काम गर्ने एआई मोडेल ठोस, भरपर्दो र गतिशील डेटासेटहरूमा बनाइएको छ। धनी र विस्तृत बिना एआई प्रशिक्षण डाटा हातमा, मूल्यवान र सफल एआई समाधान निर्माण गर्न पक्कै पनि सम्भव छैन। हामीलाई थाहा छ कि परियोजनाको जटिलताले डेटाको आवश्यक गुणस्तर निर्धारण गर्दछ। तर हामी निश्चित रूपमा निश्चित छैनौं कि हामीले अनुकूलन मोडेल निर्माण गर्न कति प्रशिक्षण डेटा चाहिन्छ।
सही मात्रा के हो भन्ने कुनै सीधा जवाफ छैन मेसिन लर्निङको लागि प्रशिक्षण डेटा चाहिएको छ। बलपार्क फिगरसँग काम गर्नुको सट्टा, हामी विश्वास गर्छौं कि धेरै विधिहरूले तपाईंलाई आवश्यक पर्ने डाटा साइजको सही विचार दिन सक्छ। तर त्यो भन्दा पहिले, तपाईको एआई प्रोजेक्टको सफलताको लागि प्रशिक्षण डेटा किन महत्त्वपूर्ण छ भनेर बुझौं।
प्रशिक्षण डाटा को महत्व
वाल स्ट्रिट जर्नलको फ्युचर अफ एभरिथिङ फेस्टिभलमा बोल्दै आईबीएमका सीईओ अरविन्द कृष्णले भने कि लगभग AI परियोजनामा 80% काम डेटा सङ्कलन, सफा गर्ने र तयारी गर्ने बारे हो।' र उनी यो पनि विचारमा थिए कि व्यवसायहरूले आफ्नो AI उद्यमहरू त्याग्छन् किनभने तिनीहरूले मूल्यवान प्रशिक्षण डेटा सङ्कलन गर्न आवश्यक लागत, काम र समयको साथ राख्न सक्दैनन्।
डाटा निर्धारण गर्दै नमूना आकार समाधान डिजाइन गर्न मद्दत गर्दछ। यसले परियोजनाको लागि आवश्यक लागत, समय, र सीपहरू सही रूपमा अनुमान गर्न मद्दत गर्दछ।
यदि गलत वा अविश्वसनीय डेटासेटहरू ML मोडेलहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ भने, परिणाम स्वरूप अनुप्रयोगले राम्रो भविष्यवाणीहरू प्रदान गर्दैन।
7 कारकहरू जसले प्रशिक्षण डेटाको मात्रा निर्धारण गर्न आवश्यक छ
यद्यपि एआई मोडेलहरू प्रशिक्षित गर्न भोल्युमको सर्तमा डेटा आवश्यकताहरू पूर्ण रूपमा व्यक्तिपरक छन् र केस आधारमा लिनु पर्छ, त्यहाँ केही विश्वव्यापी कारकहरू छन् जसले वस्तुगत रूपमा प्रभाव पार्छ। सबै भन्दा साधारण हेरौं।
मेसिन लर्निङ मोडेल
तालिमको डेटा भोल्युम तपाईंको मोडेलको तालिम पर्यवेक्षित वा पर्यवेक्षण नगरिएको सिकाइमा चल्छ भन्ने कुरामा निर्भर गर्दछ। जबकि पहिले थप प्रशिक्षण डेटा चाहिन्छ, पछिल्लो छैन।
पर्यवेक्षित शिक्षण
यसमा लेबल गरिएको डाटाको प्रयोग समावेश छ, जसले तालिममा जटिलताहरू थप्छ। छवि वर्गीकरण वा क्लस्टरिङ जस्ता कार्यहरूलाई मेसिनहरूलाई डिसिफर र फरक गर्न लेबल वा एट्रिब्युसनहरू आवश्यक पर्दछ, जसले थप डेटाको मागलाई निम्त्याउँछ।
अनसर्वेइज्ड लर्निंग
