एआई डेटा संग्रह के लिए एक शुरुआती मार्गदर्शिका
अपने एआई/एमएल प्रोजेक्ट के लिए एआई डेटा संग्रह कंपनी चुनना
परिचय
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों का उपयोग करके लोगों के रोजमर्रा के जीवन को दिलचस्प और अनावश्यक कार्यों को सरल बनाकर उनके जीवन और जीवनशैली को ऊपर उठाने के बारे में है। एआई को कभी भी एक प्रभावशाली शक्ति नहीं माना जाता है, बल्कि एक पूरक शक्ति माना जाता है जो असंभव को हल करने और सामूहिक विकास का मार्ग प्रशस्त करने के लिए मनुष्यों के साथ मिलकर काम करता है।
फिलहाल, हम एआई की मदद से उद्योगों में महत्वपूर्ण सफलताओं के साथ सही रास्ते पर चल रहे हैं। उदाहरण के लिए यदि आप स्वास्थ्य सेवा को लें, तो मशीन लर्निंग मॉडल के साथ एआई सिस्टम विशेषज्ञों को कैंसर को बेहतर ढंग से समझने और इसके उपचार के साथ आने में मदद कर रहा है। एआई की मदद से न्यूरोलॉजिकल विकारों और पीटीएसडी जैसी चिंताओं का इलाज किया जा रहा है। एआई-संचालित क्लिनिकल परीक्षणों और सिमुलेशन की बदौलत टीके तेजी से विकसित किए जा रहे हैं।
सिर्फ स्वास्थ्य सेवा ही नहीं, हर एक उद्योग या खंड जिसे एआई छूता है, उसमें क्रांतिकारी बदलाव आ रहा है। स्वायत्त वाहन, स्मार्ट सुविधा स्टोर, फिटबिट जैसे पहनने योग्य उपकरण और यहां तक कि हमारे स्मार्टफोन कैमरे एआई के साथ हमारे चेहरे की बेहतर तस्वीरें खींचने में सक्षम हैं।
एआई क्षेत्र में हो रहे नवाचारों की बदौलत, कंपनियां विभिन्न उपयोग के मामलों और समाधानों के साथ स्पेक्ट्रम में प्रवेश कर रही हैं। इसके कारण, वैश्विक AI बाजार के 267 के अंत तक लगभग $2027bn के बाजार मूल्य तक पहुंचने का अनुमान है। इसके अलावा, लगभग 37% व्यवसाय पहले से ही अपनी प्रक्रियाओं और उत्पादों में AI समाधान लागू कर रहे हैं।
अधिक दिलचस्प बात यह है कि आज हम जिन उत्पादों और सेवाओं का उपयोग करते हैं उनमें से लगभग 77% एआई द्वारा संचालित हैं। विभिन्न क्षेत्रों में तकनीकी अवधारणा के उल्लेखनीय रूप से बढ़ने के साथ, व्यवसाय एआई के साथ असंभव को कैसे प्रबंधित करते हैं?
घड़ी जैसे सरल उपकरण मनुष्यों में दिल के दौरे की सटीक भविष्यवाणी कैसे करते हैं? यह कैसे संभव है कि जिन कारों और ऑटोमोबाइलों को हमेशा ड्राइवर की आवश्यकता होती है, अचानक सड़कों पर ड्राइवर कम हो जाएं?
चैटबॉट हमें कैसे विश्वास दिलाते हैं कि हम दूसरी तरफ किसी अन्य इंसान से बात कर रहे हैं?
यदि आप प्रत्येक प्रश्न के उत्तर पर गौर करें, तो यह केवल एक तत्व - डेटा तक सीमित हो जाता है। डेटा सभी एआई-विशिष्ट संचालन और प्रक्रियाओं के केंद्र में है। यह डेटा है जो मशीनों को अवधारणाओं को समझने, इनपुट संसाधित करने और सटीक परिणाम देने में मदद करता है।
सभी प्रमुख एआई समाधान जो मौजूद हैं वे सभी एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया के उत्पाद हैं जिन्हें हम डेटा संग्रह या डेटा अधिग्रहण या एआई प्रशिक्षण डेटा कहते हैं।
यह व्यापक मार्गदर्शिका आपको यह समझने में मदद करने के लिए है कि यह क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है।
एआई डेटा संग्रह क्या है?
