ચકાસાયેલ નિષ્ણાતો પાસેથી ડેટા એનોટેશન સેવાઓ ખરીદો

ડેટા એનોટેશન ખરીદવા માટેની એક વ્યવહારુ માર્ગદર્શિકા

એનોટેશન એ મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટનો એક ભાગ છે જ્યાં પૈસા વિશ્વસનીય રીતે મોડેલ પ્રદર્શનમાં રૂપાંતરિત થાય છે, અને તે ભાગ પણ છે જે ઘણીવાર ખરાબ રીતે ખરીદવામાં આવે છે. નિષ્ફળતા ભાગ્યે જ એનોટેટરની હોય છે. તે સામાન્ય રીતે એવું હોય છે કે ખરીદદારે કાચો ડેટા અને ક્લાસ સૂચિ મોકલી, તેમને જે માંગ્યું તે જ મળ્યું, અને પછીથી જાણવા મળ્યું કે ક્લાસ સૂચિમાં ત્રણ અસ્પષ્ટતાઓ હતી જે કોઈએ ઉકેલી ન હતી.

માર્ગદર્શિકા એ ઉત્પાદન છે

તમે લેબલ્સ ખરીદો તે પહેલાં, તે દસ્તાવેજ ખરીદો અથવા લખો જે કોઈને તે કેવી રીતે બનાવવું તે જણાવે છે. એક ઉપયોગી એનોટેશન માર્ગદર્શિકા દરેક વર્ગનું નામ આપે છે, તેને એક વાક્યમાં વ્યાખ્યાયિત કરે છે, સકારાત્મક અને નકારાત્મક ઉદાહરણ બતાવે છે, અને પછી તેની મોટાભાગની લંબાઈ બાઉન્ડ્રી કેસો પર ખર્ચે છે: ઑબ્જેક્ટ આંશિક રીતે ફ્રેમની બહાર છે, તે વાક્ય જે ફરિયાદ અને પ્રશ્ન બંને છે, તે સ્પીકર જે બીજા પર વાત કરે છે. તે એ પણ જણાવે છે કે જ્યારે કંઈપણ બંધબેસતું ન હોય ત્યારે શું કરવું — એક ફ્લેગ, એક સ્કિપ, અથવા એક કેચ-ઓલ ક્લાસ. જે ટીમો આ પહેલા લખે છે તે એકંદરે ઓછો ખર્ચ કરે છે, કારણ કે રીલેબલિંગ એ મોંઘી પ્રવૃત્તિ છે, લેબલિંગ નહીં.

યોગ્ય કાર્ય પ્રકાર પસંદ કરી રહ્યા છીએ

મોડેલને જે નિર્ણય લેવાનો છે તેની સાથે એનોટેશનને મેચ કરો, સંપૂર્ણ દેખાતા હોય તેની સાથે નહીં. જો તમારા ઉત્પાદનને ફક્ત કોઈ વસ્તુ હાજર છે કે નહીં તે જાણવાની જરૂર હોય, તો સંપૂર્ણ-છબી વર્ગીકરણ પૂરતું છે અને સેગ્મેન્ટેશન માસ્ક બજેટનો બગાડ છે. જો તેને ગણતરી કરવાની જરૂર હોય, તો બોક્સ પૂરતા છે. જ્યારે સીમાઓ ખરેખર મહત્વની હોય ત્યારે માસ્ક તેમનો ખર્ચ કમાય છે — ક્ષેત્રફળ માપવા, સ્પર્શતી વસ્તુઓને અલગ કરવી, અથવા અનિયમિત આકારો સાથે કામ કરવું. તે જ તર્ક ટેક્સ્ટને લાગુ પડે છે: દસ્તાવેજ-સ્તરનું વર્ગીકરણ સ્પાન-સ્તરના એન્ટિટી ટેગિંગ કરતાં ઘણું સસ્તું છે, અને ઘણીવાર પૂરતું છે.

