सार्वजनिक/खुले और मुक्त संसाधनों से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉड्यूल के लिए डेटासेट की सोर्सिंग हमारे परामर्श सत्रों के दौरान पूछे जाने वाले सबसे आम प्रश्नों में से एक है। उद्यमियों, एआई विशेषज्ञों और तकनीकी उद्यमियों ने व्यक्त किया है कि उनका एआई प्रशिक्षण डेटा कहां से प्राप्त किया जाए, यह तय करते समय उनका बजट एक प्राथमिक चिंता है।
अधिकांश उद्यमी अपने मॉड्यूल के लिए गुणवत्ता और प्रासंगिक प्रशिक्षण डेटा के महत्व को समझते हैं। वे उस अंतर को महसूस करते हैं जो प्रासंगिक डेटा परिणामों और परिणामों में ला सकता है; हालाँकि, कई मामलों में, उनका बजट उन्हें विश्वसनीय विक्रेताओं से भुगतान, आउटसोर्स या तीसरे पक्ष के प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करने से रोकता है और डेटा सोर्सिंग में अपने स्वयं के प्रयासों का सहारा लेता है।
इस ब्लॉग पोस्ट में, हम यह पता लगाएंगे कि पैसे बचाने के लिए आपको सार्वजनिक डेटा संसाधनों से समझौता क्यों नहीं करना चाहिए, क्योंकि इससे होने वाले परिणाम क्या होंगे।
विश्वसनीय सार्वजनिक रूप से उपलब्ध एआई प्रशिक्षण डेटा स्रोत
इससे पहले कि हम सार्वजनिक संसाधनों में उतरें, पहला विकल्प आपका आंतरिक डेटा होना चाहिए। सभी व्यवसाय बड़ी मात्रा में गुणवत्तापूर्ण डेटा उत्पन्न करते हैं जिससे वे सीख सकते हैं। इन स्रोतों में उनके CRM, PoS, ऑनलाइन विज्ञापन अभियान और बहुत कुछ शामिल हैं। हमें विश्वास है कि आपके व्यवसाय के पास आपके आंतरिक सर्वर और सिस्टम में डेटा का भंडार है। आपके मॉडलों के लिए डेटा को आउटसोर्स करने या सार्वजनिक संसाधनों का उपयोग करने से पहले, हम सुझाव देते हैं कि आप अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आंतरिक रूप से उत्पन्न मौजूदा जानकारी का उपयोग करें। डेटा आपके व्यवसाय के लिए प्रासंगिक, प्रासंगिक और अद्यतित होगा।
हालाँकि, यदि आपका व्यवसाय नया है और पर्याप्त डेटा का उत्पादन नहीं कर रहा है, या आपको डर है कि आपके डेटा में अंतर्निहित पूर्वाग्रह हो सकता है, तो निम्नलिखित सार्वजनिक स्रोतों में से एक या तीनों को आज़माएँ।
1. Google डेटासेट खोज
जिस प्रकार Google खोज इंजन बहुमूल्य जानकारी का खजाना है, उसी प्रकार Google डेटासेट खोज डेटासेट के लिए एक संसाधन है। यदि आपने पहले Google Scholar का उपयोग किया है, तो समझ लें कि इसकी कार्यप्रणाली लगभग समान है, जहां आप कीवर्ड के आधार पर अपने पसंदीदा डेटासेट खोज सकते हैं।
Google डेटा खोज उपयोगकर्ताओं को केवल प्रासंगिक जानकारी शामिल करने के लिए विषय, डाउनलोड प्रारूप, अंतिम अपडेट और अन्य मापदंडों के आधार पर अपने डेटासेट को फ़िल्टर करने की अनुमति देता है। परिणामों में व्यक्तिगत पेज, ऑनलाइन लाइब्रेरी, प्रकाशक और बहुत कुछ के डेटासेट शामिल हैं। परिणाम प्रत्येक डेटासेट का विस्तृत सारांश प्रदान करते हैं, जिसमें स्वामी, डाउनलोड लिंक, विवरण, प्रकाशन तिथि आदि शामिल हैं।
2. यूसीआई एमएल रिपॉजिटरी
यूसीआई एमएल रिपॉजिटरी में 497 से अधिक डेटासेट हैं जो कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय द्वारा उपलब्ध कराए गए और बनाए गए मुफ्त में खोजने और डाउनलोड करने के लिए आसानी से उपलब्ध हैं। रिपॉजिटरी निम्नलिखित के संबंध में जानकारी की एक श्रृंखला प्रदान करती है:
- पंक्तियों की संख्या
- लापता मूल्य
- विशेषता जानकारी
- स्रोत जानकारी
- जानकारी एकत्रित करना
- अध्ययन के उद्धरण
- डेटासेट विशेषताएँ और बहुत कुछ
