AI ya go tšweletša e bopa leswa diintasteri tše di fapafapanego, e hlohleletša tšwelopele ya tlholo ya diteng, tlhokomelo ya maphelo, ditshepedišo tše di ikemetšego, le go feta.  Tlhaloso ya data, yeo gantši e hlokomologwago, ke linchpin. Go kwešiša didirišwa, theknolotši, le mekgwa yeo e lego ka morago ga tlhalošo ya datha go bohlokwa kudu go notlolla bokgoni bjo bo tletšego bja AI ya go tšweletša le go rarolla ditlhohlo tša boitshwaro, tša tshepedišo, le tša maano tšeo e di tšweletšago.  Taelo ya Tlhaloso ya Datha ya Boleng bja Godimo    e akaretša go swaya datha go dira gore e kwešišege bakeng sa dika tša   . Ka AI ya go tšweletša, moo dika di ithutago go tšweletša dikagare tše mpsha, boleng, go nepagala, le go se fetoge ga ditlhalošo di tutuetša tshepedišo ya mohlala ka go lebanya. Go fapana le dika tša setšo tša AI, AI ya go tšweletša e nyaka datha ye e swailwego ye e nabilego go ralala le sepektheramo se se nabilego sa maemo, go dira gore tshepedišo ya tlhalošo e be ya bohlokwa le ye e raraganego. Tlhaloso ya datha go ithuta ka motšhene  1. Go Raragana ga Tlhaloso ya AI ya Tlhagišo  Mehlala ya AI ya go tšweletša, kudukudu go swana le Diphetoledi tše di tlwaeditšwego pele tša go tšweletša (GPT), di tlwaeditšwe go disete tše kgolo tša data tšeo di akaretšago datha yeo e sa rulaganywago le yeo e sego ya rulaganywa ka botlalo, go akaretšwa sengwalwa, diswantšho, mamelwang, le bidio. Mohuta wo mongwe le wo mongwe wa datha o nyaka maano a go hlaola a go fapana:    : E akaretša go swaya ditheo, maikutlo, ditlhalošo tša diteng, le dikamano magareng ga ditheo. Se se dumelela mohlala go tšweletša sengwalwa seo se kgokaganego le seo se swanetšego go ya ka diteng. Didirišwa tša go swana le   le   di šomišwa ka tlwaelo bakeng sa tlhalošo ya sengwalwa. Tlhaloso ya Sengwalwa Labelbox Prodigy    : E nyaka mešomo ya go swana le karoganyo ya dikhutlo tše dintši, go utolla selo, le tlhalošo ya ntlha ya bohlokwa. Didirišwa tša go swana le   ,   , le   di šomišwa go hlaloša diswantšho bakeng sa dika tša pono ya khomphutha. Tlhaloso ya Seswantšho VGG Image Annotator (VIA) SuperAnnotate CVAT (Computer Vision Annotation Tool)    : E akaretša go ngwalolla modumo, go hlaola diboledi le go swaya ditiragalo tša segalo.  Didirišwa tša go swana le Audacity, Praat, le Voice sauce di šomišwa go hlaloša datha ya modumo. Tlhaloso ya Modumo   Khoutu ya Mohlala: Tlhaloso ya Seswantšho ka CVAT  Mona ke mohlala wa sengwalwa sa Python se šomiša CVAT bakeng sa tlhaloso ya seswantšho. Sengwalwa se bontšha ka moo o ka tsenyago diswantšho go CVAT, go hlama porojeke ye mpsha ya tlhalošo, le go taonelouta datha ye e hlalošitšwego.   import cvat_sdk from cvat_sdk.api_client import ApiClient, Configuration from cvat_sdk.models import CreateTaskRequest, FrameRangeRequest # Initialize the CVAT API client config = Configuration( host=”http://your-cvat-server.com/api/v1″ ) client = ApiClient(config) auth_token = “your_token_here” # Authenticate client.set_default_header(“Authorization”, f”Token {auth_token}”) # Create a new task for image annotation task_request = CreateTaskRequest( name=”Image Annotation Task”, labels=[{“name”: “Object”, “color”: “#FF5733”}] ) task = client.tasks_api.create(task_request) # Upload images to the