दोस्तों तेजी से इस बदलते दुनिया में हर दिन कुछ नए Technology आती है। आज हम Computer और Machine से भरे हुए हैं। ऐसे में इन Machine को इंसान के इस्तेमाल के लिए इसे अलग – अलग प्रकार से Train किया जाता है, जिसके लिए अलग – अलग Techniques का इस्तेमाल किया जाता है। ऐसे में आज हम इस लेख में आपके लिए एक ऐसे ही Important Topic – Data Annotation के बारे में जानकारी लेकर आये हैं। तो आइये जानते हैं इस Topic के बारे में।
Data Annotation क्या है?
Data Annotation एक ऐसे Process को Refer करता है जिसमे Data को Label या Tag करके Machine Learning Algorithms के लिए समझने और इस्तेमाल करने के लिए तैयार किया जाता है।
Machine Learning के Context में Annotated Data Model को सिखाने और नए अनजान Data पर भविष्यवाणी करने के लिए आवश्यक है। Data Annotation का उद्देश्य है की Algorithm को सही ढंग से Label की गयी मिसाल प्रदान करना, ताकि यह नए Data पर सिख सके और भविष्य में संकेत कर सके।
Data Annotation के प्रकार।
काम के आधार पर Data Annotation को कई भागो में बाटा गया है, आइये हम आपको Data Annotation के कुछ मुख्य प्रकार के बारे में बतलाते हैं। ताकि आपको Data Annotation के बारे में समझने में और मदद मिल सके। तो आइये सबसे पहले जानते हैं की Image Annotation क्या होता है।
Image Annotation : इसमें चित्रों में, वस्तुओं या रोचक क्षेत्रों का मार्क करना, इसमें वस्तुओं के चारों और Bounding Boxes, Polygonal Shapes, या Pixel – Leve. Segmentation शामिल हो सकते हैं।
Text Annotation : इसमें विभिन्न प्रकार के Natural Language Processing (NLP) कार्यो के लिए Text Data को Label करना, जैसे की भावना मूल्य, Named Entity Recognition, और Text Classification इसमें किया जाता है।
Audio Annotation : इसमें Sound Data के लिए Label बनाना, जैसे की भाषा पहचान या शब्दों का वर्गीकरण इसमें किया जाता है।
Video Annotation : इसमें चित्रों की तरह, लेकिन Video Frames पर लागू किया जाता है, इसमें Objects या गतविधियों को समय के अनुसार Track करना शामिल हो सकता है।
Structured Data Annotation : इसमें Table या Database जैसे Structured Data को Label करना, जिससे Regression या Classification जैसे कार्यो के लिए Models को सिखाया जा सके।
Time Series Annotation : इसमें समय श्रेणी यानी Time Series, रूप में Data Points को Lable करना होता है। जो अक्सर भविष्य वाणी या अस्वाभाव पहचान जैसे कार्यो में प्रयुक्त होता है।
Data Annotation Machine Learning Pipeline के महत्वपूर्ण कदम है, क्योंकि यह सीधे रूप से सिखाये गए Model के प्रदर्शन को प्रभावित करता है। Annotations की गुणवत्ता और सही ढंग से अनुकूल होने से Model को नए, अनजान Data पर अच्छा कार्य करने में मदद मिलती है।
Manusmriti Annotation, Human Annotators द्वारा आम उदाहरण है, लेकिन Data और Annotation कार्य के प्रकार के अनुसार, Semi Automated Annotation उपकरण और तकनीक है।
Data Annotation क्यों जरुरी है?
Data Annotation Manual, Semi – Automated, या Automated तौर पर किया जा सकता है। इसमें Image अलग – अलग Annotation, जैसे – Image Annotation, Text Annotation, Audio Annotation और अन्य प्रकार के Data शामिल होते है। आइये हम कुछ Points के आधार पर Data Annotation के Important के बारे में समझते हैं।
Machine Learning Models को सीखने के लिए Labeled Data का होना आवश्यक है। Data Annotation Models को यह सिखाने में मदद करता है की कैसे Objects को पहचान जाए, और उनके बिच के Patterns को समझ जाए।
सही ढंग से Anotate किया गया Data, Model के प्रदर्शन में सुधार करता है। सही Label के साथ Data होने से Model नए, अनजान Data पर भी अच्छा कार्य कर सकता है।
Labeled Data Model को भविष्य में भी अच्छी भविष्यवाणी करने में मदद करता है। अगर Model ने सही ढंग से सिख लिया है, तो उसे नए Data पर भी सही तौर पर Predict करना आता है।
साथ ही अलग – अलग कार्यो के लिए अलग – अलग Data Annotation Techniques का इस्तेमाल होता है। जैसे कि Computer Vision Tasks के लिए Image Annotation, Natural Language Processing के लिए Text Annotation, Audio Processing के लिए Audio Annotation इत्यादि।
Labeled Data Model की मदद से Stability कर Robustness को सुधारने में मदद करता है। सही Label के साथ Model सही ढंग से संभाल सकता है और अनुकूल असुविधाओं से बच सकता है।
Data Annotation अनुकूल Task के लिए आवश्यक है, जैसे की Object Detection, Segmentation और Classification. सही Label के साथ Model In Tasks में अच्छा कार्य कर सकता है।
Data Annotation में Quality Control का इस्तेमाल Annotation Errors को कम करने के लिए होता है। इससे Model के लिए सही और अच्छे Quality के Labled Data मिलता है।
Data Annotation के द्वारा, Model को Challenges और Complexities के साथ Deal करने की क्षमता मिलती है। इससे Model असुविधाओं से बच सकेगा और Learning और सुधार के लिए तैयार होगा।
साथ ही कई विघ्नं उद्योगों में अलग – अलग Data Annotation Techniques का इस्तेमाल होता है, खास कर Industry Specific Use Cases के लिए भी Data Annotation का बहुत ज्यादा इस्तेमाल होता है। ये Industry के Requirements के अनुकूल होता है और Model को उस Particular Domain में सिखाने में मदद करता है।
इसमें Labeled Data, Specially इन Complex Domains, Data को समझने और Interpret करने में मदद करता है। Model को Objects के बिच के Complex Relationship को समझने में सहायक होता है।
ऊपर हमने आपको Data Annotation के कई सारे उपयोग और उसके फायदे के बारे में बतलाया है। Data Annotation Machine Learning के प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम है जो Model को सीखने और भविष्य में अच्छा कार्य करने के लिए अति – आवश्यक है।
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निष्कर्ष :
कई Tools और Platforms, जैसे की Label box, RectLabel, Labellimg, VGG Image Annotator (VIA) इत्यादि। Data Annotation के लिए उपलब्ध है। ये Tools Manual, Semi – Automated, और Automated Annotation को Support करते हैं।