एआई डेटा संग्रह: वह सब कुछ जो आपको जानना आवश्यक है
बुद्धिमान AI और ML मॉडल भविष्यसूचक स्वास्थ्य सेवा से लेकर स्वायत्त वाहनों और बुद्धिमान चैटबॉट तक उद्योगों को बदल रहे हैं। लेकिन इन शक्तिशाली मॉडलों को क्या बढ़ावा देता है? डेटा। उच्च गुणवत्ता वाला डेटा, और बहुत सारा। यह गाइड AI के लिए डेटा संग्रह का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जिसमें एक शुरुआती को जानने के लिए आवश्यक सभी चीजें शामिल हैं।
AI के लिए डेटा संग्रहण क्या है?
AI के लिए डेटा संग्रह में मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक कच्चे डेटा को इकट्ठा करना और तैयार करना शामिल है। यह डेटा टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो सहित विभिन्न रूप ले सकता है। प्रभावी AI प्रशिक्षण के लिए, एकत्रित डेटा निम्न होना चाहिए:
- बड़े पैमाने पर: मजबूत एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए आमतौर पर बड़े डेटासेट की आवश्यकता होती है।
- विविध: डेटा को वास्तविक दुनिया की परिवर्तनशीलता का प्रतिनिधित्व करना चाहिए जिसका मॉडल सामना करेगा।
- लेबल: पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए, मॉडल के शिक्षण को निर्देशित करने के लिए डेटा को सही उत्तरों के साथ टैग किया जाना आवश्यक है।
उपाय: डेटा संग्रहण (एमएल मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए भारी मात्रा में डेटा संग्रहण)
एमएल मॉडल के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करना
प्रभावी डेटा संग्रह में सावधानीपूर्वक योजना और कार्यान्वयन शामिल है। मुख्य बातों में शामिल हैं:
- उद्देश्यों को परिभाषित करना: डेटा संग्रहण शुरू करने से पहले अपने AI प्रोजेक्ट के लक्ष्यों को स्पष्ट रूप से पहचानें।
- डेटासेट तैयारी: एकाधिक डेटासेट (प्रशिक्षण, सत्यापन, परीक्षण) के लिए योजना बनाएं।
बजट प्रबंधन: डेटा संग्रहण और एनोटेशन के लिए यथार्थवादी बजट स्थापित करें। - डेटा प्रासंगिकता: सुनिश्चित करें कि एकत्रित डेटा विशिष्ट AI मॉडल और उसके इच्छित उपयोग के लिए प्रासंगिक है।
- एल्गोरिथम संगतता: उन एल्गोरिदम पर विचार करें जिनका आप उपयोग करेंगे और उनकी डेटा आवश्यकताओं पर भी विचार करें।
- सीखने का दृष्टिकोण: निर्धारित करें कि आप पर्यवेक्षित, अपर्यवेक्षित या सुदृढीकरण शिक्षण का उपयोग करेंगे।
डेटा संग्रह के तरीके
प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करने के लिए कई विधियों का उपयोग किया जा सकता है:
- मुक्त स्रोत: सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट (जैसे, कागल, गूगल डेटासेट, ओपनएमएल), खुले मंच (जैसे, रेडिट, क्वोरा)। नोटनिःशुल्क डेटासेट की गुणवत्ता और प्रासंगिकता का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करें।
- आंतरिक स्रोत: आपके संगठन के भीतर का डेटा (जैसे, CRM, ERP सिस्टम)।
- भुगतान स्रोत: तृतीय-पक्ष डेटा प्रदाता, डेटा स्क्रैपिंग उपकरण।
डेटा संग्रह के लिए बजट बनाना
डेटा संग्रहण के लिए बजट बनाने में कई कारकों पर विचार करना आवश्यक है:
- परियोजना गुंजाइश: आकार, जटिलता, एआई प्रौद्योगिकी का प्रकार (जैसे, गहन शिक्षण, एनएलपी, कंप्यूटर विज़न)।
- डेटा वॉल्यूम: आवश्यक डेटा की मात्रा परियोजना की जटिलता और मॉडल की आवश्यकताओं पर निर्भर करती है।
- कीमत निर्धारण कार्यनीति: विक्रेता का मूल्य निर्धारण डेटा की गुणवत्ता, जटिलता और प्रदाता की विशेषज्ञता के आधार पर भिन्न होता है।
- सोर्सिंग विधि: लागत इस बात पर निर्भर करेगी कि डेटा आंतरिक रूप से प्राप्त किया गया है, निःशुल्क संसाधनों से, या सशुल्क विक्रेताओं से।
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 मामले के लिए अभिप्रेत
- 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।
- शुद्धता: डेटा त्रुटियों और विसंगतियों से मुक्त होना चाहिए।
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:
- आँकड़े की गुणवत्ता: गुणवत्ता का आकलन करने के लिए नमूना डेटासेट का अनुरोध करें।
- अनुपालन: प्रासंगिक डेटा गोपनीयता विनियमों का पालन सत्यापित करें।
- प्रक्रिया पारदर्शिता: उनके डेटा संग्रहण और एनोटेशन प्रक्रियाओं को समझें।
- पूर्वाग्रह शमन: Iपूर्वाग्रह से निपटने के उनके दृष्टिकोण के बारे में पूछताछ करें।
- अनुमापकता: सुनिश्चित करें कि उनकी क्षमताएं आपकी परियोजना के विकास के साथ बढ़ सकें।
शुरू करने के लिए तैयार हैं?
डेटा संग्रह किसी भी सफल AI प्रोजेक्ट की नींव है। इस गाइड में बताए गए मुख्य विचारों और सर्वोत्तम प्रथाओं को समझकर, आप शक्तिशाली और प्रभावशाली AI मॉडल बनाने के लिए आवश्यक डेटा को प्रभावी ढंग से प्राप्त और तैयार कर सकते हैं। हमारी डेटा संग्रह सेवाओं के बारे में अधिक जानने के लिए आज ही हमसे संपर्क करें।
प्रमुख डेटा संग्रहण अवधारणाओं के दृश्य सारांश के लिए हमारा इन्फोग्राफ़िक डाउनलोड करें।
