मेसिन लर्निङमा प्रशिक्षण डेटा के हो:
परिभाषा, लाभ, चुनौती, उदाहरण र डाटासेट
परम क्रेता गाइड २०२२
परिचय
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङको संसारमा, डाटा प्रशिक्षण अपरिहार्य छ। यो मेसिन लर्निङ मोड्युलहरूलाई सही, कुशल र पूर्ण रूपमा कार्यात्मक बनाउने प्रक्रिया हो। यस पोष्टमा, हामी एआई प्रशिक्षण डेटा के हो, प्रशिक्षण डेटा गुणस्तर, डेटा सङ्कलन र इजाजतपत्र र थप कुराहरू विस्तृत रूपमा अन्वेषण गर्छौं।
यो अनुमान गरिएको छ कि औसत वयस्कले जीवन र दैनिक चीजहरूमा विगतको शिक्षाको आधारमा निर्णय गर्दछ। यी, बारीमा, परिस्थितिहरू र व्यक्तिहरूले आकार दिएका जीवन अनुभवहरूबाट आउँछन्। शाब्दिक अर्थमा, परिस्थितिहरू, उदाहरणहरू, र व्यक्तिहरू हाम्रो दिमागमा फिड हुने डेटा बाहेक अरू केही होइनन्। हामीले अनुभवको रूपमा वर्षौंको तथ्याङ्क सङ्कलन गर्दा, मानव दिमागले निर्बाध निर्णयहरू गर्छ।
यसले के बुझाउँछ? त्यो डाटा सिकाइमा अपरिहार्य छ।
A, B, C, D अक्षरहरू बुझ्नको लागि बच्चालाई वर्णमाला भनिने लेबल चाहिन्छ जसरी मेसिनले प्राप्त गरिरहेको डेटा बुझ्न आवश्यक छ।
त्यो वास्तवमा के हो कृत्रिम खुफिया (एआई) प्रशिक्षण सबै बारेमा छ। मेसिन भनेको एउटा बच्चा भन्दा फरक छैन जसले आफूलाई सिकाइने कुराहरूबाट सिक्न बाँकी छ। मेसिनलाई बिरालो र कुकुर वा बस र कार बीचको भिन्नता थाहा छैन किनभने तिनीहरूले ती वस्तुहरू अनुभव गरेका छैनन् वा तिनीहरू कस्तो देखिन्छन् भनेर सिकाइएको छैन।
त्यसोभए, स्व-ड्राइभिङ कार निर्माण गर्ने व्यक्तिको लागि, थप्नु पर्ने प्राथमिक कार्य भनेको कारले सामना गर्न सक्ने सबै दैनिक तत्वहरू बुझ्ने प्रणालीको क्षमता हो, ताकि गाडीले तिनीहरूलाई पहिचान गर्न र ड्राइभिङको उपयुक्त निर्णयहरू गर्न सक्छ। यो कहाँ छ एआई प्रशिक्षण डाटा खेलमा आउँछ।
आज, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मोड्युलले हामीलाई सिफारिस इन्जिन, नेभिगेसन, स्वचालन, र थपको रूपमा धेरै सुविधाहरू प्रदान गर्दछ। ती सबै एआई डाटा प्रशिक्षणको कारणले हुन्छ जुन एल्गोरिदमहरू निर्माण गर्दा तालिम दिन प्रयोग गरिएको थियो।
एआई प्रशिक्षण डाटा निर्माण मा एक आधारभूत प्रक्रिया हो मेशिन सिकाइ र एआई एल्गोरिदम। यदि तपाइँ यी प्राविधिक अवधारणाहरूमा आधारित एउटा एप विकास गर्दै हुनुहुन्छ भने, तपाइँले तपाइँको प्रणालीहरूलाई अनुकूलित प्रशोधनका लागि डेटा तत्वहरू बुझ्न तालिम दिन आवश्यक छ। प्रशिक्षण बिना, तपाईंको एआई मोडेल अकुशल, त्रुटिपूर्ण र सम्भावित अर्थहीन हुनेछ।
यो अनुमान गरिएको छ कि डाटा वैज्ञानिकहरु भन्दा बढी खर्च तिनीहरूको समयको २०% ML मोडेलहरू तालिम दिनको लागि डाटा तयारी र संवर्धन मा।
त्यसोभए, तपाईंहरू मध्ये उद्यम पुँजीपतिहरू, त्यहाँका एकल व्यवसायीहरू जो महत्वाकांक्षी परियोजनाहरूमा काम गरिरहेका छन्, र प्राविधिक उत्साहीहरू जसले भर्खरै उन्नत एआईको साथ सुरू गरिरहेका छन्, बाट कोष प्राप्त गर्न खोज्दै हुनुहुन्छ, हामीले यो गाइड विकास गरेका छौं। तपाईको एआई प्रशिक्षण डेटा।
यहाँ हामी एआई प्रशिक्षण डेटा के हो, यो तपाइँको प्रक्रियामा किन अपरिहार्य छ, तपाइँलाई वास्तवमा चाहिने डेटाको मात्रा र गुणस्तर, र थप कुराहरू अन्वेषण गर्नेछौं।
AI प्रशिक्षण डाटा के हो?
यो सरल छ - मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गरिने डेटालाई प्रशिक्षण डेटा भनिन्छ। प्रशिक्षण डेटासेटको शरीर रचनामा लेबल वा एनोटेटेड विशेषताहरू समावेश हुन्छन्, जसले मोडेलहरूलाई ढाँचाहरू पत्ता लगाउन र सिक्न अनुमति दिन्छ। एनोटेटेड डाटा डाटा प्रशिक्षणमा महत्त्वपूर्ण छ किनकि यसले मोडेलहरूलाई सिकाइ चरणमा सम्भाव्यताहरू छुट्याउन, तुलना गर्न र सहसंबद्ध गर्न सक्षम बनाउँछ। गुणस्तर प्रशिक्षण डेटामा मानव-अनुमोदित डेटासेटहरू समावेश हुन्छन्, जहाँ एनोटेशनहरू सटीक र सही छन् भनी सुनिश्चित गर्नको लागि डाटाले कडा गुणस्तर जाँचहरू पार गरेको छ। एनोटेसन जति स्पष्ट हुन्छ, डाटाको गुणस्तर त्यति नै उच्च हुन्छ।
मेसिन लर्निङमा प्रशिक्षण डाटा कसरी प्रयोग गरिन्छ?