लेबल गरिएको डाटाको प्रयोग असुरक्षित सिकाइमा जनादेश होइन, यसरी तुलनात्मक रूपमा डाटाको ठूलो मात्राको आवश्यकतालाई घटाउँछ। यसो भनिएको छ, मोडेलहरूको लागि ढाँचाहरू पत्ता लगाउन र जन्मजात संरचनाहरू पहिचान गर्न र तिनीहरूलाई सहसंबद्ध गर्न डेटा भोल्युम अझै उच्च हुनेछ।
परिवर्तनशीलता र विविधता
एक मोडेल सकेसम्म निष्पक्ष र वस्तुनिष्ठ हुनको लागि, जन्मजात पूर्वाग्रह पूर्ण रूपमा हटाउनु पर्छ। यसले यो तथ्यलाई मात्र अनुवाद गर्छ कि विविध डेटासेटहरूको थप मात्रा आवश्यक छ। यसले सुनिश्चित गर्दछ कि मोडेलले अस्तित्वमा धेरै सम्भावनाहरू सिक्छ, यसलाई एक-पक्षीय प्रतिक्रियाहरू उत्पन्न गर्नबाट टाढा रहन अनुमति दिन्छ।
डाटा वृद्धि र स्थानान्तरण शिक्षा
उद्योग र डोमेनहरूमा विभिन्न प्रयोगका केसहरूको लागि गुणस्तर डेटा सोर्सिङ सधैं निर्बाध हुँदैन। स्वास्थ्य सेवा वा वित्तजस्ता संवेदनशील क्षेत्रहरूमा गुणस्तरीय तथ्याङ्क विरलै उपलब्ध हुन्छ। त्यस्ता अवस्थाहरूमा, संश्लेषित डेटाको प्रयोग समावेश गर्ने डेटा वृद्धि प्रशिक्षण मोडेलहरूमा अगाडि बढ्ने एकमात्र तरिका हुन्छ।
प्रयोग र प्रमाणीकरण
पुनरावृत्ति प्रशिक्षण भनेको ब्यालेन्स हो, जहाँ निरन्तर प्रयोग र परिणामहरूको प्रमाणीकरण पछि आवश्यक प्रशिक्षण डेटाको मात्रा गणना गरिन्छ। बारम्बार परीक्षण र अनुगमन मार्फत
मोडेल प्रदर्शन, सरोकारवालाहरूले प्रतिक्रिया अप्टिमाइजेसनको लागि थप प्रशिक्षण डेटा आवश्यक छ कि छैन भनेर नाप्न सक्छन्।
प्रशिक्षण डाटा भोल्युम आवश्यकताहरू कसरी घटाउने
चाहे यो बजेट बाधा होस्, बजारमा जाने समय सीमा, वा विविध डेटाको अनुपलब्धता होस्, त्यहाँ केही विकल्पहरू छन् उद्यमहरूले प्रशिक्षण डेटाको ठूलो मात्रामा आफ्नो निर्भरता कम गर्न प्रयोग गर्न सक्छन्।
डाटा वृद्धि
जहाँ नयाँ डाटा उत्पन्न हुन्छ वा अवस्थित डाटासेटहरूबाट संश्लेषित गरिन्छ प्रशिक्षण डाटाको रूपमा प्रयोगको लागि आदर्श हो। यो डेटा 100% वास्तविक डेटा हो जुन अभिभावक डेटाबाट उत्पन्न हुन्छ र नक्कल गर्दछ।
स्थानान्तरण शिक्षा
यसले नयाँ कार्य गर्न र कार्यान्वयन गर्न अवस्थित मोडेलको प्यारामिटरहरू परिमार्जन गर्न समावेश गर्दछ। उदाहरणका लागि, यदि तपाइँको मोडेलले स्याउ पहिचान गर्न सिकेको छ भने, तपाइँ उही मोडेल प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ र सुन्तला पहिचान गर्न यसको अवस्थित प्रशिक्षण प्यारामिटरहरू परिमार्जन गर्न सक्नुहुन्छ।
पूर्व प्रशिक्षित मोडेलहरू
