एक सफल मशीन लर्निंग मॉडल की शुरुआत उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा से होती है। लेकिन एआई प्रोजेक्ट की शुरुआत में टीमें जो सबसे आम सवाल पूछती हैं, उनमें से एक यह है: कितना प्रशिक्षण डेटा पर्याप्त है?
सच कहें तो, ऐसा कोई निश्चित आंकड़ा नहीं है जो हर प्रोजेक्ट के लिए कारगर हो। आपको कितने डेटा की आवश्यकता होगी, यह कार्य, मॉडल की जटिलता, कक्षाओं की संख्या, डेटा की गुणवत्ता, लेबल की सटीकता और आपके द्वारा अपेक्षित प्रदर्शन मानक पर निर्भर करता है।
व्यवहार में, प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकताओं का अनुमान लगाने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि एक प्रतिनिधि नमूने से शुरुआत की जाए, उत्तरोत्तर बड़े उपसमूहों पर प्रशिक्षण दिया जाए, और यह मापा जाए कि मॉडल का प्रदर्शन कब स्थिर होने लगता है। इससे टीमों को लागत, समयसीमा, एनोटेशन के प्रयास और अपेक्षित परिणामों के बारे में सोच-समझकर निर्णय लेने में मदद मिलती है।
इस ब्लॉग में, हम प्रशिक्षण डेटा की मात्रा को प्रभावित करने वाले मुख्य कारकों का विश्लेषण करते हैं, व्यवहार में आवश्यकताओं का अनुमान लगाने का तरीका बताते हैं, और यह दिखाते हैं कि जब आपको अपने एआई रोडमैप में देरी किए बिना अधिक डेटा की आवश्यकता हो तो क्या करना चाहिए।
प्रशिक्षण डेटा क्यों महत्वपूर्ण है?
ट्रेनिंग डेटा हर मशीन लर्निंग सिस्टम की नींव है। एल्गोरिदम चाहे कितना भी उन्नत क्यों न हो, वह केवल उन्हीं पैटर्न को सीख सकता है जो उसे प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा में मौजूद होते हैं। यदि डेटा अपूर्ण, पक्षपातपूर्ण, शोरगुल वाला या बहुत सीमित है, तो मॉडल वास्तविक दुनिया में सामान्यीकरण करने में संघर्ष करेगा।
मजबूत प्रशिक्षण डेटा टीमों की मदद करता है:
- मॉडल की सटीकता में सुधार करें
- पूर्वाग्रह और कमियों को दूर करें
- परियोजना की लागत और व्यवहार्यता का अधिक सटीक अनुमान लगाना
- मॉडल पुनरावृति के दौरान पुनः कार्य को कम करें
- अधिक विश्वसनीय सत्यापन और परीक्षण पाइपलाइन बनाएं
इसीलिए एआई परियोजनाओं में डेटा संग्रह, सफाई, लेबलिंग और सत्यापन में सबसे अधिक समय लगता है। यदि डेटा कमजोर है, तो पूर्वानुमान भी कमजोर होंगे।
कोई सार्वभौमिक संख्या नहीं है — लेकिन इसका अनुमान लगाने का एक व्यावहारिक तरीका है।
कई लेख इस प्रश्न का उत्तर एक ही संख्या में देने का प्रयास करते हैं। लेकिन यह शायद ही कभी उपयोगी होता है।
सरल बाइनरी वर्गीकरण के लिए एक मॉडल अपेक्षाकृत छोटे डेटासेट के साथ अच्छा प्रदर्शन कर सकता है, जबकि एक बड़े भाषा मॉडल के फाइन-ट्यूनिंग वर्कफ़्लो या एज केस के लिए कंप्यूटर विज़न सिस्टम को काफी अधिक उदाहरणों की आवश्यकता हो सकती है। बेहतर सवाल यह नहीं है कि "जादुई संख्या क्या है?" बल्कि यह है:
इस उपयोग के मामले में लक्षित प्रदर्शन तक पहुंचने के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले, प्रतिनिधि प्रशिक्षण डेटा की न्यूनतम कितनी मात्रा की आवश्यकता है?
