एआई, बिग डाटा, र मेशिन लर्निङले विश्वभरका नीति निर्माताहरू, व्यवसायहरू, विज्ञान, मिडिया हाउसहरू, र विभिन्न प्रकारका उद्योगहरूलाई प्रभाव पार्छ। रिपोर्टहरूले सुझाव दिन्छ कि एआई को विश्वव्यापी अपनाउने दर हाल मा छ 35% 2022 मा - 4 बाट पूर्ण रूपमा 2021% वृद्धि। थप 42% कम्पनीहरूले आफ्नो व्यवसायको लागि AI को धेरै फाइदाहरू खोजिरहेका छन्।
धेरै एआई पहलहरू र मिसिन प्रशिक्षण समाधान डेटा हो। एआई एल्गोरिदमलाई फिड गर्ने डाटा जत्तिकै राम्रो हुन सक्छ। कम-गुणस्तरको डेटाले कम-गुणस्तरको नतिजाहरू र गलत भविष्यवाणीहरू निम्त्याउन सक्छ।
जबकि ML र AI समाधान विकासमा धेरै ध्यान दिइएको छ, गुणस्तर डेटासेटको रूपमा के योग्य छ भन्ने जागरूकता हराइरहेको छ। यस लेखमा, हामी को टाइमलाइन नेभिगेट गुणस्तर एआई प्रशिक्षण डाटा र डाटा सङ्कलन र प्रशिक्षणको बुझाइ मार्फत AI को भविष्य पहिचान गर्नुहोस्।
एआई प्रशिक्षण डेटा को परिभाषा
ML समाधान निर्माण गर्दा, प्रशिक्षण डेटासेटको मात्रा र गुणस्तर महत्त्वपूर्ण हुन्छ। ML प्रणालीलाई गतिशील, निष्पक्ष, र बहुमूल्य प्रशिक्षण डेटाको ठूलो मात्रा मात्र चाहिन्छ, तर यसको धेरै आवश्यकता पनि छ।
तर एआई प्रशिक्षण डाटा के हो?
AI प्रशिक्षण डेटा सही भविष्यवाणी गर्न ML एल्गोरिथ्म तालिम गर्न प्रयोग गरिने लेबल गरिएको डेटाको संग्रह हो। ML प्रणालीले ढाँचाहरू पहिचान र पहिचान गर्न, प्यारामिटरहरू बीचको सम्बन्ध बुझ्न, आवश्यक निर्णयहरू गर्न, र प्रशिक्षण डेटाको आधारमा मूल्याङ्कन गर्ने प्रयास गर्दछ।
उदाहरणका लागि, सेल्फ ड्राइभिङ कारहरूको उदाहरण लिनुहोस्। सेल्फ-ड्राइभिङ एमएल मोडेलको लागि प्रशिक्षण डेटासेटले कार, पैदल यात्री, सडक चिन्ह, र अन्य सवारी साधनहरूको लेबल गरिएका छविहरू र भिडियोहरू समावेश गर्नुपर्छ।
छोटकरीमा, ML एल्गोरिदमको गुणस्तर बृद्धि गर्न, तपाईंलाई राम्रोसँग संरचित, एनोटेटेड, र लेबल गरिएको प्रशिक्षण डेटाको ठूलो मात्रा चाहिन्छ।
गुणस्तर प्रशिक्षण डेटाको महत्त्व र यसको विकास
उच्च गुणस्तर प्रशिक्षण डेटा AI र ML एप विकासमा प्रमुख इनपुट हो। डाटा विभिन्न स्रोतहरूबाट सङ्कलन गरी मेसिन लर्निङ उद्देश्यका लागि अनुपयुक्त असंगठित रूपमा प्रस्तुत गरिन्छ। गुणस्तर प्रशिक्षण डेटा - लेबल गरिएको, एनोटेटेड, र ट्याग गरिएको - सधैं संगठित ढाँचामा हुन्छ - ML प्रशिक्षणको लागि आदर्श।
