के उपयोग के पक्ष और विपक्ष में बहस जारी है ऑफ-द-शेल्फ डेटासेट व्यवसायों के लिए उच्च स्तरीय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाधान विकसित करना। लेकिन ऑफ-द-शेल्फ प्रशिक्षण डेटासेट उन संगठनों के लिए सही समाधान हो सकता है जिनके पास डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और एनोटेटर्स की एक विशेष इन-हाउस टीम नहीं है।
यहां तक कि अगर संगठनों के पास बड़े पैमाने पर एमएल परिनियोजन के लिए टीम है, तो उन्हें कभी-कभी मॉडल के लिए आवश्यक उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा एकत्र करने में परेशानी होती है।
इसके अलावा, बाजार में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ हासिल करने के लिए विकास और परिनियोजन की गति आवश्यक है, जिससे कई कंपनियां ऑफ-द-शेल्फ डेटासेट पर भरोसा करने के लिए मजबूर हो जाती हैं। आइए ऑफ-द- परिभाषित करेंशेल्फ डेटा, और उनके लिए जाने का निर्णय लेने से पहले उनके लाभों और विचारों को समझें।
ऑफ-द-शेल्फ डेटासेट क्या हैं?
एक ऑफ-द-शेल्फ प्रशिक्षण डेटासेट उन कंपनियों के लिए एक व्यवहार्य विकल्प है जो एआई समाधानों को त्वरित रूप से विकसित और तैनात करने की तलाश में हैं, जब उनके पास कस्टम डेटा बनाने के लिए समय या संसाधन नहीं होते हैं।
ऑफ-द-शेल्फ प्रशिक्षण डेटा, जैसा कि नाम से पता चलता है, एक डेटासेट है जिसे पहले ही एकत्र, साफ, वर्गीकृत और उपयोग के लिए तैयार किया जा चुका है। हालांकि कस्टम डेटा के मूल्य को कम नहीं आंका जा सकता, अगला सबसे अच्छा विकल्प एक होगा ऑफ-द-शेल्फ डेटासेट।
आपको ऑफ़-द-शेल्फ़ डेटासेट पर विचार क्यों और कब करना चाहिए?
आइए कथन के पहले भाग का उत्तर देकर शुरू करें- द 'क्यों।'
ऑफ-द-शेल्फ प्रशिक्षण डेटासेट का उपयोग करने का शायद सबसे बड़ा फायदा इसका है गति. एक व्यवसाय के रूप में, अब आपको स्क्रैच से कस्टम डेटा विकसित करने में महत्वपूर्ण समय, पैसा और संसाधन खर्च करने की आवश्यकता नहीं है। प्रारंभिक डेटा संग्रह और पुनरीक्षण कदमों में परियोजना का अधिकांश समय लगता है। आप बाज़ार में किसी समाधान को तैनात करने के लिए जितनी देर प्रतीक्षा करेंगे, व्यवसाय की प्रतिस्पर्धात्मक प्रकृति के कारण उसके बड़े बनने की संभावना उतनी ही कम होगी।
एक और फायदा है कीमत बिंदु—पूर्व निर्मित डेटासेट लागत प्रभावी और तैयार हैं। इसके बारे में एक सेकंड के लिए सोचें: एआई समाधान का निर्माण करने वाला व्यवसाय भारी मात्रा में आंतरिक और बाहरी डेटा एकत्र करेगा। हालाँकि, सभी एकत्रित डेटा का उपयोग अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए नहीं किया जाता है। इसके अतिरिक्त, कंपनी न केवल इसके लिए भुगतान करेगी डेटा संग्रह बल्कि मूल्यांकन, सफाई और पुनर्निमाण के लिए भी। दूसरी ओर ऑफ-द-शेल्फ डेटासेट के साथ, आपको केवल उपयोग किए गए डेटा के लिए भुगतान करना होगा।
चूंकि डेटा गोपनीयता के लिए दिशानिर्देश हैं, ऑफ-द-शेल्फ डेटा आम तौर पर एक होता है सुरक्षित और अधिक सुरक्षित डेटासेट. हालांकि, तत्काल डेटा के साथ, इसमें हमेशा शामिल जोखिम होते हैं, जैसे डेटा स्रोत पर कम नियंत्रण और डेटा पर बौद्धिक संपदा अधिकारों की कमी।
अब आइए बयान के अगले भाग से निपटते हैं: "कब" पूर्व निर्मित का उपयोग करने के लिए डाटासेट?
