एक कार्यशील AI मॉडल ठोस, विश्वसनीय और गतिशील डेटासेट पर बनाया गया है। बिना समृद्ध और विस्तृत एआई प्रशिक्षण डेटा बेशक, एक मूल्यवान और सफल एआई समाधान बनाना निश्चित रूप से संभव नहीं है। हम जानते हैं कि परियोजना की जटिलता डेटा की आवश्यक गुणवत्ता निर्धारित करती है और निर्धारित करती है। लेकिन हम बिल्कुल निश्चित नहीं हैं कि कस्टम मॉडल बनाने के लिए हमें कितने प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता है।
सही मात्रा क्या है इसका कोई सीधा जवाब नहीं है मशीन सीखने के लिए प्रशिक्षण डेटा ज़रूरी है। एक बॉलपार्क आकृति के साथ काम करने के बजाय, हम मानते हैं कि कई तरीके आपको डेटा आकार का एक सटीक विचार दे सकते हैं जिसकी आपको आवश्यकता हो सकती है। लेकिन इससे पहले, आइए समझें कि आपके एआई प्रोजेक्ट की सफलता के लिए प्रशिक्षण डेटा क्यों महत्वपूर्ण है।
प्रशिक्षण डेटा का महत्व
द वॉल स्ट्रीट जर्नल के फ्यूचर ऑफ एवरीथिंग फेस्टिवल में बोलते हुए, आईबीएम के सीईओ अरविंद कृष्ण ने कहा कि लगभग एआई प्रोजेक्ट में 80% काम डेटा एकत्र करने, शुद्ध करने और तैयार करने के बारे में है।' और उनका यह भी विचार था कि व्यवसाय अपने एआई उपक्रमों को छोड़ देते हैं क्योंकि वे मूल्यवान प्रशिक्षण डेटा एकत्र करने के लिए आवश्यक लागत, कार्य और समय को बनाए नहीं रख सकते हैं।
डेटा का निर्धारण नमूने का आकार समाधान तैयार करने में मदद करता है। यह परियोजना के लिए आवश्यक लागत, समय और कौशल का सटीक अनुमान लगाने में भी मदद करता है।
यदि एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए गलत या अविश्वसनीय डेटासेट का उपयोग किया जाता है, तो परिणामी एप्लिकेशन अच्छी भविष्यवाणियां प्रदान नहीं करेगा।
कितना डेटा पर्याप्त है?
निर्भर करता है।
आवश्यक डेटा की मात्रा कई कारकों पर निर्भर करती है, जिनमें से कुछ हैं:
- की जटिलता मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट आप उपक्रम कर रहे हैं
- परियोजना जटिलता और बजट आपके द्वारा नियोजित प्रशिक्षण पद्धति का भी निर्धारण करें।
- विशिष्ट परियोजना की लेबलिंग और एनोटेशन की जरूरत है।
- एआई-आधारित परियोजना को सटीक रूप से प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटासेट की गतिशीलता और विविधता।
- परियोजना की डेटा गुणवत्ता की जरूरत है।
शिक्षित अनुमान बनाना
आवश्यक डेटा की न्यूनतम मात्रा के बारे में कोई जादुई संख्या नहीं है, लेकिन कुछ सामान्य नियम हैं जिनका उपयोग आप परिमेय संख्या पर पहुंचने के लिए कर सकते हैं।
10 का नियम
एक के रूप में अनुभवसिद्ध रीति या नियम, एक कुशल एआई मॉडल विकसित करने के लिए, आवश्यक प्रशिक्षण डेटासेट की संख्या प्रत्येक मॉडल पैरामीटर से दस गुना अधिक होनी चाहिए, जिसे स्वतंत्रता की डिग्री भी कहा जाता है। '10' बार नियमों का उद्देश्य परिवर्तनशीलता को सीमित करना और डेटा की विविधता को बढ़ाना है। इसलिए, यह सामान्य नियम आपको आवश्यक मात्रा में डेटासेट के बारे में एक बुनियादी विचार देकर आपकी परियोजना शुरू करने में मदद कर सकता है।
गहरी सीख
