വിവിധതരം ദൈനംദിന ജോലികൾ യാന്ത്രികമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഉപകരണമെന്ന നിലയിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് വലിയ ജനപ്രീതി നേടി. മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത അൽഗോരിതങ്ങൾ ഓപ്പൺ എയ് യുടെ ചാറ്റ്ജിപിടി അല്ലെങ്കിൽ ഗൂഗിളിന്റെ ബാർഡ് പോലുള്ള ജനപ്രിയ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പവർ പ്രോഗ്രാമുകളിൽ പോലും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ഈ അൽഗോരിതങ്ങളെ ശക്തിപ്പെടുത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഇന്ധനമാണ് ഡാറ്റ, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ മതിയായ വിതരണം ഇല്ലാതെ, ആധുനിക മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള മെഷീൻ-ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്ക് ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയില്ല. അതുകൊണ്ടാണ് ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അവരെ പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ ഡാറ്റാ ലേബലിംഗ് എന്നത് ഒരു പ്രത്യേക ഡാറ്റാസെറ്റിലേക്ക് പ്രസക്തമായ ടാഗുകളോ വ്യാഖ്യാനങ്ങളോ നിയോഗിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയാണ്, അതിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ അൽഗോരിതം പഠിക്കുകയും കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ശരിയായി ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ, കഠിനാധ്വാനം തീവ്രമായ ജോലി പക്ഷപാതത്തിനും മോഡലിന്റെ മോശം പ്രകടനത്തിനും കാരണമാകും.

ജോലികൾ ഫലപ്രദമായി നിർവഹിക്കുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിൽ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ പ്രാധാന്യത്തെക്കുറിച്ചും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രകടനത്തെ ഇത് എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്നും നമുക്ക് കൂടുതൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം.

എന്താണ് Data Labeling in Machine Learning?

ഏതെങ്കിലും മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് പ്രസക്തമായ മാധ്യമം എന്നിവയുടെ രൂപത്തിൽ ലേബലുകളോ ടാഗുകളോ നിയോഗിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഡാറ്റ ലേബലിംഗ്. ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയിൽ കാണപ്പെടുന്ന പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുകയും അനുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അൽഗോരിതങ്ങളെ സഹായിക്കുക എന്നതാണ് ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ ഉദ്ദേശ്യം, ഇത് പിന്നീട് യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് നിന്നുള്ള ലേബൽ ചെയ്യാത്ത വിവരങ്ങൾക്ക് ബാധകമാക്കാൻ കഴിയും.

മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ:

ഇമേജ് ഡാറ്റ

ചുറ്റുപാടുകളിലെ വസ്തുക്കൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനായി നിർമ്മിച്ച ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മോഡലിന് വർഗ്ഗീകരണങ്ങളുമായി ടാഗ് ചെയ്ത ഇനങ്ങളുടെ ചിത്രങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.

ഓഡിയോ ഡാറ്റ

സ്പീച്ച്-ടു-ടെക്സ്റ്റ് അസൈൻമെന്റുകൾ പഠിക്കുന്നതിനും നിർവഹിക്കുന്നതിനും നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി) സിസ്റ്റങ്ങൾ ഓഡിയോ ഡാറ്റയുമായി ജോടിയാക്കിയ ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ

ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങളുടെ സെറ്റുകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ലേബൽ ചെയ്ത ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ് എം എൽ മോഡൽ നിർമ്മിക്കാം, ഓരോന്നും “പോസിറ്റീവ്”, “നെഗറ്റീവ്”, അല്ലെങ്കിൽ “ന്യൂട്രൽ” എന്നിങ്ങനെ ടാഗ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു.

ഡാറ്റാ ലേബലിംഗ് തരങ്ങൾ

മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന വ്യത്യസ്ത തരം ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഇനിപ്പറയുന്നവയാണ്:

മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം:

മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്ന പഠന പ്രക്രിയയിൽ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ടാഗുകൾ മനുഷ്യർ നൽകുന്നു, ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെയും അനുബന്ധ ലേബലുകളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി നൽകിയ അവസ്ഥയുടെ ഔട്ട്പുട്ട് പ്രവചിക്കാൻ അൽഗോരിതം പഠിക്കുന്നു.

മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം:

ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോഴാണ് മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ലേബലുകളെക്കുറിച്ച് മുൻകൂട്ടി അറിയാതെ നൽകിയ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനും ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും അൽഗോരിതം ശ്രമിക്കുന്നു.

സെമി-മേൽനോട്ട പഠനം:

മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് മേൽനോട്ടത്തിലുള്ളതും മേൽനോട്ടമില്ലാത്തതുമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് സെമി-മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഭാഗികമായി ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റിലാണ് മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്, അവിടെ ഡാറ്റയിലെ ചില ഇനങ്ങൾ മാത്രം ടാഗ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു, മറ്റുള്ളവ അൽഗോരിതം സ്വന്തമായി വേർതിരിച്ചറിയാൻ ലേബൽ ചെയ്യാതെ വിടുന്നു.

ഡാറ്റാ ലേബലിംഗ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു?

ഡാറ്റാ ലേബലിംഗ് നിർവഹിക്കാൻ കഴിയുന്ന നിരവധി മാർഗങ്ങളുണ്ട്, ഓരോന്നിനും അതിന്റേതായ സവിശേഷ നേട്ടങ്ങളും പോരായ്മകളും ഉണ്ട്. ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ കാര്യം വരുമ്പോൾ ശരിയായ ഓപ്ഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ സമീപനത്തിന് അനുസൃതമാണ്, മാത്രമല്ല ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ ചെലവ്, സമയം, ഗുണനിലവാരം എന്നിവയിൽ ഗണ്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തും.

