मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण डेटा क्या है:
परिभाषा, लाभ, चुनौतियाँ, उदाहरण और डेटासेट

अल्टीमेट बायर्स गाइड 2024

परिचय

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग की दुनिया में, डेटा प्रशिक्षण अपरिहार्य है। यह वह प्रक्रिया है जो मशीन लर्निंग मॉड्यूल को सटीक, कुशल और पूरी तरह कार्यात्मक बनाती है। इस पोस्ट में, हम विस्तार से जानेंगे कि एआई प्रशिक्षण डेटा क्या है, प्रशिक्षण डेटा गुणवत्ता, डेटा संग्रह और लाइसेंसिंग और बहुत कुछ।

यह अनुमान लगाया गया है कि औसतन वयस्क पिछली सीख के आधार पर जीवन और रोजमर्रा की चीजों पर निर्णय लेते हैं। ये, बदले में, स्थितियों और लोगों द्वारा आकार दिए गए जीवन के अनुभवों से आते हैं। शाब्दिक अर्थ में, स्थितियाँ, उदाहरण और लोग कुछ और नहीं बल्कि डेटा हैं जो हमारे दिमाग में फीड हो जाते हैं। जैसे-जैसे हम अनुभव के रूप में वर्षों का डेटा जमा करते हैं, मानव मस्तिष्क सहज निर्णय लेने लगता है।

इससे क्या पता चलता है? वह डेटा सीखने में अपरिहार्य है।

एआई प्रशिक्षण डेटा

जिस प्रकार एक बच्चे को ए, बी, सी, डी अक्षरों को समझने के लिए वर्णमाला नामक लेबल की आवश्यकता होती है, उसी प्रकार मशीन को भी प्राप्त होने वाले डेटा को समझने की आवश्यकता होती है।

ठीक वैसा ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रशिक्षण ही सब कुछ है. एक मशीन उस बच्चे से अलग नहीं है जिसे अभी भी वह चीजें सीखनी हैं जो उन्हें सिखाई जाने वाली हैं। मशीन बिल्ली और कुत्ते या बस और कार के बीच अंतर करना नहीं जानती है क्योंकि उन्होंने अभी तक उन वस्तुओं का अनुभव नहीं किया है या उन्हें सिखाया नहीं गया है कि वे कैसी दिखती हैं।

इसलिए, सेल्फ-ड्राइविंग कार बनाने वाले किसी व्यक्ति के लिए, जो प्राथमिक कार्य जोड़ने की आवश्यकता है, वह कार में आने वाले सभी रोजमर्रा के तत्वों को समझने की सिस्टम की क्षमता है, ताकि वाहन उन्हें पहचान सके और उचित ड्राइविंग निर्णय ले सके। यहीं पर एआई प्रशिक्षण डेटा खेलने के लिए आता है। 

आज, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉड्यूल हमें अनुशंसा इंजन, नेविगेशन, स्वचालन और बहुत कुछ के रूप में कई सुविधाएं प्रदान करते हैं। यह सब एआई डेटा प्रशिक्षण के कारण होता है जिसका उपयोग एल्गोरिदम के निर्माण के दौरान उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था।

एआई प्रशिक्षण डेटा निर्माण में एक मौलिक प्रक्रिया है यंत्र अधिगम और एआई एल्गोरिदम। यदि आप एक ऐप विकसित कर रहे हैं जो इन तकनीकी अवधारणाओं पर आधारित है, तो आपको अनुकूलित प्रसंस्करण के लिए डेटा तत्वों को समझने के लिए अपने सिस्टम को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। प्रशिक्षण के बिना, आपका एआई मॉडल अक्षम, त्रुटिपूर्ण और संभावित रूप से निरर्थक होगा।

ऐसा अनुमान है कि डेटा वैज्ञानिक इससे अधिक खर्च करते हैं उनके समय का 80% एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा तैयारी और संवर्धन में।

तो, आप में से जो लोग उद्यम पूंजीपतियों से धन प्राप्त करना चाहते हैं, वहां के एकल उद्यमी जो महत्वाकांक्षी परियोजनाओं पर काम कर रहे हैं, और तकनीकी उत्साही जो अभी उन्नत एआई के साथ शुरुआत कर रहे हैं, हमने सबसे महत्वपूर्ण सवालों के जवाब देने में मदद करने के लिए इस गाइड को विकसित किया है। आपका AI प्रशिक्षण डेटा।

यहां हम पता लगाएंगे कि एआई प्रशिक्षण डेटा क्या है, यह आपकी प्रक्रिया में अपरिहार्य क्यों है, आपको वास्तव में डेटा की मात्रा और गुणवत्ता की आवश्यकता है, और बहुत कुछ।

एआई प्रशिक्षण डेटा क्या है?