एआई/एमएल मोडेल एक शिशु जस्तै हो। यसलाई स्क्र्याचबाट सबै कुरा सिकाउन आवश्यक छ। हामीले प्राथमिक विद्यालयका बालबालिकालाई मानव शरीरका अंगहरू कसरी सिकाउँछौं, त्यसरी नै हामीले एनोटेसनहरू मार्फत डेटासेटको प्रत्येक पक्षलाई बाहिर ल्याउनुपर्छ। यो जानकारी मार्फत मात्र हो कि एक मोडेलले अवधारणाहरू, नामहरू, कार्यक्षमताहरू, र मानव द्वारा परिभाषित अन्य विशेषताहरू उठाउँछ। यो दुबै पर्यवेक्षित र असुरक्षित सिकाइ मोडेलहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ। आलोचनात्मकता बढ्छ किनकि प्रयोग केस अधिक आला हुन्छ।
AI प्रशिक्षण डाटा किन महत्त्वपूर्ण छ?
AI प्रशिक्षण डेटाको गुणस्तरले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको आउटपुटको गुणस्तरमा प्रत्यक्ष रूपमा अनुवाद गर्छ। यो सहसंबंध स्वास्थ्य सेवा र अटोमोटिभ जस्ता क्षेत्रहरूमा अझ महत्त्वपूर्ण हुन्छ, जहाँ मानव जीवन प्रत्यक्ष रूपमा खतरामा छ। यसबाहेक, एआई प्रशिक्षण डेटाले आउटपुटको पूर्वाग्रह भागलाई पनि प्रभाव पार्छ।
उदाहरणका लागि, एउटा मोडेल जसलाई नमूना सेटको केवल एक वर्गको साथ तालिम दिइएको छ, भन्नुहोस्, उही जनसांख्यिकी वा मानव व्यक्तित्वबाट, यसले प्राय: मेसिनमा कुनै फरक प्रकारको सम्भावनाहरू अवस्थित छैन भनी मान्न सक्छ। यसले आउटपुटमा अन्यायलाई जन्म दिन्छ, जसले अन्ततः कम्पनीहरूलाई कानुनी र प्रतिष्ठित परिणामहरू ल्याउन सक्छ। यसलाई कम गर्नको लागि, यसमा गुणस्तर डेटा र प्रशिक्षण मोडेलहरू सोर्सिङ अत्यधिक सिफारिस गरिएको छ।
उदाहरण: कसरी सेल्फ-ड्राइभिङ कारहरूले सुरक्षित रूपमा नेभिगेट गर्न AI प्रशिक्षण डेटा प्रयोग गर्छन्
स्वायत्त कारहरूले क्यामेरा, RADAR र LIDAR जस्ता सेन्सरहरूबाट ठूलो मात्रामा डेटा प्रयोग गर्छन्। यदि कारको प्रणालीले यसलाई प्रशोधन गर्न सक्दैन भने यो डेटा बेकार छ। उदाहरणका लागि, दुर्घटनाबाट बच्न कारले पैदल यात्री, जनावर र खाल्डाहरू चिन्नुपर्छ। यी तत्वहरू बुझ्न र सुरक्षित ड्राइभिङ निर्णयहरू गर्न प्रशिक्षित हुनुपर्छ।
थप रूपमा, कारले प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) प्रयोग गरेर बोलिने आदेशहरू बुझ्नुपर्छ। उदाहरणका लागि, यदि नजिकैको ग्यास स्टेशनहरू फेला पार्न भनियो भने, यसले सही रूपमा व्याख्या र प्रतिक्रिया दिनुपर्छ।
एआई प्रशिक्षण केवल कारहरूको लागि मात्र होइन तर कुनै पनि एआई प्रणालीको लागि महत्त्वपूर्ण छ, जस्तै Netflix सिफारिसहरू, जसले व्यक्तिगत सुझावहरू प्रस्ताव गर्न समान डेटा प्रशोधनमा पनि निर्भर गर्दछ।
गुणस्तर डाटासेट संग प्रशिक्षण मोडेल को लाभ
उच्च-गुणस्तर डेटासेटहरूसँग प्रशिक्षण मोडेलहरूले धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्दछ, जस्तै:
- सान्दर्भिकता, शुद्धता, र शीघ्रताको सन्दर्भमा मोडेलको सुधारिएको प्रदर्शन
- प्रशिक्षण समय घट्यो
- फिटिंग र सुधारिएको सामान्यीकरणमा न्यूनतम
- कम पूर्वाग्रह
- ब्रान्डहरूको लागि उनीहरूको उपस्थिति र सकारात्मक बजार भावना र थप स्थापित गर्न अवसर
एआई प्रशिक्षण डाटा को चुनौती
एआई प्रशिक्षण एक परिष्कृत र विशाल उपक्रम हो, जसमा आफ्नै चुनौति र अवरोधहरू समावेश छन्। शुरुवातका लागि, केही सामान्य बाधाहरू हेरौं:
सही डाटाको उपलब्धताको अभाव
एआई मोडेलहरू कुनै पनि उपलब्ध डाटामा प्रशिक्षित गर्न सकिँदैन। मोडेलमा फिड गरिएको डाटाले व्यवसायिक नतिजाहरू, दृष्टि, प्रम्प्टहरूको सान्दर्भिकता, डोमेन, विषयवस्तुको विशेषज्ञता र थप कुराहरूसँग पङ्क्तिबद्ध हुनुपर्छ।
एआई प्रशिक्षणको लागि आवश्यक भोल्युमलाई ध्यानमा राख्दै, आदर्श डेटा सोर्सिङ कठिन हुन सक्छ। स्वास्थ्य सेवा र वित्त जस्ता क्षेत्रहरूमा जटिलता बढ्छ, जहाँ डाटा संवेदनशीलता प्रमुख हुन्छ।
Bias
मानिस जन्मजात पक्षपाती हुन्छन् र हामीले मोडेलमा के फिड गर्छौं त्यो मोडेलले प्रक्रिया गर्छ र डेलिभर पनि गर्छ। गुणस्तर डाटाको कमी संग यो संयोजन, मोडेल विकास गर्न सक्छन्