मशीनों के पास अपना कोई दिमाग नहीं होता. इस अमूर्त अवधारणा की अनुपस्थिति उन्हें राय, तथ्यों और तर्क, अनुभूति जैसी क्षमताओं से वंचित कर देती है। वे केवल अचल बक्से या जगह घेरने वाले उपकरण हैं। उन्हें शक्तिशाली माध्यमों में बदलने के लिए, आपको एल्गोरिदम और अधिक महत्वपूर्ण रूप से डेटा की आवश्यकता होती है।
जो एल्गोरिदम विकसित किए गए हैं, उन्हें काम करने और संसाधित करने के लिए कुछ की आवश्यकता है और वह डेटा है जो प्रासंगिक, प्रासंगिक और हाल का है। मशीनों के लिए अपने इच्छित उद्देश्यों को पूरा करने के लिए ऐसे डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया को एआई डेटा संग्रह कहा जाता है।
प्रत्येक एआई-सक्षम उत्पाद या समाधान जो हम आज उपयोग करते हैं और जो परिणाम वे प्रदान करते हैं वह वर्षों के प्रशिक्षण, विकास और अनुकूलन से आते हैं। उन उपकरणों से जो नेविगेशन मार्ग प्रदान करते हैं उन जटिल प्रणालियों तक जो उपकरण विफलता के दिनों की पहले से भविष्यवाणी करते हैं, हर एक इकाई को सटीक परिणाम देने में सक्षम होने के लिए वर्षों के एआई प्रशिक्षण से गुजरना पड़ा है।
एआई डेटा संग्रह एआई विकास की प्रक्रिया में प्रारंभिक चरण है जो शुरुआत से ही निर्धारित करता है कि एआई प्रणाली कितनी प्रभावी और कुशल होगी। यह असंख्य स्रोतों से प्रासंगिक डेटासेट को सोर्स करने की प्रक्रिया है जो एआई मॉडल को विवरण को बेहतर ढंग से संसाधित करने और सार्थक परिणाम निकालने में मदद करेगी।
मशीन लर्निंग में एआई प्रशिक्षण डेटा के प्रकार
अब, एआई डेटा संग्रह एक व्यापक शब्द है। इस क्षेत्र में डेटा का कुछ भी मतलब हो सकता है। यह टेक्स्ट, वीडियो फ़ुटेज, चित्र, ऑडियो या इन सभी का मिश्रण हो सकता है। संक्षेप में, कोई भी चीज़ जो किसी मशीन के लिए सीखने और परिणामों को अनुकूलित करने का कार्य करने के लिए उपयोगी है वह डेटा है। आपको विभिन्न प्रकार के डेटा पर अधिक जानकारी देने के लिए, यहां एक त्वरित सूची दी गई है:
डेटासेट संरचित या असंरचित स्रोत से हो सकते हैं। शुरुआती लोगों के लिए, संरचित डेटासेट वे होते हैं जिनका स्पष्ट अर्थ और प्रारूप होता है। इन्हें मशीनों द्वारा आसानी से समझा जा सकता है। दूसरी ओर, असंरचित, डेटासेट में विवरण हैं जो हर जगह मौजूद हैं। वे किसी विशिष्ट संरचना या प्रारूप का पालन नहीं करते हैं और ऐसे डेटासेट से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने के लिए मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।
टेक्स्ट डेटा
डेटा के सबसे प्रचुर और प्रमुख रूपों में से एक। टेक्स्ट डेटा को डेटाबेस, जीपीएस नेविगेशन इकाइयों, स्प्रेडशीट्स, चिकित्सा उपकरणों, फॉर्म और अधिक से अंतर्दृष्टि के रूप में संरचित किया जा सकता है। असंरचित पाठ में सर्वेक्षण, हस्तलिखित दस्तावेज़, पाठ की छवियां, ईमेल प्रतिक्रियाएं, सोशल मीडिया टिप्पणियां और बहुत कुछ हो सकता है।
ऑडियो डेटा
ऑडियो डेटासेट कंपनियों को बेहतर चैटबॉट और सिस्टम विकसित करने, बेहतर वर्चुअल असिस्टेंट डिज़ाइन करने और बहुत कुछ करने में मदद करते हैं। वे मशीनों को किसी एक प्रश्न या क्वेरी को पूछे जाने वाले विभिन्न तरीकों के उच्चारण और उच्चारण को समझने में भी मदद करते हैं।
छवि डेटा
छवियाँ एक अन्य प्रमुख डेटासेट प्रकार हैं जिनका उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जाता है। सेल्फ-ड्राइविंग कारों और Google लेंस जैसे एप्लिकेशन से लेकर चेहरे की पहचान तक, छवियां सिस्टम को सहज समाधान लाने में मदद करती हैं।
वीडियो डेटा
वीडियो अधिक विस्तृत डेटासेट हैं जो मशीनों को किसी चीज़ को गहराई से समझने देते हैं। वीडियो डेटासेट कंप्यूटर विज़न, डिजिटल इमेजिंग और बहुत कुछ से प्राप्त किए जाते हैं।
मशीन लर्निंग के लिए डेटा कैसे एकत्रित करें?
यहीं से चीजें थोड़ी मुश्किल होने लगती हैं। शुरू से ही, ऐसा प्रतीत होगा कि आपके दिमाग में वास्तविक दुनिया की किसी समस्या का समाधान है, आप जानते हैं कि एआई इसके लिए आदर्श तरीका होगा और आपने अपने मॉडल विकसित कर लिए हैं। लेकिन अब, आप महत्वपूर्ण चरण में हैं जहां आपको अपनी एआई प्रशिक्षण प्रक्रिया शुरू करने की आवश्यकता है। आपके मॉडलों को अवधारणाएँ सीखने और परिणाम देने के लिए आपके पास प्रचुर मात्रा में AI प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता है। आपको अपने परिणामों का परीक्षण करने और अपने एल्गोरिदम को अनुकूलित करने के लिए सत्यापन डेटा की भी आवश्यकता है।
तो, आप अपना डेटा कैसे स्रोत करते हैं? आपको किस डेटा की आवश्यकता है और इसकी कितनी मात्रा है? प्रासंगिक डेटा लाने के लिए एकाधिक स्रोत क्या हैं?
