हमें आपको बताने की जरूरत नहीं है आपकी महत्वाकांक्षी परियोजनाओं के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा का मूल्य. आप जानते हैं कि यदि आप अपने मॉडलों को कचरा डेटा खिलाते हैं, तो वे समान परिणाम देंगे, और गुणवत्ता वाले डेटासेट के साथ अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करने से एक कुशल और स्वायत्त प्रणाली तैयार होगी जो सटीक परिणाम देने में सक्षम होगी।
हालांकि इस अवधारणा को समझना आसान है, लेकिन अपनी मशीन लर्निंग (एमएल) परियोजनाओं को प्रशिक्षित करने के लिए सबसे उपयोगी डेटासेट स्रोत और डेटा ढूंढना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
हमने व्यवसायों को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने वाले उपयोगी समाधान ढूंढने में मदद करने के लिए यह पोस्ट बनाई है। भले ही आपके प्रोजेक्ट को इसकी आवश्यकता हो:
- अनुकूलित डेटासेट जो सबसे नवीनतम मूल के हैं
- आपकी एआई प्रशिक्षण प्रक्रिया को शुरू करने के लिए सामान्य डेटा
- अत्यधिक विशिष्ट डेटासेट जिन्हें ऑनलाइन ढूंढना मुश्किल हो सकता है
इस लेख में आपके सामने आने वाली हर समस्या का समाधान हमारे पास है।
आइये शुरुआत करते हैं|
आपके एआई/एमएल मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करने के 3 सरल तरीके
एक महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिक या एआई विशेषज्ञ के रूप में, आप तीन प्राथमिक स्रोतों से डेटा पा सकते हैं:
- मुफ़्त स्रोत
- आंतरिक स्रोत
- भुगतान किए गए स्रोत
1. निःशुल्क स्रोत
मुफ़्त स्रोत मुफ़्त में डेटा सेट (आपने अनुमान लगाया) ऑफ़र करते हैं। आपके डेटासेट के स्रोत के लिए कई लोकप्रिय निर्देशिकाएं, फ़ोरम, पोर्टल, खोज इंजन और वेबसाइटें हैं। ये स्रोत सार्वजनिक हो सकते हैं, पुरालेख, डेटा को स्पष्ट अनुमतियों के साथ कई वर्षों के डेटा के बाद सार्वजनिक किया जा सकता है। हमने नीचे निःशुल्क संसाधनों के उदाहरणों की एक त्वरित सूची प्रस्तुत की है:
कागल -
डेटा वैज्ञानिकों और मशीन सीखने के शौकीनों के लिए एक खजाना। कागल के साथ, आप अपनी परियोजनाओं के लिए डेटासेट ढूंढ, प्रकाशित, एक्सेस और डाउनलोड कर सकते हैं। कागल के डेटा सेट अच्छी गुणवत्ता वाले हैं, विभिन्न प्रारूपों में उपलब्ध हैं और आसानी से डाउनलोड किए जा सकते हैं।
यूसीआई डेटाबेस -
मशीन सीखने वाले और डेटा वैज्ञानिक 1987 से यूसीआई डेटाबेस का उपयोग कर रहे हैं। यह संसाधन विशिष्ट परियोजनाओं के लिए डोमेन सिद्धांत, डेटाबेस, अभिलेखागार, डेटा जनरेटर और बहुत कुछ प्रदान करता है। यूसीआई डेटाबेस को उनकी समस्याओं या कार्यों जैसे क्लस्टरिंग, वर्गीकरण और रिग्रेशन के आधार पर वर्गीकृत और प्रदर्शित किया जाता है।
मार्केट प्लेयर डेटा स्रोत -
अमेज़ॅन (एडब्ल्यूएस), Google डेटासेट सर्च इंजन और माइक्रोसॉफ्ट डेटासेट जैसे तकनीकी दिग्गजों के संसाधन।
- AWS संसाधन डेटासेट प्रदान करता है जिन्हें सार्वजनिक कर दिया गया है। AWS के माध्यम से पहुंच योग्य, सरकारी एजेंसियों, व्यवसायों, अनुसंधान संस्थानों और व्यक्तियों के डेटासेट को AWS के भीतर क्यूरेट और बनाए रखा जाता है।
- Google एक ऑफर करता है खोज इंजन जो मुफ़्त डेटासेट पुनर्प्राप्त करता है आपकी खोज क्वेरी के लिए प्रासंगिक.