पूर्वाग्रह, अनुचित र पूर्वाग्रही परिणामहरूको लागि नेतृत्व।
ओभर फिटिंग
यसलाई मोडेलको स्वत: प्रतिरक्षा रोगसँग तुलना गर्न सकिन्छ, जहाँ यसको आफ्नै पूर्णताले आश्चर्य र प्रम्प्टहरूमा विविधतालाई सम्बोधन गर्न बाधाको रूपमा कार्य गर्दछ। यस्ता केसहरूले AI भ्रम निम्त्याउन सक्छ,
जहाँ यो प्रम्प्ट वा प्रश्नहरूको जवाफ कसरी दिने भनेर थाहा छैन यसले यसको प्रशिक्षण डेटासेटहरूमा पङ्क्तिबद्ध गर्दैन।
नैतिकता र व्याख्याता
एआई प्रशिक्षण संग अन्य जटिलताहरु मध्ये एक व्याख्या योग्यता हो। हामी यसलाई जवाफदेहिताको रूपमा पनि उल्लेख गर्न सक्छौं, जहाँ हामी तर्कसंगतताको सन्दर्भमा एक विशेष प्रतिक्रियामा मोडेल कसरी आइपुग्यो भन्ने बारे निश्चित छैनौं। AI निर्णय गर्ने प्रक्रियालाई अझ पारदर्शी बनाउनका लागि कुराकानीहरू हाल भइरहेका छन् र अगाडि बढ्दै, हामी XAI (व्याख्यायोग्य AI) मा थप प्रोटोकलहरू देख्नेछौं।
प्रशिक्षण र परीक्षण डाटा बीचको भिन्नता बुझ्दै
प्रशिक्षण र परीक्षण डेटा बीचको भिन्नता तयारी र परीक्षा बीचको भिन्नता जस्तै हो।
| पक्ष | प्रशिक्षण डाटा | परीक्षण डाटा |
|---|---|---|
| उद्देश्य | अभिप्रेत अवधारणाहरू सिक्न एक मोडेल सिकाउँछ | मोडेलले कति राम्रोसँग सिकेको छ भनी प्रमाणित गर्छ |
| भूमिका | तयारी | परीक्षा |
| मूल्यांकन | कार्यसम्पादन मूल्याङ्कनका लागि प्रयोग गरिएको छैन | कार्यसम्पादन मूल्याङ्कनका लागि महत्वपूर्ण (तत्परता, प्रासंगिकता, शुद्धता, पूर्वाग्रह) |
| अनुकूलन | मोडल तालिममा सहयोग गर्छ | मोडेल अप्टिमाइजेसन सुनिश्चित गर्दछ र यदि थप प्रशिक्षण डेटा आवश्यक छ भने सूचित गर्दछ |
| सरोकारवाला निर्णय लिने | मोडेल निर्माण गर्न प्रयोग गरियो | मोडेल स्कोरहरूमा आधारित थप प्रशिक्षण वा समायोजनहरूमा निर्णय गर्न प्रयोग गरिन्छ |
कारणहरू प्रयोग गर्नुहोस्
स्मार्टफोन अनुप्रयोगहरू
फोन एपहरू AI द्वारा संचालित हुनु सामान्य भएको छ। जब एक मोडेललाई ठोस एआई प्रशिक्षण डेटाको साथ तालिम दिइन्छ, एपहरूले प्रयोगकर्ताको प्राथमिकता र व्यवहारलाई राम्रोसँग बुझ्न सक्छन्, कार्यहरू भविष्यवाणी गर्न सक्छन्, फोन अनलक गर्न सक्छन्, भ्वाइस आदेशहरूमा राम्रो प्रतिक्रिया दिन सक्छन् र थप कुराहरू।
फुटकर
ग्राहकहरूको किनमेल अनुभवहरू र लीडहरूसँग संलग्नताहरू AI मार्फत अविश्वसनीय रूपमा अनुकूलित हुन्छन्। कार्ट परित्यागहरूमा वास्तविक-समय छुटहरूबाट भविष्यवाणी गर्ने बिक्रीसम्म, सम्भावनाहरू असीमित छन्।
स्वास्थ्य
एआई र एमएलबाट स्वास्थ्य सेवाले सबैभन्दा बढी फाइदा लिन सक्छ। ओन्कोलोजीको क्षेत्रमा अनुसन्धानको साथमा र औषधि खोज र क्लिनिकल परीक्षणहरूमा सहयोग गर्नदेखि मेडिकल इमेजिङमा विसंगतिहरू पत्ता लगाउन, एआई मोडेलहरूलाई विशेष प्रकार्यहरू प्रदर्शन गर्न प्रशिक्षित गर्न सकिन्छ।
सुरक्षा
साइबर आक्रमणको बढ्दो वृद्धिसँगै, AI लाई अनुकूलित नेटवर्क सुरक्षा, विसंगति पत्ता लगाउने, अनुप्रयोग सुरक्षा, बगहरू र सुरक्षा त्रुटिहरू सहितको कोडहरू, स्वचालित प्याच विकास र थप कुराहरू मार्फत परिष्कृत आक्रमणहरू कम गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
वित्त
AI ले उन्नत जालसाजी पत्ता लगाउने विधिहरू, स्वचालित दाबी समाधान, KYC औपचारिकताहरू सञ्चालन गर्न च्याटबटहरूको प्रयोग र थप कुराहरू मार्फत वित्तको संसारलाई मद्दत गर्दछ। BFSI कम्पनीहरूले पनि इष्टतम साइबर सुरक्षा उपायहरू मार्फत आफ्नो नेटवर्क र प्रणालीहरूलाई सुदृढ गर्न AI को लाभ उठाइरहेका छन्।
बिक्री र मार्केटिंग
प्रयोगकर्ता व्यवहार, उन्नत दर्शक विभाजन, अनलाइन प्रतिष्ठा व्यवस्थापन, र सामाजिक मिडिया, सामाजिक मिडिया अभियान सिमुलेशनहरू र अन्य फाइदाहरू बिक्री र मार्केटिङ पेशेवरहरूको लागि प्रचलित छन् को लागि प्रतिलिपिहरूको उत्पादन बुझ्न।
एमएल मोडेलहरूलाई तालिम दिन कति डाटा चाहिन्छ?
