इंटेलिजेंट एआई और एमएल मॉडल हर जगह हैं, चाहे वह हों
- सक्रिय निदान के लिए भविष्य कहनेवाला स्वास्थ्य देखभाल मॉडल
- लेन-कीपिंग, रिवर्स पार्किंग और अन्य अंतर्निर्मित लक्षणों के साथ स्वायत्त वाहन
- इंटेलिजेंट चैटबॉट्स जो सामग्री, संदर्भ और मंशा के बारे में जानकारी रखते हैं
लेकिन क्या इन मॉडलों को सटीक, अत्यधिक स्वचालित और अत्यधिक विशिष्ट बनाता है
डेटा, डेटा और अधिक डेटा।
एआई मॉडल को समझने के लिए डेटा के लिए, आपको निम्नलिखित कारकों को ध्यान में रखना होगा:
- बड़े पैमाने पर कच्चे डेटा के टुकड़े उपलब्ध हैं
- डेटा ब्लॉक बहुभिन्नरूपी और विविध हैं
- बिना लेबल वाला डेटा बुद्धिमान मशीनों के लिए शोर की तरह है
उपाय: डेटा एनोटेशन (प्रासंगिक और उपयोग-मामले-विशिष्ट डेटासेट बनाने के लिए डेटा को लेबल करने की प्रक्रिया)
एमएल मॉडल के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करना
विश्वसनीय एआई डेटा संग्राहक डेटा कैप्चर करने और रास्ते में निष्कर्षण शुरू करने से पहले कई पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इसमे शामिल है:
- मल्टीपल डेटासेट तैयार करने पर फोकस कर रही है
- डेटा संग्रह और एनोटेशन बजट को नियंत्रण में रखना
- मॉडल प्रासंगिक डेटा प्राप्त करना
- केवल विश्वसनीय डेटासेट एग्रीगेटर्स के साथ काम करना
- संगठन के लक्ष्यों की पहले से पहचान करना
- उपयुक्त एल्गोरिदम के साथ काम करना
- पर्यवेक्षित या अनुपयोगी शिक्षा
डेटा प्राप्त करने के लिए शीर्ष विकल्प जो उल्लिखित पहलुओं का पालन करते हैं:
- मुक्त स्रोत: Quora और Reddit जैसे ओपन फ़ोरम और Kaggle OpenML, Google डेटासेट जैसे ओपन एग्रीगेटर और बहुत कुछ शामिल हैं
- आंतरिक स्रोत: सीआरएम और ईआरपी प्लेटफॉर्म से डेटा निकाला गया
- भुगतान स्रोत: बाहरी विक्रेता और डेटा स्क्रैपिंग टूल का उपयोग करना शामिल है
ध्यान देने योग्य बिंदु: एक चुटकी नमक के साथ खुले डेटासेट को समझें।
बजट कारक
हमारे एआई डेटा संग्रह पहल को बजट देने की योजना बना रहे हैं। इससे पहले कि आप कर सकें, निम्नलिखित पहलुओं और प्रश्नों को ध्यान में रखें:
- उत्पाद की प्रकृति जिसे विकसित करने की आवश्यकता है
- क्या मॉडल सुदृढीकरण सीखने का समर्थन करता है?
- क्या डीप लर्निंग समर्थित है?
- क्या यह एनएलपी, कंप्यूटर विजन या दोनों है
- डेटा को लेबल करने के लिए आपके प्लेटफॉर्म और संसाधन क्या हैं?
विश्लेषण के आधार पर, यहां वे कारक हैं जो अभियान के मूल्य निर्धारण को प्रबंधित करने में आपकी सहायता कर सकते हैं और करने चाहिए:
- डेटा वॉल्यूम: निर्भरताएँ: परियोजना का आकार, प्रशिक्षण और परीक्षण डेटा सेट के प्रति प्राथमिकताएँ, प्रणाली की जटिलता, एआई तकनीक का प्रकार जो इसका पालन करता है, और सुविधा निष्कर्षण या इसके अभाव पर जोर देता है।
- कीमत निर्धारण कार्यनीति: निर्भरताएँ: सेवा प्रदाता की क्षमता, डेटा की गुणवत्ता और चित्र में मॉडल की जटिलता
- सोर्सिंग के तरीके: निर्भरताएँ: मॉडल की जटिलता और आकार, किराए पर लिया गया, संविदात्मक, या इन-हाउस कार्यबल डेटा सोर्सिंग, और स्रोत की पसंद, खुले, सार्वजनिक, भुगतान किए गए और आंतरिक स्रोतों के विकल्प के साथ।
डेटा गुणवत्ता कैसे मापें?