कंपनियां अपने एमएल मॉडल के स्थान और उद्देश्य का आकलन करती हैं और प्रासंगिक डेटासेट प्राप्त करने के संभावित तरीकों का पता लगाती हैं। आवश्यक डेटा प्रकार को परिभाषित करने से डेटा सोर्सिंग पर आपकी चिंता का एक बड़ा हिस्सा हल हो जाता है। आपको बेहतर जानकारी देने के लिए, डेटा संग्रह के लिए विभिन्न चैनल, रास्ते, स्रोत या माध्यम हैं:
मुक्त स्रोत
जैसा कि नाम से पता चलता है, ये ऐसे संसाधन हैं जो एआई प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए मुफ्त में डेटासेट प्रदान करते हैं। मुफ़्त स्रोत सार्वजनिक मंचों, खोज इंजनों, डेटाबेसों और निर्देशिकाओं से लेकर सरकारी पोर्टलों तक कुछ भी हो सकते हैं जो वर्षों से सूचनाओं का संग्रह बनाए रखते हैं।
यदि आप मुफ्त डेटासेट की सोर्सिंग में बहुत अधिक प्रयास नहीं करना चाहते हैं, तो कागल, एडब्ल्यूएस संसाधन, यूसीआई डेटाबेस और अन्य जैसी समर्पित वेबसाइटें और पोर्टल मौजूद हैं जो आपको विविध खोज करने की अनुमति देंगे।
श्रेणियाँ और आवश्यक डेटासेट निःशुल्क डाउनलोड करें।
आंतरिक संसाधन
हालाँकि मुफ़्त संसाधन सुविधाजनक विकल्प प्रतीत होते हैं, लेकिन उनके साथ कई सीमाएँ जुड़ी हुई हैं। सबसे पहले, आप हमेशा यह सुनिश्चित नहीं कर सकते कि आपको ऐसे डेटासेट मिलेंगे जो आपकी आवश्यकताओं से बिल्कुल मेल खाते हों। भले ही वे मेल खाते हों, डेटासेट समयसीमा के संदर्भ में अप्रासंगिक हो सकते हैं।
यदि आपका बाजार खंड अपेक्षाकृत नया या अज्ञात है, तो वहां कई श्रेणियां या प्रासंगिक नहीं होंगी
आपके डाउनलोड करने के लिए डेटासेट भी। निःशुल्क संसाधनों के साथ प्रारंभिक कमियों से बचने के लिए, वहाँ
एक अन्य डेटा संसाधन मौजूद है जो आपके लिए अधिक प्रासंगिक और प्रासंगिक डेटासेट उत्पन्न करने के लिए एक चैनल के रूप में कार्य करता है।
वे आपके आंतरिक स्रोत हैं जैसे सीआरएम डेटाबेस, फॉर्म, ईमेल मार्केटिंग लीड, उत्पाद या सेवा-परिभाषित टचप्वाइंट, उपयोगकर्ता डेटा, पहनने योग्य उपकरणों से डेटा, वेबसाइट डेटा, हीट मैप, सोशल मीडिया अंतर्दृष्टि और बहुत कुछ। ये आंतरिक संसाधन आपके द्वारा परिभाषित, स्थापित और रखरखाव किए जाते हैं। तो, आप इसकी विश्वसनीयता, प्रासंगिकता और नवीनता के बारे में आश्वस्त हो सकते हैं।
सशुल्क संसाधन
इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि वे कितने उपयोगी लगते हैं, आंतरिक संसाधनों में भी जटिलताओं और सीमाओं का उचित हिस्सा है। उदाहरण के लिए, आपके प्रतिभा पूल का अधिकांश ध्यान डेटा टच पॉइंट्स को अनुकूलित करने में जाएगा। इसके अलावा, आपकी टीमों और संसाधनों के बीच समन्वय भी त्रुटिहीन होना चाहिए।
इस तरह की और अधिक हिचकियों से बचने के लिए, आपके पास भुगतान किए गए स्रोत हैं। वे ऐसी सेवाएँ हैं जो आपको आपकी परियोजनाओं के लिए सबसे उपयोगी और प्रासंगिक डेटासेट प्रदान करती हैं और यह सुनिश्चित करती हैं कि जब भी आपको आवश्यकता हो वे आपको लगातार मिलते रहें।
हममें से अधिकांश लोगों की भुगतान स्रोतों या डेटा विक्रेताओं पर पहली धारणा यह होती है कि वे महंगे हैं। हालाँकि,
जब आप गणित करते हैं, तो वे लंबे समय में सस्ते ही होते हैं। उनके विस्तृत नेटवर्क और डेटा सोर्सिंग पद्धतियों के लिए धन्यवाद, आप अपने एआई प्रोजेक्ट्स के लिए जटिल डेटासेट प्राप्त करने में सक्षम होंगे, भले ही वे कितने भी अविश्वसनीय क्यों न हों।
आपको तीन स्रोतों के बीच अंतर की विस्तृत रूपरेखा देने के लिए, यहां एक विस्तृत तालिका दी गई है:
| मुक्त संसाधन | आंतरिक संसाधन | सशुल्क संसाधन |
|---|---|---|
| डेटासेट निःशुल्क उपलब्ध हैं. | आपके परिचालन व्यय के आधार पर आंतरिक संसाधन भी निःशुल्क हो सकते हैं। | आप अपने लिए प्रासंगिक डेटासेट प्राप्त करने के लिए एक डेटा विक्रेता को भुगतान करते हैं। |
| पसंदीदा डेटासेट डाउनलोड करने के लिए अनेक निःशुल्क संसाधन ऑनलाइन उपलब्ध हैं। | एआई प्रशिक्षण के लिए आपको अपनी आवश्यकताओं के अनुसार कस्टम-परिभाषित डेटा मिलता है। | जब तक आपको आवश्यकता हो तब तक आपको लगातार कस्टम-परिभाषित डेटा मिलता रहता है। |
| आपको डेटासेट को संकलित करने, क्यूरेट करने, फ़ॉर्मेट करने और एनोटेट करने पर मैन्युअल रूप से काम करने की आवश्यकता है। | आप आवश्यक जानकारी के साथ डेटासेट उत्पन्न करने के लिए अपने डेटा टच पॉइंट को संशोधित भी कर सकते हैं। | विक्रेताओं के डेटासेट मशीन लर्निंग के लिए तैयार हैं। मतलब, वे एनोटेट किए गए हैं और गुणवत्ता आश्वासन के साथ आते हैं। |
| आपके द्वारा डाउनलोड किए जाने वाले डेटासेट पर लाइसेंसिंग और अनुपालन संबंधी बाधाओं के बारे में सतर्क रहें। | यदि आपके पास अपने उत्पाद के विपणन के लिए सीमित समय है तो आंतरिक संसाधन जोखिम भरे हो जाते हैं। | आप अपनी समय-सीमा निर्धारित कर सकते हैं और उसके अनुसार डेटासेट वितरित कर सकते हैं। |
ख़राब डेटा आपकी AI महत्वाकांक्षाओं को कैसे प्रभावित करता है?