गुणस्तर प्रशिक्षण डेटाले ML प्रणालीलाई वस्तुहरू पहिचान गर्न र पूर्वनिर्धारित सुविधाहरू अनुसार वर्गीकरण गर्न सजिलो बनाउँछ। यदि वर्गीकरण सही छैन भने डेटासेटले खराब मोडेल परिणामहरू ल्याउन सक्छ।
एआई प्रशिक्षण डाटा को प्रारम्भिक दिन
एआईले वर्तमान व्यापार र अनुसन्धान संसारमा हावी भएता पनि, ML अघिका दिनहरूमा प्रभुत्व जमाएको थियो कृत्रिम खुफिया एकदम फरक थियो।
अर्को केही वर्षहरू गैर-प्रोग्रामरहरू डेटा मोडेलहरू सिर्जना र मूल्याङ्कन गर्नमा केन्द्रित थिए। हाल, फोकस उन्नत प्रशिक्षण डेटा सङ्कलन विधिहरू प्रयोग गरेर विकसित पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरूमा छ।
गुणस्तर भन्दा मात्रा
दिनमा AI प्रशिक्षण डेटासेटहरूको अखण्डताको मूल्याङ्कन गर्दा, डेटा वैज्ञानिकहरूले ध्यान केन्द्रित गरे एआई प्रशिक्षण डेटा मात्रा गुणस्तर भन्दा बढी।
उदाहरण को लागी, त्यहाँ एक सामान्य गलत धारणा थियो कि ठूला डाटाबेसले सही परिणामहरू प्रदान गर्दछ। डाटाको सरासर मात्रा डाटाको मूल्यको राम्रो सूचक मानिन्छ। मात्रा डेटासेटको मूल्य निर्धारण गर्ने प्राथमिक कारकहरू मध्ये एक मात्र हो - डेटा गुणस्तरको भूमिकालाई मान्यता दिइएको थियो।
त्यो चेतना डाटा गुणस्तर डाटा पूर्णता, विश्वसनीयता, वैधता, उपलब्धता, र समयबद्धतामा निर्भर गर्दछ। सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कुरा, परियोजनाको लागि डाटा उपयुक्तताले एकत्रित डाटाको गुणस्तर निर्धारण गर्दछ।
खराब प्रशिक्षण डेटाको कारण प्रारम्भिक AI प्रणालीहरूको सीमितता
कमजोर प्रशिक्षण डेटा, उन्नत कम्प्युटिङ प्रणालीको अभावको साथमा, प्रारम्भिक एआई प्रणालीहरूको धेरै अपूर्ण वाचाहरूको एक कारण थियो।
गुणस्तरीय प्रशिक्षण डेटाको कमीको कारणले गर्दा, ML समाधानहरूले तंत्रिका अनुसन्धानको विकासलाई रोक्न भिजुअल ढाँचाहरू सही रूपमा पहिचान गर्न सकेन। यद्यपि धेरै शोधकर्ताहरूले बोल्ने भाषा पहिचानको वाचा पहिचान गरे, वाणी पहिचान उपकरणहरूको अनुसन्धान वा विकास भाषण डेटासेटहरूको कमीको कारणले सफल हुन सकेन। उच्च-अन्त AI उपकरणहरू विकास गर्न अर्को प्रमुख अवरोध कम्प्युटरहरूमा कम्प्युटेशनल र भण्डारण क्षमताहरूको कमी थियो।
गुणस्तर प्रशिक्षण डाटामा शिफ्ट
डाटासेटको गुणस्तर महत्त्वपूर्ण छ भन्ने जागरूकतामा उल्लेखनीय परिवर्तन भएको थियो। ML प्रणालीको लागि सही रूपमा मानव बुद्धिमत्ता र निर्णय गर्ने क्षमताहरूको नक्कल गर्न, यसले उच्च मात्रा, उच्च-गुणस्तरको प्रशिक्षण डेटामा फस्टाउनु पर्छ।