इसका व्यावहारिक उत्तर देने का एक तरीका लर्निंग कर्व का उपयोग करना है: मॉडल को बढ़ते हुए डेटा पर प्रशिक्षित करें और देखें कि प्रत्येक चरण के साथ प्रदर्शन में कितना सुधार होता है। जब सुधार स्थिर होने लगे, तो आपको यह स्पष्ट संकेत मिल जाएगा कि अधिक डेटा एकत्र करना निवेश के लायक है या नहीं। व्यावहारिक मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में आमतौर पर इसी दृष्टिकोण की अनुशंसा की जाती है।
वे 7 कारक जो यह निर्धारित करते हैं कि आपको कितने प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता है
1. मॉडल का प्रकार: क्लासिकल एमएल बनाम डीप लर्निंग
मॉडल का प्रकार डेटा आवश्यकताओं पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालता है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्री या ग्रेडिएंट बूस्टिंग जैसे क्लासिकल मशीन लर्निंग मॉडल अक्सर छोटे संरचित डेटासेट पर अच्छा प्रदर्शन कर सकते हैं, खासकर जब फीचर्स अच्छी तरह से तैयार किए गए हों।
डीप लर्निंग मॉडल को आमतौर पर अधिक डेटा की आवश्यकता होती है क्योंकि वे विशेषताओं को स्वचालित रूप से सीखते हैं और उनमें कई अधिक पैरामीटर होते हैं। इमेज, ऑडियो और भाषा संबंधी कार्यों के लिए, डीप मॉडल आमतौर पर अतिरिक्त डेटा की मात्रा और विविधता से काफी लाभान्वित होते हैं।
2. पर्यवेक्षित बनाम गैर-पर्यवेक्षित अधिगम
पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होती है, जिसे एकत्र करना अक्सर कठिन और महंगा होता है। यदि आपके मॉडल को छवियों पर टिप्पणी करने, ऑडियो को प्रतिलेखित करने, संस्थाओं को टैग करने या दस्तावेज़ों को वर्गीकृत करने के लिए मनुष्यों की आवश्यकता है, तो डेटा की आवश्यकता में मात्रा और लेबलिंग प्रयास दोनों को ध्यान में रखना होगा।
अनसुपरवाइज्ड लर्निंग के लिए लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता नहीं होती है, लेकिन फिर भी यह बड़े, प्रतिनिधि डेटासेट से लाभान्वित होती है। लेबल के बिना भी, मॉडल को सार्थक पैटर्न और संरचना का पता लगाने के लिए पर्याप्त कवरेज की आवश्यकता होती है।
3. कार्य की जटिलता और कक्षाओं की संख्या
एक सरल बाइनरी वर्गीकरण कार्य, मल्टी-क्लास मेडिकल इमेजिंग समस्या या बहुभाषी वाक् पहचान प्रणाली से बहुत अलग होता है।
जैसे-जैसे कार्य की जटिलता बढ़ती है, प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकताएं भी आमतौर पर बढ़ जाती हैं क्योंकि मॉडल को सीखना होता है:
- और कक्षाएँ
- श्रेणियों के बीच सूक्ष्म अंतर
- अधिक विषम मामले
- अधिक प्रासंगिक परिवर्तनशीलता
उदाहरण के लिए, अलग-अलग प्रकाश स्थितियों, कैमरा कोणों और पृष्ठभूमि में दिखने में एक जैसे दर्जनों उत्पाद दोषों की पहचान करने की तुलना में "बिल्ली" और "कुत्ता" में अंतर करना कहीं अधिक आसान है।
4. डेटा की गुणवत्ता और लेबल की सटीकता
यदि डेटा की गुणवत्ता खराब है तो अधिक डेटा होना हमेशा बेहतर नहीं होता।
सटीक लेबल, संतुलित प्रतिनिधित्व और सुसंगत स्वरूपण वाला छोटा डेटासेट, शोरगुल वाले बड़े डेटासेट से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। निम्न-गुणवत्ता वाले लेबल, डुप्लिकेट रिकॉर्ड, कमजोर वर्ग परिभाषाएँ, मेटाडेटा की कमी और असंगत एनोटेशन दिशानिर्देश, ये सभी मॉडल के प्रदर्शन को कम करते हैं।
अधिक डेटा एकत्र करने से पहले, टीमों को निम्नलिखित प्रश्न पूछने चाहिए:
- क्या लेबल एक समान हैं?