हमने तीन सबसे आम डेटा संसाधनों को सूचीबद्ध किया है ताकि आपको यह पता चल सके कि डेटा संग्रह और सोर्सिंग कैसे करें। हालाँकि, इस बिंदु पर, यह समझना भी आवश्यक हो जाता है कि आपका निर्णय निश्चित रूप से आपके एआई समाधान का भाग्य तय कर सकता है।
जिस तरह उच्च गुणवत्ता वाला एआई प्रशिक्षण डेटा आपके मॉडल को सटीक और समय पर परिणाम देने में मदद कर सकता है, उसी तरह खराब प्रशिक्षण डेटा भी आपके एआई मॉडल को तोड़ सकता है, परिणामों में गड़बड़ी कर सकता है, पूर्वाग्रह पैदा कर सकता है और अन्य अवांछनीय परिणाम पेश कर सकता है।
लेकिन ऐसा क्यों होता है? क्या कोई डेटा आपके AI मॉडल को प्रशिक्षित और अनुकूलित करने वाला नहीं है? ईमानदारी से नहीं। आइये इसे आगे समझते हैं.
ख़राब डेटा - यह क्या है?
खराब डेटा कोई भी डेटा है जो अप्रासंगिक, गलत, अधूरा या पक्षपाती है। खराब परिभाषित डेटा संग्रह रणनीतियों के लिए धन्यवाद, अधिकांश डेटा वैज्ञानिक और एनोटेशन विशेषज्ञ खराब डेटा पर काम करने के लिए मजबूर हैं।
असंरचित और ख़राब डेटा के बीच अंतर यह है कि असंरचित डेटा में अंतर्दृष्टि हर जगह होती है। लेकिन संक्षेप में, वे बिना किसी परवाह के उपयोगी हो सकते हैं। अतिरिक्त समय खर्च करके, डेटा वैज्ञानिक अभी भी असंरचित डेटासेट से प्रासंगिक जानकारी निकालने में सक्षम होंगे। हालाँकि, ख़राब डेटा के मामले में ऐसा नहीं है। इन डेटासेट में कोई/सीमित अंतर्दृष्टि या जानकारी नहीं है जो आपके एआई प्रोजेक्ट या इसके प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए मूल्यवान या प्रासंगिक है।
इसलिए, जब आप अपने डेटासेट को मुफ़्त संसाधनों से प्राप्त करते हैं या आपके पास शिथिल रूप से स्थापित आंतरिक डेटा टच पॉइंट हैं, तो संभावना बहुत अधिक है कि आप खराब डेटा डाउनलोड करेंगे या उत्पन्न करेंगे। जब आपके वैज्ञानिक खराब डेटा पर काम करते हैं, तो आप न केवल मानव घंटे बर्बाद कर रहे हैं बल्कि अपने उत्पाद के लॉन्च को भी आगे बढ़ा रहे हैं।
यदि आप अभी भी इस बारे में स्पष्ट नहीं हैं कि ख़राब डेटा आपकी महत्वाकांक्षाओं पर क्या प्रभाव डाल सकता है, तो यहां एक त्वरित सूची दी गई है:
- आप ख़राब डेटा की सोर्सिंग में अनगिनत घंटे बिताते हैं और संसाधनों पर घंटों, प्रयास और पैसा बर्बाद करते हैं।
- यदि ध्यान न दिया गया तो खराब डेटा आपके लिए कानूनी परेशानियां खड़ी कर सकता है और आपके एआई की दक्षता को कम कर सकता है
मॉडल । - जब आप अपने उत्पाद को खराब डेटा पर लाइव प्रशिक्षित करते हैं, तो यह उपयोगकर्ता अनुभव को प्रभावित करता है
- ख़राब डेटा परिणामों और निष्कर्षों को पक्षपातपूर्ण बना सकता है, जिससे आगे चलकर प्रतिक्रियाएँ आ सकती हैं।
तो, यदि आप सोच रहे हैं कि क्या इसका कोई समाधान है, तो वास्तव में है।
एआई प्रशिक्षण डेटा प्रदाता बचाव के लिए
बुनियादी समाधानों में से एक डेटा विक्रेता (भुगतान किए गए स्रोत) के लिए जाना है। एआई प्रशिक्षण डेटा प्रदाता यह सुनिश्चित करते हैं कि आपको जो प्राप्त होता है वह सटीक और प्रासंगिक है और आपके पास संरचित रूप में डेटासेट वितरित किए जाते हैं। आपको डेटासेट की तलाश में एक पोर्टल से दूसरे पोर्टल पर जाने की झंझट में शामिल होने की ज़रूरत नहीं है।
आपको बस डेटा लेना है और अपने एआई मॉडल को पूर्णता के लिए प्रशिक्षित करना है। इसके साथ ही, हमें यकीन है कि आपका अगला प्रश्न डेटा विक्रेताओं के साथ सहयोग में आने वाले खर्चों पर है। हम समझते हैं कि आप में से कुछ लोग पहले से ही मानसिक बजट पर काम कर रहे हैं और हम आगे भी इसी ओर जा रहे हैं।
आपके डेटा संग्रहण प्रोजेक्ट के लिए प्रभावी बजट बनाते समय विचार करने योग्य कारक
एआई प्रशिक्षण एक व्यवस्थित दृष्टिकोण है और इसीलिए बजट बनाना इसका एक अभिन्न अंग बन जाता है। एआई विकास में भारी मात्रा में पैसा निवेश करने से पहले आरओआई, परिणामों की सटीकता, प्रशिक्षण पद्धतियां और बहुत कुछ जैसे कारकों पर विचार किया जाना चाहिए। बहुत से परियोजना प्रबंधक या व्यवसाय स्वामी इस स्तर पर गड़बड़ी करते हैं। वे जल्दबाजी में निर्णय लेते हैं जो उनकी उत्पाद विकास प्रक्रिया में अपरिवर्तनीय परिवर्तन लाते हैं, अंततः उन्हें अधिक खर्च करने के लिए मजबूर करते हैं।
हालाँकि, यह अनुभाग आपको सही जानकारी देगा। जब आप एआई प्रशिक्षण के लिए बजट पर काम करने के लिए बैठे हैं, तो तीन चीजें या कारक अपरिहार्य हैं।
आइए प्रत्येक को विस्तार से देखें।
आपके लिए आवश्यक डेटा की मात्रा
हम हमेशा से कहते रहे हैं कि आपके एआई मॉडल की दक्षता और सटीकता इस बात पर निर्भर करती है कि इसे कितना प्रशिक्षित किया गया है। इसका मतलब यह है कि डेटासेट की मात्रा जितनी अधिक होगी, सीखना उतना ही अधिक होगा। लेकिन यह बहुत अस्पष्ट है. इस धारणा को स्पष्ट करने के लिए, डायमेंशनल रिसर्च ने एक रिपोर्ट प्रकाशित की जिसमें पता चला कि व्यवसायों को अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए न्यूनतम 100,000 नमूना डेटासेट की आवश्यकता होती है।
100,000 डेटासेट से हमारा तात्पर्य 100,000 गुणवत्ता और प्रासंगिक डेटासेट से है। इन डेटासेट में जानकारी को संसाधित करने और इच्छित कार्यों को निष्पादित करने के लिए आपके एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग मॉडल के लिए आवश्यक सभी आवश्यक विशेषताएं, एनोटेशन और अंतर्दृष्टि होनी चाहिए।
यह एक सामान्य नियम है, आइए आगे समझें कि आपके लिए आवश्यक डेटा की मात्रा एक अन्य जटिल कारक पर भी निर्भर करती है जो कि आपके व्यवसाय का उपयोग मामला है। आप अपने उत्पाद या समाधान के साथ क्या करना चाहते हैं यह भी तय करता है कि आपको कितने डेटा की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, अनुशंसा इंजन बनाने वाले व्यवसाय के लिए चैटबॉट बनाने वाली कंपनी की तुलना में डेटा वॉल्यूम की अलग-अलग आवश्यकताएं होंगी।
डेटा मूल्य निर्धारण रणनीति
जब आप यह तय कर लें कि आपको वास्तव में कितने डेटा की आवश्यकता है, तो आपको डेटा मूल्य निर्धारण रणनीति पर अगला काम करना होगा। सरल शब्दों में इसका मतलब है कि आप अपने द्वारा खरीदे या तैयार किए गए डेटासेट के लिए भुगतान कैसे करेंगे।
सामान्य तौर पर, ये बाजार में अपनाई जाने वाली पारंपरिक मूल्य निर्धारण रणनीतियाँ हैं:
| डाटा प्रकार | कीमत निर्धारण कार्यनीति |
|---|---|
 छवि | प्रति एकल छवि फ़ाइल का मूल्य |
 वीडियो | प्रति सेकंड, मिनट, एक घंटा या व्यक्तिगत फ्रेम की कीमत |
 ऑडियो/भाषण | प्रति सेकंड, एक मिनट या घंटे की कीमत |
 टेक्स्ट | प्रति शब्द या वाक्य का मूल्य |
पर रुको। यह फिर से एक सामान्य नियम है. डेटासेट खरीदने की वास्तविक लागत भी कारकों पर निर्भर करती है जैसे:
- अद्वितीय बाज़ार खंड, जनसांख्यिकी या भूगोल जहां से डेटासेट प्राप्त करना होता है
- आपके उपयोग के मामले की जटिलता
- आपको कितना डेटा चाहिए?