અનુમાન લગાવ્યા વિના ગુણવત્તા માપવી

ત્રણ માપ મોટાભાગની જરૂરિયાતોને આવરી લે છે. એક ગોલ્ડ-સ્ટાન્ડર્ડ સેટ જે તમે જાતે લેબલ કર્યો છે અને ક્યારેય શેર કરતા નથી તે તમને દરેક બેચ માટે સંપૂર્ણ સ્કોર આપે છે. ઇરાદાપૂર્વક ઓવરલેપ થયેલા સબસેટ પર ઇન્ટર-એનોટેટર કરાર તમને જણાવે છે કે કાર્ય પોતે સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત છે કે નહીં, જે વ્યક્તિગત રીતે તે સારી રીતે કરી રહ્યું છે કે નહીં તેનાથી અલગ છે. અને એક સમીક્ષા નમૂના, જ્યાં બીજી વ્યક્તિ નિશ્ચિત ટકાવારી તપાસે છે, તે તમને ભૂલ દર આપે છે જે તમે સમય જતાં ટ્રેન્ડ કરી શકો છો. પ્રથમ ઓર્ડર પહેલાં આ ત્રણેય સંખ્યાઓ નક્કી કરો, અને તેમને બ્રીફમાં લખો જેથી ધોરણ પૂર્વવર્તી ન હોય.

વર્ગ અસંતુલન અને આગળ શું લેબલ કરવું

રેન્ડમલી નમૂનારૂપ ડેટા સામાન્ય રીતે સરળ, સામાન્ય કેસ દ્વારા પ્રભુત્વ ધરાવે છે, અને મોડેલ તે ઝડપથી શીખે છે અને પછી સુધરવાનું બંધ કરે છે. એકવાર પ્રથમ બેચ લેબલ થઈ જાય અને મોડેલ તાલીમ પામે, પછી ઉપયોગી પ્રશ્ન કેટલો વધુ ડેટા છે તે બંધ થઈ જાય છે અને કયો ડેટા બને છે. મોડેલને જેના વિશે ઓછામાં ઓછો વિશ્વાસ હોય તેવી વસ્તુઓ, જ્યાં બે એનોટેટર્સ અસહમત હોય તેવી વસ્તુઓ, અને ઓછા-પ્રતિનિધિત્વવાળા વર્ગોમાંથી વસ્તુઓ, બીજી હજાર રેન્ડમ પંક્તિઓ કરતાં પ્રતિ લેબલ વધુ મૂલ્યવાન છે. આ જ કારણ છે કે બેચમાં ખરીદી એક મોટા ઓર્ડરને હરાવે છે: ફક્ત પ્રથમ બેચ જ અંધપણે પસંદ કરી શકાય છે.

ગોપનીયતા, સંપાદન અને નિયંત્રિત ડેટા

એનોટેશન પગલાને ડેટા ટ્રાન્સફર તરીકે ગણો, કારણ કે તે એક છે. કાર્ય જ્યાં પરવાનગી આપે ત્યાં તમારા સિસ્ટમ્સમાંથી ડેટા બહાર નીકળે તે પહેલાં સંપાદિત કરો અથવા ઓળખ દૂર કરો — ચહેરા, નંબર પ્લેટ, નામો, એકાઉન્ટ નંબરો, સરનામાં. બધું મોકલવાને બદલે એક નમૂનો મોકલો. કાયમી ડાઉનલોડ્સને બદલે તમે નિયંત્રિત કરો છો તે કાર્યક્ષેત્રમાં સમાપ્ત થતી ઍક્સેસનો ઉપયોગ કરો, અને બેચ વચ્ચે તેને રદ કરો. ગોપનીયતા અને કાઢી નાખવાની જવાબદારીને ઓર્ડર બ્રીફમાં મૂકો જેથી તે કરારનો ભાગ બને, અને Zinn Hub ની અંદર વિનિમય રાખો જ્યાં શું શેર કરવામાં આવ્યું હતું અને ક્યારે તેનો રેકોર્ડ હોય. આરોગ્ય, નાણાકીય અથવા બાયોમેટ્રિક ડેટા માટે, શું શેર કરી શકાય છે તે વિશે તમારી પોતાની કાનૂની સલાહ લો — Zinn Hub કોઈપણ ડેટાસેટ અથવા ટ્રાન્સફરને સુસંગત તરીકે પ્રમાણિત કરતું નથી.