तिनीहरू भन्छन् कि त्यहाँ सिक्नको कुनै अन्त छैन र यो वाक्यांश AI प्रशिक्षण डेटा स्पेक्ट्रममा आदर्श छ। जति धेरै डाटा, राम्रो परिणाम। जे होस्, अस्पष्ट रूपमा प्रतिक्रिया यो एआई-संचालित एप सुरू गर्न खोजिरहेका जो कोहीलाई मनाउन पर्याप्त छैन। तर वास्तविकता यो हो कि त्यहाँ कुनै सामान्य नियम, एक सूत्र, एक अनुक्रमणिका वा डेटाको सही मात्राको मापन छैन जुन एकले आफ्नो AI डेटा सेटहरूलाई तालिम दिन आवश्यक छ।
एक मेशिन लर्निङ विशेषज्ञले एक परियोजनाको लागि आवश्यक डेटाको मात्रा घटाउनको लागि छुट्टै एल्गोरिथ्म वा मोड्युल निर्माण गर्नुपर्छ भनेर हास्यास्पद रूपमा प्रकट गर्नेछ। दुःखद यथार्थ पनि यही हो ।
अब, त्यहाँ एउटा कारण छ कि AI प्रशिक्षणको लागि आवश्यक डाटाको भोल्युममा क्याप राख्न धेरै गाह्रो छ। यो प्रशिक्षण प्रक्रियामा नै संलग्न जटिलताहरूको कारण हो। एआई मोड्युलले एकअर्काको प्रक्रियालाई प्रभाव पार्ने र पूरै बनाउने एक अर्कासँग जोडिएका र ओभरल्यापिङ टुक्राहरूको धेरै तहहरू समावेश गर्दछ।
उदाहरणका लागि, नरिवलको रूख चिन्नको लागि तपाईंले एउटा साधारण एप विकास गर्दै हुनुहुन्छ भनी विचार गरौं। दृष्टिकोणबाट, यो बरु सरल सुनिन्छ, सही? AI परिप्रेक्ष्यबाट, तथापि, यो धेरै जटिल छ।
सुरुमा, मेसिन खाली छ। अग्लो, क्षेत्र-विशिष्ट, उष्णकटिबंधीय फल फल्ने रूखलाई छोड्नुहोस् पहिलो स्थानमा रूख के हो थाहा छैन। त्यसका लागि रुख भनेको के हो, सडक बत्ती वा बिजुलीको पोलजस्ता फ्रेममा देखिने अन्य अग्लो र पातलो वस्तुहरूबाट कसरी छुट्याउन सकिन्छ भन्ने विषयमा मोडेललाई तालिम दिनुपर्छ र त्यसपछि त्यसलाई नरिवलको रूखको बारीकता सिकाउन अघि बढ्नुपर्छ। एकपटक मेसिन लर्निङ मोड्युलले नरिवलको रूख भनेको के हो भनी सिकिसकेपछि, त्यसलाई कसरी चिन्न सकिन्छ भनेर कसैले सुरक्षित रूपमा मान्न सक्छ।
तर जब तपाईंले बरगदको रूखको छवि खुवाउनुभयो, तब मात्र तपाईंले थाहा पाउनुहुनेछ कि प्रणालीले नरिवलको रूखको लागि बरगदको रूखलाई गलत पहिचान गरेको छ। प्रणालीको लागि, क्लस्टर गरिएको पातहरूसँग अग्लो कुनै पनि चीज नरिवलको रूख हो। यसलाई हटाउनको लागि, प्रणालीले अब नरिवलको रूख नभएको प्रत्येक रूखलाई ठीकसँग पहिचान गर्न बुझ्नुपर्छ। यदि यो केवल एक परिणामको साथ एक साधारण दिशाहीन एपको लागि प्रक्रिया हो भने, हामी केवल स्वास्थ्य सेवा, वित्त र थपका लागि विकसित गरिएका एपहरूमा संलग्न जटिलताहरूको कल्पना गर्न सक्छौं।
यस बाहेक, कुन कुराको लागि आवश्यक डाटाको मात्रालाई पनि प्रभाव पार्छ तालिमले तल सूचीबद्ध पक्षहरू समावेश गर्दछ:
- प्रशिक्षण विधि, जहाँ डेटा प्रकारहरूमा भिन्नताहरू (संरचित र असंरचित) डेटाको मात्राको आवश्यकतालाई प्रभाव पार्छ
- डाटा लेबलिङ वा एनोटेशन प्रविधिहरू
- प्रणालीमा डेटा फिड गर्ने तरिका
- त्रुटि सहिष्णुता भागफल, जसको साधारण अर्थ प्रतिशत हो त्रुटिहरू जुन तपाईंको आला वा डोमेनमा नगण्य छ
प्रशिक्षण खण्डहरूको वास्तविक-विश्व उदाहरणहरू
यद्यपि तपाईले तपाइँको मोड्युलहरूलाई तालिम दिन आवश्यक पर्ने डाटाको मात्रा निर्भर गर्दछ तपाईंको परियोजना र अन्य कारकहरूमा हामीले पहिले छलफल गरेका थियौं, थोरै प्रेरणा वा सन्दर्भले डेटामा विस्तृत विचार प्राप्त गर्न मद्दत गर्नेछ आवश्यकताहरु।
निम्न प्रयोग गरिएका डेटासेटहरूको मात्राको वास्तविक-विश्व उदाहरणहरू छन् विभिन्न कम्पनीहरू र व्यवसायहरू द्वारा एआई प्रशिक्षण उद्देश्यका लागि।
- अनुहार पहिचान - 450,000 भन्दा बढी अनुहार छविहरूको नमूना आकार
- छवि एनोटेशन - 185,000 भन्दा बढी छविहरूको नमूना आकार लगभग 650,000 एनोटेट वस्तुहरू
- फेसबुक भावना विश्लेषण - 9,000 भन्दा बढीको नमूना आकार टिप्पणीहरू र 62,000 पोष्टहरू
- च्याटबोट प्रशिक्षण - 200,000 भन्दा बढी प्रश्नहरूको नमूना आकार 2 मिलियन भन्दा बढी जवाफहरू
- अनुवाद एप - 300,000 भन्दा बढी अडियो वा भाषणको नमूना आकार गैर-देशी वक्ताहरूबाट सङ्कलन
यदि मसँग पर्याप्त डाटा छैन भने के हुन्छ?
AI र ML को संसारमा, डाटा प्रशिक्षण अपरिहार्य छ। यो ठीकै भनिएको छ कि नयाँ चीजहरू सिक्ने कुनै अन्त छैन र यो सत्य हो जब हामी AI प्रशिक्षण डेटा स्पेक्ट्रमको बारेमा कुरा गर्छौं। जति धेरै डाटा, राम्रो परिणाम। यद्यपि, त्यहाँ उदाहरणहरू छन् जहाँ तपाईंले समाधान गर्न प्रयास गरिरहनुभएको प्रयोग केस एक आला वर्गसँग सम्बन्धित छ, र सही डेटासेट सोर्सिङ आफैंमा चुनौती हो। त्यसैले यस परिदृश्यमा, यदि तपाईंसँग पर्याप्त डाटा छैन भने, ML मोडेलबाट गरिएका भविष्यवाणीहरू सही नहुन सक्छन् वा पक्षपाती हुन सक्छन्। त्यहाँ डेटा वृद्धि र डेटा मार्कअप जस्ता तरिकाहरू छन् जसले तपाईंलाई कमजोरीहरू हटाउन मद्दत गर्न सक्छ तर परिणाम अझै पनि सही वा विश्वसनीय नहुन सक्छ।
तपाईं डाटा गुणस्तर कसरी सुधार गर्नुहुन्छ?