task image_files = [“image1.jpg”, “image2.jpg”] client.tasks_api.upload_files(task.id, files=image_files) # Start annotating client.tasks_api.start_annotation(task.id) # After annotation, download the annotated data annotations = client.tasks_api.retrieve_annotations(task.id) with open('annotations.json', 'w') as f: f.write(annotations.json())  Sengwalwa se se diriša Python SDK ya CVAT go nolofatša tshepedišo ya tlhaloso, go dira gore go be bonolo gore dihlopha di laole diprotšeke tša tlhaloso ya diswantšho tša tekanyo e kgolo.   2. Mohlala wa Motho-ka-Loop  Go sa šetšwe tšwelopele ya go swaya ka go itiriša, bokgoni bja batho bo sa dutše bo sa nyakege mo tshepedišong ya go hlaloša datha, kudukudu maemong a raraganego moo kwešišo ya diteng e lego bohlokwa kudu. Mokgwa wo wa motho ka gare ga selo o godiša go nepagala ga ditlhalošo le go kgontšha ditshwaotshwao tše di tšwelago pele le tlhwekišo, go netefatša gore dika tša go tšweletša di tšwelela ka go sepelelana le dipoelo tše di nyakegago.  Go beeletša ka go ditlhalošo tša batho tša maemo a godimo le go hloma diprothokhole tša ditlhalošo tše di tiilego ke sephetho sa maano. Didirišwa tša go swana le   di fa diforamo moo tirišano ya batho le ya motšhene e ka lokišwago bakeng sa dipoelo tše kaone tša tlhalošo. Diffgram  Didirišwa le Theknolotši ka go Tlhaloso ya Datha   1. Didirišwa tša Tlhaloso le Diforamo  Didirišwa tše di fapafapanego le diforamo di hlamilwe go godiša bokgoni le go nepagala ga tlhaloso ya datha:    : Sethala se se feto-fetogago seo se thekgago tlhaloso bakeng sa sengwalwa, seswantšho, bidio le ya data ya modumo. E kopanya go ithuta ka motšhene go thuša bahlaloši gomme e fa dikarolo tše di nabilego tša taolo ya boleng. Labelbox    : E ikgethile ka setšoantšo le video e annotation le litšobotsi tse tsoetseng pele joaloka auto-segmentation le tikoloho ya tirišano bakeng sa dihlopha kgolo. SuperAnnotate    : Sedirišwa sa tlhalošo seo se lebantšhitšwego go mešomo ya NLP, se fa bokgoni bja go ithuta bjo bo šomago go nolofatša tlhalošo ya disete tše kgolo tša data tša sengwalwa. Prodigy    : E fana ka tirelo ye e laolwago ya tlhaloso, e kopanya bokgoni bja batho le go itirela go netefatša ya data ya boleng bjo bo phagamego yeo e ngwadilwego bakeng sa dika tša AI. Scale AI   2. Go itiriša le Tlhaloso ye e Thušwago ke AI  Go itiriša ka go tlhaloso ya data go tšwetše pele kudu ke didirišwa tšeo di thušwago ke AI. Didirišwa tše di diriša dika tša go ithuta ka motšhene go nea ditlhalošo tša mathomo, tšeo ka morago bahlalosi ba batho ba di hlwekišwago. Se ga se akgofiše fela tshepedišo ya ditlhalošo eupša gape se thuša go swara disete tše kgolo tša data ka bokgoni.    : Sedirišwa seo se kgontšhago tlholo ya disete tša data tša tlwaetšo ka go ngwala mešomo ya go swaya, go dumelela go swaya ya data ya lenaneo. Se se ka ba le mohola kudu tikologong ya go ithuta yeo e sa hlokomelwego ka botlalo. Snorkel    : Mokgwa wo mohlala o hlaolago dintlha tša datha tšeo di nago le tshedimošo kudu tšeo di nyakago tlhalošo. Thuto ye e Mafolofolo   3. Netefatšo ya Boleng le Bohlahlobi  Go netefatša boleng bja datha ye e hlalošitšwego go bohlokwa kudu. Didirišwa tša go swana le   di fa dikarolo tša taolo ya boleng tšeo di agetšwego ka gare, go dumelela