AI ಮಾದರಿಗಳಾದ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ, ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು LiDAR ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಅನೋಟೇಶನ್‌ಗೆ ಉದ್ಯಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ರೀತಿಯ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗೆ ತನ್ನದೇ ಆದ ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಪಠ್ಯದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ LLM ಗೆ LiDAR ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಾಹನಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಅನೋಟೇಶನ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಉದ್ಯಮ ನಾಯಕರಿಗೆ, ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ, ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು LiDAR ಸೇರಿದಂತೆ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸರಿಯಾದ ಮಾರಾಟಗಾರ ಮತ್ತು ತಂತ್ರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಧಾನವು ವಿಭಿನ್ನ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಕೌಶಲ್ಯ ಸೆಟ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ AI ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗಳು ಮತ್ತು ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿಗಾಗಿ ಪಠ್ಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ಪಠ್ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs) ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ (NLP) ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ:
ಹೆಸರಿತ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (NER): ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮುಂತಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆ.
ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಟಿಪ್ಪಣಿ: ಗ್ರಾಹಕ ಅಥವಾ ಉದ್ಯೋಗಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಧನಾತ್ಮಕ, ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ತಟಸ್ಥವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು.
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್: LLM ನ ವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ರಚನೆ ಮಾಡುವುದು.
ಉದ್ಯಮಗಳು ಈ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ನಿಯಂತ್ರಣ ಅನುಸರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳವರೆಗೆ ವಿವಿಧ AI ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದ ಮಾದರಿಗಳು ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾದ ಮತ್ತು ಭಾಷಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾದ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವೀಕ್ಷಣೆಗೆ ಚಿತ್ರ ವಿವರಣೆ
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವೀಕ್ಷಣಾ ಮಾದರಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಟಿಪ್ಪಣಿಯುಳ್ಳ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ ನೀಡುವುದು ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳು, ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳು ಅಥವಾ ಪಿಕ್ಸೆಲ್-ಮಟ್ಟದ ವಿಭಾಗೀಕರಣದ ರೂಪದಲ್ಲಿರಬಹುದು. ಪ್ರಮುಖ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ:
ರಿಟೇಲ್: ಶೆಲ್ಫ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಇದರಿಂದ ಇನ್‌ವೆಂಟರಿ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಆಗುತ್ತದೆ.
ಉತ್ಪಾದನೆ: ಗುಣಮಟ್ಟ ಭರವಸೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ವೇಳೆ ಉತ್ಪನ್ನದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು.
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಾಹನಗಳು (AV): ಸುರಕ್ಷಿತ ನಾವಿಗೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪಾದಚಾರಿ ಮತ್ತು ವಾಹನ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ನಿಖರವಾದ ಚಿತ್ರ ವಿವರಣೆ ಇಲ್ಲದೆ, ಈ AI ಮಾದರಿಗಳು ತಪ್ಪು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು, ಇದು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ನಂಬಿಕೆಗೆ ಹಾನಿ ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು.
ಕಾಲಿಕ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ವೀಡಿಯೊ ವಿವರಣೆ
ವೀಡಿಯೊ ಅನೋಟೇಶನ್‌ಗೆ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳ ಅನೋಟೇಶನ್ ಕ್ರಮಗಳು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ. ಇದು ಕಾಲಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದಾಗಿದೆ:
ಗೋದಾಮು ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್: ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಟಿಪ್ಪಣಿಯುಳ್ಳ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ನಂಬಿ.
ಭದ್ರತಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು: ಬೆನ್ನಟ್ಟುವ ಅಥವಾ ಅನಿಯಮಿತ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತವೆ.
ಕ್ರೀಡಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಆಪರೇಷನಲ್ ಒಳನೋಟಗಳಿಗಾಗಿ ಆಟಗಾರರ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಫ್ರೇಮ್‌ನಲ್ಲಿಯೂ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ.
ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣವು ನಿಖರವಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸವಾಲಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ವೇಗ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ವಿಶೇಷವಾದ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಸಂಯೋಜನಾ ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರಿಸುತ್ತದೆ.