डाटाको गुणस्तर आउटपुटको गुणस्तरसँग प्रत्यक्ष समानुपातिक हुन्छ। त्यसकारण उच्च सटीक मोडेलहरूलाई प्रशिक्षणको लागि उच्च गुणस्तरको डेटासेटहरू चाहिन्छ। यद्यपि, त्यहाँ एक क्याच छ। परिशुद्धता र शुद्धतामा निर्भर हुने अवधारणाको लागि, गुणस्तरको अवधारणा प्रायः अस्पष्ट हुन्छ।
उच्च गुणस्तरको डाटा बलियो र विश्वसनीय सुनिन्छ तर यसको वास्तवमा के अर्थ हुन्छ?
पहिलो स्थानमा गुणस्तर के हो?
ठिक छ, हामीले हाम्रो प्रणालीहरूमा फिड गर्ने धेरै डेटा जस्तै, गुणस्तरमा धेरै कारकहरू र मापदण्डहरू यससँग सम्बन्धित छन्। यदि तपाइँ AI विशेषज्ञहरू वा मेसिन लर्निङ वेटरहरूसँग सम्पर्क गर्नुहुन्छ भने, उनीहरूले उच्च गुणस्तरको डेटाको कुनै पनि क्रमपरिवर्तन साझा गर्न सक्छन् -
- वर्दी - डेटा जुन एक विशेष स्रोतबाट प्राप्त हुन्छ वा धेरै स्रोतहरूबाट प्राप्त गरिएको डेटासेटहरूमा एकरूपता
- व्यापक - डाटा जसले सबै सम्भावित परिदृश्यहरूलाई कभर गर्दछ तपाईंको प्रणालीमा काम गर्ने उद्देश्यले
- लगातार - डाटाको प्रत्येक बाइट प्रकृतिमा समान छ
- प्रासंगिक - तपाईंले स्रोत र फिड गर्नुभएको डाटा तपाईंको आवश्यकताहरू र अपेक्षित परिणामहरूसँग मिल्दोजुल्दो छ र
- विविध - तपाईंसँग अडियो, भिडियो, छवि, पाठ र थप जस्ता सबै प्रकारका डाटाहरूको संयोजन छ
अब हामीले डेटा गुणस्तरमा गुणस्तरको अर्थ के हो भन्ने बुझेका छौं, हामीले गुणस्तर सुनिश्चित गर्न सक्ने विभिन्न तरिकाहरू छिटो हेरौं तथ्यांक संकलन र पुस्ता।
1. संरचित र असंरचित डेटा को लागी हेर्नुहोस्। पहिलेको मेसिनहरू द्वारा सजिलै बुझ्न सकिन्छ किनभने तिनीहरूसँग एनोटेट तत्वहरू र मेटाडेटा छन्। पछिल्लो, तथापि, प्रणालीले प्रयोग गर्न सक्ने कुनै मूल्यवान जानकारीको साथ अझै कच्चा छ। यो जहाँ डाटा एनोटेसन आउँछ।
2. पूर्वाग्रह हटाउनु भनेको गुणस्तर डेटा सुनिश्चित गर्ने अर्को तरिका हो किनभने प्रणालीले प्रणालीबाट कुनै पूर्वाग्रह हटाउँछ र वस्तुगत परिणाम दिन्छ। पूर्वाग्रहले तपाइँको नतिजालाई मात्र तिरस्कार गर्छ र यसलाई व्यर्थ बनाउँछ।
3. डेटालाई व्यापक रूपमा सफा गर्नुहोस् किनकि यसले तपाइँको आउटपुटको गुणस्तरलाई सधैं बढाउँछ। कुनै पनि डाटा वैज्ञानिकले तपाईंलाई बताउनेछ कि उनीहरूको कामको भूमिकाको एक प्रमुख भाग डाटा सफा गर्नु हो। जब तपाइँ तपाइँको डाटा सफा गर्नुहुन्छ, तपाइँ नक्कल, आवाज, हराइरहेको मान, संरचनात्मक त्रुटिहरू आदि हटाउँदै हुनुहुन्छ।
प्रशिक्षण डेटा गुणस्तरलाई के असर गर्छ?
त्यहाँ तीनवटा मुख्य कारकहरू छन् जसले तपाईंलाई आफ्नो AI/ML मोडेलहरूको लागि चाहिने गुणस्तरको स्तरको भविष्यवाणी गर्न मद्दत गर्न सक्छ। 3 प्रमुख कारकहरू मानिसहरू, प्रक्रिया र प्लेटफर्म हुन् जसले तपाईंको AI परियोजना बनाउन वा तोड्न सक्छ।
प्लेटफार्म: एक पूर्ण मानव-इन-द-लूप स्वामित्व प्लेटफर्मको स्रोत, ट्रान्सक्राइब र बिभिन्न डेटासेटहरू एनोटेट गर्नको लागि सबैभन्दा बढी माग गरिएको AI र ML पहलहरू सफलतापूर्वक लागू गर्न आवश्यक छ। प्लेटफर्म कामदारहरूको व्यवस्थापन गर्न, र गुणस्तर र थ्रुपुट अधिकतम गर्न पनि जिम्मेवार छ
मान्छे: AI लाई स्मार्ट सोच बनाउनको लागि उद्योगमा सबैभन्दा स्मार्ट दिमाग भएका मानिसहरूलाई लिन्छ। मापन गर्नको लागि तपाईलाई संसारभरि यी हजारौं पेशेवरहरू आवश्यक पर्दछ सबै डाटा प्रकारहरू ट्रान्सक्रिबर, लेबल र एनोटेट गर्न।
प्रक्रिया: सुसंगत, पूर्ण र सटीक सुन-मानक डेटा डेलिभर गर्नु जटिल काम हो। तर तपाईले सँधै डेलिभर गर्न आवश्यक पर्ने कुरा हो, ताकि उच्चतम गुणस्तर मापदण्डहरूको साथसाथै कडा र प्रमाणित गुणस्तर नियन्त्रणहरू र चेकपोइन्टहरू पालना गर्नुहोस्।
तपाई एआई ट्रेनिङ डाटा कहाँबाट स्रोत गर्नुहुन्छ?
