிகாட்டுதல்களுடன் கூடிய ஒரு அடிப்படை-உண்மை மனநிலையைக் குறிக்கிறது. உருளைக்கிழங்கு, உருளைக்கிழங்கு.

கே: செயற்கை தரவு அல்லது சுய-கண்காணிப்பு காரணமாக நான் லேபிளிங்கைத் தவிர்க்க முடியுமா?
ப: நீங்கள் குறைக்கலாம் , தவிர்க்க முடியாது. மதிப்பீடு, பாதுகாப்பு வரம்புகள், நுணுக்கமான சரிசெய்தல் மற்றும் தயாரிப்பு சார்ந்த நடத்தைகளுக்கு உங்களுக்கு இன்னும் லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவை. கை-லேபிளிங் மட்டும் போதுமானதாக இல்லாதபோது பலவீனமான கண்காணிப்பு உங்களை மேம்படுத்த உதவும் [3].

கே: எனது மதிப்பாய்வாளர்கள் நிபுணர்களாக இருந்தால் எனக்கு இன்னும் தர அளவீடுகள் தேவையா?
ப: ஆம். நிபுணர்களும் கூட முரண்படுகிறார்கள். தெளிவற்ற வரையறைகள் மற்றும் தெளிவற்ற வகுப்புகளைக் கண்டறிய உடன்பாட்டு அளவீடுகளை (κ/α) பயன்படுத்தவும், பின்னர் ஒன்டாலஜி அல்லது விதிகளை இறுக்கவும் [1].

கே: மனிதத் தலையீடு என்பது வெறும் சந்தைப்படுத்தலா?
ப: இல்லை. இது ஒரு நடைமுறைப் பாணியாகும், இதில் மனிதர்கள் மாதிரி நடத்தையை வழிநடத்துகிறார்கள், சரிசெய்கிறார்கள் மற்றும் மதிப்பீடு செய்கிறார்கள். நம்பகமான AI இடர் மேலாண்மை நடைமுறைகளுக்குள் இது பரிந்துரைக்கப்படுகிறது [2].

கேள்வி: அடுத்து எதை லேபிளிடுவது என்பதை நான் எவ்வாறு முன்னுரிமைப்படுத்துவது?
பதில்: செயலில் கற்றலுடன் தொடங்குங்கள்: மிகவும் நிச்சயமற்ற அல்லது மாறுபட்ட மாதிரிகளை எடுத்துக் கொள்ளுங்கள், இதனால் ஒவ்வொரு புதிய லேபிளும் உங்களுக்கு அதிகபட்ச மாதிரி முன்னேற்றத்தை அளிக்கிறது [4].

களக் குறிப்புகள்: பெரிய மாற்றத்தை ஏற்படுத்தும் சிறிய விஷயங்கள் ✍️

ஒரு உயிருள்ள வகைபிரித்தல் உங்கள் ரெப்போவில்
சேமிக்கவும் முன்-பின் உதாரணங்களைச்
உருவாக்கி சிறிய, சரியான தங்கச் செட்டை , அதை மாசுபடாமல் பாதுகாக்கவும்.
சுழற்று அளவுத்திருத்த அமர்வுகளைச்: 10 உருப்படிகளைக் காட்டு, அமைதியாக லேபிளிடுங்கள், ஒப்பிடுங்கள், விவாதிக்கவும், விதிகளைப் புதுப்பிக்கவும்.
கண்காணிக்கவும் லேபிளர் பகுப்பாய்வுகளை , இதில் எந்தவிதமான கூச்சமும் இல்லை. நீங்கள் பயிற்சி வாய்ப்புகளைக் காண்பீர்கள், வில்லன்களை அல்ல.
சேர்க்கவும் மாதிரி உதவியுடனான பரிந்துரைகளை . முன்குறிப்புகள் தவறாக இருந்தால், அவை மனிதர்களின் வேகத்தைக் குறைக்கும். அவை பெரும்பாலும் சரியாக இருந்தால், அது ஒரு மாயாஜாலம்.

