جنریٹیو ڈیٹا انٹیلی جنس

Amazon SageMaker Ground Truth کے ساتھ ML ماڈلز کے لیے اعلیٰ معیار کا ڈیٹا بنائیں

تاریخ:

مشین لرننگ (ML) نے حالیہ برسوں میں تمام صنعتوں کے کاروبار میں بہتری لائی ہے۔ وزیراعظم اکاؤنٹ، دستاویز کا خلاصہ اور موثر تلاش کے ساتھ Alexaکی بنیاد پر IQ Option ، بائنومو سے اوپری پوزیشن پر ہے۔کی آواز کی مدد۔ تاہم، سوال یہ ہے کہ اس ٹیکنالوجی کو اپنے کاروبار میں کیسے شامل کیا جائے۔ روایتی اصول پر مبنی طریقوں کے برعکس، ML خود بخود ڈیٹا سے پیٹرن کا اندازہ لگاتا ہے تاکہ آپ کی دلچسپی کا کام انجام دیا جا سکے۔ اگرچہ یہ آٹومیشن کے اصولوں کو درست کرنے کی ضرورت کو نظرانداز کرتا ہے، لیکن اس کا یہ مطلب بھی ہے کہ ایم ایل ماڈلز صرف اتنا ہی اچھا ہو سکتا ہے جتنا کہ وہ ڈیٹا جس پر وہ تربیت یافتہ ہیں۔ تاہم، ڈیٹا بنانا اکثر ایک مشکل کام ہوتا ہے۔ میں ایمیزون مشین لرننگ سلوشنز لیب، ہمیں بارہا اس مسئلے کا سامنا کرنا پڑا ہے اور ہم اپنے صارفین کے لیے اس سفر کو آسان بنانا چاہتے ہیں۔ اگر آپ اس عمل کو آف لوڈ کرنا چاہتے ہیں تو آپ استعمال کر سکتے ہیں۔ ایمیزون سیج میکر گراؤنڈ ٹروتھ پلس.

اس پوسٹ کے اختتام تک، آپ درج ذیل حاصل کرنے کے قابل ہو جائیں گے:

  • ڈیٹا کے حصول کی پائپ لائن کے قیام میں شامل کاروباری عمل کو سمجھیں۔
  • اپنی ڈیٹا لیبلنگ پائپ لائن کو سپورٹ اور تیز کرنے کے لیے AWS کلاؤڈ سروسز کی شناخت کریں۔
  • اپنی مرضی کے استعمال کے معاملات کے لیے ڈیٹا کے حصول اور لیبلنگ کا کام چلائیں۔
  • کاروبار اور تکنیکی بہترین طریقوں کے بعد اعلیٰ معیار کا ڈیٹا بنائیں

اس پوری پوسٹ کے دوران، ہم ڈیٹا بنانے کے عمل پر توجہ مرکوز کرتے ہیں اور بنیادی ڈھانچے اور عمل کے اجزاء کو سنبھالنے کے لیے AWS سروسز پر انحصار کرتے ہیں۔ یعنی ہم استعمال کرتے ہیں۔ ایمیزون سیج میکر گراؤنڈ ٹروتھ لیبلنگ انفراسٹرکچر پائپ لائن اور یوزر انٹرفیس کو ہینڈل کرنے کے لیے۔ یہ سروس آپ کا ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے نقطہ نظر کا استعمال کرتی ہے۔ ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (ایمیزون S3) اور لیبلنگ ورک فلو ترتیب دیں۔ لیبلنگ کے لیے، یہ آپ کو اپنی پرائیویٹ ٹیم کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا لیبلز حاصل کرنے کے لیے بلٹ ان لچک فراہم کرتا ہے۔ ایمیزون میکانی ترک فورس، یا آپ کے پسندیدہ لیبلنگ وینڈر سے AWS مارکیٹ پلیٹ فارم. آخر میں، آپ استعمال کر سکتے ہیں او ڈبلیو ایس لامبڈا۔ اور ایمیزون سیج میکر نوٹ بک ڈیٹا کو پروسیس کرنے، تصور کرنے، یا کوالٹی کنٹرول کرنے کے لیے—یا تو پہلے سے یا پوسٹ لیبلنگ۔

اب جب کہ تمام ٹکڑے ٹکڑے کر دیئے گئے ہیں، آئیے عمل شروع کرتے ہیں!