- क्या हम सभी महत्वपूर्ण उपयोगकर्ता परिदृश्यों को कवर कर रहे हैं?
- क्या ये आंकड़े उत्पादन स्थितियों का सही प्रतिनिधित्व करते हैं?
- क्या प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण सेटों को ठीक से अलग किया गया है?
कई परियोजनाओं के लिए, डेटा की मात्रा बढ़ाने की तुलना में डेटा की गुणवत्ता में सुधार करना अधिक तेजी से लाभ देता है।
5. विविधता, कवरेज और कक्षा संतुलन
किसी मॉडल को तैनाती के बाद वास्तविक दुनिया में आने वाली विभिन्नताओं से सीखना चाहिए। इसका अर्थ है कि डेटासेट में विभिन्न परिदृश्य, उपयोगकर्ता समूह, डिवाइस प्रकार, उच्चारण, वातावरण, दस्तावेज़ प्रारूप, छवि स्थितियाँ और विशिष्ट परिस्थितियाँ शामिल होनी चाहिए।
यदि कोई एक वर्ग या उपसमूह कम प्रतिनिधित्व वाला हो, तो मॉडल समग्र रूप से सटीक प्रतीत हो सकता है, लेकिन महत्वपूर्ण उपसमूहों के मामले में बुरी तरह विफल हो सकता है। यही कारण है कि विविधता और वर्ग संतुलन उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि आकार।
कई मामलों में, सवाल यह नहीं होता कि "क्या हमारे पास पर्याप्त डेटा है?" बल्कि यह होता है कि "क्या हमारे पास सही डेटा की पर्याप्त मात्रा है?"
6. ट्रांसफर लर्निंग और प्री-ट्रेन्ड मॉडल
यदि आप पहले से प्रशिक्षित मॉडल से शुरुआत कर रहे हैं, तो आपको स्क्रैच से प्रशिक्षण देने की तुलना में कार्य-विशिष्ट डेटा की बहुत कम आवश्यकता हो सकती है।
यह विशेष रूप से सत्य है:
- विज़न बैकबोन का उपयोग करके छवि वर्गीकरण
- ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल का उपयोग करके एनएलपी कार्य
- नए उच्चारण या क्षेत्र के अनुकूल अनुकूलित भाषण मॉडल
- डोमेन अनुकूलन वर्कफ़्लो
ट्रांसफ़र लर्निंग टीमों को बड़े मौजूदा डेटासेट पर अर्जित ज्ञान का पुन: उपयोग करने की अनुमति देता है, जिससे एनोटेशन का बोझ काफी कम हो सकता है। मूल लेख में इस विषय को पहले ही अच्छी तरह से समझाया गया है; इसे बनाए रखना चाहिए, लेकिन स्पष्ट उदाहरणों के साथ।
7. सत्यापन रणनीति और लक्ष्य प्रदर्शन
आपको कितने डेटा की आवश्यकता होगी, यह इस बात पर भी निर्भर करता है कि मॉडल कितना अच्छा होना चाहिए।
एक प्रोटोटाइप कम मात्रा में डेटा के साथ काम कर सकता है। स्वास्थ्य सेवा, वित्त, बीमा, ऑटोमोटिव या अनुपालन-प्रधान वातावरण में एक उत्पादन मॉडल को अधिक व्यापक कवरेज, स्पष्ट लेबल, बेहतर सत्यापन और जटिल परिस्थितियों में अधिक विश्वसनीय प्रदर्शन की आवश्यकता होगी। स्वीकार्य त्रुटि दर जितनी सख्त होगी, आपका डेटासेट उतना ही अधिक मजबूत होना चाहिए।
व्यवहार में प्रशिक्षण डेटा आवश्यकताओं का अनुमान कैसे लगाएं
अनुमान लगाने के बजाय, एक संरचित अनुमान प्रक्रिया का उपयोग करें।
चरण 1: एक प्रतिनिधि पायलट डेटासेट से शुरुआत करें
