AI سافٹ ویئر میں 20 سال سے زیادہ کا تجربہ رکھنے والے ایک سیریل انٹرپرینیور Vatsal Ghiya نے اس تازہ ترین مہمان خصوصیت میں مشین لرننگ (ML) میں ڈیٹا لیبلنگ کو خود کار طریقے سے کرنے کے بارے میں کچھ اہم نوٹ شیئر کیا ہے۔
آرٹیکل سے اہم نکات یہ ہیں-
- اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آپ کو جس قسم کے AI سسٹم کی ضرورت ہے، ڈیٹا پہلی ترجیح ہے اور یہ معیاری ڈیٹا ہونا چاہیے تاکہ آپ درست نتائج حاصل کر سکیں۔ جیسا کہ ہم نے دیکھا ہے کہ ڈیٹا بہت بڑا ہے اور معیار کو برقرار رکھا جانا چاہیے، ان دونوں کو درست طریقے سے پروسیس کرنا ایک بہت بڑا کام ہے۔ آپ اندرونی وسائل، CRM، تجزیات، شیٹس، لینڈنگ پیجز اور دیگر سے ڈیٹا حاصل کر سکتے ہیں۔
- اس کے علاوہ، ڈیٹا کو طاق، آبادیاتی، اور مارکیٹ کے حصے کے مطابق ڈاؤن لوڈ کیا جا سکتا ہے۔ یہاں سرکاری ویب سائٹس، Kaggle ڈیٹاسیٹس، آرکائیوز اور بہت کچھ ہے۔ مزید برآں، ڈیٹا کے معیار کو برقرار رکھنے کے لیے، اسے صاف کرنے اور مناسب تفصیلات کے ساتھ لیبل لگانے کی ضرورت ہے اور یہیں سے مشین لرننگ وجود میں آئی۔
- تین طریقے جو مشین لرننگ میں ڈیٹا ماڈلنگ کو خودکار کر سکتے ہیں وہ ہیں کمک سیکھنے، زیر نگرانی سیکھنے، اور غیر زیر نگرانی سیکھنے۔ اس سیکھنے کا استعمال کرتے ہوئے، درست میٹا تفصیلات اور اہم عوامل کے ساتھ مشین لرننگ میں ڈیٹا لیبلنگ کو مؤثر طریقے سے خودکار بنایا جا سکتا ہے۔
یہاں مکمل مضمون پڑھیں:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