ڈیٹا بنانے کا عمل

عام وجدان کے برعکس، ڈیٹا کی تخلیق کا پہلا مرحلہ ڈیٹا اکٹھا کرنا نہیں ہے۔ مسئلہ کو واضح کرنے کے لیے صارفین کی طرف سے پیچھے ہٹنا بہت ضروری ہے۔ مثال کے طور پر، صارفین کو حتمی نمونے میں کیا خیال ہے؟ ماہرین کا خیال ہے کہ استعمال کے معاملے سے متعلقہ سگنل ڈیٹا میں کہاں رہتے ہیں؟ ماڈل کو استعمال کیس کے ماحول کے بارے میں کیا معلومات فراہم کی جا سکتی ہیں؟ اگر آپ ان سوالات کے جوابات نہیں جانتے تو پریشان نہ ہوں۔ باریکیوں کو سمجھنے کے لیے اپنے آپ کو صارفین اور فیلڈ ماہرین سے بات کرنے کے لیے کچھ وقت دیں۔ یہ ابتدائی سمجھ آپ کو صحیح سمت میں لے جائے گی اور آپ کو کامیابی کے لیے تیار کرے گی۔

اس پوسٹ کے لیے، ہم فرض کرتے ہیں کہ آپ نے صارف کی ضرورت کی تفصیلات کے اس ابتدائی عمل کا احاطہ کیا ہے۔ اگلے تین حصے آپ کو معیاری ڈیٹا بنانے کے بعد کے عمل سے گزرتے ہیں: منصوبہ بندی، ماخذ ڈیٹا تخلیق، اور ڈیٹا تشریح۔ لیبل لگائے گئے ڈیٹا کی موثر تخلیق کو یقینی بنانے کے لیے ڈیٹا کی تخلیق اور تشریح کے مراحل میں پائلٹنگ لوپس اہم ہیں۔ اس میں ڈیٹا کی تخلیق، تشریح، کوالٹی اشورینس، اور ضرورت کے مطابق پائپ لائن کو اپ ڈیٹ کرنے کے درمیان تکرار کرنا شامل ہے۔

درج ذیل اعداد و شمار ایک عام ڈیٹا تخلیق پائپ لائن میں درکار اقدامات کا جائزہ فراہم کرتا ہے۔ آپ استعمال کے معاملے سے پیچھے ہٹ کر اس ڈیٹا کی نشاندہی کر سکتے ہیں جس کی آپ کو ضرورت ہے (ضروریات کی تفصیلات)، ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے ایک پراسیس بنا سکتے ہیں (منصوبہ بندی)، اصل ڈیٹا کے حصول کے عمل کو نافذ کر سکتے ہیں (ڈیٹا جمع کرنے اور تشریح)، اور نتائج کا اندازہ لگا سکتے ہیں۔ پائلٹ رن، ڈیشڈ لائنوں کے ساتھ نمایاں کیا گیا ہے، آپ کو اس عمل پر اعادہ کرنے دیں جب تک کہ ایک اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کے حصول کی پائپ لائن تیار نہ ہو جائے۔

ایک عام ڈیٹا تخلیق پائپ لائن میں درکار اقدامات کا جائزہ۔

منصوبہ بندی

معیاری ڈیٹا بنانے کا عمل وقت طلب اور قیمتی انسانی وسائل کا ضیاع ہو سکتا ہے اگر غیر موثر طریقے سے کیا جائے۔ اس میں وقت کیوں لگے گا؟ اس سوال کا جواب دینے کے لیے، ہمیں ڈیٹا بنانے کے عمل کے دائرہ کار کو سمجھنا چاہیے۔ آپ کی مدد کے لیے، ہم نے ایک اعلیٰ سطحی چیک لسٹ اور کلیدی اجزاء اور اسٹیک ہولڈرز کی تفصیل جمع کی ہے جس پر آپ کو غور کرنا چاہیے۔ ان سوالات کا جواب دینا شروع میں مشکل ہو سکتا ہے۔ آپ کے استعمال کے معاملے پر منحصر ہے، ان میں سے صرف کچھ لاگو ہو سکتے ہیں۔

  • مطلوبہ منظوریوں کے لیے رابطے کے قانونی مقام کی نشاندہی کریں۔ - آپ کی درخواست کے لیے ڈیٹا استعمال کرنے کے لیے کمپنی کی پالیسیوں اور استعمال کے معاملات کی تعمیل کو یقینی بنانے کے لیے لائسنس یا وینڈر کنٹریکٹ پر نظرثانی کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ ڈیٹا کے حصول اور عمل کے تشریحی مراحل کے دوران آپ کی قانونی مدد کی شناخت کرنا ضروری ہے۔
  • ڈیٹا ہینڈلنگ کے لیے رابطے کے سیکیورٹی پوائنٹ کی شناخت کریں۔ خریدے گئے ڈیٹا کے لیک ہونے کے نتیجے میں آپ کی کمپنی کے لیے سنگین جرمانے اور اثرات مرتب ہو سکتے ہیں۔ محفوظ طریقوں کو یقینی بنانے کے لیے ڈیٹا کے حصول اور تشریحی مراحل کے دوران آپ کی سیکیورٹی سپورٹ کی شناخت کرنا ضروری ہے۔
  • تفصیل سے استعمال کے کیس کی ضروریات اور ماخذ ڈیٹا اور تشریحی رہنما خطوط کی وضاحت کریں۔ - مطلوبہ اعلی خصوصیت کی وجہ سے ڈیٹا بنانا اور تشریح کرنا مشکل ہے۔ اسٹیک ہولڈرز بشمول ڈیٹا جنریٹر اور تشریح کنندگان کو وسائل کے ضیاع سے بچنے کے لیے مکمل طور پر ہم آہنگ ہونا چاہیے۔ اس مقصد کے لیے، رہنما خطوط کی دستاویز کا استعمال کرنا عام رواج ہے جو تشریحی کام کے ہر پہلو کی وضاحت کرتا ہے: عین مطابق ہدایات، ایج کیسز، ایک مثال واک تھرو وغیرہ۔
  • اپنے ماخذ کا ڈیٹا اکٹھا کرنے کی توقعات کے مطابق بنائیں - درج ذیل پر غور کریں:
    • ممکنہ ڈیٹا کے ذرائع پر تحقیق کریں۔ – مثال کے طور پر، عوامی ڈیٹا سیٹس، دیگر اندرونی ٹیموں کے موجودہ ڈیٹاسیٹس، خود جمع کیے گئے، یا وینڈرز سے خریدے گئے ڈیٹا۔
    • معیار کی تشخیص کو انجام دیں۔ - حتمی استعمال کے معاملے سے متعلق ایک تجزیہ پائپ لائن بنائیں۔
  • ڈیٹا تشریحات بنانے کے لیے توقعات پر سیدھ کریں۔ - درج ذیل پر غور کریں:
    • تکنیکی اسٹیک ہولڈرز کی شناخت کریں۔ - یہ عام طور پر آپ کی کمپنی میں ایک فرد یا ٹیم ہوتی ہے جو ایک تشریح پائپ لائن کو نافذ کرنے کے لیے زمینی سچائی سے متعلق تکنیکی دستاویزات کو استعمال کرنے کے قابل ہوتی ہے۔ یہ اسٹیک ہولڈرز تشریح شدہ ڈیٹا کے معیار کی جانچ کے لیے بھی ذمہ دار ہیں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ یہ آپ کے ڈاؤن اسٹریم ML ایپلیکیشن کی ضروریات کو پورا کرتا ہے۔
    • ڈیٹا اینوٹیٹرز کی شناخت کریں۔ - یہ افراد گراؤنڈ ٹروتھ کے اندر آپ کے سورس ڈیٹا میں لیبل شامل کرنے کے لیے پہلے سے طے شدہ ہدایات کا استعمال کرتے ہیں۔ آپ کے استعمال کے کیس اور تشریحی رہنما خطوط کے لحاظ سے انہیں ڈومین کا علم رکھنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ آپ اپنی کمپنی میں داخلی افرادی قوت استعمال کر سکتے ہیں، یا a کے لیے ادائیگی کر سکتے ہیں۔ ایک بیرونی وینڈر کے زیر انتظام افرادی قوت.
  • ڈیٹا بنانے کے عمل کی نگرانی کو یقینی بنائیں - جیسا کہ آپ پچھلے نکات سے دیکھ سکتے ہیں، ڈیٹا تخلیق ایک تفصیلی عمل ہے جس میں متعدد خصوصی اسٹیک ہولڈرز شامل ہیں۔ لہٰذا، مطلوبہ نتائج کی طرف آخر تک اس کی نگرانی کرنا بہت ضروری ہے۔ ایک سرشار شخص یا ٹیم کا عمل کی نگرانی کرنے سے آپ کو مربوط، موثر ڈیٹا بنانے کے عمل کو یقینی بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔

آپ جس راستے پر جانے کا فیصلہ کرتے ہیں اس پر منحصر ہے، آپ کو درج ذیل پر بھی غور کرنا چاہیے:

