ڈیٹا لیبلنگ۔

ڈیٹا لیبلنگ کیا ہے؟ ہر وہ چیز جو ایک ابتدائی کو جاننے کی ضرورت ہے۔

ڈیٹا لیبلنگ کیا ہے؟

ذہین AI ماڈلز کو پیٹرن، اشیاء کی شناخت کرنے اور بالآخر قابل اعتماد فیصلے کرنے کے قابل ہونے کے لیے بڑے پیمانے پر تربیت دینے کی ضرورت ہے۔ تاہم، تربیت یافتہ ڈیٹا کو تصادفی طور پر فیڈ نہیں کیا جا سکتا اور ماڈلز کو کیوریٹڈ ان پٹ پیٹرن سے جامع طور پر سمجھنے، عمل کرنے اور سیکھنے میں مدد کرنے کے لیے اس پر لیبل لگانا ضروری ہے۔

یہ وہ جگہ ہے جہاں ڈیٹا لیبلنگ آتی ہے، معلومات یا میٹا ڈیٹا کو لیبل لگانے کے عمل کے طور پر، ایک مخصوص ڈیٹاسیٹ کے مطابق، مشینوں کی تفہیم کو بڑھانے پر توجہ مرکوز کرنے کے لیے۔ مزید آسان کرنے کے لیے، ڈیٹا لیبلنگ AI کے نفاذ کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا، تصاویر، متن، آڈیو، ویڈیوز اور نمونوں کو منتخب طور پر درجہ بندی کرتی ہے۔

عالمی ڈیٹا لیبلنگ مارکیٹ

فی کے طور پر NASSCOM ڈیٹا لیبلنگ رپورٹ کے مطابق، عالمی ڈیٹا لیبلنگ مارکیٹ میں 700 کے مقابلے میں 2023 کے آخر تک قدر میں 2018 فیصد اضافہ متوقع ہے۔ وسائل، اور یہاں تک کہ فریق ثالث کے حل۔ 

ان نتائج کے علاوہ، یہ بھی اندازہ لگایا جا سکتا ہے کہ گلوبل ڈیٹا لیبلنگ مارکیٹ نے 1.2 میں $2018 بلین کی مالیت اکٹھی کی۔ تاہم، ہم اس کے پیمانے کی توقع کر رہے ہیں کیونکہ ڈیٹا لیبلنگ مارکیٹ کا سائز $4.4 بلین کے بڑے پیمانے پر پہنچنے کا اندازہ لگایا جاتا ہے۔ 2023 تک.

کاروبار کو درپیش ڈیٹا لیبلنگ کے 7 چیلنجز

ڈیٹا لیبلنگ وقت کی ضرورت ہے لیکن اس پر عمل درآمد اور قیمت سے متعلق متعدد چیلنجز آتے ہیں۔

کچھ زیادہ دباؤ والے شامل ہیں:

  • سست ڈیٹا کی تیاری، فالتو صفائی والے ٹولز کے بشکریہ
  • بڑے پیمانے پر افرادی قوت کو سنبھالنے کے لیے مطلوبہ ہارڈ ویئر کی کمی اور کھرچنے والے ڈیٹا کی ضرورت سے زیادہ مقدار
  • avant-garde لیبلنگ ٹولز اور معاون ٹیکنالوجیز تک محدود رسائی
  • ڈیٹا لیبلنگ کی زیادہ قیمت
  • جب کوالٹی ڈیٹا ٹیگنگ کا تعلق ہو تو مستقل مزاجی کا فقدان
  • اسکیل ایبلٹی کا فقدان، اگر اور جب AI-ماڈل کو شرکاء کے ایک اضافی سیٹ کا احاطہ کرنے کی ضرورت ہو۔
  • جب ڈیٹا حاصل کرنے اور اسے استعمال کرنے کے دوران ڈیٹا کی مستحکم حفاظتی کرنسی کو برقرار رکھنے کی بات آتی ہے تو تعمیل کا فقدان
ڈیٹا لیبلنگ کی اقسام

اگرچہ آپ ڈیٹا لیبلنگ کو تصوراتی طور پر الگ کر سکتے ہیں، لیکن متعلقہ ٹولز آپ سے ڈیٹا سیٹس کی نوعیت کے مطابق تصورات کی درجہ بندی کرنے کا تقاضا کرتے ہیں۔ یہ شامل ہیں:

  • آڈیو درجہ بندی: آڈیو کلیکشن، سیگمنٹیشن، اور ٹرانسکرپشن پر مشتمل ہے۔
  • تصویری لیبلنگ: مجموعہ، درجہ بندی، تقسیم، اور کلیدی پوائنٹ ڈیٹا لیبلنگ پر مشتمل ہے۔
  • ٹیکسٹ لیبلنگ: متن نکالنا اور درجہ بندی شامل ہے۔
  • ویڈیو لیبلنگ: ویڈیو مجموعہ، درجہ بندی، اور تقسیم جیسے عناصر شامل ہیں۔
  • 3D لیبلنگ: آبجیکٹ ٹریکنگ اور سیگمنٹیشن کی خصوصیات

مذکورہ بالا علیحدگی کے علاوہ خاص طور پر وسیع تر نقطہ نظر سے، ڈیٹا لیبلنگ کو چار اقسام میں تقسیم کیا گیا ہے، جن میں وضاحتی، تشخیصی، معلوماتی، اور امتزاج شامل ہیں، تاہم، تربیت کے واحد مقصد کے لیے، ڈیٹا لیبلنگ کو اس طرح الگ کیا گیا ہے: مجموعہ، تقسیم، نقل، درجہ بندی، نکالنا، آبجیکٹ ٹریکنگ، جس پر ہم پہلے ہی انفرادی ڈیٹاسیٹس کے لیے بات کر چکے ہیں۔

ڈیٹا لیبلنگ میں 4 اہم اقدامات

ڈیٹا لیبلنگ ایک تفصیلی عمل ہے اور اس میں AI ماڈلز کو واضح طور پر تربیت دینے کے لیے درج ذیل اقدامات شامل ہیں:

  1. ڈیٹا سیٹ جمع کرنا، حکمت عملیوں کے ذریعے، یعنی اندرون خانہ، اوپن سورس، وینڈرز
  2. لیبلنگ ڈیٹا سیٹ کمپیوٹر وژن، گہری سیکھنے، اور NLP مخصوص صلاحیتوں کے مطابق
  3. تعیناتی کے ایک حصے کے طور پر ذہانت کا تعین کرنے کے لیے تیار کردہ ماڈلز کی جانچ اور جانچ کرنا
  4. قابل قبول ماڈل کے معیار کو مطمئن کرنا اور آخر کار اسے جامع استعمال کے لیے جاری کرنا
صحیح ٹولز کا انتخاب کرتے وقت جن عوامل پر غور کرنا چاہیے۔

قابل اعتماد ڈیٹا لیبلنگ پلیٹ فارم کے مترادف ڈیٹا لیبلنگ ٹولز کے صحیح سیٹ کو درج ذیل عوامل کو ذہن میں رکھتے ہوئے منتخب کرنے کی ضرورت ہے:

  1. انٹیلی جنس کی قسم آپ چاہتے ہیں کہ ماڈل استعمال کے متعین کیسز کے ذریعے حاصل کرے۔ 
  2. ڈیٹا اینوٹیٹرز کا معیار اور تجربہ، تاکہ وہ ٹولز کو درستگی کے لیے استعمال کر سکیں
  3. آپ کے ذہن میں معیار کے معیارات 
  4. تعمیل کی مخصوص ضروریات
  5. تجارتی، اوپن سورس، اور فری ویئر ٹولز
  6. بجٹ جو آپ بچا سکتے ہیں۔

ذکر کردہ عوامل کے علاوہ، آپ درج ذیل تحفظات کو نوٹ کرنے سے بہتر ہیں:

  1. ٹولز کی لیبلنگ کی درستگی
  2. کوالٹی اشورینس ٹولز کے ذریعہ ضمانت دی جاتی ہے۔
  3. انضمام کی صلاحیتیں۔
  4. لیک کے خلاف حفاظت اور حفاظتی ٹیکہ جات
  5. کلاؤڈ بیسڈ سیٹ اپ ہے یا نہیں۔
  6. کوالٹی کنٹرول مینجمنٹ کی مہارت 
  7. فیل سیفز، اسٹاپ گیپس، اور ٹول کی قابل توسیع صلاحیت
  8. ٹولز پیش کرنے والی کمپنی
وہ صنعتیں جو ڈیٹا لیبلنگ کا استعمال کرتی ہیں۔

عمودی چیزیں جو ڈیٹا لیبلنگ ٹولز اور وسائل کے ذریعہ بہترین پیش کی جاتی ہیں ان میں شامل ہیں:

  1. میڈیکل AI: فوکس ایریاز میں بہتر میڈیکل امیجنگ، کم سے کم انتظار کے اوقات، اور کم سے کم بیک لاگ کے لیے کمپیوٹر وژن کے ساتھ تربیتی تشخیصی ماڈلز شامل ہیں۔
  2. : خزانہ فوکس ایریاز میں ٹیکسٹ لیبلنگ کے ذریعے کریڈٹ کے خطرات، قرض کی اہلیت اور دیگر اہم عوامل کا جائزہ لینا شامل ہے۔
  3. خود مختار گاڑی یا نقل و حمل: فوکس ایریاز میں NLP اور کمپیوٹر ویژن کا نفاذ شامل ہے تاکہ افراد، سگنلز، بلاکیڈس وغیرہ کا پتہ لگانے کے لیے تربیتی ڈیٹا کے دیوانے حجم کے ساتھ ماڈلز کو اسٹیک کیا جا سکے۔
  4. خوردہ اور ای کامرس: فوکس ایریاز میں قیمتوں سے متعلق مخصوص فیصلے، بہتر ای کامرس، خریدار کی شخصیت کی نگرانی، خریداری کی عادات کو سمجھنا، اور صارف کے تجربے کو بڑھانا شامل ہیں۔
  5. ٹیکنالوجی: فوکس ایریاز میں پروڈکٹ مینوفیکچرنگ، بن چننا، مینوفیکچرنگ کی اہم غلطیوں کا پہلے سے پتہ لگانا اور بہت کچھ شامل ہے۔
  6. جغرافیائی: فوکس ایریاز میں GPS اور ریموٹ سینسنگ کی منتخب لیبلنگ تکنیک شامل ہیں۔
  7. زراعت: فوکس ایریاز میں GPS سینسرز، ڈرونز، اور کمپیوٹر ویژن کا استعمال درست زراعت کے تصورات کو آگے بڑھانے، مٹی اور فصل کے حالات کو بہتر بنانے، پیداوار کا تعین، اور مزید بہت کچھ شامل ہے۔
تعمیر بمقابلہ خریدیں۔

ابھی تک الجھن میں ہے کہ ٹریک پر ڈیٹا لیبلنگ حاصل کرنے کے لیے کون سی بہتر حکمت عملی ہے، یعنی خود سے منظم سیٹ اپ بنانا یا کسی تیسرے فریق سروس فراہم کنندہ سے خریدنا۔ بہتر فیصلہ کرنے میں آپ کی مدد کرنے کے لیے یہاں ہر ایک کے فائدے اور نقصانات ہیں:

'تعمیر' اپورچ

تعمیرخریدنے

مشاہدات:

  • سیٹ اپ پر بہتر کنٹرول
  • نظام کی تربیت کے دوران تیز ردعمل کی نگرانی

مشاہدات:

  • مارکیٹ کے لیے تیز تر وقت
  • آپ کو ابتدائی اپنانے والے فائدہ کو پکڑنے کی اجازت دیتا ہے۔
  • avant-garde ٹیک تک رسائی
  • ڈیٹا سیکیورٹی کی بہتر تعمیل

یادگار:

  • سست تعیناتی۔
  • بڑے پیمانے پر اوور ہیڈز
  • تاخیر سے آغاز
  • زیادہ بجٹ کی پابندیاں
  • مسلسل دیکھ بھال کی ضرورت ہے۔
  • اسکیل ایبلٹی بڑھانے کے اخراجات کو راغب کرتی ہے۔

یادگار:

  • زیادہ تر عام
  • خصوصی استعمال کے معاملات میں فٹ ہونے کے لیے تخصیص کی ضرورت ہو سکتی ہے۔
  • مستقبل کی حمایت کی کوئی یقین دہانی نہیں۔

فوائد:

  • بہتر انحصار
  • لچک شامل کی گئی۔
  • خود ساختہ حفاظتی تحفظات

فوائد:

  • ٹیموں تک رسائی جاری رکھی
  • تیز تر انضمام
  • بہتر پیمائش
  • زیرو ملکیت کے اخراجات
  • وسائل اور تکنیکوں تک فوری رسائی
  • پہلے سے طے شدہ سیکیورٹی پروٹوکول

فیصلہ

اگر آپ وقت کی رکاوٹ نہ ہونے کے ساتھ ایک خصوصی AI سسٹم بنانے کا ارادہ رکھتے ہیں، تو شروع سے لیبلنگ ٹول بنانا سمجھ میں آتا ہے۔ ہر چیز کے لیے، ایک ٹول خریدنا بہترین طریقہ ہے۔

سماجی دیں