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

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।