एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए विश्वसनीय एआई डेटा संग्रह सेवाएँ

एआई प्रशिक्षण डेटा को मशीन लर्निंग डेटासेट या एनएलपी डेटासेट के रूप में भी जाना जाता है। यह एआई/एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली जानकारी है। मशीन लर्निंग मॉडल दिए गए डेटा में पैटर्न को समझने और सीखने के लिए, परिणामों की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षण डेटा (ऑडियो, वीडियो, चित्र या टेक्स्ट) के बड़े सेट का उपयोग करते हैं, जब डेटा का एक नया सेट वास्तविक जीवन परिदृश्यों में प्रस्तुत किया जाता है।

चूंकि एआई मॉडल को निर्णय लेने में समझदार होने के लिए प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है, इसलिए आपको उन्हें प्रासंगिक, साफ और लेबल किए गए डेटा को खिलाने की आवश्यकता होती है। यह वह जगह है जहां डेटा संग्रह चलन में आता है क्योंकि इसमें एआई सेटअप को प्रकृति में अधिक सहज बनाने और विशिष्ट व्यावसायिक समस्याओं से निपटने के लिए बेहतर अनुकूल बनाने के लिए अलग-अलग डोमेन में उपयुक्त डेटासेट की पहचान करना, एकत्र करना और मापना शामिल है।

डेटा संग्रह उस तकनीक के आधार पर भिन्न होता है जिसके लिए आप मॉडल को प्रशिक्षित करना चाहते हैं। मोटे तौर पर, मोटे प्रकारों में एनएलपी के लिए टेक्स्ट डेटासेट संग्रह और स्पीड डेटासेट खरीद, और कंप्यूटर विज़न के लिए छवि डेटासेट और वीडियो डेटासेट संग्रह शामिल हैं।

• क्राउडसोर्सिंग: अमेज़ॅन मैकेनिकल तुर्क जैसी कंपनियां सार्वजनिक क्राउडसोर्सिंग का उपयोग करती हैं जो एकत्रित डेटा के लिए आवश्यक कार्य को सार्वजनिक डेटा एनोटेटर्स के बीच वितरित करती है जो इस प्रक्रिया में भाग लेने के इच्छुक हैं।
• निजी भीड़: स्रोतित डेटा की गुणवत्ता पर नज़र रखने के लिए डेटा संग्रहकर्ताओं की एक नियंत्रित टीम।
• डेटा संग्रह कंपनियां: शेप बाजार में उन बहुत कम विक्रेताओं में से एक है जो आपकी आवश्यकता के आधार पर किसी भी डेटा को स्रोत करने में आपकी सहायता कर सकता है, चाहे वह टेक्स्ट, ऑडियो, वीडियो या छवि हो।

• वह कौन सी समस्या है जिसका समाधान किया जाना है?
• एमएल एल्गोरिदम को ट्रैक करने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण डेटा बिंदु क्या हैं?
• कौन सा डेटा कैप्चर किया जाता है, इसे कहां संग्रहीत किया जाता है, और क्या स्रोतित किया जाने वाला डेटा वास्तव में वास्तविक दुनिया की समस्याओं का समाधान कर सकता है?

• AI मॉडल विकसित करने के लिए कंपनियों के पास पर्याप्त/बड़ी मात्रा में आंतरिक डेटा उपलब्ध नहीं हो सकता है
• भले ही डेटा उपलब्ध हो, ग्राहकों के एक विशिष्ट समूह के बीच उपयोग के पैटर्न के कारण डेटा पक्षपाती हो सकता है (विविधता का अभाव है)
• मौजूदा डेटा में परिणाम की भविष्यवाणी के लिए स्थान, पर्यावरण की स्थिति और अन्य प्रासंगिक चर जैसे स्थितिजन्य संदर्भ गायब हो सकते हैं और इस प्रकार, ग्राहकों की आवश्यकताओं को पूरा नहीं किया जा सकता है।

एक एआई डेटा संग्रह कंपनी आपको उस प्रकार के डेटा की पहचान करने में मदद करती है जो विचारित एआई मॉडल के लिए सबसे उपयुक्त है। साथ ही, एक विश्वसनीय फर्म भी डेटा उपलब्ध कराती है, जरूरतों के अनुसार प्रोफाइल तैयार करती है, इसे सुपाठ्य स्रोतों के माध्यम से प्राप्त करती है, इसे आवश्यकताओं के साथ एकीकृत करती है, इसे साफ करती है और एनोटेशन, एनएलपी मानकों और अन्य प्रौद्योगिकियों के माध्यम से तैयार करती है।

एआई डेटा संग्रह एक अत्यंत विशिष्ट क्षेत्र है जिसके लिए आपको सबसे पहले संभावित स्रोतों की पहचान करने की आवश्यकता होती है। विश्वसनीय फर्मों को आउटसोर्स करना समझ में आता है क्योंकि वे गुणवत्ता, सटीकता, गति, विशिष्टता और स्पष्ट रूप से सुरक्षा पर नज़र रखते हुए अनुकूलित डेटासेट बनाने में कहीं अधिक सक्षम हैं।