3. कागल डेटासेट
कागल डेटा वैज्ञानिकों और मशीन सीखने के शौकीनों के लिए ऑनलाइन उपलब्ध सबसे प्रमुख प्लेटफार्मों में से एक है। यह सभी डेटासेट आवश्यकताओं के लिए एक वेबसाइट है, जहां शौकिया और मशीन लर्निंग विशेषज्ञ अपनी परियोजनाओं के लिए डेटा स्रोत करते हैं।
कागल 19,000 से अधिक सार्वजनिक डेटासेट और 200,000 से अधिक ओपन-सोर्स ज्यूपिटर नोटबुक का घर है। आप सामुदायिक मंच के माध्यम से मशीन लर्निंग पर अपने प्रश्नों का समाधान भी प्राप्त कर सकते हैं।
जब आप अपना पसंदीदा डेटासेट चुनते हैं, तो कागल तुरंत प्रयोज्य रेटिंग, लाइसेंसिंग विवरण, मेटाडेटा, उपयोग आँकड़े और बहुत कुछ प्रदान करता है। डेटासेट पृष्ठों को त्वरित रूप से स्कैन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो प्रारूप, प्रयोज्यता का संक्षिप्त अवलोकन देता है और डेटासेट के बारे में किसी भी व्यापक प्रश्न का उत्तर देता है।
सार्वजनिक डेटासेट के पक्ष और विपक्ष
पक्ष
सार्वजनिक डेटासेट का उपयोग करने का सबसे महत्वपूर्ण लाभ यह है कि वे मुफ़्त हैं। वे आसानी से ऑनलाइन उपलब्ध हैं, और आप उन्हें डाउनलोड करके अपनी परियोजनाओं में लागू कर सकते हैं। हालांकि वे आपके मॉड्यूल का परीक्षण करने और सटीक परिणामों के लिए उन्हें अनुकूलित करने में सहायक हो सकते हैं, सार्वजनिक डेटाबेस दीर्घकालिक समाधान नहीं हैं। यदि आपके पास बाज़ार के लिए सीमित समय है और आपको एआई प्रशिक्षण डेटा की सख्त आवश्यकता है, तो सार्वजनिक डेटासेट आपकी सबसे आदर्श पसंद होगी।
हालाँकि, फायदे की तुलना में इसके नुकसान भी अधिक हैं। आइए सार्वजनिक डेटासेट का उपयोग करने के नुकसानों पर नजर डालें:
विपक्ष
- अपने प्रोजेक्ट के लिए प्रासंगिक डेटासेट ढूंढना चुनौतीपूर्ण है। मतलब, यदि आपका बाजार खंड बहुत विशिष्ट या नया है, तो संभावना कम है कि आपको अप-टू-डेट और प्रासंगिक डेटा मिलेगा जो आपके एआई मॉडल को प्रशिक्षित कर सकता है।
- विशेषज्ञों या आपकी इन-हाउस टीमों को अभी भी ऐसा करना होगा व्याख्या आपके प्रोजेक्ट के लिए उपयोग किए जाने वाले सार्वजनिक संसाधनों के डेटासेट।
- व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए डेटासेट के उपयोग को सीमित करने, लाइसेंसिंग और उपयोग अधिकारों को लेकर बहुत सारी चिंताएँ हैं।
- क्योंकि वे ओपन-सोर्स हैं और किसी के लिए भी उपलब्ध हैं, आपके पास अपने एआई प्रोजेक्ट्स के साथ कोई प्रतिस्पर्धात्मक लाभ या बढ़त नहीं है।
मुफ़्त डेटासेट उपयोगी हो सकते हैं लेकिन सीमित हैं
सबसे सटीक, पूर्वाग्रह-मुक्त और प्रासंगिक AI परिणाम उत्पन्न करना केवल मुफ़्त संसाधनों के साथ पूरा नहीं किया जा सकता है। जैसा कि हमने बताया, सार्वजनिक डेटासेट के साथ शुरुआत करना फायदेमंद हो सकता है। हालाँकि, यदि आप लाभ को अधिकतम करने और अपने व्यवसाय को बढ़ाने की योजना बना रहे हैं, तो मुफ्त डेटा एक यथार्थवादी समाधान नहीं है। इसके बजाय, आपको संभवतः सबसे अधिक प्रासंगिक और उपयुक्त डेटा की आवश्यकता है, जो विशेष रूप से आपकी परियोजनाओं के लिए अनुकूलित हो।
दीर्घकालिक सफलता के लिए निर्मित रचनात्मक डेटासेट ढूंढना केवल शैप जैसे विशेषज्ञों द्वारा ही किया जा सकता है। हम आपके प्रोजेक्ट के लिए सबसे त्रुटिहीन गुणवत्ता वाला डेटा प्राप्त करते हैं और साथ ही डेटा एनोटेशन और लेबलिंग आवश्यकताओं का भी ध्यान रखते हैं। इसलिए, बाज़ार में आपके समय की परवाह किए बिना, आप हम पर भरोसा कर सकते हैं गुणवत्ता एआई प्रशिक्षण डेटा.
हमसे आज ही से संपर्क में रहें।