समस्या क्षेत्र का एक छोटा लेकिन प्रतिनिधि नमूना एकत्र करें। इसमें महत्वपूर्ण वर्ग, प्रारूप, उपयोगकर्ता प्रकार और वास्तविक दुनिया की विविधताएं शामिल करें।
चरण 2: डेटा को ठीक से विभाजित करें
प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण के लिए अलग-अलग सेट बनाएं। सुनिश्चित करें कि परीक्षण सेट उत्पादन स्थितियों को प्रतिबिंबित करता हो और प्रशिक्षण के दौरान इसका कभी भी उपयोग न किया जाए।
चरण 3: उत्तरोत्तर बड़े नमूनों पर प्रशिक्षण दें
डेटासेट के बढ़ते हुए हिस्सों, जैसे कि 10%, 20%, 40%, 60%, 80% और 100% का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करें।
चरण 4: लर्निंग कर्व प्लॉट करें
डेटासेट का आकार बढ़ने पर सटीकता, F1 स्कोर, रिकॉल, परिशुद्धता या कार्य-विशिष्ट गुणवत्ता उपायों जैसे प्रदर्शन मैट्रिक्स को ट्रैक करें।
चरण 5: पठार की तलाश करें
यदि अधिक डेटा के साथ मॉडल का प्रदर्शन तेजी से बेहतर होता है, तो संभवतः आपको और अधिक डेटा की आवश्यकता है। यदि सुधार स्थिर हो जाता है, तो आपकी समस्या डेटा की मात्रा नहीं बल्कि लेबल की गुणवत्ता, फ़ीचर डिज़ाइन, मॉडल का चयन या क्लास असंतुलन हो सकती है।
चरण 6: सेगमेंट-स्तर के प्रदर्शन की समीक्षा करें
मॉडल का प्रदर्शन न केवल समग्र रूप से, बल्कि महत्वपूर्ण वर्गों और विशिष्ट परिस्थितियों में भी जांचें। हो सकता है कि मॉडल समग्र रूप से स्थिर हो जाए, लेकिन अल्पसंख्यक वर्गों में उसका प्रदर्शन बेहद खराब हो। यह विधि हितधारकों को इस बात का अधिक यथार्थवादी अनुमान प्रदान करती है कि अतिरिक्त डेटा एकत्र करना कितना सार्थक होगा।
आपको कैसे पता चलेगा कि आपके पास पर्याप्त प्रशिक्षण डेटा है
आपके पास संभवतः पर्याप्त डेटा तब होगा जब:
- डेटा जोड़ने पर मॉडल के प्रदर्शन में मामूली सुधार होता है।
- सत्यापन परिणाम कई बार चलाने या मोड़ने पर भी स्थिर रहते हैं।
- महत्वपूर्ण वर्ग स्वीकार्य प्रदर्शन करते हैं, न कि केवल बहुसंख्यक वर्ग
- प्रदर्शन एक साफ, अछूते परीक्षण सेट पर बरकरार रहता है।
- शेष त्रुटियाँ उदाहरणों की कमी के बजाय लेबल शोर या अस्पष्टता के कारण अधिक होती हैं।
आपको संभवतः अधिक डेटा की आवश्यकता तब होगी जब:
- सीखने की प्रक्रिया अभी भी जारी है।
- दुर्लभ वर्ग खराब प्रदर्शन करते हैं
- यह मॉडल सामान्य वास्तविक दुनिया की विविधताओं पर विफल हो जाता है।
- परिणामों में विभिन्न परीक्षणों के बीच भारी उतार-चढ़ाव होता है।
- परीक्षण प्रदर्शन की तुलना में सत्यापन प्रदर्शन में भारी गिरावट आती है।
प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता को कैसे कम करें
कभी-कभी चुनौती मॉडल डिज़ाइन नहीं होती, बल्कि डेटा की कमी, बजट या उत्पाद को बाज़ार में लाने में लगने वाला समय होता है। ऐसे मामलों में, टीमें सही रणनीतियों के साथ विशाल डेटा वॉल्यूम पर अपनी निर्भरता कम कर सकती हैं।
डेटा ऑगमेंटेशन