एआई प्रशिक्षण डेटा सावधानीपूर्वक क्यूरेट और साफ की गई जानकारी है जिसे प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए सिस्टम में फीड किया जाता है। यह प्रक्रिया एआई मॉडल की सफलता को बनाती या बिगाड़ती है। यह इस समझ को विकसित करने में मदद कर सकता है कि एक छवि में सभी चार पैर वाले जानवर कुत्ते नहीं हैं या यह गुस्से में चिल्लाने और हर्षित हंसी के बीच एक मॉडल को अंतर करने में मदद कर सकता है। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉड्यूल बनाने का पहला चरण है जिसमें मशीनों को मूल बातें सिखाने के लिए स्पून-फीडिंग डेटा की आवश्यकता होती है और अधिक डेटा फीड होने पर उन्हें सीखने में सक्षम बनाता है। यह, फिर से, एक कुशल मॉड्यूल के लिए रास्ता बनाता है जो अंतिम उपयोगकर्ताओं को सटीक परिणाम देता है।

डेटा एनोटेशन

एक संगीतकार के लिए एक अभ्यास सत्र के रूप में एआई प्रशिक्षण डेटा प्रक्रिया पर विचार करें, जहां वे जितना अधिक अभ्यास करते हैं, उतना ही बेहतर वे एक गीत या पैमाने पर प्राप्त करते हैं। फर्क सिर्फ इतना है कि मशीनों को भी पहले यह सिखाया जाता है कि वाद्य यंत्र क्या होता है। संगीतकार के समान जो मंच पर अभ्यास करने में बिताए अनगिनत घंटों का अच्छा उपयोग करता है, एआई मॉडल तैनात किए जाने पर उपभोक्ताओं को एक इष्टतम अनुभव प्रदान करता है।

AI प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता क्यों है?

किसी मॉडल के विकास के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता क्यों है, इसका सबसे सरल उत्तर यह है कि इसके बिना मशीनों को यह भी पता नहीं चलेगा कि पहले स्थान पर क्या समझना है। अपने विशेष कार्य के लिए प्रशिक्षित व्यक्ति की तरह, एक मशीन को भी एक विशिष्ट उद्देश्य की पूर्ति और तदनुरूप परिणाम देने के लिए जानकारी के एक भंडार की आवश्यकता होती है।

आइए फिर से स्वायत्त कारों के उदाहरण पर विचार करें। एक सेल्फ-ड्राइविंग वाहन में टेराबाइट्स का डेटा कई सेंसर, कंप्यूटर विज़न डिवाइस, RADAR, LIDARs और बहुत कुछ से आता है। डेटा के ये सभी बड़े हिस्से व्यर्थ होंगे यदि कार की केंद्रीय प्रसंस्करण प्रणाली को यह नहीं पता कि इसके साथ क्या करना है।

उदाहरण के लिए, कंप्यूटर दृष्टि कार की इकाई पैदल चलने वालों, जानवरों, गड्ढों और अन्य सड़क तत्वों पर बड़ी मात्रा में डेटा उगल सकती है। यदि मशीन लर्निंग मॉड्यूल को उनकी पहचान करने के लिए प्रशिक्षित नहीं किया गया है, तो वाहन को पता नहीं चलेगा कि वे बाधाएं हैं जो सामने आने पर दुर्घटना का कारण बन सकती हैं। इसीलिए मॉड्यूल को इस बात पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए कि सड़क का प्रत्येक तत्व क्या है और प्रत्येक के लिए अलग-अलग ड्राइविंग निर्णय कैसे आवश्यक हैं।

हालाँकि यह केवल दृश्य तत्वों के लिए है, कार को मानवीय निर्देशों को समझने में भी सक्षम होना चाहिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और ऑडियो या भाषण संग्रह और तदनुसार प्रतिक्रिया दें. उदाहरण के लिए, यदि ड्राइवर कार में मौजूद इंफोटेनमेंट सिस्टम को आस-पास के गैस स्टेशनों की तलाश करने का आदेश देता है, तो उसे आवश्यकता को समझने और उचित परिणाम देने में सक्षम होना चाहिए। हालाँकि, इसके लिए उसे वाक्यांश के प्रत्येक शब्द को समझने, उन्हें जोड़ने और प्रश्न को समझने में सक्षम होना चाहिए।

हालांकि आप आश्चर्यचकित हो सकते हैं कि क्या एआई प्रशिक्षण डेटा की प्रक्रिया केवल इसलिए जटिल है क्योंकि इसे एक स्वायत्त कार जैसे भारी उपयोग के मामले में तैनात किया जाता है, तथ्य यह है कि नेटफ्लिक्स द्वारा अनुशंसित अगली फिल्म भी आपको वैयक्तिकृत सुझाव देने के लिए उसी प्रक्रिया से गुजरती है। कोई भी ऐप, प्लेटफ़ॉर्म या इकाई जिसके साथ AI जुड़ा हुआ है, डिफ़ॉल्ट रूप से AI प्रशिक्षण डेटा द्वारा संचालित होता है।

एआई प्रशिक्षण डेटा

मुझे किस प्रकार के डेटा की आवश्यकता है?

मशीन लर्निंग मॉडल को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए 4 प्राथमिक प्रकार के डेटा की आवश्यकता होगी, यानी छवि, वीडियो, ऑडियो/भाषण या टेक्स्ट। आवश्यक डेटा का प्रकार कई कारकों पर निर्भर होगा जैसे हाथ में उपयोग का मामला, प्रशिक्षित किए जाने वाले मॉडल की जटिलता, उपयोग की जाने वाली प्रशिक्षण विधि और आवश्यक इनपुट डेटा की विविधता।

एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कितना डेटा आवश्यक है?

