AI प्रशिक्षण डेटा सङ्कलन गर्ने प्रक्रिया अपरिहार्य र चुनौतीपूर्ण दुवै छ। हामीले यो भाग छोड्न र हाम्रो मोडेलले अर्थपूर्ण नतिजाहरू (वा परिणामहरू पहिलो स्थानमा) मंथन सुरु गर्ने बिन्दुमा पुग्न सक्ने कुनै तरिका छैन। यो व्यवस्थित र अन्तरसम्बन्धित छ।
समसामयिक एआई (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) समाधानहरूको उद्देश्य र प्रयोगका केसहरू थप आला भएकाले, त्यहाँ परिष्कृतहरूको लागि बढ्दो माग छ। एआई प्रशिक्षण डाटा। कम्पनीहरू र स्टार्टअपहरू नयाँ क्षेत्रहरू र बजार खण्डहरूमा बाहिर निस्कन थालेपछि, तिनीहरूले पहिले पत्ता नलागेका ठाउँहरूमा काम गर्न थाल्छन्। यसले बनाउँछ एआई डाटा संग्रह सबै थप जटिल र थकाऊ।
जबकि अगाडिको बाटो निश्चित रूपमा डरलाग्दो छ, यसलाई रणनीतिक दृष्टिकोणबाट सरल बनाउन सकिन्छ। राम्रोसँग चार्ट गरिएको योजनाको साथ, तपाईं आफ्नो स्ट्रिमलाइन गर्न सक्नुहुन्छ एआई डाटा संग्रह प्रक्रिया र संलग्न सबैका लागि सरल बनाउनुहोस्। तपाईले गर्नुपर्ने भनेको तपाईको आवश्यकताहरूमा स्पष्टता प्राप्त गर्नु हो र केहि प्रश्नहरूको उत्तर दिनुहोस्।
तिनीहरू के हुन? आउनुहोस् पत्ता लगाउनुहोस्।
Quintessential AI प्रशिक्षण डाटा संग्रह दिशानिर्देश
तपाईलाई कुन डाटा चाहिन्छ?
अर्थपूर्ण डेटासेटहरू कम्पाइल गर्न र इनामदायी AI मोडेल निर्माण गर्न तपाईंले जवाफ दिनु पर्ने यो पहिलो प्रश्न हो। तपाईलाई चाहिने डेटाको प्रकार तपाईले समाधान गर्न चाहनुभएको वास्तविक-विश्व समस्यामा निर्भर गर्दछ।
यदि तपाइँ फिनटेक समाधानको लागि च्याटबट विकास गर्दै हुनुहुन्छ भने, तपाइँलाई सन्दर्भ, शब्दार्थ, व्यंग्य, व्याकरणीय वाक्य रचना, विराम चिन्ह, र थपको राम्रो मिश्रणको साथ पाठ-आधारित डेटा चाहिन्छ।
कहिलेकाहीँ, तपाइँले समाधान गर्ने चिन्ता र तपाइँ यसलाई कसरी समाधान गर्नुहुन्छ भन्ने आधारमा तपाइँलाई धेरै प्रकारका डेटाको मिश्रण आवश्यक पर्दछ। उदाहरणका लागि, IoT प्रणाली ट्र्याकिङ उपकरण स्वास्थ्यको लागि एआई मोडेलले कम्प्युटर भिजनबाट छविहरू र फुटेजहरू खराबी पत्ता लगाउन र ऐतिहासिक डेटा जस्तै पाठ, तथ्याङ्क, र टाइमलाइनहरू प्रयोग गरी तिनीहरूलाई सँगै प्रशोधन गर्न र परिणामहरूको सही भविष्यवाणी गर्न आवश्यक पर्दछ।
-
तपाईको डाटा स्रोत के हो?