डेटा ऑग्मेंटेशन मौजूदा डेटा से नए प्रशिक्षण उदाहरण तैयार करता है। कंप्यूटर विज़न में, इसमें क्रॉपिंग, रोटेटिंग, फ्लिपिंग या ब्राइटनेस एडजस्टमेंट शामिल हो सकते हैं। एनएलपी और स्पीच में, ऑग्मेंटेशन में अधिक सावधानी बरतनी पड़ती है, लेकिन नियंत्रित रूपांतरण भी मददगार साबित हो सकते हैं।
सही तरीके से उपयोग किए जाने पर, ऑग्मेंटेशन मजबूती बढ़ाता है और मॉडल को बेहतर ढंग से सामान्यीकरण करने में मदद करता है। गलत तरीके से उपयोग किए जाने पर, यह शोर या अवास्तविक उदाहरण उत्पन्न कर सकता है।
लर्निंग ट्रांसफर
ट्रांसफर लर्निंग आपको शून्य से प्रशिक्षण देने के बजाय किसी मौजूदा मॉडल को नए कार्य के लिए अनुकूलित करने की सुविधा देती है। प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता को कम करने के लिए यह अक्सर सबसे प्रभावी तरीकों में से एक है।
पूर्व प्रशिक्षित मॉडल
BERT जैसे NLP मॉडल या स्थापित विज़न बैकबोन जैसे पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल मजबूत शुरुआती बिंदु प्रदान कर सकते हैं। सब कुछ शुरू से सीखने के बजाय, मॉडल उपयोगी पूर्व ज्ञान के साथ शुरुआत करता है।
सक्रिय अध्ययन
यदि लेबलिंग महंगी है, तो सक्रिय शिक्षण सबसे अधिक जानकारीपूर्ण उदाहरणों को प्राथमिकता देने में मदद कर सकता है। इससे एनोटेशन की दक्षता में सुधार होता है और उपयोगी प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए आवश्यक लेबलों की संख्या कम हो सकती है।
सिंथेटिक डेटा
कृत्रिम डेटा तब उपयोगी हो सकता है जब वास्तविक दुनिया का डेटा दुर्लभ, संवेदनशील या एकत्र करना कठिन हो, विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा, वित्त, स्वायत्त प्रणालियों और जटिल परिस्थितियों के अनुकरण जैसे क्षेत्रों में। लेकिन इसे वास्तविक, प्रतिनिधि डेटा का पूरक होना चाहिए, न कि अंधाधुंध प्रतिस्थापन।
न्यूनतम डेटासेट के साथ मशीन लर्निंग परियोजनाओं के वास्तविक दुनिया के उदाहरण
हालांकि यह असंभव लग सकता है कि कुछ महत्वाकांक्षी मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को न्यूनतम कच्चे माल के साथ क्रियान्वित किया जा सकता है, लेकिन कुछ मामले आश्चर्यजनक रूप से सत्य हैं। आश्चर्यचकित होने के लिए तैयार रहें।
| कागल रिपोर्ट | हेल्थकेयर | नैदानिक ओन्कोलॉजी |
| कागेल सर्वेक्षण से पता चलता है कि 70% से अधिक मशीन-लर्निंग परियोजनाएं 10,000 से कम नमूनों के साथ पूरी की गईं। | केवल 500 छवियों के साथ, एम.आई.टी. की एक टीम ने नेत्र स्कैन से प्राप्त चिकित्सा छवियों में मधुमेही न्यूरोपैथी का पता लगाने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित किया। | स्वास्थ्य सेवा के उदाहरण को जारी रखते हुए, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय की एक टीम केवल 1000 छवियों से त्वचा कैंसर का पता लगाने वाला मॉडल विकसित करने में सफल रही। |
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 होने की कीमत
जब टीमें सीमित, संकीर्ण या पक्षपाती डेटासेट पर प्रशिक्षण देती हैं, तो मॉडल विकास के चरण में आशाजनक प्रतीत हो सकता है लेकिन उत्पादन में विफल हो सकता है।
अपर्याप्त डेटा से निम्नलिखित समस्याएं हो सकती हैं:
- ओवरफिटिंग
- कमजोर सामान्यीकरण
- अस्थिर भविष्यवाणियाँ
- अल्पसंख्यक वर्गों में खराब प्रदर्शन
- उच्च पूर्वाग्रह जोखिम
- बाद में और अधिक पुनरावृति समय लगेगा
दूसरे शब्दों में, आपके प्रशिक्षण डेटा में मौजूद कमियां अक्सर आपके उत्पाद की कमियां बन जाती हैं।
यदि आपको अधिक डेटासेट की आवश्यकता हो तो क्या करें
जब आपको डेटा की कमी का पता चलता है, तो इसका समाधान हमेशा "सब कुछ इकट्ठा करना" नहीं होता है। बेहतर तरीका है रणनीतिक रूप से डेटासेट का विस्तार करना।
1. ओपन डेटासेट का सावधानीपूर्वक उपयोग करें
ओपन डेटासेट प्रोटोटाइपिंग या बेंचमार्किंग में मददगार हो सकते हैं, लेकिन वे हमेशा उत्पादन उपयोग के लिए उपयुक्त नहीं होते हैं। टीमों को उन पर निर्भर होने से पहले स्रोत, सहमति, गुणवत्ता, प्रासंगिकता और कवरेज की समीक्षा करनी चाहिए।
2. अपने उपयोग के मामले के लिए विशिष्ट डेटा एकत्र करें
यदि लक्षित वातावरण अत्यधिक विशिष्ट है, तो कस्टम डेटा संग्रह अक्सर सबसे अच्छा विकल्प होता है। यह विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा एआई, संवादात्मक एआई, कंप्यूटर विज़न एज केस और बहुभाषी प्रणालियों जैसे डोमेन-प्रधान वर्कफ़्लो के लिए सही है।
3. एनोटेशन के माध्यम से मौजूदा डेटा में सुधार करें
कई टीमों के पास पहले से ही कच्चा डेटा मौजूद है, लेकिन उसमें संरचना का अभाव है। एनोटेशन, पुनः लेबलिंग, वर्गीकरण में सुधार और गुणवत्ता समीक्षा, नए डेटासेट एकत्र करने की तुलना में अधिक तेजी से मूल्य प्रदान कर सकते हैं।
4. अल्प प्रतिनिधित्व वाले वर्गों में संतुलन स्थापित करें
यदि विशिष्ट श्रेणियों में प्रदर्शन कमजोर है, तो पूरे डेटासेट को समान रूप से विस्तारित करने के बजाय, उन उच्च-प्रभाव वाले अंतरालों पर संग्रह और लेबलिंग पर ध्यान केंद्रित करें।
5. आवश्यकतानुसार कृत्रिम या संवर्धित डेटा जोड़ें
जब वास्तविक डेटा सीमित या संवेदनशील हो, तो कृत्रिम और संवर्धित डेटा कवरेज को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है - लेकिन वास्तविक दुनिया के वितरण के आधार पर इसका सावधानीपूर्वक सत्यापन किया जाना चाहिए।
6. किसी विशेषज्ञ डेटा पार्टनर के साथ काम करें
बड़े पैमाने पर प्रोडक्शन एआई विकसित करने वाली टीमों के लिए, एक ऐसे प्रदाता के साथ साझेदारी करना जो उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा को एकत्र कर सकता है, लाइसेंस दे सकता है, एनोटेट कर सकता है, मान्य कर सकता है और नियंत्रित कर सकता है, परियोजना के जोखिम को काफी कम कर सकता है और तैनाती में तेजी ला सकता है।