LiDAR ಮತ್ತು 3D ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಅನೋಟೇಶನ್
ಲೈಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಮತ್ತು ರಾಡಾರ್ (LiDAR) ಡೇಟಾ ಅನೋಟೇಶನ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಚಾಲನೆ ಮತ್ತು ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್‌ನ ಹೃದಯವಾಗಿದೆ. LiDAR ಸೆನ್ಸಾರ್‌ಗಳು ಭಾರಿ ಪ್ರಮಾಣದ 3D ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ವಿಭಾಗಿಸಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ:
ಮೂರು ಆಯಾಮಗಳ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಪಾದಚಾರಿಗಳು, ವಾಹನಗಳು ಮತ್ತು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು.
ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಶನ್, ಡ್ರೋನ್ ಆಧಾರಿತ ನಕ್ಷೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಮತ್ತು ವಿಸ್ತೃತ ವಾಸ್ತವಿಕತೆ (AR) ಹಾಗೂ ಆಭಾಸ ವಾಸ್ತವಿಕತೆ (VR) ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತಿದೆ.
LiDAR ಅನ್ನು ಪರಂಪರাগত 2D ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿಸುವ ಆಳದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಸೇವೆಯು ಸುರಕ್ಷತೆ-ಮೂಲಕ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು automation ಮತ್ತು human-in-the-loop (HITL) ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಷ್ಟೇ ಸಾಧ್ಯ.
ಮಾಡ್ಯಾಲಿಟಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಡೇಟಾ ಅನೋಟೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳ ಸಾರಾಂಶ
ಡೇಟಾ ಮಾದರಿ | ಉಪಯೋಗದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು | ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ತಂತ್ರಗಳು | ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಸವಾಲುಗಳು |
|---|---|---|---|
ಪಠ್ಯ | ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು, ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿ, ನಿಯಂತ್ರಣ ಅನುಗುಣತೆ, ಭಾವನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ | ನಾಮಿತ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (NER), ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್/ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ | ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗತ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳು, ಭಾಷಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ಕ್ಷೇತ್ರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ |
ಚಿತ್ರ | ರಿಟೇಲ್ ಶೆಲ್ಫ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಉತ್ಪಾದನಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಭರವಸೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವೀಕ್ಷಣೆ | ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳು, ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳು, ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ/ಪಿಕ್ಸೆಲ್-ಮಟ್ಟದ ವಿಭಾಗೀಕರಣ | ಹೆಚ್ಚಿನ ದೃಶ್ಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ಅಪರೂಪದ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ |
ವೀಡಿಯೊ | ಗೋದಾಮು ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್, ಭದ್ರತಾ ಅನಿಯಮಿತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು, ಕ್ರೀಡಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ | ಪ್ರತಿ ಫ್ರೇಮ್‌ನಲ್ಲಿಯೂ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಕಾಲಿಕ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಿರತೆ | ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣ, ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಕಾಲಿಕ ಸಮ್ಮತತೆ |
ಲಿಡಾರ್ | ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಾಹನಗಳು, ಡ್ರೋನ್ ನಕ್ಷೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, AR/VR ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಗಳು | 3D ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ವಿಭಾಗೀಕರಣ, ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಕ್ಯೂಬಾಯ್ಡ್‌ಗಳು, ಸ್ಥಳೀಯ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ | ಆಳವಾದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ-ಮಹತ್ವದ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ |
ಏಕೆ Uber AI ಪರಿಹಾರಗಳು
Uber AI ಸೊಲ್ಯೂಷನ್ಸ್ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ, ವಿಡಿಯೋ, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು LiDAR ಸೇರಿದಂತೆ ಎಲ್ಲಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೊಮೇನ್‌ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳೊಂದಿಗೆ. ನಮ್ಮ uLabel ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ಎರಡನ್ನೂ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಬೀತಾಗಿರುವ ಪರಿಣತಿಯೊಂದಿಗೆ, Uber ಉದ್ಯಮಗಳು ತಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಂಡು AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ನಾವು ಉತ್ತಮವಾದ
AI ಅನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸೋಣ
ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ. ನಾವು ನಿಮಗೆ
ಅಲ್ಲಿ ತಲುಪಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ನಾವು ಉತ್ತಮವಾದ
AI ಅನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸೋಣ
ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ. ನಾವು ನಿಮಗೆ
ಅಲ್ಲಿ ತಲುಪಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ ತೇವೆ.
ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಯ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ
ಪರಿಹಾರಗಳು
ಉದ್ಯಮಗಳು
ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು
ಅನ್ವೇಷಿಸಿ