जहाँ अवस्थित ज्ञान तपाईंको नयाँ परियोजनाको लागि बुद्धिको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो छवि पहिचानसँग सम्बन्धित कार्यहरूको लागि ResNet वा NLP प्रयोग केसहरूको लागि BERT हुन सक्छ।
न्यूनतम डाटासेटहरू भएका मेसिन लर्निङ प्रोजेक्टहरूको वास्तविक-विश्व उदाहरणहरू
यद्यपि यो असम्भव लाग्न सक्छ कि केहि महत्वाकांक्षी मेशिन लर्निंग परियोजनाहरू न्यूनतम कच्चा मालको साथ कार्यान्वयन गर्न सकिन्छ, केहि घटनाहरू अचम्मलाग्दो रूपमा सत्य छन्। चकित हुन तयार हुनुहोस्।
| कागल रिपोर्ट | स्वास्थ्य | क्लिनिकल ओन्कोलजी |
| Kaggle सर्वेक्षणले देखाउँछ कि 70% भन्दा बढी मेसिन-लर्निङ परियोजनाहरू 10,000 भन्दा कम नमूनाहरूसँग पूरा भएको थियो। | केवल 500 छविहरूको साथ, एक MIT टोलीले आँखा स्क्यानबाट मेडिकल छविहरूमा मधुमेह न्यूरोपैथी पत्ता लगाउन मोडेललाई तालिम दियो। | स्वास्थ्य सेवाको साथ उदाहरण जारी राख्दै, स्ट्यानफोर्ड विश्वविद्यालयको टोलीले छालाको क्यान्सर पत्ता लगाउने मोडेल मात्र 1000 तस्बिरहरू विकास गर्न सफल भयो। |
शिक्षित अनुमानहरू बनाउने
आवश्यक डेटाको न्यूनतम रकमको सन्दर्भमा कुनै जादुई संख्या छैन, तर त्यहाँ केही नियमहरू छन् जुन तपाईंले तर्कसंगत संख्यामा पुग्न प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
10 को नियम
एक रूप औंठी को नियम, एक कुशल AI मोडेल विकास गर्न, प्रशिक्षण डेटासेटहरूको संख्या प्रत्येक मोडेल प्यारामिटर भन्दा दस गुणा बढी हुनुपर्छ, जसलाई स्वतन्त्रताको डिग्री पनि भनिन्छ। '10' पटक नियमहरूले परिवर्तनशीलता सीमित गर्न र डेटाको विविधता बढाउने लक्ष्य राख्छ। जस्तै, थम्बको यो नियमले तपाईंलाई आवश्यक मात्रामा डेटासेटहरूको बारेमा आधारभूत विचार दिएर तपाईंको परियोजना सुरु गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
गहिरो अध्ययन
गहिरो सिकाइ विधिहरूले उच्च-गुणस्तरको मोडेलहरू विकास गर्न मद्दत गर्दछ यदि प्रणालीलाई थप डाटा प्रदान गरिन्छ। यो सामान्यतया स्वीकार गरिएको छ कि प्रति वर्ग 5000 लेबल छविहरू एक गहिरो शिक्षा एल्गोरिथ्म सिर्जना गर्न पर्याप्त हुनुपर्छ जुन मानवसँग समान रूपमा काम गर्न सक्छ। असाधारण जटिल मोडेलहरू विकास गर्न, कम्तिमा 10 मिलियन लेबल गरिएका वस्तुहरू आवश्यक पर्दछ।
कम्प्यूटर दृष्टि
यदि तपाइँ छवि वर्गीकरणको लागि गहिरो शिक्षा प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, त्यहाँ एक सहमति छ कि प्रत्येक कक्षाको लागि 1000 लेबल गरिएका छविहरूको डेटासेट उचित संख्या हो।
सिकाइ कर्भहरू