वे कहते हैं कि सीखने का कोई अंत नहीं है और यह वाक्यांश एआई प्रशिक्षण डेटा स्पेक्ट्रम में आदर्श है। जितना अधिक डेटा होगा, परिणाम उतने ही बेहतर होंगे। हालाँकि, इतनी अस्पष्ट प्रतिक्रिया उन लोगों को समझाने के लिए पर्याप्त नहीं है जो एआई-संचालित ऐप लॉन्च करना चाहते हैं। लेकिन वास्तविकता यह है कि अपने एआई डेटा सेट को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा की सटीक मात्रा का कोई सामान्य नियम, कोई सूत्र, कोई सूचकांक या माप नहीं है।

एआई प्रशिक्षण डेटा

एक मशीन लर्निंग विशेषज्ञ हास्यास्पद ढंग से बताएगा कि किसी प्रोजेक्ट के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा कम करने के लिए एक अलग एल्गोरिदम या मॉड्यूल बनाना होगा। दुख की बात है कि वास्तविकता भी यही है।

अब, एक कारण है कि एआई प्रशिक्षण के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा पर सीमा लगाना बेहद मुश्किल है। इसका कारण प्रशिक्षण प्रक्रिया में शामिल जटिलताएँ हैं। एआई मॉड्यूल में परस्पर जुड़े और ओवरलैपिंग टुकड़ों की कई परतें शामिल होती हैं जो एक-दूसरे की प्रक्रियाओं को प्रभावित और पूरक करती हैं।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप नारियल के पेड़ को पहचानने के लिए एक सरल ऐप विकसित कर रहे हैं। दृष्टिकोण से, यह काफी सरल लगता है, है ना? हालाँकि, AI परिप्रेक्ष्य से, यह बहुत अधिक जटिल है।

शुरुआत में ही मशीन खाली है। सबसे पहले, यह नहीं जानता कि एक पेड़ क्या होता है, एक ऊँचे, क्षेत्र-विशिष्ट, उष्णकटिबंधीय फल देने वाले पेड़ की तो बात ही छोड़ दें। इसके लिए, मॉडल को प्रशिक्षित किया जाना चाहिए कि एक पेड़ क्या है, सड़क की रोशनी या बिजली के खंभे जैसे फ्रेम में दिखाई देने वाली अन्य लंबी और पतली वस्तुओं से कैसे अंतर किया जाए और फिर इसे नारियल के पेड़ की बारीकियां सिखाने के लिए आगे बढ़ें। एक बार जब मशीन लर्निंग मॉड्यूल सीख गया कि नारियल का पेड़ क्या है, तो कोई भी सुरक्षित रूप से मान सकता है कि वह जानता है कि नारियल का पेड़ कैसे पहचाना जाता है।

लेकिन जब आप बरगद के पेड़ की तस्वीर पेश करेंगे, तभी आपको एहसास होगा कि सिस्टम ने बरगद के पेड़ को नारियल का पेड़ समझ लिया है। एक प्रणाली के लिए, कोई भी चीज़ जो गुच्छेदार पत्तियों से ऊँची हो, वह नारियल का पेड़ है। इसे ख़त्म करने के लिए, सिस्टम को अब हर एक पेड़ को सटीक रूप से पहचानने की ज़रूरत है जो नारियल का पेड़ नहीं है। यदि यह केवल एक परिणाम के साथ एक सरल यूनिडायरेक्शनल ऐप की प्रक्रिया है, तो हम केवल उन ऐप्स में शामिल जटिलताओं की कल्पना कर सकते हैं जो स्वास्थ्य देखभाल, वित्त और अधिक के लिए विकसित किए गए हैं।

इसके अलावा, किस चीज़ के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा भी प्रभावित होती है प्रशिक्षण में नीचे सूचीबद्ध पहलू शामिल हैं:

  • प्रशिक्षण विधि, जहां डेटा प्रकारों में अंतर (संरचित) और असंरचित) डेटा की मात्रा की आवश्यकता को प्रभावित करते हैं
  • डेटा लेबलिंग या एनोटेशन तकनीक
  • जिस तरह से किसी सिस्टम में डेटा फीड किया जाता है
  • त्रुटि सहनशीलता भागफल, जिसका सीधा सा मतलब है प्रतिशत त्रुटियाँ जो आपके आला या डोमेन में नगण्य हैं

प्रशिक्षण खंडों के वास्तविक दुनिया के उदाहरण

हालाँकि आपको अपने मॉड्यूल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा निर्भर करती है आपके प्रोजेक्ट और अन्य कारकों पर, जिनकी हमने पहले चर्चा की थी, थोड़ी सी प्रेरणा या संदर्भ डेटा पर व्यापक विचार प्राप्त करने में मदद करेगा आवश्यकताओं.

उपयोग किए गए डेटासेट की मात्रा के वास्तविक दुनिया के उदाहरण निम्नलिखित हैं विभिन्न कंपनियों और व्यवसायों द्वारा एआई प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए।

  • चेहरे की पहचान - 450,000 से अधिक चेहरे की छवियों का एक नमूना आकार
  • छवि एनोटेशन - 185,000 से अधिक छवियों का एक नमूना आकार करीब 650,000 एनोटेटेड ऑब्जेक्ट
  • फेसबुक भावना विश्लेषण - 9,000 से अधिक का नमूना आकार टिप्पणियाँ और 62,000 पोस्ट
  • चैटबॉट प्रशिक्षण - 200,000 से अधिक प्रश्नों का एक नमूना आकार 2 मिलियन से अधिक उत्तर
  • अनुवाद ऐप - 300,000 से अधिक ऑडियो या भाषण का एक नमूना आकार गैर-देशी वक्ताओं से संग्रह

यदि मेरे पास पर्याप्त डेटा नहीं है तो क्या होगा?

