क्या एआई प्रशिक्षण डेटा ख़रीदने का निर्णय केवल कीमत पर आधारित होना चाहिए?

प्रशिक्षण डेटा खरीदने का निर्णय - जिन कारकों पर आपको विचार करना चाहिए

प्रशिक्षण डेटा डेटासेट का प्राथमिक भाग बनता है, जो मॉडल के लिए आवश्यक डेटा का लगभग 50-60% होता है। नीचे कुछ कारक दिए गए हैं जिन पर आपको डेटा विक्रेता चुनने और बिंदीदार रेखा पर हस्ताक्षर करने से पहले विचार करना चाहिए।

• मूल्य:

  कीमत एक महत्वपूर्ण निर्णय चालक है, हालाँकि आप केवल कीमत बिंदु के आधार पर अपना निर्णय नहीं लेना चाहते हैं। एआई डेटा संग्रह में विक्रेता को भुगतान करने, डेटा तैयार करने, खर्चों को अनुकूलित करने, परिचालन लागत और बहुत कुछ शामिल है। इसलिए, आपको परियोजना के जीवनचक्र के दौरान होने वाले सभी खर्चों को ध्यान में रखना होगा।

• डेटा की गुणवत्ता:

  जब चयन की बात आती है तो गुणवत्ता डेटा प्रतिस्पर्धात्मकता को मात देता है डेटा विक्रेता. जो डेटा गुणवत्ता में बहुत उच्च है वह मौजूद नहीं है। बेहतर और सुलभ डेटा आपके मशीन लर्निंग मॉडल में सुधार करेगा। ऐसा प्लेटफ़ॉर्म चुनें जो डेटा परिवर्तन और अधिग्रहण को आपके वर्कफ़्लो में निर्बाध रूप से एकीकृत करता हो।

• डेटा विविधता:

  आपके द्वारा चुना गया प्रशिक्षण डेटा सभी उपयोग मामलों और आवश्यकताओं का संतुलित प्रतिनिधित्व होना चाहिए। एक बड़े डेटासेट में, पूर्वाग्रहों को पूरी तरह से रोकना असंभव है। हालाँकि, सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए, आपको अपने मॉडलों में डेटा पूर्वाग्रह को सीमित करना होगा। डेटा विविधता मॉडल से सटीक भविष्यवाणियां और प्रदर्शन प्राप्त करने की कुंजी है। उदाहरण के लिए, 100 लेनदेन का उपयोग करके प्रशिक्षित एक एआई मॉडल 10,000 लेनदेन पर आधारित मॉडल की तुलना में फीका होगा।

• कानूनी अनुपालन:

  अनुभवी तृतीय-पक्ष विक्रेता अनुपालन और सुरक्षा संबंधी परेशानियों से निपटने के लिए सबसे उपयुक्त हैं। ये कार्य थकाऊ और समय लेने वाले हैं। इसके अलावा, वैधानिकताओं पर अत्यधिक ध्यान देने और प्रशिक्षित विशेषज्ञ के अनुभव की आवश्यकता होती है। इसलिए, डेटा विक्रेता चुनने में पहला कदम यह सुनिश्चित करना है कि वे उचित अनुमतियों के साथ कानूनी रूप से अधिकृत स्रोतों से डेटा खरीद रहे हैं।

• विशिष्ट उपयोग मामला:

  उपयोग का मामला और परियोजना का परिणाम यह तय करेगा कि आपको किस प्रकार के डेटा सेट की आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए, यदि आप जिस मॉडल को बनाने का प्रयास कर रहे हैं वह अविश्वसनीय रूप से जटिल है, तो इसके लिए व्यापक और विविध डेटासेट की आवश्यकता होगी।

• डी-आइडेंटिफाइड डेटा:

  डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन आपको कानूनी परेशानियों से दूर रहने में मदद करता है, खासकर यदि आप स्वास्थ्य देखभाल से संबंधित डेटासेट की तलाश कर रहे हैं। आपको यह सुनिश्चित करना चाहिए कि जिन डेटासेट पर आप अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित कर रहे हैं, वे पूरी तरह से डी-आइडेंटिफाइड हैं। इसके अलावा, आपके विक्रेता को कई स्रोतों से स्क्रब किया हुआ डेटा प्राप्त करना चाहिए ताकि भले ही आप दो डेटासेट को संयोजित करें, उन्हें किसी व्यक्ति से जोड़ने की संभावना सीमित हो।

• अनुकूलनीय और स्केलेबल:

  चयन प्रक्रिया के इस चरण में, उन डेटासेट पर ध्यान केंद्रित करना सुनिश्चित करें जो आपकी भविष्य की ज़रूरतों को पूरा कर सकें। डेटासेट को सिस्टम में अपग्रेड और प्रक्रिया में सुधार की अनुमति देनी चाहिए। इसके अलावा, आपको मात्रा और क्षमताओं के संदर्भ में भविष्य की जरूरतों का अनुमान लगाना चाहिए। अंततः, अपना अंतिम निर्णय लेने से पहले स्वयं से निम्नलिखित प्रश्न पूछें:

  • क्या आपके पास इन-हाउस डेटा संग्रहण प्रक्रिया मौजूद है?
  • क्या विक्रेता विभिन्न प्रकार के मॉडल उपलब्ध कराता है?
  • क्या डेटा अनुकूलन उपलब्ध है?

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अपना प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करने के लिए विक्रेता चुनना कोई आसान निर्णय नहीं है; आपकी पसंद के दीर्घकालिक परिणाम होंगे। जिन मापदंडों पर हमने चर्चा की है, वे इस बारे में एक उत्कृष्ट मार्गदर्शिका प्रदान करते हैं कि आपको किसी विक्रेता की खोज कैसे करनी चाहिए। हमेशा भविष्य के रिटर्न के साथ प्रशिक्षण डेटा अधिग्रहण लागत की तुलना और गणना करना याद रखें।

डेटा संग्रह और तैयारी में अनुभव और विशेषज्ञता वाले विक्रेता को ढूंढना एक कठिन और समय लेने वाला काम है। व्यावसायिक दृष्टिकोण से सभी महत्वपूर्ण कारकों पर प्रत्येक विक्रेता की तुलना करना व्यावहारिक नहीं है। डेटा विविधता से लेकर स्केलेबिलिटी तक, ऑपरेटरों के पास विक्रेता को ठीक से खोजने का समय नहीं है। शैप के साथ इसे सरल बनाएं। हमारे पास विविध, बेहतर गुणवत्ता वाला डेटा है जो उद्योग मानकों के अनुरूप है। आज ही हमसे जुड़ें अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के बारे में अधिक बात करने के लिए।