स्वचालित भाषण मान्यता
ASR, या स्वचालित वाक् पहचान, का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों जैसे ध्वनि सहायक, वीडियो कैप्शनिंग, और बहुत कुछ विकसित करने के लिए किया जाता है। हालाँकि, ASR- आधारित एप्लिकेशन को विकसित करने के लिए भारी मात्रा में एनोटेट डेटा और कंप्यूटिंग की आवश्यकता होती है। जब आप मिश्रण में भाषा विविधता जोड़ते हैं, तो एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटासेट प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।
यंत्र अनुवाद
सटीक मशीन अनुवाद बेहतर ग्राहक अनुभव का मार्ग प्रशस्त करता है और प्रशिक्षण के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट की आवश्यकता होती है। एक विश्वसनीय और विश्वसनीय मशीनी अनुवाद एप्लिकेशन विकसित करने के लिए आपको बड़ी मात्रा में सटीक रूप से व्याख्या किए गए भाषा डेटा की आवश्यकता होती है।
पाठ से भाषण
टेक्स्ट-टू-स्पीच सहायक तकनीक का उपयोग इन-कार सिस्टम, वर्चुअल असिस्टेंट और मोबाइल फोन के लिए किया जाता है। टीटीएस-आधारित एप्लिकेशन को तब विकसित किया जा सकता है जब एमएल एल्गोरिथम को उच्च गुणवत्ता वाले एनोटेट डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।
एमएल परियोजनाओं के लिए तैयार प्रशिक्षण डेटासेट के लाभ
तेज़ और अधिक सटीक प्रशिक्षण और परीक्षण में सहायता
परीक्षण और मूल्यांकन उच्च प्रदर्शन वाले एमएल समाधान विकसित करने की कुंजी हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए कि मॉडल विश्वसनीय भविष्यवाणियां करता है, इसे नए और अद्वितीय डेटा पर परीक्षण किया जाना चाहिए। परीक्षण के लिए उपयोग किए गए समान डेटा पर मॉडल का मूल्यांकन वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में सटीक परिणाम प्रदान नहीं करेगा।
फिर भी, डेटा को एकत्र करने, साफ़ करने, एनोटेट करने और मान्य करने में बहुत समय और प्रयास लगता है जो विकास और परिनियोजन समय-सीमा को प्रभावित नहीं करता है। ऐसे मामलों में, ऑफ-द-शेल्फ डेटासेट का उपयोग करना फायदेमंद होता है क्योंकि वे आसानी से उपलब्ध, किफायती और उपयोगी होते हैं।
आपके AI प्रोजेक्ट को प्रारंभ करता है
कभी-कभी, AI प्रोजेक्ट केवल इसलिए शुरू नहीं हो पाते हैं क्योंकि उनके पास स्क्रैच से डेटा एकत्र करने के लिए आवश्यक संसाधन नहीं होते हैं। इसके अलावा, कुछ मामलों में, पूरी तरह से नए समाधान की आवश्यकता नहीं होती है। ऐसे मामलों में, ए का उपयोग करना समझ में आता है पूर्व-संग्रहित डेटासेट मॉडल के केवल उस हिस्से का परीक्षण करने के लिए जिसे परिनियोजित किया जा रहा है।
तेजी से विकास और सुधार की अनुमति देता है
व्यवसायों के लिए एआई पहल एक बार का समाधान नहीं है; बल्कि, वे एक पुनरावृत्त प्रक्रिया हैं जो मौजूदा मॉडलों को बढ़ाने और सुधारने के लिए ग्राहक डेटा का उपयोग करती हैं। व्यवसाय कई उपयोग मामलों का परीक्षण करने, व्यक्तिगत रणनीति तैयार करने और ग्राहक अनुभव में सुधार करने के लिए नए डेटा के साथ वर्तमान डेटा को पूरक कर सकते हैं।
आपके एमएल प्रोजेक्ट्स के लिए तैयार प्रशिक्षण डेटासेट का उपयोग करने के जोखिम
पूर्व निर्मित का उपयोग करना एआई प्रशिक्षण डेटा कई फायदे हो सकते हैं, लेकिन यह जोखिम के अपने हिस्से के बिना नहीं है।
ऑफ-द-शेल्फ प्रशिक्षण डेटासेट के साथ, आप सूचना, प्रक्रिया और समाधान पर कम नियंत्रण रखने का जोखिम उठाते हैं। चूंकि पूर्व-निर्मित डेटासेट में डेटा सामान्य हो सकता है, अनुकूलन विकल्प भी काफी सीमित होते हैं, विशेष रूप से किनारे के मामलों के लिए परीक्षण करते समय। कंपनियों को यह सुनिश्चित करने के लिए पूर्व-निर्मित डेटा के साथ मौजूदा जानकारी को पूरक करना चाहिए कि डेटा आपकी व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप है।
वास्तव में सर्वश्रेष्ठ प्राप्त करने के लिए नमूना डेटासेट और पूर्व-निर्मित डेटासेट का उपयोग करने की कमियों को कम करने के लिए, आपको एक अनुभवी और विश्वसनीय डेटा पार्टनर का चयन करना होगा। डेटा संग्रह के साथ डेटा पार्टनर चुनकर और डेटा एनोटेट करना क्षमताएं, आप अपने अनुप्रयोगों को अनुकूलित कर सकते हैं और उच्च प्रदर्शन को बनाए रखते हुए समय-समय पर बाजार में काफी कटौती कर सकते हैं।
Shaip के पास टॉप-ऑफ-द-लाइन तकनीकों और एक अनुभवी टीम का उपयोग करके व्यवसायों को उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट प्रदान करने का वर्षों का अनुभव है। हम आपके एआई उत्पादों को किकस्टार्ट करने में आपकी मदद करते हैं और उन्हें हमारे अच्छी तरह से एनोटेट और गतिशील डेटासेट के साथ एक रनिंग स्टार्ट पर ले जाते हैं।