लर्निङ कर्भहरू डाटा मात्रा विरुद्ध मेसिन लर्निङ एल्गोरिदम प्रदर्शन प्रदर्शन गर्न प्रयोग गरिन्छ। Y-axis मा मोडेल कौशल र X-axis मा प्रशिक्षण डेटासेट गरेर, डेटाको आकारले परियोजनाको नतिजालाई कसरी असर गर्छ भनेर बुझ्न सम्भव छ।
धेरै थोरै डाटा हुनुको हानि
तपाईले सोच्न सक्नुहुन्छ कि यो स्पष्ट छ कि परियोजनालाई ठूलो मात्रामा डेटा चाहिन्छ, तर कहिलेकाहीँ, संरचित डेटामा पहुँच भएका ठूला व्यवसायहरूले पनि यसलाई प्राप्त गर्न असफल हुन्छन्। सीमित वा साँघुरो डाटा मात्रामा प्रशिक्षणले रोक्न सक्छ मेशिन शिक्षा मोडेलहरु तिनीहरूको पूर्ण क्षमता हासिल गर्न र गलत भविष्यवाणीहरू प्रदान गर्ने जोखिम बढाउन।
जबकि त्यहाँ कुनै सुनौलो नियम छैन र कुनै न कुनै सामान्यीकरण सामान्यतया प्रशिक्षण डेटा आवश्यकताहरू पूर्वानुमान गर्न बनाइन्छ, सीमितताहरूबाट पीडित हुनुभन्दा ठूलो डेटासेटहरू हुनु सधैं राम्रो हुन्छ। तपाईको मोडेलले ग्रस्त भएको डेटा सीमा तपाईको प्रोजेक्टको सीमितता हुनेछ।
यदि तपाईंलाई थप डाटासेटहरू चाहिन्छ भने के गर्ने
यद्यपि सबैजना ठूला डाटासेटहरूमा पहुँच गर्न चाहन्छन्, यो भन्नु भन्दा सजिलो छ। परियोजनाको सफलताको लागि गुणस्तर र विविधताका डाटासेटहरूको ठूलो परिमाणमा पहुँच प्राप्त गर्नु आवश्यक छ। यहाँ हामी तपाईंलाई डाटा सङ्कलन धेरै सजिलो बनाउन रणनीतिक कदमहरू प्रदान गर्दछौं।
डाटासेट खोल्नुहोस्
खुला डाटासेटहरूलाई सामान्यतया निःशुल्क डाटाको 'राम्रो स्रोत' मानिन्छ। यद्यपि यो सत्य हुन सक्छ, खुला डेटासेटहरू परियोजनालाई धेरै जसो अवस्थामा चाहिने होइनन्। त्यहाँ धेरै ठाउँहरू छन् जहाँबाट डाटा प्राप्त गर्न सकिन्छ, जस्तै सरकारी स्रोतहरू, EU ओपन डाटा पोर्टलहरू, Google सार्वजनिक डाटा अन्वेषकहरू, र थप। यद्यपि, जटिल परियोजनाहरूको लागि खुला डेटासेटहरू प्रयोग गर्ने धेरै बेफाइदाहरू छन्।
जब तपाइँ त्यस्ता डेटासेटहरू प्रयोग गर्नुहुन्छ, तपाइँ जोखिममा हुनुहुन्छ प्रशिक्षण र परीक्षण तपाईंको मोडेल गलत वा हराएको डाटामा। डाटा सङ्कलन विधिहरू सामान्यतया थाहा छैन, जसले परियोजनाको नतिजालाई असर गर्न सक्छ। गोपनीयता, सहमति, र पहिचान चोरी खुला डेटा स्रोतहरू प्रयोग गर्दा महत्त्वपूर्ण कमजोरीहरू हुन्।
संवर्धित डाटासेट
जब तपाईंसँग केहि छ प्रशिक्षण डेटा को मात्रा तर तपाईंको सबै परियोजना आवश्यकताहरू पूरा गर्न पर्याप्त छैन, तपाईंले डाटा वृद्धि प्रविधिहरू लागू गर्न आवश्यक छ। उपलब्ध डाटासेट मोडेलको आवश्यकताहरू पूरा गर्न पुन: प्रयोग गरिन्छ।