एआई और एमएल की दुनिया में, डेटा प्रशिक्षण अपरिहार्य है। यह ठीक ही कहा गया है कि नई चीजें सीखने का कोई अंत नहीं है और जब हम एआई प्रशिक्षण डेटा स्पेक्ट्रम के बारे में बात करते हैं तो यह सच होता है। जितना अधिक डेटा होगा, परिणाम उतने ही बेहतर होंगे। हालाँकि, ऐसे उदाहरण हैं जहां आप जिस उपयोग के मामले को हल करने का प्रयास कर रहे हैं वह एक विशिष्ट श्रेणी से संबंधित है, और सही डेटासेट का स्रोत बनाना अपने आप में एक चुनौती है। इसलिए इस परिदृश्य में, यदि आपके पास पर्याप्त डेटा नहीं है, तो एमएल मॉडल की भविष्यवाणियां सटीक नहीं हो सकती हैं या पक्षपाती हो सकती हैं। डेटा संवर्द्धन और डेटा मार्कअप जैसे तरीके हैं जो कमियों को दूर करने में आपकी मदद कर सकते हैं, हालांकि परिणाम अभी भी सटीक या विश्वसनीय नहीं हो सकते हैं।

एआई प्रशिक्षण डेटा
एआई प्रशिक्षण डेटा
एआई प्रशिक्षण डेटा
एआई प्रशिक्षण डेटा

आप डेटा गुणवत्ता कैसे सुधारेंगे?

डेटा की गुणवत्ता आउटपुट की गुणवत्ता से सीधे आनुपातिक होती है। इसीलिए अत्यधिक सटीक मॉडलों को प्रशिक्षण के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट की आवश्यकता होती है। हालांकि, वहाँ एक पकड़ है। ऐसी अवधारणा के लिए जो परिशुद्धता और सटीकता पर निर्भर है, गुणवत्ता की अवधारणा अक्सर अस्पष्ट होती है।

उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा मजबूत और विश्वसनीय लगता है लेकिन वास्तव में इसका क्या मतलब है?

सबसे पहले गुणवत्ता क्या है?

खैर, जिस डेटा को हम अपने सिस्टम में फीड करते हैं, उसी तरह गुणवत्ता के साथ भी कई कारक और पैरामीटर जुड़े होते हैं। यदि आप एआई विशेषज्ञों या मशीन लर्निंग के दिग्गजों तक पहुंचते हैं, तो वे उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा के किसी भी क्रमपरिवर्तन को साझा कर सकते हैं -

एआई प्रशिक्षण डेटा

  • वर्दी - डेटा जो एक विशेष स्रोत से प्राप्त किया जाता है या डेटासेट में एकरूपता जो कई स्रोतों से प्राप्त किया जाता है
  • व्यापक - डेटा जो उन सभी संभावित परिदृश्यों को कवर करता है जिन पर आपका सिस्टम काम करना चाहता है
  • संगत - डेटा का प्रत्येक बाइट प्रकृति में समान है
  • रिपोर्ट कर रहा है - आपके द्वारा स्रोत और फ़ीड किया गया डेटा आपकी आवश्यकताओं और अपेक्षित परिणामों के समान है
  • विविध - आपके पास सभी प्रकार के डेटा जैसे ऑडियो, वीडियो, छवि, टेक्स्ट और बहुत कुछ का संयोजन है

अब जब हम समझ गए हैं कि डेटा गुणवत्ता में गुणवत्ता का क्या मतलब है, तो आइए उन विभिन्न तरीकों पर गौर करें जिनसे हम गुणवत्ता सुनिश्चित कर सकते हैं डेटा संग्रह और पीढ़ी.

1. संरचित और असंरचित डेटा पर ध्यान दें। पहले वाले को मशीनों द्वारा आसानी से समझा जा सकता है क्योंकि उनमें एनोटेटेड तत्व और मेटाडेटा होते हैं। हालाँकि, उत्तरार्द्ध अभी भी कच्चा है और इसमें ऐसी कोई मूल्यवान जानकारी नहीं है जिसका सिस्टम उपयोग कर सके। यहीं पर डेटा एनोटेशन आता है।

2. पूर्वाग्रह को खत्म करना गुणवत्ता डेटा सुनिश्चित करने का एक और तरीका है क्योंकि सिस्टम सिस्टम से किसी भी पूर्वाग्रह को हटा देता है और एक उद्देश्यपूर्ण परिणाम देता है। पूर्वाग्रह केवल आपके परिणामों को बिगाड़ता है और उसे निरर्थक बना देता है।

3. डेटा को व्यापक रूप से साफ़ करें क्योंकि इससे आपके आउटपुट की गुणवत्ता में हमेशा वृद्धि होगी। कोई भी डेटा वैज्ञानिक आपको बताएगा कि उनकी नौकरी की भूमिका का एक बड़ा हिस्सा डेटा को साफ़ करना है। जब आप अपना डेटा साफ़ करते हैं, तो आप डुप्लिकेट, शोर, गुम मान, संरचनात्मक त्रुटियाँ आदि हटा रहे होते हैं।


प्रशिक्षण डेटा गुणवत्ता को क्या प्रभावित करता है?