ML डाटा सोर्सिङ कठिन र जटिल छ। यसले तपाईंको मोडेलहरूले भविष्यमा दिने नतिजाहरूलाई प्रत्यक्ष असर गर्छ र राम्रोसँग परिभाषित डेटा स्रोतहरू र टचपोइन्टहरू स्थापना गर्न यस बिन्दुमा हेरचाह गर्नुपर्छ।
डाटा सोर्सिङको साथ सुरू गर्न, तपाईंले आन्तरिक डाटा उत्पादन टचपोइन्टहरू खोज्न सक्नुहुन्छ। यी डेटा स्रोतहरू तपाईंको व्यवसाय र तपाईंको व्यवसायका लागि परिभाषित छन्। मतलब, तिनीहरू तपाईंको प्रयोगको मामलामा सान्दर्भिक छन्।
यदि तपाइँसँग आन्तरिक स्रोत छैन वा तपाइँलाई थप डेटा स्रोतहरू चाहिन्छ भने, तपाइँ अभिलेखहरू, सार्वजनिक डेटासेटहरू, खोज इन्जिनहरू, र थप जस्ता निःशुल्क स्रोतहरू जाँच गर्न सक्नुहुन्छ। यी स्रोतहरू बाहेक, तपाईंसँग डाटा विक्रेताहरू पनि छन्, जसले तपाईंको आवश्यक डाटाको स्रोत र तपाईंलाई पूर्ण रूपमा एनोटेट गर्न सक्छन्।
जब तपाइँ तपाइँको डेटा स्रोतको बारेमा निर्णय गर्नुहुन्छ, तथ्यलाई विचार गर्नुहोस् कि तपाइँलाई लामो समय मा डाटा को भोल्युम पछि भोल्युम को आवश्यकता छ र धेरै डाटासेटहरू असंरचित छन्, ती कच्चा र सबै ठाउँमा छन्।
त्यस्ता समस्याहरूबाट बच्न, प्रायः व्यवसायहरूले प्राय: आफ्नो डेटासेटहरू विक्रेताहरूबाट प्राप्त गर्छन्, जसले मेसिन-रेडी फाइलहरू डेलिभर गर्छन् जुन उद्योग-विशेष SMEs द्वारा ठीक रूपमा लेबल गरिएको छ।
-
कति? - डाटाको मात्रा तपाईलाई चाहिन्छ?
अन्तिम सूचक अलि बढि विस्तार गरौं। तपाईंको AI मोडेललाई सही नतिजाहरूको लागि मात्र अप्टिमाइज गरिनेछ जब यो प्रासंगिक डेटासेटहरूको अधिक मात्रा संग लगातार प्रशिक्षित हुन्छ। यसको मतलब तपाईलाई डेटाको ठूलो मात्रा चाहिन्छ। जहाँसम्म एआई प्रशिक्षण डेटा सम्बन्धित छ, त्यहाँ धेरै डेटा जस्तो कुनै चीज छैन।
त्यसोभए, त्यहाँ कुनै क्याप छैन तर यदि तपाईलाई आवश्यक पर्ने डाटाको भोल्युममा साँच्चै निर्णय गर्नुपर्दछ भने, तपाईले बजेटलाई निर्णायक कारकको रूपमा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। एआई प्रशिक्षण बजेट पूर्ण रूपमा फरक बल खेल हो र हामीले व्यापक रूपमा कभर गरेका छौं विषय यहाँ। तपाईले यसलाई जाँच गर्न सक्नुहुन्छ र डेटा भोल्युम र व्ययलाई कसरी पहुँच गर्ने र सन्तुलन गर्ने बारे एक विचार प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ।
-
डाटा सङ्कलन नियामक आवश्यकताहरू
यदि तपाइँ विक्रेताहरूबाट तपाइँको डाटा सोर्स गर्दै हुनुहुन्छ भने, समान अनुपालनहरूको लागि पनि हेर्नुहोस्। कुनै पनि बिन्दुमा ग्राहक वा प्रयोगकर्ताको संवेदनशील जानकारी सम्झौता गर्नु हुँदैन। डाटालाई मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा फिड गर्नु अघि यसलाई पहिचान नगर्नु पर्छ।
-
डाटा पूर्वाग्रह ह्यान्डलिंग
डाटा पूर्वाग्रहले तपाईंको एआई मोडेललाई बिस्तारै मार्न सक्छ। यसलाई एक ढिलो विष मान्नुहोस् जुन समय संग मात्र पत्ता लगाइन्छ। पूर्वाग्रह अनैच्छिक र रहस्यमय स्रोतहरूबाट भित्रिन्छ र सजिलै रडार छोड्न सक्छ। जब तपाईको एआई प्रशिक्षण डाटा पक्षपाती छ, तपाईंका नतिजाहरू विकृत छन् र प्रायः एकतर्फी हुन्छन्।
त्यस्ता उदाहरणहरूबाट बच्न, तपाईंले सङ्कलन गर्नुभएको डाटा सकेसम्म विविध छ भनी सुनिश्चित गर्नुहोस्। उदाहरणका लागि, यदि तपाइँ वाणी डेटासेटहरू सङ्कलन गर्दै हुनुहुन्छ भने, तपाइँका सेवाहरू प्रयोग गर्ने विभिन्न प्रकारका मानिसहरूलाई समायोजन गर्न धेरै जाति, लिङ्ग, उमेर समूह, संस्कृति, उच्चारण, र थपबाट डेटासेटहरू समावेश गर्नुहोस्। तपाईंको डाटा जति धनी र विविध हुन्छ, यो कम पक्षपाती हुने सम्भावना हुन्छ।
-
सही डाटा सङ्कलन विक्रेता छनौट गर्दै
एकपटक तपाईंले आफ्नो डेटा सङ्कलनलाई आउटसोर्स गर्ने छनौट गरेपछि, तपाईंले पहिले कसलाई आउटसोर्स गर्ने भन्ने निर्णय गर्नुपर्छ। सही डाटा सङ्कलन विक्रेतासँग ठोस पोर्टफोलियो छ, पारदर्शी सहयोग प्रक्रिया, र मापनयोग्य सेवाहरू प्रदान गर्दछ। सही फिट भनेको नैतिक रूपमा एआई प्रशिक्षण डेटाको स्रोत हो र प्रत्येक एकल अनुपालन पालना गरिएको सुनिश्चित गर्दछ। यदि तपाईंले गलत विक्रेतासँग सहकार्य गर्ने छनौट गर्नुभयो भने समय-उपभोग गर्ने प्रक्रियाले तपाईंको AI विकास प्रक्रियालाई लम्ब्याउन सक्छ।
त्यसोभए, तिनीहरूका अघिल्ला कामहरू हेर्नुहोस्, तिनीहरूले तपाईंले उद्यम गर्न लाग्नु भएको उद्योग वा बजार खण्डमा काम गरेको छ कि छैन जाँच गर्नुहोस्, तिनीहरूको प्रतिबद्धताको मूल्याङ्कन गर्नुहोस्, र विक्रेता तपाईंको AI महत्वाकांक्षाहरूको लागि एक आदर्श साझेदार हो कि भनेर पत्ता लगाउन भुक्तानी नमूनाहरू प्राप्त गर्नुहोस्। तपाईंले सही फेला पारेसम्म प्रक्रिया दोहोर्याउनुहोस्।
लिपिङ अप
AI डेटा सङ्कलन यी प्रश्नहरूमा तल झर्छ र जब तपाईंसँग यी सूचकहरू क्रमबद्ध हुन्छन्, तपाईं यस तथ्यमा निश्चित हुन सक्नुहुन्छ कि तपाईंको AI मोडेलले तपाईंले चाहेको तरिकालाई आकार दिनेछ। हतारमा निर्णय नगर्नुहोस्। आदर्श एआई मोडेल विकास गर्न वर्षौं लाग्छ तर यसमा आलोचना गर्न केही मिनेट मात्र लाग्छ। हाम्रो दिशानिर्देशहरू प्रयोग गरेर यी बेवास्ता गर्नुहोस्।
भाग्यले साथ दिओस्!