यदि सिस्टम को अधिक डेटा प्रदान किया जाता है तो डीप लर्निंग के तरीके उच्च-गुणवत्ता वाले मॉडल विकसित करने में मदद करते हैं। यह आमतौर पर स्वीकार किया जाता है कि प्रति श्रेणी 5000 लेबल वाली छवियां एक गहन शिक्षण एल्गोरिदम बनाने के लिए पर्याप्त होनी चाहिए जो मनुष्यों के बराबर काम कर सके। असाधारण रूप से जटिल मॉडल विकसित करने के लिए, कम से कम 10 मिलियन लेबल वाली वस्तुओं की आवश्यकता होती है।
Computer Vision
यदि आप छवि वर्गीकरण के लिए गहन शिक्षण का उपयोग कर रहे हैं, तो इस बात पर सहमति है कि प्रत्येक वर्ग के लिए 1000 लेबल वाली छवियों का डेटासेट एक उचित संख्या है।
लर्निंग कर्व्स
लर्निंग कर्व्स का उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिथम प्रदर्शन को डेटा मात्रा के विरुद्ध प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है। Y-अक्ष पर मॉडल कौशल और X-अक्ष पर प्रशिक्षण डेटासेट होने से, यह समझना संभव है कि डेटा का आकार परियोजना के परिणाम को कैसे प्रभावित करता है।
बहुत कम डेटा रखने के नुकसान
आप सोच सकते हैं कि यह अपेक्षाकृत स्पष्ट है कि एक परियोजना को बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, लेकिन कभी-कभी, संरचित डेटा तक पहुंच रखने वाले बड़े व्यवसाय भी इसे प्राप्त करने में विफल रहते हैं। सीमित या सीमित डेटा मात्रा पर प्रशिक्षण रोक सकता है मशीन सीखने के मॉडल अपनी पूरी क्षमता हासिल करने से और गलत भविष्यवाणियां करने के जोखिम को बढ़ाते हैं।
जबकि कोई सुनहरा नियम नहीं है और मोटे तौर पर सामान्यीकरण आमतौर पर प्रशिक्षण डेटा की जरूरतों को पूरा करने के लिए किया जाता है, सीमाओं से ग्रस्त होने की तुलना में बड़े डेटासेट होना हमेशा बेहतर होता है। आपका मॉडल जिस डेटा सीमा से ग्रस्त है, वह आपके प्रोजेक्ट की सीमाएँ होंगी।
यदि आपको अधिक डेटासेट की आवश्यकता हो तो क्या करें
हालांकि हर कोई बड़े डेटासेट तक पहुंच बनाना चाहता है, लेकिन यह कहना आसान है लेकिन करना आसान है। परियोजना की सफलता के लिए गुणवत्ता और विविधता के बड़ी मात्रा में डेटासेट तक पहुंच प्राप्त करना आवश्यक है। यहां हम आपको डेटा संग्रह को और अधिक आसान बनाने के लिए रणनीतिक कदम प्रदान करते हैं।
डेटासेट खोलें
ओपन डेटासेट को आमतौर पर फ्री डेटा का 'अच्छा स्रोत' माना जाता है। हालांकि यह सच हो सकता है, ज्यादातर मामलों में खुले डेटासेट परियोजना की जरूरत नहीं है। ऐसे कई स्थान हैं जहाँ से डेटा प्राप्त किया जा सकता है, जैसे कि सरकारी स्रोत, ईयू ओपन डेटा पोर्टल, Google सार्वजनिक डेटा खोजकर्ता, और बहुत कुछ। हालाँकि, जटिल परियोजनाओं के लिए खुले डेटासेट का उपयोग करने के कई नुकसान हैं।
जब आप ऐसे डेटासेट का उपयोग करते हैं, तो आप जोखिम उठाते हैं प्रशिक्षण और परीक्षण गलत या लापता डेटा पर आपका मॉडल। डेटा संग्रह के तरीके आमतौर पर ज्ञात नहीं होते हैं, जो परियोजना के परिणाम को प्रभावित कर सकते हैं। गोपनीयता, सहमति और पहचान की चोरी खुले डेटा स्रोतों का उपयोग करने की महत्वपूर्ण कमियां हैं।
संवर्धित डेटासेट