- माइक्रोसॉफ्ट का ओपन डेटा रिपॉजिटरी इनिशिएटिव डेटा वैज्ञानिकों और मशीन सीखने वालों को कंप्यूटर विज़न, एनएलपी और अन्य परियोजनाओं से डेटासेट प्रदान करता है।
सार्वजनिक और सरकारी डेटासेट -
सार्वजनिक डेटासेट जटिल नेटवर्क, जीव विज्ञान और कृषि एजेंसियों जैसे उद्योगों से डेटासेट पेश करने वाला एक प्रमुख संसाधन है। श्रेणियाँ त्वरित दृश्य के लिए अनुक्रमिक और करीने से व्यवस्थित हैं, और डाउनलोड के लिए आसानी से उपलब्ध हैं। यह ध्यान देने योग्य है कि कुछ डेटासेट लाइसेंस-आधारित हैं जबकि अन्य मुफ़्त हैं। हम डेटासेट डाउनलोड करने से पहले दस्तावेज़ को अच्छी तरह से पढ़ने की सलाह देते हैं।
एक डेटा वैज्ञानिक आमतौर पर अपनी परियोजनाओं के लिए ऐतिहासिक डेटा की तलाश करेगा जो भूगोल-बद्ध हो सकता है। ऐसे मामलों में, अंतर्राष्ट्रीय सरकारों द्वारा एक सहायक संसाधन बनाए रखा जाता है। प्रासंगिक डेटासेट भारत, अमेरिका, यूरोपीय संघ और अन्य देशों की सरकारी वेबसाइटों के माध्यम से उपलब्ध हैं।
निःशुल्क संसाधनों के लाभ
- किसी भी तरह का कोई खर्च शामिल नहीं है
- प्रासंगिक डेटासेट खोजने के लिए ढेर सारे संसाधन
निःशुल्क संसाधनों के विपक्ष
- संसाधनों को देखने, डाउनलोड करने, वर्गीकृत करने और डेटासेट संकलित करने के लिए घंटों का मैन्युअल हस्तक्षेप शामिल है
- डेटा एनोटेशन प्रक्रियाएँ अभी भी मैन्युअल कार्य हैं
- लाइसेंसिंग सीमाएँ और अनुपालन बाधाएँ
- प्रासंगिक डेटासेट ढूंढने में समय लग सकता है
2. आंतरिक स्रोत
एक अन्य महत्वपूर्ण डेटा स्रोत आंतरिक डेटाबेस से है। हो सकता है कि आप मुफ़्त संसाधन में वह न पा सकें जो आप खोज रहे हैं; इस स्थिति में, हो सकता है कि आप अपने संगठन के भीतर अपने द्वारा स्थापित कई डेटा जेनरेशन टचप्वाइंट पर गौर करना चाहें। आपके प्रोजेक्ट से संबंधित सटीक, हालिया डेटा आंतरिक रूप से आसानी से उपलब्ध होना चाहिए।
आंतरिक स्रोतों के साथ, आप विभिन्न उपयोग मामलों के लिए डेटा को अनुकूलित कर सकते हैं। आंतरिक स्रोत आपके सीआरएम, सोशल मीडिया हैंडल या वेबसाइट एनालिटिक्स से तैयार किया गया डेटा हो सकता है।
आंतरिक संसाधनों के पेशेवर
- न्यूनतम खर्च शामिल है
- आवश्यक जानकारी सीधे उत्पन्न करने के लिए मापदंडों को संशोधित करें
आंतरिक संसाधनों के विपक्ष
- अनगिनत घंटे का शारीरिक काम
- अंतर्विभागीय और अंतर्विभागीय सहयोग अपरिहार्य हैं
- बाज़ार में सीमित समय वाली परियोजनाओं के लिए आदर्श नहीं है
- इन-हाउस जेनरेट किया गया डेटा आपके AI मॉडल के लिए अप्रासंगिक होगा
3. भुगतान स्रोत
दुर्भाग्य से, अद्वितीय डेटासेट मुफ़्त या आंतरिक संसाधनों पर उपलब्ध नहीं हैं, लेकिन भुगतान किए गए संसाधनों के माध्यम से प्राप्त किए जा सकते हैं। सशुल्क स्रोत उन कंपनियों द्वारा बनाए जाते हैं जो अपनी विशिष्ट डेटा सोर्सिंग तकनीकों के माध्यम से आपकी परियोजनाओं के लिए आवश्यक डेटासेट प्राप्त करने पर काम करते हैं।
डेटा एनोटेशन क्या है?