डेटा नमूनाहरूले डेटासेटलाई समृद्ध, विविध र गतिशील बनाउने विभिन्न रूपान्तरणहरू पार गर्नेछ। तस्बिरहरूसँग व्यवहार गर्दा डेटा वृद्धिको एक सरल उदाहरण देख्न सकिन्छ। एउटा छविलाई धेरै तरिकामा विस्तार गर्न सकिन्छ - यसलाई काट्न, रिसाइज गर्न, मिरर गर्न, विभिन्न कोणहरूमा परिणत गर्न सकिन्छ, र रङ सेटिङहरू परिवर्तन गर्न सकिन्छ।
सिंथेटिक डाटा
जब त्यहाँ अपर्याप्त डाटा छ, हामी सिंथेटिक डाटा जेनेरेटरहरूमा फर्कन सक्छौं। सिंथेटिक डाटा ट्रान्सफर लर्निंगको सन्दर्भमा काममा आउँछ, किनकि मोडेललाई पहिले सिंथेटिक डाटा र पछि वास्तविक-विश्व डाटासेटमा तालिम दिन सकिन्छ। उदाहरणका लागि, एआई-आधारित सेल्फ-ड्राइभिङ गाडीलाई पहिले वस्तुहरू चिन्न र विश्लेषण गर्न तालिम दिन सकिन्छ। कम्प्युटर दृष्टि भिडियो खेलहरू।
वास्तविक जीवनको अभाव हुँदा सिंथेटिक डेटा लाभदायक हुन्छ तालिमको लागि डाटा र आफ्नो परीक्षण प्रशिक्षित मोडेलहरू। यसबाहेक, यो गोपनीयता र डेटा संवेदनशीलतासँग व्यवहार गर्दा पनि प्रयोग गरिन्छ।
अनुकूलन डाटा संग्रह
अन्य फारमहरूले आवश्यक नतिजाहरू ल्याउन नसक्दा डेटासेटहरू उत्पन्न गर्न अनुकूलन डेटा सङ्कलन सायद उपयुक्त हुन्छ। वेब स्क्र्यापिङ उपकरणहरू, सेन्सरहरू, क्यामेराहरू, र अन्य उपकरणहरू प्रयोग गरेर उच्च-गुणस्तर डेटासेटहरू उत्पन्न गर्न सकिन्छ। जब तपाईलाई तपाईको मोडेलको कार्यसम्पादन बृद्धि गर्ने टेलरमेड डेटासेटहरू चाहिन्छ, अनुकूलन डेटासेटहरू खरीद गर्नु सही चाल हुन सक्छ। धेरै तेस्रो-पक्ष सेवा प्रदायकहरूले आफ्नो विशेषज्ञता प्रस्ताव गर्छन्।
उच्च प्रदर्शन गर्ने AI समाधानहरू विकास गर्न, मोडेलहरूलाई राम्रो गुणस्तरको भरपर्दो डाटासेटहरूमा तालिम दिन आवश्यक छ। यद्यपि, नतिजाहरूलाई सकारात्मक प्रभाव पार्ने धनी र विस्तृत डाटासेटहरू समात्न सजिलो छैन। तर जब तपाइँ भरपर्दो डाटा प्रदायकहरूसँग साझेदारी गर्नुहुन्छ, तपाइँ बलियो डाटा फाउन्डेशनको साथ शक्तिशाली एआई मोडेल निर्माण गर्न सक्नुहुन्छ।
के तपाइँको दिमागमा एउटा उत्कृष्ट परियोजना छ तर तपाइँका मोडेलहरूलाई तालिम दिनको लागि टेलरमेड डेटासेटहरू पर्खिरहनुभएको छ वा तपाइँको परियोजनाबाट सही नतिजा प्राप्त गर्न संघर्ष गर्दै हुनुहुन्छ? हामी विभिन्न परियोजना आवश्यकताहरूको लागि विस्तृत प्रशिक्षण डेटासेटहरू प्रस्ताव गर्दछौं। को सम्भाव्यताको सदुपयोग गर्नुहोस् शैप हाम्रो एक संग कुरा गरेर डाटा वैज्ञानिकहरू आज र हामीले विगतमा ग्राहकहरूको लागि उच्च-प्रदर्शन, गुणस्तर डेटासेटहरू कसरी डेलिभर गरेका छौं भनेर बुझ्दै।
