Data Annotation क्या है और इसमें कौन सी Skills चाहिए

लेखक: MRINMOY

अगर आपने कभी Google Photos में अपनी फ़ोटो खोजी है, या मोबाइल से बोलकर कुछ टाइप करवाया है, तो आप Data Annotation के नतीजे का इस्तेमाल कर चुके हैं। यह एक सीधा-सादा काम है, पर इसी पर AI की नींव टिकी है। आइए इसे पूरी तरह आसान भाषा में समझें: यह क्या है, कैसे होता है, किन चीज़ों की ज़रूरत पड़ती है और इसमें क्या सावधानी रखनी चाहिए।

Annotation का मतलब क्या है

"Annotation" का सीधा मतलब है किसी चीज़ पर नोट या निशान लगाना। जब आप किताब पढ़ते हुए किसी लाइन के नीचे पेंसिल से लाइन खींचते हैं या किनारे पर कुछ लिख देते हैं, तो वह भी एक तरह की Annotation है। AI के संदर्भ में यही काम तस्वीर, आवाज़, वीडियो और टेक्स्ट पर किया जाता है, ताकि मशीन को पता चले कि उसके सामने क्या है।

मशीन को तस्वीर में सिर्फ़ रंग के बिंदु दिखते हैं। उसे यह नहीं पता कि इनमें से कौन सा हिस्सा सड़क है और कौन सा पैदल चलने वाला इंसान। जब इंसान उन हिस्सों पर निशान लगा देता है, तब मशीन के पास सीखने के लिए सही उदाहरण होते हैं।

काम के अलग-अलग रूप

Annotation का काम एक ही तरह का नहीं होता। इसके कई रूप हैं, और हर एक में थोड़ी अलग समझ लगती है।

• तस्वीरों में: किसी गाड़ी, इंसान या दुकान के चारों ओर डिब्बा (Box) बनाना, या किसी चीज़ की बारीक रूपरेखा खींचना
• लिखे हुए शब्दों में: वाक्य को पढ़कर बताना कि भाव अच्छा है, बुरा है या सामान्य; किसी लेख में नाम, जगह या तारीख़ चिह्नित करना
• आवाज़ में: रिकॉर्डिंग सुनकर जो बोला गया उसे लिखना, और बता देना कि कहाँ शोर था या कौन बोल रहा था
• वीडियो में: किसी ख़ास पल या हरकत को समय के साथ चिह्नित करना, जैसे कोई सड़क पार कर रहा है

एक दिन का काम कैसा दिखता है

मान लीजिए आपको सड़क की तस्वीरें दी गई हैं। निर्देश कहता है कि हर तस्वीर में सभी गाड़ियों के चारों ओर Box बनाइए, पर पीछे धुँधली दिखने वाली गाड़ियों को छोड़ दीजिए। आप एक-एक तस्वीर खोलते हैं, Box बनाते हैं, और अगली पर जाते हैं। इसमें दिमाग़ से ज़्यादा ध्यान और स्थिर हाथ की ज़रूरत है। कुछ घंटे बाद आँखें थकने लगती हैं, इसलिए बीच-बीच में आराम लेना काम का ही हिस्सा है।

कौन सी Skills काम आती हैं

यहाँ बड़ी डिग्री से ज़्यादा आदतें मायने रखती हैं।

• ध्यान: ग़लती तभी बचती है जब नज़र टिकी रहे
• धैर्य: एक जैसा काम सैकड़ों बार दोहराना पड़ता है
• निर्देश समझना: हर प्रोजेक्ट के अपने नियम होते हैं, और उन्हें ठीक से लागू करना ही असली हुनर है
• भाषा की पकड़: टेक्स्ट वाले काम में बारीक फ़र्क़ समझना ज़रूरी है
• कंप्यूटर की बुनियादी जानकारी: Mouse और Keyboard पर सहजता, और ब्राउज़र चलाना आना चाहिए

इन सबके ऊपर ईमानदारी आती है। अगर कोई चीज़ समझ में नहीं आई तो अंदाज़े से Label लगा देने के बजाय पूछना या छोड़ देना बेहतर है।