तीन मुख्य कारक हैं जो आपके एआई/एमएल मॉडल के लिए वांछित गुणवत्ता के स्तर का अनुमान लगाने में आपकी सहायता कर सकते हैं। 3 प्रमुख कारक लोग, प्रक्रिया और प्लेटफ़ॉर्म हैं जो आपके एआई प्रोजेक्ट को बना या बिगाड़ सकते हैं।

एआई प्रशिक्षण डेटा
प्लेटफार्म: सबसे अधिक मांग वाले एआई और एमएल पहलों को सफलतापूर्वक तैनात करने के लिए विविध डेटासेट को स्रोत, ट्रांसक्राइब और एनोटेट करने के लिए एक पूर्ण मानव-इन-द-लूप स्वामित्व मंच की आवश्यकता होती है। प्लेटफ़ॉर्म श्रमिकों को प्रबंधित करने और गुणवत्ता और थ्रूपुट को अधिकतम करने के लिए भी ज़िम्मेदार है

लोग: एआई को और अधिक स्मार्ट बनाने के लिए ऐसे लोगों की आवश्यकता है जो उद्योग में सबसे चतुर दिमाग वाले हैं। स्केल करने के लिए आपको सभी डेटा प्रकारों को ट्रांसक्रिप्ट करने, लेबल करने और एनोटेट करने के लिए दुनिया भर में ऐसे हजारों पेशेवरों की आवश्यकता होती है।

प्रक्रिया: सुसंगत, पूर्ण और सटीक स्वर्ण-मानक डेटा प्रदान करना जटिल कार्य है। लेकिन यह वही है जिसकी आपको हमेशा आवश्यकता होगी, ताकि उच्चतम गुणवत्ता मानकों के साथ-साथ कड़े और सिद्ध गुणवत्ता नियंत्रण और चौकियों का पालन किया जा सके।

आप AI प्रशिक्षण डेटा कहाँ से प्राप्त करते हैं?

हमारे पिछले अनुभाग के विपरीत, हमारे पास यहां बहुत सटीक अंतर्दृष्टि है। आपमें से उन लोगों के लिए जो डेटा का स्रोत तलाश रहे हैं
या यदि आप वीडियो संग्रह, छवि संग्रह, पाठ संग्रह और अधिक की प्रक्रिया में हैं, तो तीन हैं
प्राथमिक रास्ते जिनसे आप अपना डेटा प्राप्त कर सकते हैं।

आइए उनका व्यक्तिगत रूप से अन्वेषण करें।

मुक्त स्रोत

मुफ़्त स्रोत वे रास्ते हैं जो भारी मात्रा में डेटा के अनैच्छिक भंडार हैं। यह वह डेटा है जो सतह पर मुफ़्त में पड़ा हुआ है। कुछ निःशुल्क संसाधनों में शामिल हैं -

एआई प्रशिक्षण डेटा

  • Google डेटासेट, जहां 250 में 2020 मिलियन से अधिक डेटा सेट जारी किए गए
  • Reddit, Quora और अन्य जैसे फ़ोरम, जो डेटा के लिए संसाधनपूर्ण स्रोत हैं। इसके अलावा, इन मंचों पर डेटा विज्ञान और एआई समुदाय भी संपर्क करने पर विशेष डेटा सेट के साथ आपकी मदद कर सकते हैं।
  • कागल एक और मुफ़्त स्रोत है जहां आप मुफ़्त डेटा सेट के अलावा मशीन लर्निंग संसाधन पा सकते हैं।
  • हमने आपके एआई मॉडल का प्रशिक्षण आरंभ करने के लिए निःशुल्क ओपन डेटासेट भी सूचीबद्ध किए हैं

हालाँकि ये रास्ते मुफ़्त हैं, आप अंततः समय और प्रयास खर्च करेंगे। मुफ़्त स्रोतों से डेटा हर जगह मौजूद है और आपको इसे अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप जुटाने, साफ़ करने और तैयार करने में घंटों काम करना पड़ता है।

याद रखने योग्य अन्य महत्वपूर्ण संकेतकों में से एक यह है कि मुक्त स्रोतों से प्राप्त कुछ डेटा का उपयोग व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए भी नहीं किया जा सकता है। उसकी आवश्यकता हैं डेटा लाइसेंसिंग.

डेटा स्क्रैपिंग

जैसा कि नाम से पता चलता है, डेटा स्क्रैपिंग उपयुक्त टूल का उपयोग करके कई स्रोतों से डेटा निकालने की प्रक्रिया है। वेबसाइटों, सार्वजनिक पोर्टलों, प्रोफ़ाइलों, पत्रिकाओं, दस्तावेज़ों और बहुत कुछ से, उपकरण आपकी ज़रूरत के डेटा को परिमार्जन कर सकते हैं और उन्हें आपके डेटाबेस तक निर्बाध रूप से पहुंचा सकते हैं।

हालाँकि यह एक आदर्श समाधान की तरह लगता है, डेटा स्क्रैपिंग केवल तभी कानूनी है जब यह व्यक्तिगत उपयोग की बात आती है। यदि आप एक ऐसी कंपनी हैं जो व्यावसायिक महत्वाकांक्षाओं के साथ डेटा स्क्रैप करना चाहती है, तो यह मुश्किल और यहां तक ​​कि अवैध भी हो जाता है। इसीलिए आपको अपनी ज़रूरत के डेटा को खंगालने से पहले वेबसाइटों, अनुपालन और शर्तों पर गौर करने के लिए एक कानूनी टीम की आवश्यकता होती है।