ફોર્મેટ્સ, કન્વર્ટર અને હેન્ડઓવર

લેખિતમાં ચોક્કસ આઉટપુટ ફોર્મેટ પર સંમત થાઓ, અને બેચ શરૂ થાય તે પહેલાં તેના પાંચ-આઇટમ નમૂના માટે પૂછો. COCO, YOLO અને Pascal VOC કોઓર્ડિનેટ્સ કેવી રીતે વ્યક્ત કરે છે, મૂલ્યો સામાન્યકૃત છે કે કેમ, અને મૂળ ક્યાં બેસે છે તેમાં ભિન્ન છે, તેથી જે ફાઇલ યોગ્ય લાગે છે તે હજી પણ ખોટી રીતે લોડ થઈ શકે છે. ટેક્સ્ટ માટે, ઑફસેટ્સ અક્ષર-આધારિત છે કે ટોકન-આધારિત છે અને કયા ટોકનાઇઝર છે તે સ્પષ્ટ કરો. દરેક ડિલિવરી સાથે ચેકસમ અથવા પંક્તિ ગણતરી માટે પૂછો, અને દરેક બેચને અંતે નહીં પણ તે આવે તે જ દિવસે તમારી વાસ્તવિક પાઇપલાઇનમાં લોડ કરો — બેચ એકમાં જોવા મળતી ફોર્મેટ સમસ્યા નજીવી છે, અને બેચ વીસમાં જોવા મળતી સમાન સમસ્યા પખવાડિયાની છે.

વ્યાપક પાઇપલાઇનમાં એનોટેશન ક્યાં બેસે છે

લેબલિંગ એ સાંકળની મધ્યમાં છે. તેની આગળ સંગ્રહ બેસે છે, જેનો અર્થ વેબ સ્ક્રેપિંગ અને ડેટા એક્સટ્રેક્શન, ખરીદી, અથવા તમારા પોતાના ઉત્પાદનને ઇન્સ્ટ્રુમેન્ટિંગ હોઈ શકે છે; અને સફાઈ, જે ડેટા ક્લિનિંગ કેટેગરી છે. તેની પાછળ તાલીમ, મૂલ્યાંકન અને પુનરાવર્તન લૂપ બેસે છે, જ્યાં MLOps નિષ્ણાતો તેમની ફી કમાય છે, અને રિપોર્ટિંગ, જે ડેટા એનાલિટિક્સ માર્કેટપ્લેસ છે. એક વ્યક્તિ પાસેથી આખી સાંકળ ખરીદવી અનુકૂળ છે અને એક ઉપયોગી તપાસ દૂર કરે છે; દરેક તબક્કાને અલગથી ખરીદવાથી દરેક પગલું નિરીક્ષણ કરી શકાય તેવું રહે છે.

Zinn Hub પર પ્રારંભ કરવું

માર્ગદર્શિકા લખો, ફોર્મેટનું નામ આપો, પછી બે કે ત્રણ ઝિનર્સને નિશ્ચિત-કિંમતના માઇક્રો ઝિન્સ તરીકે સો વસ્તુઓ મોકલો અને શું પાછું આવે છે તેની તુલના કરો. તમે તમારી પાસે રાખેલા ગોલ્ડ-સ્ટાન્ડર્ડ સેટ સામે દરેક બેચને સ્કોર કરો, અને જ્યારે પણ કોઈ અસ્પષ્ટતા સપાટી પર આવે ત્યારે માર્ગદર્શિકા અપડેટ કરો. જો તમારો ડેટાસેટ મોટો હોય અથવા ડોમેન નિષ્ણાત હોય, તો વોલ્યુમ, કાર્ય પ્રકાર અને ગુણવત્તા બારનું વર્ણન કરતો મફત એનોટેશન પ્રોજેક્ટ પોસ્ટ કરો, અને અવતરણોનો પીછો કરવાને બદલે ચકાસાયેલ ઝિનર્સના પ્રસ્તાવોની તુલના કરો. તમે ડેટા એનોટેશન ફ્રીલાન્સર ડિરેક્ટરી માંથી સીધા પણ ભાડે રાખી શકો છો. આ કાર્ય વેચી રહ્યા છો કે ખરીદી રહ્યા છો? મશીન લર્નિંગ સેવાઓ વેચવા માટેની અમારી માર્ગદર્શિકાથી પ્રારંભ કરો.