dihlopha go dira ditlhahlobo tša boleng le ditlhahlobo tša go se fetoge. Go tlaleletša,   e fana ka dikarolo tša go swana le go ngwala dintlha ka kwano, moo bahlaloši ba bantši ba šomago go datha ye e swanago, gomme go se dumelelane go rarollwa go hlokomela boleng bjo bo phagamego bja ditlhalošo. Amazon SageMaker Ground Truth Dataloop   4. Taolo ya Datha le Kopanyo  Taolo ya datha ye e šomago gabotse le kopanyo le ditshepedišo tša mošomo tše di lego gona di bohlokwa bakeng sa tshepedišo ye e boreledi ya diprotšeke tša ditlhalošo tša tekanyo ye kgolo. Diforamo tša go swana le   le   gantši di šomišwa go boloka le go laola disete tše kgolo tša data, mola didirišwa tša go swana le   di ka itiriša diphaephe tša datha, go netefatša gore datha ye e hlalošitšwego e elela ka ntle le mathata ka gare ga ditshepedišo tša tlwaetšo ya mohlala. AWS S3 Google Cloud Storage Airflow  Boleng bja Togamaano bja Tlhaloso ya Datha ka go AI ya Tlhagišo   1. Go godiša Tiragatšo ya Mohlala  Tshebetso ya dikai generative AI e intricately tlameletsoe le boleng ba ya data annotated. Ditlhalošo tša maemo a godimo di kgontšha dika go ithuta ka mo go atlegilego kudu, go feletša ka ditšweletšwa tšeo di sa nepagalago fela eupša gape le tša boitlhamelo le tša bohlokwa. Go fa mohlala, ka go NLP, temogo ye e nepagetšego ya setheo le go swaya ka diteng di godiša bokgoni bja mohlala bja go tšweletša diteng tše di swanetšego ka diteng.   2. Go nolofatša Scalability  Ge maitapišo a AI a dutše a oketšega, nyakego ya datha yeo e nago le ditlhaloso e a gola. Go laola kgolo ye ka bokgoni go bohlokwa kudu go tšwetša pele lebelo ka diprotšekeng tša AI ya go tšweletša. Didirišwa tša go swana le   le   di dumelela mekgatlo go lekalekantšha maitapišo a bona a tlhalošo mola e dutše e boloka go se fetoge le go nepagala go ralala le mehuta ya datha ye e fapanego. SuperAnnotate VIA   3. Go Rarolla Matshwenyego a Boitshwaro le a go Sekamela  Tshekamelo ka ditshepedišong tša AI gantši e tšwa go ya data ya tlwaetšo ye e nago le leeme, yeo e lebišago go ditšweletšwa tše di sekamego.  Mekgatlo e ka fokotša dikotsi tše ka go phethagatša taolo ya boleng ye e tiilego tshepedišong ya ditlhalošo le go diriša matamo a go fapafapana a bahlaloši. Go amogela didirišwa tša go swana le   bakeng sa go swaya lenaneo le   bakeng sa go utolla leeme go thuša go aga dika tša AI tša go tšweletša tšeo di nago le boitshwaro bjo bo oketšegilego le tšeo di se nago leeme. Snorkel Amazon SageMaker Clarify  Go dira gore Tlhaloso ya Datha e šome: Mekgwa ye Mebotse   1. Go aga Phaephe ya Tlhaloso ye e Tiilego  Go hlola phaephe ya tlhalošo ya datha ye e tiilego go bohlokwa bakeng sa katlego ya diprotšeke tša AI tša go tšweletša. Dikarolo tše bohlokwa di akaretša:    : Go kgoboketša disete tša datha tše di fapafapanego tšeo di emelago maemo a go fapafapana. Kgoboketšo ya Datha    : Go šomiša didirišwa tša go itiriša bakeng sa go swaya ga mathomo. Pre-Annotation    : Go hlama ditlhahlo tše di kwagalago, tše di feletšego. Ditlhahlo tša Tlhaloso    : Go phethagatša ditlhahlobo tša boleng bja maemo a mantši. Taolo ya Boleng    : Go tšwela pele go hlwekišwa ga ditlhalošo tšeo di theilwego godimo ga tshepedišo ya mohlala. Feedback Loops   2. Go Diriša Didirišwa tša Tlhaloso ya