जब आपके पास कुछ प्रशिक्षण डेटा की मात्रा लेकिन आपकी सभी परियोजना आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए पर्याप्त नहीं है, आपको डेटा वृद्धि तकनीकों को लागू करने की आवश्यकता है। मॉडल की जरूरतों को पूरा करने के लिए उपलब्ध डेटासेट को फिर से तैयार किया गया है।
डेटा नमूने विभिन्न परिवर्तनों से गुजरेंगे जो डेटासेट को समृद्ध, विविध और गतिशील बनाते हैं। छवियों के साथ व्यवहार करते समय डेटा वृद्धि का एक सरल उदाहरण देखा जा सकता है। एक छवि को कई तरह से संवर्धित किया जा सकता है - इसे काटा जा सकता है, आकार बदला जा सकता है, प्रतिबिंबित किया जा सकता है, विभिन्न कोणों में बदला जा सकता है, और रंग सेटिंग्स को बदला जा सकता है।
सिंथेटिक डेटा
जब अपर्याप्त डेटा होता है, तो हम सिंथेटिक डेटा जनरेटर की ओर रुख कर सकते हैं। ट्रांसफर लर्निंग के संदर्भ में सिंथेटिक डेटा काम आता है, क्योंकि मॉडल को पहले सिंथेटिक डेटा और बाद में वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एआई-आधारित स्व-ड्राइविंग वाहन को पहले वस्तुओं को पहचानने और उनका विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है कंप्यूटर दृष्टि वीडियो गेम.
वास्तविक जीवन की कमी होने पर सिंथेटिक डेटा फायदेमंद होता है प्रशिक्षित करने के लिए डेटा और अपना परीक्षण करें प्रशिक्षित मॉडल. इसके अलावा, गोपनीयता और डेटा संवेदनशीलता से निपटने के दौरान भी इसका उपयोग किया जाता है।
कस्टम डेटा संग्रह
कस्टम डेटा संग्रह शायद डेटासेट उत्पन्न करने के लिए आदर्श है जब अन्य प्रपत्र आवश्यक परिणाम नहीं लाते हैं। वेब स्क्रैपिंग टूल, सेंसर, कैमरा और अन्य टूल का उपयोग करके उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट उत्पन्न किए जा सकते हैं। जब आपको अपने मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने वाले टेलरमेड डेटासेट की आवश्यकता होती है, तो कस्टम डेटासेट खरीदना सही कदम हो सकता है। कई तृतीय-पक्ष सेवा प्रदाता अपनी विशेषज्ञता प्रदान करते हैं।
उच्च-प्रदर्शन वाले एआई समाधान विकसित करने के लिए, मॉडलों को अच्छी गुणवत्ता वाले विश्वसनीय डेटासेट पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। हालांकि, परिणामों को सकारात्मक रूप से प्रभावित करने वाले समृद्ध और विस्तृत डेटासेट को प्राप्त करना आसान नहीं है। लेकिन जब आप विश्वसनीय डेटा प्रदाताओं के साथ साझेदारी करते हैं, तो आप एक मजबूत डेटा फाउंडेशन के साथ एक शक्तिशाली एआई मॉडल बना सकते हैं।
क्या आपके मन में एक महान परियोजना है लेकिन अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए टेलरमेड डेटासेट की प्रतीक्षा कर रहे हैं या अपने प्रोजेक्ट से सही परिणाम प्राप्त करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं? हम विभिन्न प्रकार की परियोजना आवश्यकताओं के लिए व्यापक प्रशिक्षण डेटासेट प्रदान करते हैं। की क्षमता का लाभ उठाएं शेप देना हमारे में से किसी से बात करके डेटा वैज्ञानिकों आज और यह समझना कि हमने अतीत में ग्राहकों के लिए उच्च-प्रदर्शन, गुणवत्ता वाले डेटासेट कैसे वितरित किए हैं।