आपके डेटासेट को मशीन-समझने योग्य बनाने के लिए उसमें विवरण और मेटाडेटा जैसी अतिरिक्त जानकारी जोड़ने की प्रक्रिया को डेटा एनोटेशन के रूप में जाना जाता है। चाहे आपका डेटा कहीं से भी आ रहा हो, वह कच्चे रूप में होगा। यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह आपके मॉडलों के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा बन सके, इसे सटीक तकनीकों का उपयोग करके साफ और एनोटेट किया जाना चाहिए।
डेटा एनोटेशन वह जगह है जहां भुगतान किए गए संसाधन आदर्श बन जाते हैं। जब आप एआई प्रशिक्षण डेटा को तीसरे पक्ष के विशेषज्ञों को आउटसोर्स करते हैं, तो वे डेटा को निकालते हैं, संकलित करते हैं, एनोटेट करते हैं और एमएल-रेडी डिलिवरेबल्स के रूप में आपके सामने प्रस्तुत करते हैं। आउटसोर्सिंग करते समय, आप अनुपालन, लाइसेंस और अन्य कानूनी चिंताओं के बारे में भी आश्वस्त हो सकते हैं जिन्हें आप आंतरिक या मुफ्त संसाधनों का उपयोग करते समय अनदेखा कर सकते हैं।
आंतरिक या मुक्त संसाधनों से कच्चे डेटा से निपटना समय लेने वाला और वित्तीय बोझ है। जब भी संभव हो हम हमेशा प्रशिक्षण डेटासेट को आउटसोर्स करने की सलाह देते हैं।
सशुल्क संसाधनों के लाभ
- एनोटेटेड और QAed डेटासेट आप तक शीघ्रता से पहुंचते हैं
- लचीली समय सीमा
- आपकी आवश्यकताओं के आधार पर अनुकूलित डेटासेट उपलब्ध हैं
- विक्रेता द्वारा डेटा सोर्सिंग में नियामक अनुपालन का हमेशा ध्यान रखा जाता है
सशुल्क संसाधनों के विपक्ष
- खर्च शामिल है
अंत में
यदि आपके पास बाज़ार के लिए सीमित समय है या आपके पास डेटासेट से संबंधित बहुत विशिष्ट विशिष्टताएँ हैं, तो हम भुगतान किए गए संसाधन का उपयोग करने या किसी उद्योग विशेषज्ञ को आउटसोर्सिंग करने का सुझाव देते हैं। हमारी तरह. हमारे पास एमएसएमई व्यवसायों जैसे प्रमुख बाजार खिलाड़ियों के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा प्रदान करने का वर्षों का अनुभव है।
एआई प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करने में हम आपकी कैसे मदद कर सकते हैं, इस बारे में बात करने के लिए आज ही हमसे संपर्क करें।