Maemo a Godimo  Didirišwa tša maemo a godimo tša go swana le   le   di godiša tshepedišo ya ditlhalošo ka go fana ka dikarolo tše di thušwago ke AI le diforamo tša tirišano. Didirišwa tše di itšego tša domain, go swana le tšeo di šomišwago go otlela ka go ikemela, di fa bokgoni bjo bo kgethegilego bja go swana le tlhalošo ya 3D, yeo e lego bohlokwa kudu bakeng sa dika tša tlwaetšo tikologong ye e raraganego. Prodigy SuperAnnotate   3. Go beeletša ka go Tlhahlo ya Bahlalosi le go Boloka  Go beeletša tlwaetšong le go bolokeng bahlalosi ba batho go bohlokwa kudu. Thuto ye e tšwelago pele le menyetla ya tlhabollo ya mošomo, go swana le mananeo a netefatšo, di thuša go hlokomela ditshepedišo tša boleng bja godimo tša ditlhalošo le go netefatša tšwelopele ka diprotšekeng tša AI tša go tšweletša.  Ditshekamelo tša Bokamoso ka go Tlhaloso ya Datha bakeng sa AI ya Tlhagišo   1. Dithekniki tša Tlhaloso tšeo di sa hlokomelwego ka seripagare le tšeo di sa hlokomelwego  Ka go hlatloga ga dithekniki tša go ithuta tšeo di sa hlokomelwego ka seripagare le tšeo di sa hlokomelwego, go ithekga ka dibolumo tše kgolo tša datha yeo e hlalošitšwego go a fokotšega. Le ge go le bjalo, mekgwa ye e sa nyaka ditlhalošo tša peu tša maemo a godimo gore e šome. Didirišwa tša go swana le   di bula tsela mo lefelong le. Snorkel   2. Go Hlatloga ga Datha ya Maitirelo  Moloko wa datha ya maitirelo o tšwelela bjalo ka tharollo ya tlhaelelo ya datha le dipelaelo tša sephiri. dikai tša go tšweletša di hlola di-dataset tša maitirelo, go fokotša go ithekga ka ya data ya lefase ya kgonthe yeo e hlalositšwego. Le ge go le bjalo, go nepagala ga datha ya maitirelo go ithekgile ka boleng bja ditlhalošo tša mathomo tšeo di šomišwago go tlwaetša dika tša go tšweletša.   3. Kopanyo le Thuto ye e Mafolofolo  Go ithuta ka mafolofolo go fetoga selo sa bohlokwa go optimizing methopo ya tlhaloso. Ka go tsepelela go hlalošeng dintlha tša datha tšeo di nago le tshedimošo kudu, go ithuta ka mafolofolo go fokotša morwalo wa go swaya datha ka kakaretšo, go netefatša gore dika di tlwaeditšwe go datha ya bohlokwa kudu.   4. AI ya Boitshwaro le Tlhaloso  Ge nyakego ya dika tša AI tšeo di hlalosetšwago e gola, tema ya tlhaloso ya data e ba bohlokwa le go feta. Ditlhalošo tšeo di akaretšago ditlhalošo tša dikgetho tša leina di tlaleletša go tlhabollo ya dika tše di hlathollwago, di thuša mekgatlo go fihlelela dinyakwa tša taolo le go aga tshepo le badiriši.  Mafetšo    ga se feela mogato wa mathomo bakeng sa   . Ke leswika la sekhutlo leo le laolago bokgoni bja ditshepedišo tše, tshepedišo le botshepegi bja boitshwaro. Go beeletša ka go tlhaloso ya datha ya maemo a godimo go bohlokwa kudu bakeng sa go godiša bokgoni bja AI ya go tšweletša. Mekgatlo yeo e etiša pele tlhaloso ya data e tla ba e hlometšwe gakaone go hlama dilo tše mpsha, go lekanya le go dula e le pele sebopegong sa AI sa phadišano. Tlhaloso ya data AI ya go tšweletša

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Modumo wo o tšweleditšwe ka polelo ya mathomo ya kanegelo!

Karolo ye Bohlokwa ya Tlhaloso ya Datha go Bopeng Bokamoso bja AI ya Tlhagišo

About Author

DITLHAHLOBO

HANG TAGS YA GO FEGA

ARTICLE YE E HLAHILWE KA

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps