AI डेटा संग्रह को सरल बनाने और मॉडल प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए 6 प्रमुख रणनीतियाँ

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

आपको कौन सा डेटा चाहिए?

सार्थक डेटासेट संकलित करने और पुरस्कृत एआई मॉडल बनाने के लिए यह पहला प्रश्न है जिसका उत्तर देने की आवश्यकता है। आपको जिस प्रकार के डेटा की आवश्यकता है, वह उस वास्तविक दुनिया की समस्या पर निर्भर करता है जिसे आप हल करना चाहते हैं।

उदाहरण परिदृश्य:

• आभासी सहायकविविध लहजे, भावनाओं, आयु, भाषाओं, स्वरों और उच्चारणों के साथ भाषण डेटा।
• फिनटेक चैटबॉटसंदर्भ, अर्थविज्ञान, व्यंग्य, व्याकरणिक वाक्यविन्यास और विराम चिह्नों के अच्छे मिश्रण के साथ पाठ-आधारित डेटा।
• उपकरण स्वास्थ्य के लिए IoT प्रणाली: कंप्यूटर विज़न, ऐतिहासिक पाठ डेटा, आँकड़े और समयसीमा से छवियाँ और फुटेज।

आपका डेटा स्रोत क्या है?

एमएल डेटा सोर्सिंग मुश्किल और जटिल है। यह सीधे तौर पर आपके मॉडल द्वारा भविष्य में दिए जाने वाले परिणामों को प्रभावित करता है और इस बिंदु पर अच्छी तरह से परिभाषित डेटा स्रोत और टच पॉइंट स्थापित करने के लिए सावधानी बरतनी होगी।

• आंतरिक डेटाआपके व्यवसाय द्वारा उत्पन्न और आपके उपयोग के लिए प्रासंगिक डेटा।
• मुक्त संसाधन: अभिलेखागार, सार्वजनिक डेटासेट, खोज इंजन।
• डेटा विक्रेता: वे कम्पनियां जो डेटा का स्रोत और व्याख्या करती 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।

कितना? – आपको कितने डेटा की आवश्यकता है?

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 पर कोई सीमा नहीं है, लेकिन अगर आपको वाकई यह तय करना है कि आपको कितने डेटा की ज़रूरत है, तो आप बजट को निर्णायक कारक के रूप में इस्तेमाल कर सकते हैं। एआई प्रशिक्षण बजट पूरी तरह से एक अलग खेल है और हमने इस विषय को यहाँ विस्तार से कवर किया है। आप इसे देख सकते हैं और यह जान सकते हैं कि डेटा की मात्रा और व्यय को कैसे संतुलित किया जाए।

डेटा संग्रह विनियामक आवश्यकताएँ

नैतिकता और सामान्य ज्ञान इस तथ्य को निर्देशित करते हैं कि डेटा सोर्सिंग स्वच्छ स्रोतों से होनी चाहिए। यह तब और भी महत्वपूर्ण हो जाता है जब आप हेल्थकेयर डेटा, फिनटेक डेटा और अन्य संवेदनशील डेटा के साथ एक AI मॉडल विकसित कर रहे हों। एक बार जब आप अपने डेटासेट का स्रोत बना लेते हैं, तो GDPR, HIPAA मानकों और अन्य प्रासंगिक मानकों जैसे विनियामक प्रोटोकॉल और अनुपालन को लागू करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आपका डेटा साफ है और कानूनी पहलुओं 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।

डेटा बायस को संभालना

डेटा पूर्वाग्रह आपके AI मॉडल को धीरे-धीरे खत्म कर सकता है। इसे एक धीमा जहर मानें जो समय के साथ ही पता चलता है। पूर्वाग्रह अनैच्छिक और रहस्यमय स्रोतों से आता है और आसानी से रडार से बच सकता है। जब आपका AI प्रशिक्षण डेटा पक्षपाती होता है, तो आपके परिणाम विषम होते 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।

सही डेटा संग्रह विक्रेता का चयन

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।

शैप के साथ, आपको अपने AI पहलों को प्रभावी ढंग से संचालित करने के लिए विश्वसनीय, नैतिक रूप से प्राप्त डेटा मिलता है।

निष्कर्ष

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।