यह सुनिश्चित करने के लिए कि सिस्टम में फीड किया गया डेटा उच्च गुणवत्ता वाला है या नहीं, सुनिश्चित करें कि यह निम्नलिखित मापदंडों का पालन करता है:
- विशिष्ट उपयोग के मामलों और एल्गोरिदम के लिए इरादा
- मॉडल को अधिक बुद्धिमान बनाने में मदद करता है
- निर्णय लेने में तेजी लाता है
- एक वास्तविक समय निर्माण का प्रतिनिधित्व करता है
उल्लिखित पहलुओं के अनुसार, यहां वे विशेषताएं हैं जो आप चाहते हैं कि आपके डेटासेट में हों:
- एकरूपता: यहां तक कि अगर डेटा का हिस्सा कई रास्ते से प्राप्त किया जाता है, तो उन्हें मॉडल के आधार पर समान रूप से पुनरीक्षित करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, एक अच्छी तरह से अनुभवी एनोटेटेड वीडियो डेटासेट एक समान नहीं होगा यदि ऑडियो डेटासेट के साथ जोड़ा जाता है जो केवल एनएलपी मॉडल जैसे चैटबॉट और वॉयस असिस्टेंट के लिए होता है।
- संगति: डेटासेट सुसंगत होना चाहिए यदि वे उच्च गुणवत्ता के रूप में कहा जाना चाहते हैं। इसका मतलब यह है कि डेटा की प्रत्येक इकाई का उद्देश्य किसी अन्य इकाई के पूरक कारक के रूप में मॉडल के लिए निर्णय लेने की प्रक्रिया को तेज करना होना चाहिए।
- व्यापकता: मॉडल के हर पहलू और विशेषता की योजना बनाएं और सुनिश्चित करें कि सोर्स किए गए डेटासेट में सभी आधार शामिल हैं। उदाहरण के लिए, एनएलपी-प्रासंगिक डेटा को सिमेंटिक, सिंटैक्टिक और यहां तक कि प्रासंगिक आवश्यकताओं का पालन करना चाहिए।
- प्रासंगिकता: यदि आपके मन में कुछ परिणाम हैं, तो सुनिश्चित करें कि डेटा एक समान और प्रासंगिक दोनों है, जिससे एआई एल्गोरिदम उन्हें आसानी से संसाधित करने में सक्षम हो सके।
- विविध: 'एकरूपता' भागफल के विपरीत लगता है? यदि आप मॉडल को समग्र रूप से प्रशिक्षित करना चाहते हैं तो बिल्कुल विविध डेटासेट महत्वपूर्ण नहीं हैं। हालांकि यह बजट को बढ़ा सकता है, मॉडल अधिक बुद्धिमान और बोधगम्य हो जाता है।
ऑनबोर्डिंग एंड-टू-एंड एआई प्रशिक्षण डेटा सेवा प्रदाता के लाभ
लाभों को सूचीबद्ध करने से पहले, यहाँ वे पहलू हैं जो समग्र डेटा गुणवत्ता निर्धारित करते हैं:
- प्लेटफॉर्म का इस्तेमाल किया
- सम्मिलित लोग
- प्रक्रिया का पालन किया
और खेल में एक अनुभवी एंड-टू-एंड सेवा प्रदाता के साथ, आप सबसे अच्छे मंच, सबसे अनुभवी लोगों और परीक्षण प्रक्रियाओं तक पहुंच प्राप्त करते हैं जो वास्तव में मॉडल को पूर्णता के लिए प्रशिक्षित करने में आपकी सहायता करते हैं।
विशिष्टताओं के लिए, यहां कुछ अधिक क्यूरेटेड लाभ दिए गए हैं जो अतिरिक्त रूप से देखने लायक हैं:
- प्रासंगिकता: एंड-टू-एंड सेवा प्रदाता केवल मॉडल और एल्गोरिदम-विशिष्ट डेटासेट प्रदान करने के लिए पर्याप्त अनुभवी हैं। साथ ही, वे सिस्टम की जटिलता, जनसांख्यिकी और बाजार विभाजन को भी ध्यान में रखते हैं।
- विविधता: सटीक रूप से निर्णय लेने में सक्षम होने के लिए कुछ मॉडलों को प्रासंगिक डेटासेट के ट्रकलोड की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, सेल्फ ड्राइविंग कार। एंड-टू-एंड, अनुभवी सेवा प्रदाता वेंडर-केंद्रित डेटासेट भी सोर्स करके विविधता की आवश्यकता को ध्यान में रखते हैं। स्पष्ट रूप से कहें, तो वह सब कुछ जो मॉडल और एल्गोरिदम के लिए समझ में आता है, उपलब्ध कराया गया है।
- क्यूरेटेड डेटा: अनुभवी सेवा प्रदाताओं के बारे में सबसे अच्छी बात यह है कि वे डेटासेट निर्माण के लिए एक चरणबद्ध दृष्टिकोण का पालन करते हैं। वे एनोटेटरों को समझने के लिए विशेषताओं के साथ प्रासंगिक भाग टैग करते हैं।
- हाई-एंड एनोटेशन: अनुभवी सेवा प्रदाता डेटा के बड़े हिस्से को पूर्णता के लिए एनोटेट करने के लिए प्रासंगिक विषय वस्तु विशेषज्ञों को तैनात करते हैं।
- दिशानिर्देशों के अनुसार डी-पहचान: डेटा सुरक्षा नियम आपके AI प्रशिक्षण अभियान को बना या बिगाड़ सकते हैं। हालांकि, एंड-टू-एंड सेवा प्रदाता जीडीपीआर, एचआईपीएए और अन्य प्राधिकरणों के लिए प्रासंगिक हर अनुपालन मुद्दे का ध्यान रखते हैं और आपको पूरी तरह से परियोजना के विकास पर ध्यान केंद्रित करने देते हैं।
- शून्य पूर्वाग्रह: इन-हाउस डेटा संग्राहकों, सफाईकर्मियों और एनोटेटरों के विपरीत, विश्वसनीय सेवा प्रदाता अधिक वस्तुनिष्ठ परिणाम और सटीक निष्कर्ष वापस करने के लिए मॉडल से एआई पूर्वाग्रह को खत्म करने पर जोर देते हैं।
सही डेटा संग्रह विक्रेता का चयन करना
हर एआई प्रशिक्षण अभियान डेटा संग्रह से शुरू होता है। या, यह कहा जा सकता है कि आपकी एआई परियोजना अक्सर तालिका में लाए गए डेटा की गुणवत्ता के समान प्रभावशाली होती है।
इसलिए, यह सलाह दी जाती है कि नौकरी के लिए सही डेटा संग्रह विक्रेता को ऑनबोर्ड किया जाए, जो निम्नलिखित दिशानिर्देशों का पालन करता हो:
- नवीनता या विशिष्टता
- समय पर डिलीवरी
- शुद्धता
- संपूर्णता
- कंसिस्टेंसी (Consistency)
और यहां वे कारक हैं जिनकी आपको एक संगठन के रूप में जांच करने की आवश्यकता है ताकि सही विकल्प पर शून्य हो सके:
- एक नमूना डेटासेट के लिए पूछें
- अनुपालन-प्रासंगिक प्रश्नों को क्रॉस-चेक करें
- उनके डेटा संग्रह और सोर्सिंग प्रक्रियाओं के बारे में अधिक समझें
- पक्षपात को दूर करने की दिशा में उनके रुख और दृष्टिकोण की जाँच करें
- सुनिश्चित करें कि यदि आप समय के साथ परियोजना में प्रगतिशील विकास करना चाहते हैं, तो उनके कार्यबल और प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट क्षमताएँ स्केलेबल हैं