निष्कर्ष
मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण डेटा की कोई निश्चित संख्या नहीं होती। सही मात्रा उपयोग के मामले, मॉडल के प्रकार, डेटा की गुणवत्ता, वर्ग विविधता, सत्यापन रणनीति और लक्ष्य प्रदर्शन पर निर्भर करती है।
प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकताओं का अनुमान लगाने का सबसे प्रभावी तरीका एक प्रतिनिधि नमूने से शुरू करना, लर्निंग कर्व का उपयोग करके प्रदर्शन को मापना और मॉडल के विफल होने के आधार पर रणनीतिक रूप से डेटासेट का विस्तार करना है।
कुछ परियोजनाओं के लिए, एक छोटा, उच्च-गुणवत्ता वाला डेटासेट पर्याप्त हो सकता है। अन्य परियोजनाओं के लिए, विशेष रूप से उच्च जोखिम वाली या अत्यधिक परिवर्तनशील परिस्थितियों में, सफलता बड़े, सावधानीपूर्वक तैयार किए गए और अच्छी तरह से एनोटेट किए गए डेटासेट पर निर्भर करती है।
सबसे महत्वपूर्ण बात केवल अधिक डेटा होना नहीं है, बल्कि यह है कि सही डेटा.
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।
मशीन लर्निंग के लिए कितना प्रशिक्षण डेटा पर्याप्त होता है?
इसकी कोई निश्चित संख्या नहीं है। सही मात्रा कार्य, मॉडल की जटिलता, लेबल की गुणवत्ता, वर्ग संतुलन और लक्ष्य सटीकता पर निर्भर करती है। इसका अनुमान लगाने का सबसे विश्वसनीय तरीका बढ़ते हुए उपसमूहों पर प्रशिक्षण देना और प्रदर्शन में सुधार को मापना है।
मुझे कैसे पता चलेगा कि मुझे और प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता है?
यदि डेटा का आकार बढ़ने पर मॉडल का प्रदर्शन बेहतर होता रहता है, यदि दुर्लभ वर्ग खराब प्रदर्शन करते हैं, या यदि परिणाम विभिन्न परीक्षणों में अस्थिर रहते हैं, तो संभवतः आपको अधिक प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होगी।
क्या ट्रांसफर लर्निंग से प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता कम हो सकती है?
जी हाँ। ट्रांसफर लर्निंग मॉडलों को पहले से प्रशिक्षित प्रणालियों से प्राप्त ज्ञान का पुन: उपयोग करने की अनुमति देता है, जिससे आवश्यक कार्य-विशिष्ट लेबल वाले डेटा की मात्रा में काफी कमी आ सकती है।
क्या मशीन लर्निंग के लिए अधिक डेटा हमेशा बेहतर होता है?
जरूरी नहीं। कम गुणवत्ता वाला या गलत तरीके से लेबल किया गया डेटा प्रदर्शन को नुकसान पहुंचा सकता है। कई मामलों में, डेटा की मात्रा बढ़ाने की तुलना में उसकी गुणवत्ता, संतुलन और प्रतिनिधित्व में सुधार करना कहीं अधिक फायदेमंद होता है।
डीप लर्निंग के लिए मुझे कितने डेटा की आवश्यकता होगी?
डीप लर्निंग मॉडल को आमतौर पर क्लासिकल मशीन लर्निंग मॉडल की तुलना में अधिक डेटा की आवश्यकता होती है, खासकर इमेज, स्पीच और भाषा से संबंधित कार्यों के लिए। हालांकि, प्री-ट्रेन्ड मॉडल और ट्रांसफर लर्निंग इस आवश्यकता को कम कर सकते हैं।