  • ماخذ ڈیٹاسیٹ بنائیں - اس سے مراد ایسی مثالیں ہیں جب موجودہ ڈیٹا ہاتھ میں کام کے لیے موزوں نہیں ہے، یا قانونی رکاوٹیں آپ کو اسے استعمال کرنے سے روکتی ہیں۔ اندرونی ٹیمیں یا بیرونی وینڈرز (اگلا نقطہ) استعمال کرنا ضروری ہے۔ یہ اکثر انتہائی خصوصی ڈومینز یا کم عوامی تحقیق والے علاقوں کے لیے ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک ڈاکٹر کے عام سوالات، لباس لیٹنا، یا کھیلوں کے ماہرین۔ یہ اندرونی یا بیرونی ہو سکتا ہے.
  • دکانداروں کی تحقیق کریں اور آن بورڈنگ کا عمل کریں۔ - جب بیرونی وینڈرز استعمال کیے جاتے ہیں، تو دونوں اداروں کے درمیان معاہدہ اور آن بورڈنگ کا عمل طے ہونا چاہیے۔

اس سیکشن میں، ہم نے ان اجزاء اور اسٹیک ہولڈرز کا جائزہ لیا جن پر ہمیں غور کرنا چاہیے۔ تاہم، اصل عمل کیسا لگتا ہے؟ مندرجہ ذیل تصویر میں، ہم ڈیٹا کی تخلیق اور تشریح کے لیے ایک پراسیس ورک فلو کا خاکہ پیش کرتے ہیں۔ تکراری نقطہ نظر ٹرناراؤنڈ ٹائم کو کم کرنے، غلطیوں کا جلد پتہ لگانے، اور کم معیار کے ڈیٹا کی تخلیق میں وسائل کے ضیاع سے بچنے کے لیے پائلٹ نامی ڈیٹا کے چھوٹے بیچوں کا استعمال کرتا ہے۔ ہم ان پائلٹ راؤنڈز کو بعد میں اس پوسٹ میں بیان کریں گے۔ ہم ڈیٹا کی تخلیق، تشریح، اور کوالٹی کنٹرول کے لیے کچھ بہترین طریقوں کا بھی احاطہ کرتے ہیں۔

درج ذیل اعداد و شمار ڈیٹا تخلیق کرنے والی پائپ لائن کی تکراری ترقی کو واضح کرتا ہے۔ عمودی طور پر، ہمیں ڈیٹا سورسنگ بلاک (سبز) اور تشریح بلاک (نیلا) ملتا ہے۔ دونوں بلاکس میں آزاد پائلٹ راؤنڈ ہیں (ڈیٹا تخلیق/تشریح، QAQC، اور اپ ڈیٹ)۔ تیزی سے اعلیٰ ماخذ کردہ ڈیٹا بنایا جاتا ہے اور اسے تیزی سے اعلیٰ معیار کی تشریحات بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

ڈیٹا تخلیق یا تشریح پائپ لائن کی تکراری ترقی کے دوران، ڈیٹا کے چھوٹے بیچز کو آزاد پائلٹس کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ ہر پائلٹ راؤنڈ میں ڈیٹا کی تخلیق یا تشریح کا مرحلہ، کچھ کوالٹی اشورینس اور نتائج کا کوالٹی کنٹرول، اور عمل کو بہتر بنانے کے لیے ایک اپ ڈیٹ مرحلہ ہوتا ہے۔ ان عملوں کو لگاتار پائلٹس کے ذریعے جرمانہ کرنے کے بعد، آپ بڑے پیمانے پر ڈیٹا تخلیق اور تشریح پر آگے بڑھ سکتے ہیں۔

ڈیٹا تخلیق پائپ لائن میں تکراری ترقی کا جائزہ۔

ماخذ ڈیٹا کی تخلیق

ان پٹ تخلیق کا عمل آپ کی دلچسپی کی اشیاء کو ترتیب دینے کے گرد گھومتا ہے، جو آپ کے کام کی قسم پر منحصر ہے۔ یہ تصاویر (اخبار کے اسکین)، ویڈیوز (ٹریفک کے مناظر)، 3D پوائنٹ کلاؤڈز (میڈیکل اسکینز) یا محض متن (سب ٹائٹل ٹریکس، ٹرانسکرپشن) ہوسکتے ہیں۔ عام طور پر، اپنے کام سے متعلق آئٹمز کو اسٹیج کرتے وقت، درج ذیل کو یقینی بنائیں:

  • حتمی AI/ML سسٹم کے لیے حقیقی دنیا کے استعمال کے معاملے کی عکاسی کریں۔ - آپ کے تربیتی ڈیٹا کے لیے تصاویر یا ویڈیوز جمع کرنے کا سیٹ اپ حقیقی دنیا کی ایپلی کیشن میں آپ کے ان پٹ ڈیٹا کے سیٹ اپ سے قریب سے مماثل ہونا چاہیے۔ اس کا مطلب ہے مسلسل جگہ کا تعین کرنے والی سطحیں، روشنی کے ذرائع، یا کیمرے کے زاویے۔
  • متغیر ذرائع کا محاسبہ کریں اور ان کو کم سے کم کریں۔ - درج ذیل پر غور کریں:
    • ڈیٹا اکٹھا کرنے کے معیارات کو برقرار رکھنے کے لیے بہترین طرز عمل تیار کریں۔ - آپ کے استعمال کے معاملے کی تفصیل پر منحصر ہے، آپ کو اپنے ڈیٹا پوائنٹس میں مستقل مزاجی کی ضمانت دینے کے لیے تقاضے بتانے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ سنگل کیمرہ پوائنٹس سے تصویر یا ویڈیو ڈیٹا اکٹھا کر رہے ہیں، تو ہو سکتا ہے کہ آپ کو اپنی دلچسپی کی اشیاء کی مستقل جگہ کا تعین کرنے کی ضرورت ہو، یا ڈیٹا کیپچر راؤنڈ سے پہلے کیمرے کے معیار کی جانچ کی ضرورت ہو۔ یہ کیمرے کے جھکاؤ یا دھندلا پن جیسے مسائل سے بچ سکتا ہے، اور فریم سے باہر یا دھندلی امیجز کو ہٹانے جیسے نیچے والے اوور ہیڈز کو کم سے کم کر سکتا ہے، نیز آپ کی دلچسپی کے علاقے پر تصویری فریم کو دستی طور پر سینٹر کرنے کی ضرورت ہے۔
    • متغیر کے پہلے سے خالی ٹیسٹ ٹائم ذرائع - اگر آپ آزمائشی وقت کے دوران اب تک ذکر کردہ کسی بھی صفات میں تغیر کا اندازہ لگاتے ہیں، تو یقینی بنائیں کہ آپ تربیتی ڈیٹا کی تخلیق کے دوران ان تغیر پذیر ذرائع کو حاصل کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر آپ توقع کرتے ہیں کہ آپ کی ML ایپلیکیشن متعدد مختلف لائٹ سیٹنگز میں کام کرے گی، تو آپ کو مختلف لائٹ سیٹنگز پر ٹریننگ امیجز اور ویڈیوز بنانے کا مقصد بنانا چاہیے۔ استعمال کے معاملے پر منحصر ہے، کیمرے کی پوزیشننگ میں تغیر آپ کے لیبلز کے معیار کو بھی متاثر کر سکتا ہے۔
  • جب دستیاب ہو تو ڈومین کی پیشگی معلومات کو شامل کریں۔ - درج ذیل پر غور کریں:
    • غلطی کے ذرائع سے متعلق معلومات - ڈومین پریکٹیشنرز اپنے سالوں کے تجربے کی بنیاد پر غلطی کے ذرائع کے بارے میں بصیرت فراہم کر سکتے ہیں۔ وہ پچھلے دو نکات کے بہترین طریقوں پر رائے فراہم کر سکتے ہیں: کون سی ترتیبات حقیقی دنیا کے استعمال کے معاملے کی بہترین عکاسی کرتی ہیں؟ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے دوران، یا استعمال کے وقت تغیر کے ممکنہ ذرائع کیا ہیں؟
    • ڈومین کے لیے مخصوص ڈیٹا اکٹھا کرنے کے بہترین طریقے - اگرچہ آپ کے تکنیکی اسٹیک ہولڈرز کو جمع کردہ تصاویر یا ویڈیوز میں توجہ مرکوز کرنے کے لیے تکنیکی پہلوؤں کا پہلے سے ہی اچھا اندازہ ہو سکتا ہے، لیکن ڈومین پریکٹیشنرز اس بارے میں تاثرات فراہم کر سکتے ہیں کہ ڈیٹا کو کس طرح بہتر طریقے سے ترتیب دیا جائے یا اس طرح جمع کیا جائے کہ ان ضروریات کو پورا کیا جائے۔