बाहरी विक्रेता

जहां तक ​​एआई प्रशिक्षण डेटा के लिए डेटा संग्रह का सवाल है, डेटासेट के लिए आउटसोर्सिंग या बाहरी विक्रेताओं तक पहुंचना सबसे आदर्श विकल्प है। वे आपकी आवश्यकताओं के लिए डेटासेट ढूंढने की ज़िम्मेदारी लेते हैं जबकि आप अपने मॉड्यूल के निर्माण पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। ऐसा विशेष रूप से निम्नलिखित कारणों से है -

  • आपको डेटा के रास्ते तलाशने में घंटों खर्च करने की ज़रूरत नहीं है
  • इसमें डेटा सफाई और वर्गीकरण के संदर्भ में कोई प्रयास शामिल नहीं है
  • आपको गुणवत्तापूर्ण डेटा सेट हाथ में मिलते हैं जो उन सभी कारकों की सटीक जांच करते हैं जिनकी हमने कुछ समय पहले चर्चा की थी
  • आप ऐसे डेटासेट प्राप्त कर सकते हैं जो आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप हैं
  • आप अपने प्रोजेक्ट के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा और इससे भी अधिक की मांग कर सकते हैं
  • और सबसे महत्वपूर्ण, वे यह भी सुनिश्चित करते हैं कि उनका डेटा संग्रह और डेटा स्वयं स्थानीय नियामक दिशानिर्देशों का अनुपालन करता है।

एकमात्र कारक जो आपके संचालन के पैमाने के आधार पर कमी साबित हो सकता है वह यह है कि आउटसोर्सिंग में खर्च शामिल होते हैं। फिर, जिसमें खर्च शामिल नहीं है.

शेप पहले से ही डेटा संग्रह सेवाओं में अग्रणी है और उसके पास हेल्थकेयर डेटा और भाषण/ऑडियो डेटासेट का अपना भंडार है जिसे आपकी महत्वाकांक्षी एआई परियोजनाओं के लिए लाइसेंस दिया जा सकता है।

डेटासेट खोलें - उपयोग करें या न करें?

डेटासेट खोलें ओपन डेटासेट सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट हैं जिनका उपयोग मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए किया जा सकता है। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपको ऑडियो, वीडियो, छवि या टेक्स्ट-आधारित डेटासेट की आवश्यकता है, डेटा के सभी रूपों और वर्गों के लिए खुले डेटासेट उपलब्ध हैं।

उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन उत्पाद समीक्षा डेटासेट है जिसमें 142 से 1996 तक 2014 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ता समीक्षाएं शामिल हैं। छवियों के लिए, आपके पास Google ओपन इमेजेज जैसा एक उत्कृष्ट संसाधन है, जहां आप 9 मिलियन से अधिक चित्रों से डेटासेट प्राप्त कर सकते हैं। Google के पास मशीन परसेप्शन नामक एक विंग भी है जो लगभग 2 मिलियन ऑडियो क्लिप प्रदान करता है जो दस सेकंड की अवधि के होते हैं।

इन संसाधनों (और अन्य) की उपलब्धता के बावजूद, जिस महत्वपूर्ण कारक को अक्सर नजरअंदाज कर दिया जाता है वह है उनके उपयोग के साथ आने वाली स्थितियाँ। वे निश्चित रूप से सार्वजनिक हैं लेकिन उल्लंघन और उचित उपयोग के बीच एक पतली रेखा है। प्रत्येक संसाधन अपनी शर्तों के साथ आता है और यदि आप इन विकल्पों की खोज कर रहे हैं, तो हम सावधानी बरतने का सुझाव देते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि मुफ़्त रास्ते को प्राथमिकता देने के बहाने, आप मुकदमों और संबंधित खर्चों को वहन कर सकते हैं।

एआई प्रशिक्षण डेटा की सही लागत

केवल वह पैसा जो आप डेटा प्राप्त करने या इन-हाउस डेटा उत्पन्न करने के लिए खर्च करते हैं, वह नहीं है जिस पर आपको विचार करना चाहिए। हमें एआई सिस्टम विकसित करने में लगने वाले समय और प्रयासों जैसे रैखिक तत्वों पर विचार करना चाहिए लागत लेन-देन के दृष्टिकोण से. दूसरे की प्रशंसा करने में विफल रहता है।

डेटा की सोर्सिंग और एनोटेटिंग पर व्यतीत किया गया समय
भूगोल, बाज़ार जनसांख्यिकी और आपके क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा जैसे कारक प्रासंगिक डेटासेट की उपलब्धता में बाधा डालते हैं। डेटा को मैन्युअल रूप से खोजने में लगने वाला समय आपके एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने में समय बर्बाद करने वाला है। एक बार जब आप अपना डेटा स्रोत बनाने में कामयाब हो जाते हैं, तो आप डेटा को एनोटेट करने में समय बर्बाद करके प्रशिक्षण में और देरी करेंगे ताकि आपकी मशीन समझ सके कि उसे क्या खिलाया जा रहा है।

