प्रश्न:
कुछ मशीन सीखने की परियोजनाओं में डेटा एनोटेशन महत्वपूर्ण क्यों है?
ए:मशीन लर्निंग में डेटा एनोटेशन महत्वपूर्ण है क्योंकि कई मामलों में, यह मशीन लर्निंग प्रोग्राम के काम को बहुत आसान बना देता है।
यह पर्यवेक्षित और अनुपयोगी मशीन सीखने के बीच अंतर के साथ करना है। पर्यवेक्षित मशीन सीखने के साथ, प्रशिक्षण डेटा पहले से ही लेबल किया जाता है ताकि मशीन वांछित परिणामों के बारे में अधिक समझ सके। उदाहरण के लिए, यदि प्रोग्राम का उद्देश्य छवियों में बिल्लियों की पहचान करना है, तो सिस्टम में पहले से ही बड़ी संख्या में तस्वीरें हैं जिन्हें बिल्ली के रूप में टैग किया गया है या नहीं। यह तब उन उदाहरणों का उपयोग करता है ताकि इसके परिणाम बनाने के लिए नए डेटा के विपरीत हो।
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अनुपयोगी मशीन लर्निंग के साथ, कोई लेबल नहीं हैं, और इसलिए सिस्टम को बिल्लियों की पहचान करने के लिए विशेषताओं और अन्य तकनीकों का उपयोग करना पड़ता है। इंजीनियर्स व्हिस्की या पूंछ जैसी बिल्लियों की दृश्य विशेषताओं को पहचानने पर कार्यक्रम को प्रशिक्षित कर सकते हैं, लेकिन यह प्रक्रिया शायद ही कभी इतनी सरल है जितना कि पर्यवेक्षित मशीन सीखने में होगा जहां उन लेबल बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
डेटा एनोटेशन प्रशिक्षण डेटा सेट पर लेबल को चिपकाए जाने की प्रक्रिया है। इन्हें कई अलग-अलग तरीकों से लागू किया जा सकता है - ऊपर हमने बाइनरी डेटा एनोटेशन - बिल्लियों या बिल्लियों के बारे में बात की - लेकिन डेटा एनोटेशन के अन्य प्रकार भी महत्वपूर्ण हैं। उदाहरण के लिए, चिकित्सा क्षेत्र में, डेटा एनोटेशन में कुछ जैविक गुणों को पहचानने वाले टैग के साथ विशिष्ट जैविक छवियों को टैग करना शामिल हो सकता है।
डेटा एनोटेशन काम करता है - और अक्सर लोगों की टीमों द्वारा किया जाता है - लेकिन यह एक मूलभूत हिस्सा है जो कई मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स को सटीक रूप से कार्य करता है। यह एक प्रोग्राम को पढ़ाने के लिए प्रारंभिक सेटअप प्रदान करता है जो इसे सीखने की आवश्यकता है और सटीक आउटपुट के साथ आने के लिए विभिन्न इनपुट के साथ भेदभाव कैसे करें।