کوالٹی کنٹرول اور بنائے گئے ڈیٹا کی کوالٹی اشورینس

اب جب کہ آپ نے ڈیٹا اکٹھا کرنے کی پائپ لائن ترتیب دی ہے، ہو سکتا ہے کہ آگے بڑھ کر زیادہ سے زیادہ ڈیٹا اکٹھا کرنا پرکشش ہو۔ ذرا رکو! ہمیں پہلے یہ چیک کرنا چاہیے کہ آیا سیٹ اپ کے ذریعے جمع کیا گیا ڈیٹا آپ کے حقیقی لفظ کے استعمال کے کیس کے لیے موزوں ہے یا نہیں۔ ہم کچھ ابتدائی نمونے استعمال کر سکتے ہیں اور بار بار سیٹ اپ کو ان بصیرت کے ذریعے بہتر بنا سکتے ہیں جو ہم نے اس نمونے کے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے سے حاصل کی ہیں۔ پائلٹ عمل کے دوران اپنے تکنیکی، کاروبار، اور تشریح کے اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ مل کر کام کریں۔ یہ اس بات کو یقینی بنائے گا کہ آپ کی نتیجہ خیز پائپ لائن کم سے کم اوور ہیڈز کے اندر ایم ایل ریڈی لیبلڈ ڈیٹا تیار کرتے ہوئے کاروباری ضروریات کو پورا کر رہی ہے۔

تشریحات

ان پٹس کی تشریح وہ جگہ ہے جہاں ہم اپنے ڈیٹا — لیبلز میں جادوئی ٹچ شامل کرتے ہیں! آپ کے کام کی قسم اور ڈیٹا بنانے کے عمل پر منحصر ہے، آپ کو دستی تشریح کرنے والوں کی ضرورت ہو سکتی ہے، یا آپ آف دی شیلف خودکار طریقے استعمال کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا تشریح پائپ لائن بذات خود تکنیکی طور پر ایک مشکل کام ہو سکتا ہے۔ گراؤنڈ ٹروتھ آپ کے تکنیکی اسٹیک ہولڈرز کے لیے اس سفر کو آسان بناتا ہے۔ عام ڈیٹا ذرائع کے لیے لیبلنگ ورک فلو کا بلٹ ان ریپرٹوائر. چند اضافی اقدامات کے ساتھ، یہ آپ کو تعمیر کرنے کے قابل بھی بناتا ہے۔ اپنی مرضی کے مطابق لیبلنگ ورک فلو پہلے سے تشکیل شدہ اختیارات سے باہر۔

مناسب تشریحی ورک فلو تیار کرتے وقت اپنے آپ سے درج ذیل سوالات پوچھیں:

  • کیا مجھے اپنے ڈیٹا کے لیے دستی تشریحی عمل کی ضرورت ہے؟ کچھ معاملات میں، خودکار لیبلنگ کی خدمات ہاتھ میں کام کے لیے کافی ہو سکتی ہیں۔ دستاویزات اور دستیاب ٹولز کا جائزہ لینے سے آپ کو یہ شناخت کرنے میں مدد مل سکتی ہے کہ آیا آپ کے استعمال کے معاملے کے لیے دستی تشریح ضروری ہے (مزید معلومات کے لیے، دیکھیں ڈیٹا لیبلنگ کیا ہے؟)۔ ڈیٹا بنانے کا عمل آپ کے ڈیٹا کی تشریح کے گرانولریٹی کے حوالے سے کنٹرول کی مختلف سطحوں کی اجازت دے سکتا ہے۔ اس عمل پر منحصر ہے، آپ بعض اوقات دستی تشریح کی ضرورت کو بھی نظرانداز کر سکتے ہیں۔ مزید معلومات کے لیے رجوع کریں۔ Huging Face Q&A NLU ماڈل کو تربیت دینے کے لیے Amazon SageMaker Ground Truth کا استعمال کرتے ہوئے ایک حسب ضرورت سوال و جواب ڈیٹاسیٹ بنائیں.
  • میری زمینی سچائی کیا ہے؟ زیادہ تر معاملات میں، زمینی سچائی آپ کے تشریحی عمل سے سامنے آئے گی - یہی پوری بات ہے! دوسروں میں، صارف کو زمینی سچائی کے لیبل تک رسائی حاصل ہو سکتی ہے۔ یہ آپ کے معیار کی یقین دہانی کے عمل کو نمایاں طور پر تیز کر سکتا ہے، یا متعدد دستی تشریحات کے لیے درکار اوور ہیڈ کو کم کر سکتا ہے۔
  • میری زمینی سچائی حالت سے انحراف کی مقدار کے لیے اوپری حد کیا ہے؟ ان لیبلز کے ارد گرد کی عام غلطیوں، ایسی غلطیوں کے ذرائع، اور غلطیوں میں مطلوبہ کمی کو سمجھنے کے لیے اپنے اختتامی صارفین کے ساتھ کام کریں۔ اس سے آپ کو یہ شناخت کرنے میں مدد ملے گی کہ لیبل لگانے کے کام کے کون سے پہلو سب سے زیادہ چیلنجنگ ہیں یا ان میں تشریح کی غلطیاں ہونے کا امکان ہے۔
  • کیا ان اشیاء کو لیبل کرنے کے لیے استعمال کنندگان یا فیلڈ پریکٹیشنرز کے ذریعہ پہلے سے موجود قواعد موجود ہیں؟ اپنے دستی تشریح کنندگان کے لیے ہدایات کا ایک سیٹ بنانے کے لیے ان رہنما خطوط کو استعمال اور بہتر کریں۔