डेटा एकत्र करने और व्याख्या करने की कीमत
एआई डेटा सोर्स करते समय ओवरहेड खर्च (इन-हाउस डेटा कलेक्टर, एनोटेटर, उपकरण बनाए रखना, तकनीकी बुनियादी ढांचे, सास टूल की सदस्यता, मालिकाना अनुप्रयोगों का विकास) की गणना करना आवश्यक है।

ख़राब डेटा की कीमत
ख़राब डेटा आपकी कंपनी टीम के मनोबल, आपकी प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त और अन्य ठोस परिणामों को ख़त्म कर सकता है जिन पर किसी का ध्यान नहीं जाता। हम खराब डेटा को ऐसे किसी भी डेटासेट के रूप में परिभाषित करते हैं जो अशुद्ध, कच्चा, अप्रासंगिक, पुराना, गलत या वर्तनी त्रुटियों से भरा हो। खराब डेटा पूर्वाग्रह पैदा करके और विषम परिणामों के साथ आपके एल्गोरिदम को दूषित करके आपके एआई मॉडल को खराब कर सकता है।

प्रबंधन व्यय
आपके संगठन या उद्यम के प्रशासन, मूर्त और अमूर्त से जुड़ी सभी लागतें प्रबंधन व्यय का गठन करती हैं जो अक्सर सबसे महंगी होती हैं।

एआई प्रशिक्षण डेटा

डेटा सोर्सिंग के बाद आगे क्या?

एक बार जब डेटासेट आपके हाथ में आ जाए, तो अगला कदम उसे एनोटेट करना या लेबल करना है। सभी जटिल कार्यों के बाद, आपके पास स्वच्छ कच्चा डेटा है। मशीन अभी भी आपके पास मौजूद डेटा को नहीं समझ सकती क्योंकि यह एनोटेटेड नहीं है। यहीं से वास्तविक चुनौती का शेष भाग शुरू होता है।

जैसा कि हमने बताया, एक मशीन को ऐसे प्रारूप में डेटा की आवश्यकता होती है जिसे वह समझ सके। डेटा एनोटेशन बिल्कुल यही करता है। यह कच्चा डेटा लेता है और मॉड्यूल को डेटा में हर एक तत्व को सटीक रूप से समझने में मदद करने के लिए लेबल और टैग की परतें जोड़ता है।
डेटा सोर्सिंग

उदाहरण के लिए, एक पाठ में, डेटा लेबलिंग एआई सिस्टम को व्याकरणिक वाक्यविन्यास, भाषण के भाग, पूर्वसर्ग, विराम चिह्न, भावना, भावना और मशीन की समझ में शामिल अन्य मापदंडों को बताएगा। इस तरह से चैटबॉट मानवीय बातचीत को बेहतर ढंग से समझते हैं और केवल तभी जब वे ऐसा करते हैं तो वे अपनी प्रतिक्रियाओं के माध्यम से मानवीय बातचीत की बेहतर नकल भी कर सकते हैं।

यह सुनने में जितना अपरिहार्य लगता है, उतना ही अत्यधिक समय लेने वाला और थकाऊ भी है। आपके व्यवसाय के पैमाने या उसकी महत्वाकांक्षाओं के बावजूद, डेटा को एनोटेट करने में लगने वाला समय बहुत बड़ा है।

इसका मुख्य कारण यह है कि यदि आपके पास डेटा एनोटेशन विशेषज्ञ नहीं हैं, तो आपके मौजूदा कार्यबल को डेटा एनोटेट करने के लिए अपने दैनिक शेड्यूल से समय निकालने की आवश्यकता होती है। इसलिए, आपको अपनी टीम के सदस्यों को बुलाना होगा और इसे एक अतिरिक्त कार्य के रूप में सौंपना होगा। इसमें जितनी अधिक देरी होगी, आपके एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने में उतना ही अधिक समय लगेगा।

हालाँकि डेटा एनोटेशन के लिए मुफ़्त उपकरण मौजूद हैं, लेकिन यह इस तथ्य को ख़त्म नहीं करता है कि इस प्रक्रिया में समय लगता है।

यहीं पर शैप जैसे डेटा एनोटेशन विक्रेता आते हैं। वे केवल आपके प्रोजेक्ट पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अपने साथ डेटा एनोटेशन विशेषज्ञों की एक समर्पित टीम लाते हैं। वे आपको आपकी ज़रूरतों और ज़रूरतों के लिए आपकी इच्छानुसार समाधान प्रदान करते हैं। इसके अलावा, आप उनके साथ एक समय-सीमा निर्धारित कर सकते हैं और उस विशिष्ट समय-सीमा में काम पूरा करने की मांग कर सकते हैं।

प्रमुख लाभों में से एक यह है कि आपकी इन-हाउस टीम के सदस्य इस बात पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं कि आपके संचालन और प्रोजेक्ट के लिए क्या अधिक महत्वपूर्ण है, जबकि विशेषज्ञ आपके लिए डेटा को एनोटेट और लेबल करने का अपना काम करते हैं।

आउटसोर्सिंग के साथ, इष्टतम गुणवत्ता, न्यूनतम समय और अधिकतम सटीकता सुनिश्चित की जा सकती है।