മാനുവൽ ലേബലിംഗ്:

മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതത്തിനായി മനുഷ്യർ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു തൊഴിൽ തീവ്രമായ പ്രക്രിയയാണ് മാനുവൽ ലേബലിംഗ്. ഡാറ്റ ടാഗുചെയ്യുന്നതിലെ വിശ്വാസ്യത, കൃത്യത, ആപേക്ഷിക ലാളിത്യം എന്നിവയ്ക്കായി ഈ നടപടിക്രമം പലപ്പോഴും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഇത് ഇൻ-ഹൗസ് അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് സേവന ദാതാക്കൾക്ക് ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്യാം.

ഓട്ടോമേറ്റഡ് ലേബലിംഗ്:

ഓട്ടോമേറ്റഡ് ലേബലിംഗിൽ, ഡാറ്റാ ലേബലിംഗ് പ്രക്രിയ വേഗത്തിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് എഞ്ചിനീയർമാർ റൂൾ അധിഷ്ഠിത സിസ്റ്റങ്ങൾ, സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ, മറ്റ് അൽഗോരിതങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ചെറിയ അളവിൽ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയിൽ ഒരു പ്രത്യേക മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ സെമി-മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു, അത് പിന്നീട് അവശേഷിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റിനെ ലേബൽ ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഓട്ടോമേറ്റഡ് ലേബലിംഗ് കൃത്യതയില്ലായ്മയെ ബാധിക്കും, പ്രത്യേകിച്ചും ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാകുമ്പോൾ.

Augmented Data Labeling:

നിലവിലുള്ള ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തേണ്ടിവരുമ്പോൾ ഓഗ്മെന്റഡ് ഡാറ്റാ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ പ്രക്രിയ ഫലപ്രദമായി ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിന് ലഭ്യമായ ഡാറ്റ സാമ്പിളുകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഓഗ്മെന്റഡ് ഡാറ്റ ലേബലിംഗിന്റെ പോരായ്മ ഇത് ഡാറ്റയ്ക്കുള്ളിൽ നിലവിലുള്ള പക്ഷപാതം വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട് എന്നതാണ്.

സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ലേബലിംഗ്:

നിലവിലുള്ള ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പൂർണ്ണമായും പുതിയവ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കേണ്ടിവരുമ്പോൾ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ സഹായത്തോടെ സൃഷ്ടിച്ച ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് വലിയ അളവിലുള്ള പുതിയ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ യഥാർത്ഥ ലോക വിവരങ്ങൾ കൃത്യമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കാത്ത ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും അറിയപ്പെടുന്നു. അതിനാൽ ഗുണനിലവാര ഉറപ്പും മനുഷ്യരുടെ ശരിയായ മൂല്യനിർണ്ണയവും ആവശ്യമാണ്.

Crowdsourcing:

മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോഗ്രാമിന്റെ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് പ്രക്രിയ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ ക്രൗഡ്സോർസിംഗ് മനുഷ്യ വ്യാഖ്യാനകരെ അനുവദിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് പരിശീലനം, ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണം, മോഡലിന്റെ പക്ഷപാതം എന്നിവയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള വെല്ലുവിളികൾ ഉയർത്തുന്നു.

പ്രീ-ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ:

ലളിതമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് പ്രീ-ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവിടെ അവ നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോഗ കേസുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികൾ നിർവഹിക്കാൻ അനുയോജ്യമാണ്.

മെഷീൻ പഠനത്തിൽ ഡാറ്റാ ലേബലിംഗ് പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ അതിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയില്ലാതെ, അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ഒരു നിശ്ചിത ഡാറ്റയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയില്ല, തൽഫലമായി, അവരുടെ പ്രവചനങ്ങൾ യഥാർത്ഥ ലോക വിവരങ്ങളുടെ പ്രതിഫലനമാകില്ല.

കാലക്രമേണ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് സഹായിക്കുന്നു. മോഡലിന് കൂടുതൽ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ലഭ്യമാകുമ്പോൾ, പുതിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നത് തുടരാനും അതുവഴി പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിൽ അതിന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും.

ഉപസംഹാരം

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിന്റെ എല്ലാ വശങ്ങളിലും സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, അവ വലുപ്പത്തിലും സങ്കീർണ്ണതയിലും വളരുകയാണ്. ഈ അൽഗോരിതങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ആവശ്യകത ഇത് ആവശ്യപ്പെടുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്ക് പഠിക്കാനും കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, ഗുണനിലവാരമുള്ളതും താരതമ്യേന താങ്ങാനാവുന്നതുമായ ഡാറ്റാ ലേബലുകളുടെ ലഭ്യത ഉറപ്പാക്കേണ്ടതുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോജക്റ്റിനായി നന്നായി ചിന്തിച്ച ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് തന്ത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നത് അതിന്റെ വിജയത്തിന് നിർണായകമാണ്. ശരിയായ ലേബലിംഗ് ടെക്നിക് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ, ഒരു മോഡൽ ആവശ്യകതകളും ബജറ്റും നൽകുന്നുവെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും.

ഡാറ്റാ ലേബലിംഗിന്റെ കാതൽ മനസിലാക്കുന്നതും വ്യവസായത്തിലെ ഏറ്റവും പുതിയ പ്രവണതകൾ സ്വീകരിക്കുന്നതും നിലവിലെയും ഭാവിയിലെയും മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡലുകളുടെ വിജയം ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.