- बाजार जाने का आपका समय
- कोई अनुरूप आवश्यकताएँ और भी बहुत कुछ
यदि आप ध्यान दें, तो आपको पता चलेगा कि आपके एआई प्रोजेक्ट के लिए बड़ी मात्रा में छवियां प्राप्त करने की लागत कम हो सकती है, लेकिन यदि आपके पास बहुत अधिक विशिष्टताएं हैं, तो कीमतें बढ़ सकती हैं।
आपकी सोर्सिंग रणनीतियाँ
यह पेचीदा है. जैसा कि आपने देखा, आपके एआई मॉडल के लिए डेटा उत्पन्न करने या स्रोत करने के विभिन्न तरीके हैं। सामान्य ज्ञान यह निर्देशित करेगा कि मुफ़्त संसाधन सर्वोत्तम हैं क्योंकि आप बिना किसी जटिलता के आवश्यक मात्रा में डेटासेट मुफ्त में डाउनलोड कर सकते हैं।
फिलहाल, ऐसा भी प्रतीत होगा कि भुगतान किए गए स्रोत बहुत महंगे हैं। लेकिन यहीं पर जटिलता की एक परत जुड़ जाती है। जब आप मुफ़्त संसाधनों से डेटासेट प्राप्त कर रहे हैं, तो आप अपने डेटासेट को साफ़ करने, उन्हें अपने व्यवसाय-विशिष्ट प्रारूप में संकलित करने और फिर उन्हें व्यक्तिगत रूप से एनोटेट करने में अतिरिक्त समय और प्रयास खर्च कर रहे हैं। आप इस प्रक्रिया में परिचालन लागत खर्च कर रहे हैं।
भुगतान किए गए स्रोतों के साथ, भुगतान एकमुश्त होता है और आपको आवश्यक समय पर मशीन-तैयार डेटासेट भी मिल जाता है। यहां लागत-प्रभावशीलता बहुत व्यक्तिपरक है। यदि आपको लगता है कि आप मुफ़्त डेटासेट पर टिप्पणी करने में समय व्यतीत कर सकते हैं, तो आप तदनुसार बजट बना सकते हैं। और यदि आप मानते हैं कि आपकी प्रतिस्पर्धा भयंकर है और बाजार में सीमित समय के साथ, आप बाजार में एक लहर पैदा कर सकते हैं, तो आपको भुगतान किए गए स्रोतों को प्राथमिकता देनी चाहिए।
बजटिंग विशिष्टताओं को तोड़ने और प्रत्येक टुकड़े को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने के बारे में है। इन तीन कारकों को भविष्य में आपके एआई प्रशिक्षण बजट प्रक्रिया के लिए एक रोडमैप के रूप में काम करना चाहिए।
क्या आप इन-हाउस डेटा अधिग्रहण के साथ खर्चों पर बचत कर रहे हैं?
बजट बनाते समय, हमने पता लगाया कि कैसे मुफ़्त संसाधन आपको लंबी अवधि में अधिक खर्च करने के लिए मजबूर करते हैं। उस समय, आप स्वतः ही इन-हाउस डेटा अधिग्रहण प्रक्रिया की लागत-प्रभावशीलता के बारे में आश्चर्यचकित हो गए होंगे।
हम जानते हैं कि आप अभी भी भुगतान किए गए स्रोतों के बारे में झिझक रहे हैं और इसीलिए यह अनुभाग इसके बारे में आपके संदेह को दूर करेगा और इन-हाउस डेटा उत्पादन में शामिल छिपी हुई लागतों पर प्रकाश डालेगा।
क्या इन-हाउस डेटा अधिग्रहण महंगा है?
हाँ यही है!
अब, यहाँ एक विस्तृत प्रतिक्रिया है। व्यय वह है जो आप खर्च करते हैं। मुफ़्त संसाधनों पर चर्चा करते समय, हमने खुलासा किया कि आप इस प्रक्रिया में पैसा, समय और प्रयास खर्च करते हैं। यह इन-हाउस डेटा अधिग्रहण पर भी लागू होता है।
इस तथ्य के कारण कि आपके पास कस्टम-परिभाषित स्पर्श बिंदु या डेटा फ़नल हैं, इसका मतलब यह नहीं है कि आपके पास होगा मशीन तैयार डेटासेट अंततः। आपके द्वारा उत्पन्न किया जाने वाला डेटा अभी भी ज्यादातर कच्चा और असंरचित होगा। आपके पास एक ही स्थान पर आवश्यक सभी डेटा हो सकते हैं, लेकिन जो डेटा है वह सभी जगह होगा।
अंततः, आप अपने कर्मचारियों, डेटा वैज्ञानिकों, एनोटेटर्स, गुणवत्ता आश्वासन पेशेवरों और अन्य को भुगतान करने पर खर्च करेंगे। आप एनोटेशन टूल और के लिए सदस्यता पर भी खर्च करेंगे
सीएमएस, सीआरएम और अन्य बुनियादी ढांचे के खर्चों का रखरखाव।
इसके अलावा, डेटासेट में पूर्वाग्रह और सटीकता संबंधी चिंताएं होती हैं, जिन्हें आपको मैन्युअल रूप से हल करने की आवश्यकता होती है। और यदि आपकी एआई प्रशिक्षण डेटा टीम में कोई एट्रिशन समस्या है, तो आपको नए सदस्यों को भर्ती करने, उन्हें अपनी प्रक्रियाओं के लिए उन्मुख करने, उन्हें अपने टूल का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित करने आदि पर खर्च करना होगा।
आप अंततः अपनी कमाई से अधिक खर्च कर देंगे। एनोटेशन खर्च भी हैं. किसी भी समय, इन-हाउस डेटा के साथ काम करने में आने वाली कुल लागत है:
खर्च की गई लागत = एनोटेटर्स की संख्या * प्रति एनोटेटर लागत + प्लेटफ़ॉर्म लागत
यदि आपका एआई प्रशिक्षण कैलेंडर महीनों के लिए निर्धारित है, तो कल्पना करें कि आप लगातार कितना खर्च करेंगे। तो, क्या यह डेटा अधिग्रहण संबंधी चिंताओं का आदर्श समाधान है या कोई विकल्प है?
