आपकी एआई प्रशिक्षण डेटा संग्रह प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए 6 ठोस दिशानिर्देश

2. आपका डेटा स्रोत क्या है?

   एमएल डेटा सोर्सिंग पेचीदा और जटिल है। यह सीधे तौर पर उन परिणामों को प्रभावित करता है जो आपके मॉडल भविष्य में प्रदान करेंगे और इस बिंदु पर अच्छी तरह से परिभाषित डेटा स्रोत और टचप्वाइंट स्थापित करने के लिए सावधानी बरतनी होगी।

   डेटा सोर्सिंग के साथ आरंभ करने के लिए, आप आंतरिक डेटा जनरेशन टचपॉइंट खोज सकते हैं। ये डेटा स्रोत आपके व्यवसाय द्वारा और आपके व्यवसाय के लिए परिभाषित किए गए हैं। मतलब, वे आपके उपयोग के मामले के लिए प्रासंगिक हैं।

   यदि आपके पास कोई आंतरिक संसाधन नहीं है या यदि आपको अतिरिक्त डेटा स्रोतों की आवश्यकता है, तो आप अभिलेखागार, सार्वजनिक डेटासेट, खोज इंजन और अन्य जैसे निःशुल्क संसाधन देख सकते हैं। इन स्रोतों के अलावा, आपके पास डेटा विक्रेता भी हैं, जो आपके आवश्यक डेटा को स्रोत कर सकते हैं और इसे पूरी तरह से एनोटेट करके आप तक पहुंचा सकते हैं।

   जब आप अपने डेटा स्रोत के बारे में निर्णय लेते हैं, तो इस तथ्य पर विचार करें कि आपको लंबे समय में डेटा की मात्रा के बाद वॉल्यूम की आवश्यकता होगी और अधिकांश डेटासेट असंरचित हैं, वे कच्चे हैं और सभी जगह हैं।

   ऐसे मुद्दों से बचने के लिए, अधिकांश व्यवसाय आमतौर पर अपने डेटासेट को विक्रेताओं से प्राप्त करते हैं, जो मशीन-तैयार फाइलें वितरित करते हैं जिन्हें उद्योग-विशिष्ट एसएमई द्वारा सटीक रूप से लेबल किया जाता है।

3. कितना? - डेटा की मात्रा क्या आपको चाहिए?

   आइए आखिरी पॉइंटर को थोड़ा और बढ़ाएं। आपके एआई मॉडल को सटीक परिणामों के लिए तभी अनुकूलित किया जाएगा जब इसे प्रासंगिक डेटासेट की अधिक मात्रा के साथ लगातार प्रशिक्षित किया जाएगा। इसका मतलब है कि आपको भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होगी। जहाँ तक AI प्रशिक्षण डेटा का संबंध है, बहुत अधिक डेटा जैसी कोई चीज़ नहीं है।

   इसलिए, इस तरह की कोई सीमा नहीं है, लेकिन यदि आपको वास्तव में डेटा की मात्रा के बारे में निर्णय लेना है, तो आप बजट को एक निर्णायक कारक के रूप में उपयोग कर सकते हैं। एआई प्रशिक्षण बजट पूरी तरह से एक अलग गेंद का खेल है और हमने व्यापक रूप से कवर किया है विषय यहाँ. आप इसकी जांच कर सकते हैं और इस बात का अंदाजा लगा सकते हैं कि डेटा वॉल्यूम और खर्च को कैसे अप्रोच और बैलेंस किया जाए।

4. डेटा संग्रह विनियामक आवश्यकताएँ

   नैतिकता और सामान्य ज्ञान इस तथ्य को निर्धारित करते हैं कि डेटा सोर्सिंग स्वच्छ स्रोतों से होनी चाहिए। जब आप हेल्थकेयर डेटा, फिनटेक डेटा और अन्य संवेदनशील डेटा के साथ AI मॉडल विकसित कर रहे हों तो यह और भी महत्वपूर्ण हो जाता है। एक बार जब आप अपने डेटासेट को सोर्स कर लेते हैं, तो नियामक प्रोटोकॉल और अनुपालन को लागू करें जैसे GDPR, HIPAA मानक, और अन्य प्रासंगिक मानक यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपका डेटा साफ है और कानूनीताओं से रहित है।