तपाईको ML डेटालाई सर्वेक्षणको रूपमा सोच्नुहोस् - जति ठूलो डाटा नमूना आकार, राम्रो भविष्यवाणी। यदि नमूना डेटाले सबै चरहरू समावेश गर्दैन भने, यसले ढाँचाहरू पहिचान गर्न सक्दैन वा गलत निष्कर्षहरू ल्याउन सक्छ।
एआई टेक्नोलोजीमा प्रगति र राम्रो प्रशिक्षण डेटाको आवश्यकता
राम्रो प्रशिक्षण डेटाले भरपर्दो ML मोडेलहरूको सम्भावना बढाउँछ भन्ने बुझाइले राम्रो डेटा सङ्कलन, एनोटेसन, र लेबलिङ विधिहरू जन्मायो। डाटाको गुणस्तर र सान्दर्भिकताले प्रत्यक्ष रूपमा एआई मोडेलको गुणस्तरलाई असर गर्यो।
डाटा गुणस्तर र शुद्धता मा फोकस बढ्यो
ML मोडेलले सही परिणामहरू प्रदान गर्न सुरु गर्नको लागि, यसलाई गुणस्तर डेटासेटहरूमा खुवाइन्छ जुन पुनरावृत्ति डेटा परिष्करण चरणहरू मार्फत जान्छ।
उदाहरणका लागि, कुनै मानिसले कुकुरको विशेष नस्ललाई चित्र, भिडियो, वा व्यक्तिगत रूपमा - नस्लमा परिचय भएको केही दिन भित्र चिन्न सक्षम हुन सक्छ। मानिसहरूले आफ्नो अनुभव र सम्बन्धित जानकारीबाट यो ज्ञान याद गर्न र आवश्यक पर्दा तान्छन्। यद्यपि, यो मेसिनको लागि सजिलै काम गर्दैन। मेसिनलाई स्पष्ट रूपमा एनोटेट र लेबल गरिएको छविहरू - सयौं वा हजारौं - त्यो विशेष नस्ल र अन्य नस्लहरू जडान गर्नको लागि खुवाउनु पर्छ।
एआई मोडेलले प्रशिक्षित जानकारीलाई मा प्रस्तुत गरिएको जानकारीसँग सहसंबद्ध गरेर परिणामको भविष्यवाणी गर्दछ वास्तविक दुनिया। तालिम डेटाले सान्दर्भिक जानकारी समावेश गर्दैन भने एल्गोरिदम बेकार हुन्छ।
विविध र प्रतिनिधि प्रशिक्षण डेटा को महत्व
एक डेटासेट एक विशेष जनसंख्या, जाति, लिङ्ग, छनोट, र बौद्धिक विचारहरू तिर पक्षपाती हुन सक्छ, जसले गलत मोडेलको नेतृत्व गर्न सक्छ।
विषय पोखरी, क्युरेसन, एनोटेसन र लेबलिङ सहितको सम्पूर्ण डेटा सङ्कलन प्रक्रिया प्रवाह पर्याप्त रूपमा विविध, सन्तुलित, र जनसंख्याको प्रतिनिधि भएको सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
एआई प्रशिक्षण डाटाको भविष्य
AI मोडेलहरूको भविष्यको सफलता ML एल्गोरिदमहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गरिने प्रशिक्षण डेटाको गुणस्तर र मात्रामा निर्भर गर्दछ। डाटा गुणस्तर र मात्रा बीचको यो सम्बन्ध कार्य-विशिष्ट हो र यसको कुनै निश्चित जवाफ छैन भनेर पहिचान गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