एंड-टू-एंड एआई डेटा संग्रह सेवा प्रदाता के लाभ
इस समस्या का एक विश्वसनीय समाधान है और आपके एआई मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करने के बेहतर और कम महंगे तरीके हैं। हम उन्हें प्रशिक्षण डेटा सेवा प्रदाता या डेटा विक्रेता कहते हैं।
वे Shaip जैसे व्यवसाय हैं जो आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं और आवश्यकताओं के आधार पर उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट वितरित करने में विशेषज्ञ हैं। वे डेटा संग्रह में आपके सामने आने वाली सभी परेशानियों को दूर कर देते हैं जैसे कि प्रासंगिक डेटासेट को सोर्स करना, सफाई करना, संकलित करना और उन्हें एनोटेट करना और बहुत कुछ, और आपको केवल अपने एआई मॉडल और एल्गोरिदम को अनुकूलित करने पर ध्यान केंद्रित करने देते हैं। डेटा विक्रेताओं के साथ सहयोग करके, आप उन चीज़ों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो मायने रखती हैं और जिन पर आपका नियंत्रण है।
इसके अलावा, आप मुफ़्त और आंतरिक संसाधनों से डेटासेट प्राप्त करने से जुड़ी सभी परेशानियों को भी समाप्त कर देंगे। आपको एंड-टू-एंड डेटा प्रदाताओं के लाभ की बेहतर समझ देने के लिए, यहां एक त्वरित सूची दी गई है:
- प्रशिक्षण डेटा सेवा प्रदाता आपके एआई मॉडल के लिए सबसे प्रासंगिक डेटा लाने के लिए आपके बाजार खंड, उपयोग के मामलों, जनसांख्यिकी और अन्य विशिष्टताओं को पूरी तरह से समझते हैं।
- उनके पास विविध डेटासेट स्रोत करने की क्षमता है जो आपके प्रोजेक्ट के लिए उपयुक्त हैं जैसे कि चित्र, वीडियो, टेक्स्ट, ऑडियो फ़ाइलें या ये सभी।
- डेटा विक्रेता डेटा को साफ करते हैं, उसकी संरचना करते हैं और उसे उन विशेषताओं और अंतर्दृष्टि के साथ टैग करते हैं जिन्हें मशीनों और एल्गोरिदम को सीखने और संसाधित करने की आवश्यकता होती है। यह एक मैन्युअल प्रयास है जिसमें विवरण और समय पर सावधानीपूर्वक ध्यान देने की आवश्यकता है।
- आपके पास जानकारी के महत्वपूर्ण अंशों की व्याख्या करने का ध्यान रखने वाले विषय वस्तु विशेषज्ञ हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपका उत्पाद उपयोग मामला स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में है, तो आप इसे किसी गैर-स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर से एनोटेट नहीं करवा सकते हैं और सटीक परिणाम की उम्मीद नहीं कर सकते हैं। डेटा विक्रेताओं के साथ ऐसा नहीं है। वे एसएमई के साथ काम करते हैं और सुनिश्चित करते हैं कि आपका डिजिटल इमेजिंग डेटा उद्योग के दिग्गजों द्वारा उचित रूप से एनोटेट किया गया है।
- वे डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन का भी ध्यान रखते हैं और HIPAA या अन्य उद्योग-विशिष्ट अनुपालन और प्रोटोकॉल का पालन करते हैं ताकि आप किसी भी और सभी प्रकार की कानूनी जटिलताओं से दूर रहें।
- डेटा विक्रेता अपने डेटासेट से पूर्वाग्रह को खत्म करने के लिए अथक प्रयास करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि आपके पास वस्तुनिष्ठ परिणाम और निष्कर्ष हों।
- आपको अपने क्षेत्र में नवीनतम डेटासेट भी प्राप्त होंगे ताकि आपके एआई मॉडल इष्टतम दक्षता के लिए अनुकूलित हों।
- उनके साथ काम करना भी आसान है. उदाहरण के लिए, डेटा आवश्यकताओं में अचानक परिवर्तन के बारे में उन्हें सूचित किया जा सकता है और वे अद्यतन आवश्यकताओं के आधार पर निर्बाध रूप से उचित डेटा प्राप्त करेंगे।
इन कारकों के साथ, हमारा दृढ़ विश्वास है कि अब आप समझ गए हैं कि प्रशिक्षण डेटा प्रदाताओं के साथ सहयोग करना कितना लागत प्रभावी और सरल है। इस समझ के साथ, आइए जानें कि आप अपने एआई प्रोजेक्ट के लिए सबसे आदर्श डेटा विक्रेता कैसे चुन सकते हैं।
प्रासंगिक डेटासेट की सोर्सिंग
अपने बाज़ार को समझें, हालिया डेटासेट के स्रोत के लिए मामलों, जनसांख्यिकी का उपयोग करें, चाहे वह चित्र, वीडियो, पाठ या ऑडियो हो।
प्रासंगिक डेटा साफ़ करें
डेटा को उन विशेषताओं और अंतर्दृष्टियों के साथ संरचना और टैग करें जिन्हें मशीनें और एल्गोरिदम समझते हैं।
डेटा पूर्वाग्रह
यह सुनिश्चित करते हुए कि आपके पास वस्तुनिष्ठ परिणाम और निष्कर्ष हों, डेटासेट से पूर्वाग्रह हटाएँ।
डेटा एनोटेशन
विशिष्ट डोमेन के विषय विशेषज्ञ जानकारी के महत्वपूर्ण हिस्सों की व्याख्या करने का ध्यान रखते हैं।
डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन
कानूनी जटिलताओं को खत्म करने के लिए HIPAA, GDPR, या अन्य उद्योग-विशिष्ट अनुपालन और प्रोटोकॉल का पालन करें।
सही एआई डेटा संग्रहण कंपनी कैसे चुनें
एआई डेटा संग्रह कंपनी चुनना मुफ़्त संसाधनों से डेटा एकत्र करने जितना जटिल या समय लेने वाला नहीं है। केवल कुछ सरल कारक हैं जिन पर आपको विचार करना होगा और फिर सहयोग के लिए हाथ मिलाना होगा।
जब आप किसी डेटा विक्रेता की तलाश शुरू कर रहे हैं, तो हम मानते हैं कि आपने अब तक जो भी चर्चा की है उसका पालन किया है और उस पर विचार किया है। हालाँकि, यहाँ एक त्वरित पुनर्कथन है:
- आपके मन में एक सुपरिभाषित उपयोग मामला है
- आपका बाज़ार खंड और डेटा आवश्यकताएँ स्पष्ट रूप से स्थापित हैं
- आपका बजट सही है
- और आपको इस बात का अंदाज़ा है कि आपको कितने डेटा की आवश्यकता है
इन वस्तुओं की जांच के बाद, आइए समझें कि आप एक आदर्श प्रशिक्षण डेटा सेवा प्रदाता की तलाश कैसे कर सकते हैं।
नमूना डेटासेट लिटमस टेस्ट
लंबी अवधि के सौदे पर हस्ताक्षर करने से पहले, डेटा विक्रेता को विस्तार से समझना हमेशा एक अच्छा विचार है। इसलिए, एक नमूना डेटासेट की आवश्यकता के साथ अपना सहयोग शुरू करें जिसके लिए आप भुगतान करेंगे।
यह आकलन करने के लिए डेटासेट की एक छोटी मात्रा हो सकती है कि क्या उन्होंने आपकी आवश्यकताओं को समझा है, उनके पास सही खरीद रणनीतियाँ हैं, उनकी सहयोग प्रक्रियाएँ, पारदर्शिता और बहुत कुछ है। इस तथ्य को ध्यान में रखते हुए कि आप इस बिंदु पर कई विक्रेताओं के संपर्क में होंगे, इससे आपको प्रदाता तय करने में समय बचाने में मदद मिलेगी और यह तय करने में मदद मिलेगी कि अंततः आपकी आवश्यकताओं के लिए कौन बेहतर अनुकूल है।
जांचें कि क्या वे अनुपालन कर रहे हैं
डिफ़ॉल्ट रूप से, अधिकांश प्रशिक्षण डेटा सेवा प्रदाता सभी नियामक आवश्यकताओं और प्रोटोकॉल का अनुपालन करते हैं। हालाँकि, सुरक्षित रहने के लिए, उनके अनुपालन और नीतियों के बारे में पूछताछ करें और फिर अपना चयन सीमित करें।
उनकी QA प्रक्रियाओं के बारे में पूछें
डेटा संग्रह की प्रक्रिया अपने आप में व्यवस्थित और स्तरित होती है। एक रेखीय कार्यप्रणाली है जिसे लागू किया जाता है। यह जानने के लिए कि वे कैसे काम करते हैं, उनकी क्यूए प्रक्रियाओं के बारे में पूछें और पूछताछ करें कि क्या वे जो डेटासेट स्रोत और एनोटेट करते हैं, वे गुणवत्ता जांच और ऑडिट से गुजरे हैं। इससे आपको एक मिलेगा
इस बात पर विचार करें कि आपको प्राप्त होने वाली अंतिम डिलिवरेबल्स मशीन के लिए तैयार हैं या नहीं।
डेटा पूर्वाग्रह से निपटना
केवल एक जानकार ग्राहक ही प्रशिक्षण डेटासेट में पूर्वाग्रह के बारे में पूछेगा। जब आप प्रशिक्षण डेटा विक्रेताओं से बात कर रहे हों, तो डेटा पूर्वाग्रह के बारे में बात करें और वे अपने द्वारा उत्पन्न या खरीदे जाने वाले डेटासेट में पूर्वाग्रह को कैसे खत्म करते हैं। हालाँकि यह सामान्य ज्ञान है कि पूर्वाग्रह को पूरी तरह से ख़त्म करना मुश्किल है, फिर भी आप पूर्वाग्रह को दूर रखने के लिए अपनाई जाने वाली सर्वोत्तम प्रथाओं को जान सकते हैं।
क्या वे स्केलेबल हैं?
एकमुश्त डिलिवरेबल्स अच्छे हैं। दीर्घकालिक डिलिवरेबल्स बेहतर हैं। हालाँकि, सबसे अच्छे सहयोग वे हैं जो आपके व्यावसायिक दृष्टिकोण का समर्थन करते हैं और साथ ही आपके बढ़ने के साथ-साथ उनके वितरण को भी बढ़ाते हैं
आवश्यकताओं.
इसलिए, चर्चा करें कि क्या आप जिन विक्रेताओं से बात कर रहे हैं वे जरूरत पड़ने पर डेटा वॉल्यूम के मामले में वृद्धि कर सकते हैं। और यदि वे कर सकते हैं, तो मूल्य निर्धारण रणनीति तदनुसार कैसे बदलेगी।
निष्कर्ष
क्या आप सर्वोत्तम एआई प्रशिक्षण डेटा प्रदाता खोजने का शॉर्टकट जानना चाहते हैं? हमारे साथ जुड़े। इन सभी कठिन प्रक्रियाओं को छोड़ें और अपने एआई मॉडल के लिए सबसे उच्च गुणवत्ता वाले और सटीक डेटासेट के लिए हमारे साथ काम करें।
हम उन सभी बक्सों की जाँच करते हैं जिनकी हमने अब तक चर्चा की है। इस क्षेत्र में अग्रणी होने के कारण, हम जानते हैं कि एआई मॉडल बनाने और स्केल करने में क्या लगता है और डेटा हर चीज के केंद्र में कैसे होता है।
हमारा यह भी मानना है कि क्रेता मार्गदर्शिका विभिन्न तरीकों से व्यापक और संसाधनपूर्ण थी। एआई प्रशिक्षण वैसे भी जटिल है लेकिन इन सुझावों और सिफारिशों के साथ, आप इसे कम कठिन बना सकते हैं। अंत में, आपका उत्पाद ही एकमात्र ऐसा तत्व है जो अंततः इन सबका लाभ उठाएगा।
क्या आप सहमत नहीं हैं?