एआई प्रशिक्षण डेटा की सूक्ष्मताएं और वे आपके प्रोजेक्ट को क्यों बनाएंगे या बिगाड़ देंगे

हम सभी समझते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉड्यूल का प्रदर्शन पूरी तरह से प्रशिक्षण चरण में प्रदान किए गए डेटासेट की गुणवत्ता पर निर्भर करता है। हालाँकि, इनकी चर्चा आमतौर पर सतही स्तर पर होती है। अधिकांश ऑनलाइन संसाधन निर्दिष्ट करते हैं कि आपके एआई प्रशिक्षण डेटा चरणों के लिए गुणवत्ता डेटा अधिग्रहण क्यों आवश्यक है, लेकिन ज्ञान के संदर्भ में एक अंतर है जो गुणवत्ता को अपर्याप्त डेटा से अलग करता है।

जब आप डेटासेट में गहराई से उतरते हैं, तो आपको ढेर सारी पेचीदगियाँ और सूक्ष्मताएँ दिखाई देंगी जिन्हें अक्सर अनदेखा कर दिया जाता है। हमने इन कम बोले जाने वाले विषयों पर प्रकाश डालने का निर्णय लिया है। इस लेख को पढ़ने के बाद, आपको डेटा संग्रह के दौरान आपके द्वारा की जाने वाली कुछ गलतियों का स्पष्ट अंदाजा हो जाएगा और कुछ तरीकों से आप अपने एआई प्रशिक्षण डेटा गुणवत्ता को अनुकूलित कर सकते हैं।

आइये शुरुआत करते हैं|

एआई प्रोजेक्ट की शारीरिक रचना

शुरुआती लोगों के लिए, एआई या एमएल (मशीन लर्निंग) प्रोजेक्ट बहुत व्यवस्थित है। यह रैखिक है और इसका वर्कफ़्लो ठोस है।

आपको एक उदाहरण देने के लिए, यहां बताया गया है कि यह सामान्य अर्थ में कैसा दिखता है:

• अवधारणा के सुबूत
• मॉडल सत्यापन और मॉडल स्कोरिंग
• एल्गोरिथम विकास
• एआई प्रशिक्षण डेटा तैयार करना
• मॉडल की तैनाती
• एल्गोरिथम प्रशिक्षण
• तैनाती के बाद का अनुकूलन

आंकड़े बताते हैं कि सभी एआई परियोजनाओं में से लगभग 78% तैनाती चरण तक पहुंचने से पहले किसी न किसी बिंदु पर रुकी हुई हैं। जहां एक तरफ बड़ी खामियां, तार्किक त्रुटियां या परियोजना प्रबंधकीय मुद्दे हैं, वहीं सूक्ष्म त्रुटियां और गलतियां भी हैं जो परियोजनाओं में बड़े पैमाने पर खराबी का कारण बनती हैं। इस पोस्ट में, हम कुछ सबसे सामान्य बारीकियों का पता लगाने वाले हैं।

डेटा पूर्वाग्रह

डेटा पूर्वाग्रह उन कारकों या तत्वों का स्वैच्छिक या अनैच्छिक परिचय है जो प्रतिकूल रूप से विशिष्ट परिणामों के प्रति या उनके विपरीत परिणाम देते हैं। दुर्भाग्य से, एआई प्रशिक्षण क्षेत्र में पूर्वाग्रह एक चिंताजनक चिंता का विषय है।

यदि यह जटिल लगता है, तो समझें कि एआई सिस्टम के पास अपना कोई दिमाग नहीं है। इसलिए, नैतिकता, नैतिकता और अन्य जैसी अमूर्त अवधारणाएँ मौजूद नहीं हैं। वे उतने ही स्मार्ट या कार्यात्मक हैं जितने कि उनके डिज़ाइन में उपयोग की गई तार्किक, गणितीय और सांख्यिकीय अवधारणाएँ। इसलिए, जब मनुष्य इन तीनों को विकसित करते हैं, तो जाहिर तौर पर उनमें कुछ पूर्वाग्रह और पक्षपात अंतर्निहित होंगे।

पूर्वाग्रह एक अवधारणा है जो सीधे तौर पर एआई से नहीं बल्कि इसके आसपास मौजूद हर चीज से जुड़ी है। मतलब यह मानवीय हस्तक्षेप से अधिक उपजा है और किसी भी समय इसे पेश किया जा सकता है। यह तब हो सकता है जब संभावित समाधान के लिए किसी समस्या का समाधान किया जा रहा हो, जब डेटा संग्रह होता है, या जब डेटा तैयार किया जाता है और एआई मॉड्यूल में पेश किया जाता है।

क्या हम पूर्वाग्रह को पूरी तरह ख़त्म कर सकते हैं?

पूर्वाग्रह को ख़त्म करना जटिल है. एक व्यक्तिगत प्राथमिकता पूरी तरह से काली और सफ़ेद नहीं होती। यह धूसर क्षेत्र में पनपता है, और इसीलिए यह व्यक्तिपरक भी है। पूर्वाग्रह के साथ, किसी भी प्रकार की समग्र निष्पक्षता को इंगित करना कठिन है। इसके अलावा, पूर्वाग्रह को पहचानना या पहचानना भी मुश्किल होता है, ठीक तब जब मन अनजाने में विशेष मान्यताओं, रूढ़ियों या प्रथाओं की ओर झुका हो।

इसीलिए एआई विशेषज्ञ संभावित पूर्वाग्रहों पर विचार करते हुए और स्थितियों और संदर्भों के माध्यम से उन्हें खत्म करते हुए अपने मॉड्यूल तैयार करते हैं। यदि सही ढंग से किया जाए, तो परिणामों में गड़बड़ी को न्यूनतम स्तर पर रखा जा सकता है।