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

AI प्रशिक्षण डेटा को मशीन लर्निंग डेटासेट या nlp डेटासेट के रूप में भी जाना जाता है। यह AI/ML 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 प्रशिक्षण डेटा (ऑडियो, वीडियो, चित्र या टेक्स्ट) के बड़े सेट का उपयोग करते हैं, ताकि परिणामों का सटीक अनुमान लगाया जा सके, जब डेटा का एक नया सेट वास्तविक जीवन के परिदृश्यों में प्रस्तुत किया जाता है।

चूंकि एआई मॉडल को निर्णय लेने के लिए बोधगम्य होने के लिए प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है, इसलिए आपको उन्हें प्रासंगिक, साफ और लेबल किए गए डेटा के साथ 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 को संभालने 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 इमेज 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 एनोटेटर के बीच वितरित करती है जो प्रक्रिया में भाग लेने के इच्छुक हैं।
• निजी भीड़: डेटा संग्रहकर्ताओं की एक नियंत्रित टीम डेटा की गुणवत्ता की जांच करती है।
• डेटा संग्रह कंपनियां: शैप बाजार में बहुत कम विक्रेताओं में से एक है जो आपकी आवश्यकता के आधार पर टेक्स्ट, ऑडियो, वीडियो या छवि किसी भी डेटा को स्रोत करने में आपकी सहायता कर सकता है।

• हल करने के लिए समस्या क्या है?
• एमएल एल्गोरिदम का पता लगाने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण डेटा बिंदु क्या हैं?
• कौन सा डेटा कैप्चर किया जाता है, इसे कहाँ संग्रहीत किया जाता है, और यदि डेटा को स्रोतित किया जाए तो वास्तव में वास्तविक दुनिया की समस्याओं का समाधान हो सकता है?

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

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

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