कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पीछे के लोग और प्रक्रियाएं

प्रकाशन तिथि: 1 अप्रैल, 2019 / अद्यतन तिथि: 1 अप्रैल, 2019 – लेखक: Konrad Wolfenstein

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पीछे के लोग और प्रक्रियाएं – @shutterstock | Zapp2Photo

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अक्सर नौकरियों को खत्म करने वाली और मानव श्रमिकों का विकल्प बनने वाली कंपनी के रूप में देखा जाता है। कुछ क्षेत्रों में यह बात सच है, लेकिन अन्य क्षेत्रों में, विशेष रूप से डेटा की सफाई और प्रसंस्करण के संबंध में, एआई नए रोजगार सृजित करने में अग्रणी भूमिका निभा रही है।.

'डेटा लेबलिंग और एनोटेशन' कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से उभरा एक तेजी से विकसित हो रहा उद्योग है। कैमरे और सोशल मीडिया जैसे स्रोतों से प्राप्त असंरचित डेटासेट, या डेटाबेस जैसे संरचित स्रोतों से प्राप्त डेटा को लेबल, टैग, रंगीन या हाइलाइट किया जाता है ताकि व्यक्तियों के बीच अंतर और समानताएं उजागर हो सकें। किसी मशीन को स्टॉप साइन पहचानने के लिए प्रशिक्षित करने हेतु, एक व्यक्ति सड़क के कैमरे के फुटेज में चलकर सभी स्टॉप साइन को टैग करेगा। फिर मशीन को ऐसी हजारों छवियों की पहचान करने वाला डेटा दिया जाएगा। समय के साथ, टैग किए गए डेटा को संसाधित करके, सिस्टम स्टॉप साइन को पहचानने में अधिक सटीक हो सकता है। इस प्रकार की मशीन लर्निंग, जिसमें सिस्टम अधिक डेटा प्राप्त करके सटीकता में सुधार करता है, को डीप लर्निंग कहा जाता है।

क्योंकि यह प्रक्रिया एल्गोरिदम के मुख्य कार्यों को सटीक रूप से निष्पादित करने के लिए आवश्यक है, इसलिए डेटा लेबलिंग उद्योग अगले पांच वर्षों में काफी महत्वपूर्ण हो जाएगा। 2018 में, एआई और मशीन लर्निंग डेटा तैयारी का बाजार, जो डेटा को मैन्युअल रूप से लेबल करने के लिए मनुष्यों पर बहुत अधिक निर्भर करता है, का मूल्य 500 मिलियन डॉलर था। कॉग्निलिटिका , 2023 तक इसके दोगुने से अधिक बढ़कर 1.2 बिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है। तृतीय-पक्ष प्रदाताओं को इस वृद्धि में उल्लेखनीय वृद्धि की उम्मीद है, जो इसी अवधि में 150 मिलियन डॉलर से बढ़कर 1 बिलियन डॉलर हो जाएगी। डेटा लेबलिंग विशेष रूप से एआई अनुप्रयोगों जैसे वस्तु और छवि पहचान, स्वायत्त वाहन और पाठ और छवि एनोटेशन के लिए महत्वपूर्ण है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अक्सर नौकरियों को खत्म करने वाली और मानव श्रमिकों की जगह लेने वाली कंपनी के रूप में बदनाम किया जाता है। कुछ क्षेत्रों में यह सच है, लेकिन अन्य क्षेत्रों में, विशेष रूप से डेटा को साफ करने और संसाधित करने के तरीकों के आसपास, एआई नई नौकरियों के सृजन में अग्रणी भूमिका निभा रहा है।.

डेटा लेबलिंग और एनोटेशन कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से उत्पन्न एक उभरता हुआ उद्योग है। कैमरे और सोशल मीडिया डेटा जैसे स्रोतों से प्राप्त असंरचित डेटासेट या डेटाबेस जैसे संरचित स्रोतों से प्राप्त डेटासेट को लेबल किया जाता है, चिह्नित किया जाता है, रंग दिया जाता है या हाइलाइट किया जाता है ताकि उनमें अंतर और समानताएं दिखाई जा सकें। किसी मशीन को यह सिखाने के लिए कि स्टॉप साइन क्या होता है, एक व्यक्ति को सड़क के कैमरे के फुटेज में जाकर फोटो में मौजूद सभी स्टॉप साइन को चिह्नित करना होता है। फिर मशीन को ऐसी हजारों छवियों की पहचान करने वाला डेटा दिया जाता है। समय के साथ, लेबल किए गए डेटा को संसाधित करके सिस्टम स्टॉप साइन की पहचान अधिक सटीकता से कर सकता है। इस प्रकार की मशीन लर्निंग, जिसमें सिस्टम को अधिक डेटा दिए जाने पर उसकी सटीकता बढ़ती है, को डीप लर्निंग कहा जाता है।

एल्गोरिदम के अपने कार्यों के मुख्य भागों को सटीक रूप से निष्पादित करने के लिए यह प्रक्रिया आवश्यक है, इसलिए डेटा लेबलिंग उद्योग अगले पांच वर्षों में तेजी से बढ़ने वाला है। 2018 में, एआई और मशीन लर्निंग डेटा तैयारी का बाजार, जो डेटा को मैन्युअल रूप से लेबल करने के लिए मनुष्यों पर बहुत अधिक निर्भर करता है, 500 मिलियन डॉलर का था। कॉग्निलिटिका, 2023 तक इसके दोगुने से अधिक बढ़कर 1.2 बिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है। तृतीय-पक्ष प्रदाताओं को इस वृद्धि में उल्लेखनीय वृद्धि देखने की उम्मीद है, जो इसी अवधि में बाजार के 150 मिलियन डॉलर से बढ़कर 1 बिलियन डॉलर हो जाएगी। डेटा लेबलिंग विशेष रूप से उन एआई के लिए आवश्यक है जो वस्तु और छवि पहचान, स्वायत्त वाहनों और पाठ और छवि एनोटेशन से संबंधित हैं।

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