हाम्रो अघिल्लो खण्डको विपरीत, हामीसँग यहाँ धेरै सटीक अन्तरदृष्टि छ। तपाईं को लागि स्रोत डाटा खोज्दै हुनुहुन्छ
वा यदि तपाइँ भिडियो सङ्कलन, छवि सङ्कलन, पाठ सङ्कलन र थप प्रक्रियामा हुनुहुन्छ भने, त्यहाँ तीनवटा छन्
प्राथमिक माध्यमहरू तपाईं आफ्नो डाटा स्रोत गर्न सक्नुहुन्छ।
तिनीहरूलाई व्यक्तिगत रूपमा अन्वेषण गरौं।
नि: शुल्क स्रोतहरू
नि: शुल्क स्रोतहरू डेटाको ठूलो मात्राको अनैच्छिक भण्डारहरू हुन्। यो डाटा हो जुन त्यहाँ सतहमा सित्तैमा राखिएको छ। केहि नि: शुल्क स्रोतहरू समावेश छन् -
- गुगल डाटासेटहरू, जहाँ २०२० मा 250 मिलियन भन्दा बढी डाटा सेटहरू जारी गरिएको थियो
- फोरमहरू जस्तै Reddit, Quora र थप, जुन डाटाको लागि स्रोत स्रोतहरू हुन्। यस बाहेक, यी फोरमहरूमा डेटा विज्ञान र AI समुदायहरूले पनि पुग्दा तपाईंलाई विशेष डेटा सेटहरूमा मद्दत गर्न सक्छ।
- Kaggle अर्को नि: शुल्क स्रोत हो जहाँ तपाइँ नि: शुल्क डेटा सेटहरू बाहेक मेसिन लर्निंग स्रोतहरू फेला पार्न सक्नुहुन्छ।
- हामीले तपाइँलाई तपाइँको AI मोडेलहरू प्रशिक्षणको साथ सुरु गर्न निःशुल्क खुला डाटासेटहरू पनि सूचीबद्ध गरेका छौं
जबकि यी अवसरहरू नि: शुल्क छन्, तपाईंले के खर्च गर्नुहुनेछ समय र प्रयास हो। नि:शुल्क स्रोतहरूबाट डाटा सबै ठाउँमा छ र तपाईंले आफ्नो आवश्यकताहरू अनुरूप सोर्सिङ, सफाई र टेलरिङमा कामको घण्टा राख्नु पर्छ।
सम्झनु पर्ने अन्य महत्त्वपूर्ण सूचकहरू मध्ये एउटा यो हो कि नि:शुल्क स्रोतहरूबाट केही डेटाहरू व्यावसायिक उद्देश्यका लागि पनि प्रयोग गर्न सकिँदैन। यसको आवश्यकता छ डाटा इजाजतपत्र.
डाटा स्क्र्यापि।
नामले सुझाव दिए जस्तै, डाटा स्क्र्यापिङ उपयुक्त उपकरणहरू प्रयोग गरेर बहु स्रोतहरूबाट डाटा खनन गर्ने प्रक्रिया हो। वेबसाइटहरू, सार्वजनिक पोर्टलहरू, प्रोफाइलहरू, जर्नलहरू, कागजातहरू र थपबाट, उपकरणहरूले तपाईंलाई आवश्यक डेटा स्क्र्याप गर्न सक्छ र तिनीहरूलाई तपाईंको डाटाबेसमा निर्बाध रूपमा प्राप्त गर्न सक्छ।
जबकि यो एक आदर्श समाधान जस्तो लाग्दछ, डाटा स्क्र्यापिंग कानूनी हुन्छ जब यो व्यक्तिगत प्रयोगको लागि आउँदछ। यदि तपाइँ व्यवसायिक महत्वाकांक्षाको साथ डाटा स्क्र्याप गर्न खोज्ने कम्पनी हुनुहुन्छ भने, यो मुश्किल र अवैध पनि हुन्छ। त्यसकारण तपाईलाई आवश्यक पर्ने डाटा स्क्र्याप गर्नु अघि वेबसाइटहरू, अनुपालन र सर्तहरू हेर्नको लागि तपाईंलाई कानुनी टोली चाहिन्छ।
बाह्य विक्रेताहरू
जहाँसम्म एआई प्रशिक्षण डेटाको लागि डाटा सङ्कलन सम्बन्धित छ, डाटासेटहरूको लागि आउटसोर्सिङ वा बाह्य विक्रेताहरूसम्म पुग्नु सबैभन्दा उपयुक्त विकल्प हो। तिनीहरूले तपाईंको आवश्यकताहरूको लागि डेटासेटहरू फेला पार्ने जिम्मेवारी लिन्छन् जब तपाईं आफ्नो मोड्युलहरू निर्माणमा ध्यान केन्द्रित गर्न सक्नुहुन्छ। यो विशेष गरी निम्न कारणहरूको कारण हो -
- तपाईंले डाटाको बाटो खोज्दै घण्टा खर्च गर्नु पर्दैन
- डाटा क्लिनिङ र वर्गीकरणको सन्दर्भमा कुनै प्रयासहरू छैनन्
- तपाईंले हात गुणस्तर डेटा सेटहरू प्राप्त गर्नुहुन्छ जुन हामीले केहि समय अघि छलफल गरेका सबै कारकहरूलाई ठीकसँग जाँच गर्दछ
- तपाईले डेटासेटहरू प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ जुन तपाईको आवश्यकता अनुसार बनाइएको छ
- तपाईंले आफ्नो परियोजना र थपको लागि आवश्यक डेटाको मात्रा माग गर्न सक्नुहुन्छ
- र सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण, तिनीहरूले यो पनि सुनिश्चित गर्छन् कि तिनीहरूको डेटा सङ्कलन र डेटा आफैंले स्थानीय नियामक दिशानिर्देशहरूको पालना गर्दछ।
तपाईको अपरेशनको स्केलको आधारमा कमजोरी साबित हुन सक्ने एक मात्र कारक भनेको आउटसोर्सिङमा खर्च समावेश हुन्छ। फेरि, के खर्च समावेश गर्दैन।
Shaip पहिले नै डेटा सङ्कलन सेवाहरूमा एक नेता हो र स्वास्थ्य सेवा डेटा र भाषण/अडियो डेटासेटहरूको आफ्नै भण्डार छ जुन तपाईंको महत्वाकांक्षी AI परियोजनाहरूको लागि इजाजतपत्र प्राप्त गर्न सकिन्छ।
डाटासेट खोल्नुहोस् - प्रयोग गर्न वा प्रयोग नगर्ने?