இறுதி குறிப்புகள்: லேபிள்கள் உங்கள் தயாரிப்பின் நினைவகம் 🧩💡

AI டேட்டா லேபிளிங் என்றால் என்ன? ஒரு மாடல் உலகை எப்படிப் பார்க்க வேண்டும் என்பதை நீங்கள்தான் தீர்மானிக்க வேண்டும், ஒரு நேரத்தில் ஒரு முறை கவனமாக முடிவெடுக்க வேண்டும். அதைச் சிறப்பாகச் செய்யுங்கள், கீழ்நோக்கி எல்லாம் எளிதாகிறது: சிறந்த துல்லியம், குறைவான பின்னடைவுகள், பாதுகாப்பு மற்றும் சார்பு பற்றிய தெளிவான விவாதங்கள், மென்மையான ஷிப்பிங். அதை மெதுவாகச் செய்யுங்கள், மாதிரி ஏன் தவறாக நடந்து கொள்கிறது என்று நீங்கள் தொடர்ந்து கேட்பீர்கள் - பதில் உங்கள் தரவுத்தொகுப்பில் தவறான பெயர் குறிச்சொல்லை அணிந்திருக்கும் போது. எல்லாவற்றிற்கும் ஒரு பெரிய குழு அல்லது ஆடம்பரமான மென்பொருள் தேவையில்லை - ஆனால் எல்லாவற்றிற்கும் கவனிப்பு தேவை.

மிக நீளமாக இருந்ததால் என்னால் படிக்க முடியவில்லை: ஒரு கச்சிதமான ஒன்டாலஜியில் முதலீடு செய்யுங்கள், தெளிவான விதிகளை எழுதுங்கள், உடன்பாட்டை அளவிடுங்கள், கைமுறை மற்றும் நிரல்வழி லேபிள்களைக் கலந்து பயன்படுத்துங்கள், மேலும் உங்கள் அடுத்த சிறந்த அம்சத்தை ஆக்டிவ் லேர்னிங் தேர்ந்தெடுக்கட்டும். பிறகு, மீண்டும் மீண்டும் முயற்சி செய்யுங்கள்... விசித்திரமாக, நீங்கள் அதை நிச்சயம் ரசிப்பீர்கள். 😄

குறிப்புகள்

[1] ஆர்ட்ஸ்டீன், ஆர்., & போசியோ, எம். (2008). கணக்கீட்டு மொழியியலுக்கான குறியீட்டாளர்களுக்கு இடையேயான உடன்பாடு. கணக்கீட்டு மொழியியல், 34(4), 555–596. (κ/α மற்றும் விடுபட்ட தரவு உட்பட உடன்பாட்டை எவ்வாறு விளக்குவது என்பதை உள்ளடக்கியது.)
PDF

[2] NIST (2023). செயற்கை நுண்ணறிவு இடர் மேலாண்மை கட்டமைப்பு (AI RMF 1.0). (நம்பகமான AI-க்கான மனித மேற்பார்வை, ஆவணங்கள் மற்றும் இடர் கட்டுப்பாடுகள்.)
PDF

[3] ரட்னர், ஏ.ஜே., டி சா, சி., வு, எஸ்., செல்சம், டி., & ரே, சி. (2016). தரவு நிரலாக்கம்: பெரிய பயிற்சித் தொகுப்புகளை விரைவாக உருவாக்குதல். நியூரிப்ஸ். (பலவீனமான மேற்பார்வை மற்றும் இரைச்சலான லேபிள்களை இரைச்சல் நீக்குவதற்கான அடிப்படை அணுகுமுறை.)
PDF

[4] லி, டி., வாங், இசட்., சென், ஒய்., மற்றும் பலர். (2024). ஆழமான செயலில் கற்றல்: சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் மற்றும் புதிய எல்லைகள் பற்றிய ஒரு ஆய்வு. (லேபிள்-திறமையான செயலில் கற்றலுக்கான சான்றுகள் மற்றும் வடிவங்கள்.)
PDF

[5] NIST (2010). SP 800-122: தனிப்பட்ட முறையில் அடையாளம் காணக்கூடிய தகவலின் (PII) ரகசியத்தன்மையைப் பாதுகாப்பதற்கான வழிகாட்டி. (PII ஆக என்ன கணக்கிடப்படுகிறது மற்றும் உங்கள் தரவு குழாய்வழியில் அதை எவ்வாறு பாதுகாப்பது.)
PDF

அதிகாரப்பூர்வ AI உதவியாளர் கடையில் சமீபத்திய AI ஐக் கண்டறியவும்

எங்களை பற்றி

வலைப்பதிவிற்குத் திரும்பு