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एआई प्रशिक्षण डेटा पर यही सब कुछ था। यह समझने से कि प्रशिक्षण डेटा क्या है, मुफ्त संसाधनों की खोज और डेटा एनोटेशन आउटसोर्सिंग के लाभों तक, हमने उन सभी पर चर्चा की। एक बार फिर, इस स्पेक्ट्रम में प्रोटोकॉल और नीतियां अभी भी कमजोर हैं और हम हमेशा आपको अपनी आवश्यकताओं के लिए हमारे जैसे एआई प्रशिक्षण डेटा विशेषज्ञों से संपर्क करने की सलाह देते हैं।

सोर्सिंग, डी-आइडेंटिफिकेशन से लेकर डेटा एनोटेशन तक, हम आपकी सभी ज़रूरतों में आपकी सहायता करेंगे ताकि आप केवल अपना प्लेटफ़ॉर्म बनाने पर काम कर सकें। हम डेटा सोर्सिंग और लेबलिंग में शामिल जटिलताओं को समझते हैं। इसलिए हम इस तथ्य को दोहराते हैं कि आप कठिन कार्य हम पर छोड़ सकते हैं और हमारे समाधानों का उपयोग कर सकते हैं।

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

यदि आप बुद्धिमान सिस्टम बनाना चाहते हैं, तो आपको पर्यवेक्षित शिक्षण की सुविधा के लिए साफ-सुथरी, क्यूरेटेड और कार्रवाई योग्य जानकारी प्रदान करनी होगी। लेबल की गई जानकारी को एआई प्रशिक्षण डेटा कहा जाता है और इसमें बाजार मेटाडेटा, एमएल एल्गोरिदम और निर्णय लेने में मदद करने वाली कोई भी चीज़ शामिल होती है।

प्रत्येक एआई-संचालित मशीन की क्षमताएं उसके ऐतिहासिक स्थान द्वारा सीमित होती हैं। इसका मतलब यह है कि मशीन केवल वांछित परिणाम की भविष्यवाणी कर सकती है यदि इसे पहले तुलनीय डेटा सेट के साथ प्रशिक्षित किया गया हो। प्रशिक्षण डेटा एआई मॉडल की दक्षता और सटीकता के सीधे आनुपातिक मात्रा के साथ पर्यवेक्षित प्रशिक्षण में मदद करता है।

विशिष्ट मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए अलग-अलग प्रशिक्षण डेटासेट आवश्यक हैं, ताकि एआई-संचालित सेटअप को संदर्भों को ध्यान में रखते हुए महत्वपूर्ण निर्णय लेने में मदद मिल सके। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी मशीन में कंप्यूटर विज़न कार्यक्षमता जोड़ने की योजना बना रहे हैं, तो मॉडल को एनोटेटेड छवियों और अधिक बाज़ार डेटासेट के साथ प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। इसी तरह, एनएलपी कौशल के लिए, बड़ी मात्रा में भाषण संग्रह प्रशिक्षण डेटा के रूप में कार्य करता है।

एक सक्षम एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक प्रशिक्षण डेटा की मात्रा की कोई ऊपरी सीमा नहीं है। डेटा वॉल्यूम जितना बड़ा होगा मॉडल की तत्वों, पाठों और संदर्भों को पहचानने और अलग करने की क्षमता उतनी ही बेहतर होगी।

हालाँकि बहुत सारा डेटा उपलब्ध है, लेकिन हर हिस्सा प्रशिक्षण मॉडल के लिए उपयुक्त नहीं है। किसी एल्गोरिदम के सर्वोत्तम रूप से काम करने के लिए, आपको व्यापक, सुसंगत और प्रासंगिक डेटा सेट की आवश्यकता होगी, जो समान रूप से निकाले गए हों लेकिन फिर भी परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करने के लिए पर्याप्त विविध हों। चाहे आप जिस भी डेटा का उपयोग करने की योजना बना रहे हों, सीखने में सुधार के लिए उसे साफ करना और एनोटेट करना बेहतर है।

यदि आपके मन में एक विशेष एआई मॉडल है, लेकिन प्रशिक्षण डेटा पर्याप्त नहीं है, तो आपको पहले आउटलेर्स को हटाना होगा, स्थानांतरण और पुनरावृत्त शिक्षण सेटअप को जोड़ना होगा, कार्यक्षमताओं को प्रतिबंधित करना होगा और उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा जोड़ने के लिए सेटअप को ओपन-सोर्स बनाना होगा। समय पर, उत्तरोत्तर, मशीन को प्रशिक्षित करना। आप प्रतिबंधित डेटासेट का अधिकतम लाभ उठाने के लिए डेटा संवर्द्धन और ट्रांसफर लर्निंग से संबंधित तरीकों का भी पालन कर सकते हैं।

प्रशिक्षण डेटा एकत्र करने के लिए खुले डेटासेट का हमेशा उपयोग किया जा सकता है। हालाँकि, यदि आप मॉडलों को बेहतर ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए विशिष्टता चाहते हैं, तो आप बाहरी विक्रेताओं, Reddit, Kaggle और अन्य जैसे मुफ़्त स्रोतों और यहां तक ​​कि प्रोफ़ाइल, पोर्टल और दस्तावेज़ों से चुनिंदा अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा स्क्रैपिंग पर भी भरोसा कर सकते हैं। दृष्टिकोण चाहे जो भी हो, उपयोग करने से पहले प्राप्त डेटा को प्रारूपित करना, कम करना और साफ़ करना आवश्यक है।