उदाहरणका लागि, त्यहाँ Amazon उत्पादन समीक्षा डेटासेट छ जसमा 142 देखि 1996 सम्म 2014 मिलियन प्रयोगकर्ता समीक्षाहरू छन्। छविहरूको लागि, तपाईंसँग Google ओपन छविहरू जस्तै उत्कृष्ट स्रोत छ, जहाँ तपाईं 9 मिलियन भन्दा बढी चित्रहरूबाट डेटासेटहरू स्रोत गर्न सक्नुहुन्छ। गुगलसँग मेशिन पर्सेप्शन नामक एउटा शाखा पनि छ जसले करिब २० लाख अडियो क्लिपहरू प्रदान गर्दछ जुन दस सेकेन्डको अवधिका हुन्छन्।
यी स्रोतहरू (र अन्य) को उपलब्धताको बावजुद, अक्सर बेवास्ता गरिएको महत्त्वपूर्ण कारक तिनीहरूको प्रयोगको साथ आउने अवस्थाहरू हुन्। तिनीहरू निश्चित रूपमा सार्वजनिक छन् तर उल्लङ्घन र उचित प्रयोगको बीचमा पातलो रेखा छ। प्रत्येक स्रोतको आफ्नै अवस्था आउँछ र यदि तपाइँ यी विकल्पहरू अन्वेषण गर्दै हुनुहुन्छ भने, हामी सावधानी सुझाव दिन्छौं। यो किनभने नि: शुल्क मार्गहरू मनपर्ने बहानामा, तपाईंले मुकदमा र सम्बन्धित खर्चहरू समाप्त गर्न सक्नुहुन्छ।
AI प्रशिक्षण डाटाको वास्तविक लागत
तपाईंले डाटा खरिद गर्न वा घरभित्रै डाटा उत्पन्न गर्न खर्च गर्नुभएको पैसा मात्र तपाईंले विचार गर्नुपर्ने कुरा होइन। हामीले एआई प्रणालीहरू र विकास गर्न खर्च गरेको समय र प्रयासहरू जस्ता रैखिक तत्वहरूलाई विचार गर्नुपर्छ लागत लेनदेन दृष्टिकोणबाट। अर्कोको प्रशंसा गर्न असफल।
सोर्सिङ र एनोटेटिंग डाटामा खर्च गरिएको समय
भूगोल, बजार जनसांख्यिकी, र तपाइँको आला भित्र प्रतिस्पर्धा जस्ता कारकहरूले सान्दर्भिक डेटासेटहरूको उपलब्धतामा बाधा पुर्याउँछ। म्यानुअल रूपमा डाटा खोजीमा बिताएको समय तपाईंको एआई प्रणालीलाई प्रशिक्षण दिनको लागि समयको बर्बादी हो। एकचोटि तपाईंले आफ्नो डेटाको स्रोत व्यवस्थापन गरेपछि, तपाईंले डेटा एनोटेट गर्न समय खर्च गरेर तालिमलाई थप ढिलाइ गर्नुहुनेछ ताकि तपाईंको मेसिनले यो के फिड भइरहेको छ भनेर बुझ्न सक्छ।
डाटा सङ्कलन र एनोटेटिंग मूल्य
ओभरहेड खर्चहरू (इन-हाउस डाटा सङ्कलनकर्ताहरू, एनोटेटरहरू, मर्मत उपकरण, प्राविधिक पूर्वाधार, SaaS उपकरणहरूको सदस्यता, स्वामित्व अनुप्रयोगहरूको विकास) AI डाटा सोर्सिङ गर्दा गणना गर्न आवश्यक छ।
खराब डाटाको लागत
खराब डेटाले तपाइँको कम्पनीको टोलीको मनोबल, तपाइँको प्रतिस्पर्धात्मक किनारा, र ध्यान नदिने अन्य ठोस परिणामहरू खर्च गर्न सक्छ। हामीले खराब डेटालाई अशुद्ध, कच्चा, अप्रासंगिक, पुरानो, गलत, वा हिज्जे त्रुटिहरूले भरिएको कुनै पनि डेटासेटको रूपमा परिभाषित गर्छौं। नराम्रो डाटाले पूर्वाग्रहको परिचय दिएर र स्क्युड नतिजाहरूका साथ तपाईंको एल्गोरिदमहरू भ्रष्ट गरेर तपाईंको AI मोडेललाई बिगार्न सक्छ।
व्यवस्थापन खर्च
तपाइँको संगठन वा उद्यमको प्रशासन, मूर्त, र अमूर्त खर्चहरू व्यवस्थापन खर्चहरू समावेश गर्दछ जुन प्रायः सबैभन्दा महँगो हुन्छ।
सही AI प्रशिक्षण डाटा कम्पनी कसरी छनौट गर्ने र Shaip ले तपाईंलाई कसरी मद्दत गर्न सक्छ?
सही AI प्रशिक्षण डेटा प्रदायक छनोट गर्नु भनेको तपाईको AI मोडेलले बजारमा राम्रो प्रदर्शन गरेको सुनिश्चित गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण पक्ष हो। तिनीहरूको भूमिका, तपाईंको परियोजनाको बुझाइ, र योगदान तपाईंको व्यवसायको लागि खेल-परिवर्तन हुन सक्छ। यस प्रक्रियामा विचार गर्नुपर्ने केही कारकहरू समावेश छन्:
- तपाईंको एआई मोडेल निर्माण गरिने डोमेनको बुझाइ
- तिनीहरूले पहिले काम गरेका कुनै पनि समान परियोजनाहरू
- के तिनीहरूले नमूना प्रशिक्षण डेटा प्रदान गर्छन् वा पायलट सहयोगमा सहमत छन्
- तिनीहरूले स्केलमा डेटा आवश्यकताहरू कसरी ह्यान्डल गर्छन्
- तिनीहरूको गुणस्तर आश्वासन प्रोटोकलहरू के हुन्
- के तिनीहरू सञ्चालनमा फुर्तिलो हुन खुला छन्
- तिनीहरूले नैतिक प्रशिक्षण डेटासेटहरू र थप कुराहरू कसरी स्रोत गर्छन्
वा, तपाईं यी सबै छोड्न सक्नुहुन्छ र सीधै Shaip मा हामीलाई सम्पर्क गर्न सक्नुहुन्छ। हामी प्रिमियम-गुणवत्ता नैतिक रूपमा स्रोत एआई प्रशिक्षण डेटाको अग्रणी प्रदायकहरू मध्ये एक हौं। वर्षौंको लागि उद्योगमा भएकोले, हामी सोर्सिङ डेटासेटहरूमा संलग्न सूक्ष्मताहरू बुझ्छौं। हाम्रा समर्पित परियोजना प्रबन्धकहरू, गुणस्तर आश्वासन पेशेवरहरूको टोली, र एआई विशेषज्ञहरूले तपाईंको उद्यम दर्शनहरूका लागि निर्बाध र पारदर्शी सहयोग सुनिश्चित गर्नेछन्। आज स्कोपको बारेमा थप छलफल गर्न हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।