ان پٹ تشریح کے عمل کو پائلٹ کرنا

ان پٹ تشریح کے عمل کو پائلٹ کرتے وقت، درج ذیل پر غور کریں:

  • تشریح کرنے والوں اور فیلڈ پریکٹیشنرز کے ساتھ ہدایات کا جائزہ لیں۔ - ہدایات جامع اور مخصوص ہونی چاہئیں۔ اپنے صارفین سے رائے طلب کریں (کیا ہدایات درست ہیں؟ کیا ہم اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کسی ہدایات پر نظر ثانی کر سکتے ہیں کہ وہ غیر فیلڈ پریکٹیشنرز کے لیے قابل فہم ہیں؟) اور تشریح کرنے والے (کیا سب کچھ قابل فہم ہے؟ کیا کام واضح ہے؟)۔ اگر ممکن ہو تو، اچھے اور برے لیبل والے ڈیٹا کی ایک مثال شامل کریں تاکہ آپ کے تشریح کاروں کو اس بات کی شناخت کرنے میں مدد ملے کہ کیا توقع کی جاتی ہے، اور عام لیبلنگ کی غلطیاں کیا نظر آتی ہیں۔
  • تشریحات کے لیے ڈیٹا اکٹھا کریں۔ - اپنے گاہک کے ساتھ ڈیٹا کا جائزہ لیں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ یہ متوقع معیارات پر پورا اترتا ہے، اور دستی تشریح سے متوقع نتائج کو ہم آہنگ کرنے کے لیے۔
  • ٹیسٹ رن کے طور پر اپنے مینوئل اینوٹیٹرز کے پول کو مثالیں فراہم کریں۔ – مثالوں کے اس مجموعے میں تشریح کرنے والوں میں عام تغیر کیا ہے؟ تشریح کرنے والوں کے درمیان مستقل مزاجی کے رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لیے دی گئی تصویر کے اندر ہر تشریح کے تغیر کا مطالعہ کریں۔ پھر تصویروں یا ویڈیو فریموں میں مختلف حالتوں کا موازنہ کریں تاکہ یہ معلوم ہو سکے کہ کون سے لیبل لگانا مشکل ہے۔

تشریحات کا کوالٹی کنٹرول

تشریح کوالٹی کنٹرول کے دو اہم اجزاء ہوتے ہیں: تشریح کرنے والوں کے درمیان مستقل مزاجی کا اندازہ لگانا، اور خود تشریحات کے معیار کا اندازہ لگانا۔

آپ ایک ہی کام کے لیے متعدد تشریح کاروں کو تفویض کر سکتے ہیں (مثال کے طور پر، تین تشریح کنندگان ایک ہی تصویر پر کلیدی نکات کا لیبل لگاتے ہیں)، اور تشریح کرنے والوں کے درمیان ان لیبلز کے معیاری انحراف کے ساتھ ساتھ اوسط قدر کی پیمائش کر سکتے ہیں۔ ایسا کرنے سے آپ کو کسی بھی بیرونی تشریحات کی شناخت کرنے میں مدد ملتی ہے (استعمال شدہ غلط لیبل، یا اوسط تشریح سے بہت دور لیبل)، جو قابل عمل نتائج کی رہنمائی کر سکتا ہے، جیسے کہ آپ کی ہدایات کو بہتر بنانا یا کچھ تشریح کنندگان کو مزید تربیت فراہم کرنا۔

تشریحات کے معیار کا خود اندازہ لگانا تشریحی تغیر اور (جب دستیاب ہو) ڈومین کے ماہرین یا زمینی سچائی کی معلومات کی دستیابی سے منسلک ہے۔ کیا کچھ مخصوص لیبلز ہیں (آپ کی تمام تصاویر میں) جہاں تشریح کرنے والوں کے درمیان اوسط فرق مسلسل زیادہ ہے؟ کیا کوئی لیبل آپ کی توقعات سے بہت دور ہیں کہ انہیں کہاں ہونا چاہئے، یا انہیں کیسا نظر آنا چاہئے؟

ہمارے تجربے کی بنیاد پر، ڈیٹا تشریح کے لیے ایک عام کوالٹی کنٹرول لوپ اس طرح نظر آ سکتا ہے:

  • ٹیسٹ رن کے نتائج کی بنیاد پر ہدایات یا امیج سٹیجنگ پر اعادہ کریں۔ - کیا کوئی بھی چیز بند ہے، یا کیا تصویر کی سٹیجنگ تشریح کرنے والوں یا صارفین کی توقعات سے میل نہیں کھاتی؟ کیا ہدایات گمراہ کن ہیں، یا کیا آپ نے اپنی مثالی تصویروں میں کوئی لیبل یا عام غلطیاں چھوڑی ہیں؟ کیا آپ اپنے تشریح کرنے والوں کے لیے ہدایات کو بہتر بنا سکتے ہیں؟
  • اگر آپ مطمئن ہیں کہ آپ نے ٹیسٹ رن سے کسی بھی مسئلے کو حل کیا ہے، تو تشریحات کا ایک بیچ بنائیں - بیچ سے نتائج کی جانچ کرنے کے لیے، بین تشریحی اور بین امیج لیبل کی تغیرات کا اندازہ لگانے کے لیے اسی معیار کی تشخیص کے طریقہ کار پر عمل کریں۔

نتیجہ

یہ پوسٹ کاروباری اسٹیک ہولڈرز کے لیے AI/ML ایپلیکیشنز کے لیے ڈیٹا تخلیق کی پیچیدگیوں کو سمجھنے کے لیے ایک رہنما کے طور پر کام کرتی ہے۔ بیان کردہ عمل تکنیکی پریکٹیشنرز کے لیے ایک رہنما کے طور پر بھی کام کرتے ہیں تاکہ کاروباری رکاوٹوں جیسے عملے اور اخراجات کو بہتر بناتے ہوئے معیاری ڈیٹا تیار کریں۔ اگر اچھی طرح سے نہیں کیا گیا تو، ڈیٹا کی تخلیق اور لیبلنگ پائپ لائن میں 4-6 ماہ تک کا وقت لگ سکتا ہے۔

اس پوسٹ میں بیان کردہ رہنما خطوط اور تجاویز کے ساتھ، آپ رکاوٹوں کو دور کر سکتے ہیں، تکمیل کے لیے وقت کم کر سکتے ہیں، اور اعلیٰ معیار کا ڈیٹا بنانے کے لیے اپنے سفر میں اخراجات کو کم کر سکتے ہیں۔


مصنفین کے بارے میں

جسلین گریوال ایمیزون ویب سروسز میں ایک اپلائیڈ سائنٹسٹ ہے، جہاں وہ مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے حقیقی دنیا کے مسائل کو حل کرنے کے لیے AWS صارفین کے ساتھ کام کرتی ہے، خاص طور پر درست ادویات اور جینومکس پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے۔ بائیو انفارمیٹکس، آنکولوجی اور کلینیکل جینومکس میں اس کا پس منظر مضبوط ہے۔ وہ مریضوں کی دیکھ بھال کو بہتر بنانے کے لیے AI/ML اور کلاؤڈ سروسز استعمال کرنے کا شوق رکھتی ہے۔

بورس آرونچک Amazon AI مشین لرننگ سلوشنز لیب میں ایک مینیجر ہے، جہاں وہ ML سائنسدانوں اور انجینئرز کی ایک ٹیم کی رہنمائی کرتا ہے تاکہ AWS صارفین کو AI/ML سلوشنز سے فائدہ اٹھاتے ہوئے کاروباری اہداف کو حاصل کرنے میں مدد ملے۔

میگوئل رومیرو کالوو میں ایک اپلائیڈ سائنٹسٹ ہے۔ ایمیزون ایم ایل حل لیب جہاں وہ ML اور کلاؤڈ اپنانے کے ذریعے اپنے کاروبار کو تیز کرنے کے لیے AWS کی اندرونی ٹیموں اور اسٹریٹجک صارفین کے ساتھ شراکت کرتا ہے۔

لن لی چیونگ Amazon Web Services میں Amazon ML Solutions Lab ٹیم کے ساتھ سینئر سائنسدان اور مینیجر ہیں۔ وہ نئی بصیرتیں دریافت کرنے اور پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کو دریافت کرنے اور لاگو کرنے کے لیے اسٹریٹجک AWS صارفین کے ساتھ کام کرتی ہے۔

اسپاٹ_مگ

تازہ ترین انٹیلی جنس

اسپاٹ_مگ

ہمارے ساتھ بات چیت

ہیلو وہاں! میں آپ کی کیسے مدد کر سکتا ہوں؟