अन्ततः, प्रशिक्षण डेटा सेटको पर्याप्तता यसको निर्माण गरिएको उद्देश्यको लागि विश्वसनीय रूपमा राम्रो प्रदर्शन गर्ने क्षमताद्वारा परिभाषित गरिएको छ।
डाटा सङ्कलन र एनोटेशन प्रविधिहरूमा प्रगति
ML फेड डाटाको लागि संवेदनशील भएकोले, डाटा सङ्कलन र एनोटेसन नीतिहरू स्ट्रिमलाइन गर्न यो महत्त्वपूर्ण छ। डाटा सङ्कलन, क्युरेसन, गलत प्रस्तुति, अपूर्ण मापन, गलत सामग्री, डाटा नक्कल, र गलत मापनमा त्रुटिहरू अपर्याप्त डाटा गुणस्तरमा योगदान गर्दछ।
डेटा खनन, वेब स्क्र्यापिङ, र डेटा निकासी मार्फत स्वचालित डेटा सङ्कलनले छिटो डेटा उत्पादनको लागि मार्ग प्रशस्त गरिरहेको छ। थप रूपमा, पूर्व-प्याकेज गरिएका डेटासेटहरूले द्रुत-फिक्स डेटा सङ्कलन प्रविधिको रूपमा कार्य गर्दछ।
क्राउडसोर्सिङ डाटा सङ्कलन गर्ने अर्को पथब्रेकिंग विधि हो। जबकि डाटाको सत्यताको लागि पुष्टि गर्न सकिँदैन, यो सार्वजनिक छवि जम्मा गर्नको लागि उत्कृष्ट उपकरण हो। अन्तमा, विशेष तथ्यांक संकलन विशेषज्ञहरूले पनि विशेष उद्देश्यका लागि स्रोत डेटा प्रदान गर्छन्।
प्रशिक्षण डेटामा नैतिक विचारहरूमा बढेको जोड
डेटामा अब अनुहारको छविहरू, औंठाछापहरू, भ्वाइस रेकर्डिङहरू, र अन्य महत्वपूर्ण बायोमेट्रिक डेटाबाट सबै कुरा समावेश भएको हुनाले, महँगो मुद्दाहरू र प्रतिष्ठामा हानिबाट बच्न कानुनी र नैतिक अभ्यासहरूको पालना सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण हुँदै गइरहेको छ।
भविष्यमा अझ राम्रो गुणस्तर र विविध प्रशिक्षण डेटाको लागि सम्भावना
को लागि ठूलो सम्भावना छ उच्च गुणस्तर र विविध प्रशिक्षण डेटा भविष्यमा। डाटा गुणस्तरको जागरूकता र AI समाधानहरूको गुणस्तर मागहरू पूरा गर्ने डाटा प्रदायकहरूको उपलब्धतालाई धन्यवाद।
वर्तमान डेटा प्रदायकहरू नैतिक र कानुनी रूपमा विभिन्न डेटासेटहरूको ठूलो मात्रामा स्रोत बनाउन ग्राउन्डब्रेकिंग टेक्नोलोजीहरू प्रयोग गर्न माहिर छन्। तिनीहरूसँग लेबल गर्न, एनोटेट गर्न र विभिन्न ML परियोजनाहरूको लागि अनुकूलित डेटा प्रस्तुत गर्न इन-हाउस टोलीहरू पनि छन्।
निष्कर्ष
डाटा र गुणस्तरको तीव्र समझको साथ भरपर्दो विक्रेताहरूसँग साझेदारी गर्न महत्त्वपूर्ण छ उच्च-अन्त एआई मोडेलहरू विकास गर्नुहोस्। Shaip एक प्रिमियर एनोटेसन कम्पनी हो जुन तपाइँको AI परियोजना आवश्यकता र लक्ष्यहरू पूरा गर्ने अनुकूलित डाटा समाधानहरू प्रदान गर्न माहिर छ। हामीसँग साझेदार हुनुहोस् र हामीले टेबलमा ल्याएका योग्यता, प्रतिबद्धता र सहयोग अन्वेषण गर्नुहोस्।