लिपिङ अप
त्यो एआई प्रशिक्षण डाटा मा सबै थियो। नि:शुल्क स्रोतहरू र डेटा एनोटेसन आउटसोर्सिङका फाइदाहरू अन्वेषण गर्ने प्रशिक्षण डेटा के हो भन्ने कुरा बुझ्नदेखि, हामीले ती सबैबारे छलफल गर्यौं। फेरि पनि, यस स्पेक्ट्रममा प्रोटोकल र नीतिहरू अझै पनि कमजोर छन् र हामी तपाईंलाई सधैं आफ्नो आवश्यकताको लागि हामी जस्ता एआई प्रशिक्षण डेटा विशेषज्ञहरूसँग सम्पर्कमा रहन सिफारिस गर्छौं।
सोर्सिङ, डि-पहिचान देखि डाटा एनोटेसन सम्म, हामी तपाइँको सबै आवश्यकताहरु संग सहयोग गर्नेछौं ताकि तपाइँ केवल तपाइँको प्लेटफर्म निर्माण मा काम गर्न सक्नुहुन्छ। हामी डाटा सोर्सिङ र लेबलिङमा संलग्न जटिलताहरू बुझ्छौं। यसैले हामी यो तथ्यलाई दोहोर्याउँछौं कि तपाईले कठिन कार्यहरू हामीलाई छोड्न सक्नुहुन्छ र हाम्रा समाधानहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
तपाईंको सबै डाटा एनोटेसन आवश्यकताहरूको लागि आज हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।
कुरा गरौं
प्राय: सोधिने प्रश्नहरू (अकसर गरेमा)
यदि तपाइँ बौद्धिक प्रणालीहरू सिर्जना गर्न चाहनुहुन्छ भने, तपाइँलाई पर्यवेक्षित शिक्षाको सुविधाको लागि सफा, क्युरेट गरिएको, र कार्ययोग्य जानकारीमा फिड गर्न आवश्यक छ। लेबल गरिएको जानकारीलाई AI प्रशिक्षण डेटा भनिन्छ र बजार मेटाडेटा, ML एल्गोरिदम, र निर्णय लिन मद्दत गर्ने कुनै पनि कुरा समावेश गर्दछ।
प्रत्येक एआई-संचालित मेसिनसँग यसको ऐतिहासिक स्थानद्वारा प्रतिबन्धित क्षमताहरू छन्। यसको मतलब यो मेसिनले चाहेको नतिजाको मात्र भविष्यवाणी गर्न सक्छ यदि यो पहिले तुलनात्मक डेटा सेटहरूसँग प्रशिक्षित गरिएको छ। प्रशिक्षण डेटाले एआई मोडेलहरूको दक्षता र शुद्धतासँग प्रत्यक्ष समानुपातिक मात्राको साथ पर्यवेक्षित प्रशिक्षणमा मद्दत गर्दछ।
विशेष मेशिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू तालिम दिनको लागि फरक प्रशिक्षण डेटासेटहरू आवश्यक छन्, एआई-संचालित सेटअपहरूलाई सन्दर्भहरूलाई ध्यानमा राखेर महत्त्वपूर्ण निर्णयहरू लिन मद्दत गर्न। उदाहरणका लागि, यदि तपाइँ मेसिनमा कम्प्युटर भिजन कार्यक्षमता थप्ने योजना बनाउनुहुन्छ भने, मोडेलहरूलाई एनोटेट छविहरू र थप बजार डेटासेटहरूसँग तालिम दिन आवश्यक छ। त्यस्तै, NLP क्षमताको लागि, भाषण सङ्कलनको ठूलो मात्राले प्रशिक्षण डेटाको रूपमा काम गर्दछ।
सक्षम एआई मोडेललाई तालिम दिन आवश्यक प्रशिक्षण डेटाको मात्राको कुनै माथिल्लो सीमा छैन। ठुलो डाटा भोल्युमले तत्वहरू, पाठहरू, र सन्दर्भहरू पहिचान गर्न र अलग गर्ने मोडेलको क्षमता राम्रो हुनेछ।
जबकि त्यहाँ धेरै डेटा उपलब्ध छ, प्रत्येक भाग प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि उपयुक्त छैन। एल्गोरिदमले उत्कृष्ट रूपमा काम गर्नको लागि, तपाईंलाई व्यापक, सुसंगत, र सान्दर्भिक डेटा सेटहरू चाहिन्छ, जुन समान रूपमा निकालिएको छ तर परिदृश्यहरूको विस्तृत दायरालाई कभर गर्न पर्याप्त विविधता छ। डाटा जेसुकै भए पनि, तपाईंले प्रयोग गर्ने योजना बनाउनुहुन्छ, सुधारिएको सिकाइको लागि सफा र एनोटेट गर्नु राम्रो हुन्छ।
यदि तपाइँको दिमागमा एक विशेष AI मोडेल छ तर प्रशिक्षण डेटा पर्याप्त छैन भने, तपाइँ पहिले आउटलियरहरू हटाउनु पर्छ, स्थानान्तरण र पुनरावृत्ति सिकाउने सेटअपहरूमा जोडी, कार्यक्षमताहरू प्रतिबन्धित गर्न, र प्रयोगकर्ताहरूको लागि डेटा थप्न जारी राख्न सेटअप खुला स्रोत बनाउनु पर्छ। क्रमशः, समय मा मेसिन प्रशिक्षण। तपाईले डेटा वृद्धि र प्रतिबन्धित डेटासेटहरूको अधिकतम बनाउनको लागि सिकाइ स्थानान्तरण सम्बन्धी दृष्टिकोणहरू पनि पछ्याउन सक्नुहुन्छ।
खुला डेटासेटहरू सधैं प्रशिक्षण डेटा सङ्कलन गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यद्यपि, यदि तपाइँ मोडेलहरूलाई राम्रोसँग प्रशिक्षणको लागि विशेषता खोज्नुहुन्छ भने तपाइँ बाह्य विक्रेताहरूमा भर पर्न सक्नुहुन्छ, Reddit, Kaggle, र थप जस्ता नि: शुल्क स्रोतहरू, र प्रोफाइलहरू, पोर्टलहरू, र कागजातहरूबाट छनौट रूपमा खनन अन्तर्दृष्टिहरूको लागि डाटा स्क्र्यापिङमा पनि भर पर्न सक्नुहुन्छ। दृष्टिकोणको बावजुद, यो ढाँचा, कम गर्न, र प्रयोग गर्नु अघि खरिद डाटा सफा गर्न आवश्यक छ।