   यदि आप अपने डेटा को विक्रेताओं से प्राप्त कर रहे हैं, तो समान अनुपालनों पर भी ध्यान दें। किसी भी समय ग्राहक या उपयोगकर्ता की संवेदनशील जानकारी से समझौता नहीं किया जाना चाहिए। मशीन लर्निंग मॉडल में फीड करने से पहले डेटा की पहचान की जानी चाहिए।

5. डेटा बायस को संभालना

   डेटा पूर्वाग्रह धीरे-धीरे आपके एआई मॉडल को खत्म कर सकता है। इसे एक धीमा जहर समझें जो समय के साथ ही पता चलता है। पक्षपात अनैच्छिक और रहस्यमय स्रोतों से आता है और आसानी से रडार को छोड़ सकता है। आपका कब एआई प्रशिक्षण डेटा पक्षपाती है, आपके परिणाम तिरछे हैं और अक्सर एकतरफा होते हैं।

   ऐसे उदाहरणों से बचने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपके द्वारा एकत्र किया जाने वाला डेटा यथासंभव विविध है। उदाहरण के लिए, यदि आप स्पीच डेटासेट एकत्र कर रहे हैं, तो विभिन्न प्रकार के लोगों को समायोजित करने के लिए कई नस्लों, लिंग, आयु समूहों, संस्कृतियों, लहजे, और अधिक से डेटासेट शामिल करें, जो अंततः आपकी सेवाओं का उपयोग करेंगे। आपका डेटा जितना समृद्ध और विविध होगा, उसके कम पक्षपाती होने की संभावना है।

6. सही डेटा संग्रह विक्रेता का चयन करना

   एक बार जब आप अपने डेटा संग्रह को आउटसोर्स करना चुनते हैं, तो आपको सबसे पहले यह तय करना होगा कि किसे आउटसोर्स करना है। सही डेटा संग्रह विक्रेता के पास एक ठोस पोर्टफोलियो, एक पारदर्शी सहयोग प्रक्रिया है, और स्केलेबल सेवाएं प्रदान करता है। सही फिट वह भी है जो एआई प्रशिक्षण डेटा को नैतिक रूप से स्रोत करता है और यह सुनिश्चित करता है कि हर एक अनुपालन का पालन किया जाए। यदि आप गलत विक्रेता के साथ सहयोग करना चुनते हैं तो समय लेने वाली प्रक्रिया आपकी एआई विकास प्रक्रिया को लंबा कर सकती है।

   इसलिए, उनके पिछले कार्यों को देखें, जांचें कि क्या उन्होंने उस उद्योग या बाजार खंड पर काम किया है जिसमें आप उद्यम करने जा रहे हैं, उनकी प्रतिबद्धता का आकलन करें, और यह पता लगाने के लिए सशुल्क नमूने प्राप्त करें कि क्या विक्रेता आपकी एआई महत्वाकांक्षाओं के लिए एक आदर्श भागीदार है। प्रक्रिया को तब तक दोहराएं जब तक आपको सही न मिल जाए।

लपेटकर

एआई डेटा संग्रह इन सवालों के लिए उबलता है और जब आपके पास इन पॉइंटर्स को सॉर्ट किया जाता है, तो आप इस तथ्य के बारे में सुनिश्चित हो सकते हैं कि आपका एआई मॉडल उस तरह से आकार लेगा जैसा आप चाहते थे। बस जल्दबाजी में निर्णय न लें। आदर्श एआई मॉडल को विकसित करने में वर्षों लग जाते हैं लेकिन उस पर आलोचना करने में केवल कुछ मिनट लगते हैं। हमारे दिशानिर्देशों का उपयोग करके इनसे बचें।

शुभकामनाएं!