सही Label क्यों इतना ज़रूरी है

सोचिए अगर किसी ने सैकड़ों तस्वीरों में कुत्ते को "बिल्ली" लिख दिया। AI उसी को सच मानकर सीखेगा और आगे ग़लत पहचान करेगा। अब सोचिए यह ग़लती किसी ऐसे सिस्टम में हो जो गाड़ी चलाने या चिकित्सा में काम आता हो। इसीलिए Platforms Quality पर इतनी नज़र रखते हैं। कई जगह आपके काम की दूसरे लोग जाँच करते हैं, और बार-बार ग़लत Label लगाने वाले को काम मिलना बंद हो सकता है।

शुरुआत में क्या देखना चाहिए

जब आप किसी Platform का पेज खोलें तो ये बातें ज़रूर देखिए।

• काम का Tool उनका अपना है या आपको कोई Software चलाना पड़ेगा
• Payment किस हिसाब से मिलेगी, घंटे के या Task के
• Test या Qualification है या नहीं, और उसे दोबारा दे सकते हैं या नहीं
• काम हर समय मिलता है या सिर्फ़ Projects आने पर

इनके जवाब आपको कंपनी के Official पेज पर या हमारे कंपनी-पेज पर मिल जाएँगे। उदाहरण के लिए Hive Micro, iMerit और SuperAnnotate जैसे पेज पढ़कर आप समझ सकते हैं कि अलग-अलग जगह काम का रूप कैसे बदलता है।

ध्यान रखने की बातें

पहली बात: बैठकर लगातार स्क्रीन देखना आँखों और गर्दन पर असर डालता है। हर कुछ समय बाद उठिए, पानी पीजिए और आँखों को आराम दीजिए। दूसरी बात: अगर किसी प्रोजेक्ट में निजी या संवेदनशील तस्वीरें या बातें दिखें, तो उन्हें बाहर किसी के साथ साझा मत कीजिए। ज़्यादातर Platforms इसके लिए गोपनीयता का समझौता कराते हैं। तीसरी बात: शुरुआती दौर में कमाई कम लग सकती है। गति और सटीकता बढ़ने के साथ ही यह बेहतर होती है।

आगे कैसे बढ़ें

जो लोग सिर्फ़ Box बनाने तक सीमित रहते हैं, उनकी आमदनी भी आम तौर पर सीमित रहती है। जो किसी विषय में जानकार बन जाते हैं, जैसे भाषा, क़ानून या विज्ञान, उन्हें ज़्यादा जटिल और बेहतर दरों वाले काम मिलने की संभावना बनती है। इसलिए शुरू में सीखिए, फिर धीरे-धीरे अपने मनपसंद क्षेत्र की ओर बढ़िए। पूरी तस्वीर समझने के लिए AI Training क्या है वाला लेख और AI Training Category पढ़ना फ़ायदेमंद रहेगा।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Annotation का काम कितना थकाऊ होता है?
यह काम एक जैसा होता है, इसलिए कई घंटे लगातार करने पर आँखें और ध्यान थकते हैं। कई लोग एक बार में एक से डेढ़ घंटे काम करके बीच में आराम लेते हैं। थकान में ग़लतियाँ ज़्यादा होती हैं और Quality गिरने पर नुक़सान आपका ही है।

क्या फ़ोन से भी Annotation हो सकती है?
कुछ सरल काम फ़ोन पर हो सकते हैं, पर ज़्यादातर Tools, ख़ासकर तस्वीरों पर Box बनाना या बारीक निशान लगाना, Laptop या Computer पर ही सही चलते हैं। बड़ी स्क्रीन और Mouse से सटीकता बढ़ती है।

अपनी Speed कैसे बढ़ाएँ?
पहले सटीकता पर ध्यान दीजिए, गति अपने आप आएगी। शॉर्टकट कुंजियाँ सीखिए, निर्देश का सार एक कागज़ पर लिखकर सामने रखिए और एक ही तरह के काम को लगातार करने की कोशिश कीजिए, ताकि बार-बार नियम न बदलने पड़ें।

उपलब्धता, नियम और रेट समय के साथ बदलते रहते हैं। Apply करने से पहले Official Website पर ख़ुद जाँच कर लीजिए।

Author: MRINMOY