നിര്വചനം
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും സാധൂകരിക്കുന്നതിനും പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന അസംസ്കൃത ഡാറ്റ - ടെക്സ്റ്റ്, ഓഡിയോ, ഇമേജുകൾ, വീഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ ഘടനാപരമായ റെക്കോർഡുകൾ - ശേഖരിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് AI ഡാറ്റ ശേഖരണം. യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്നത്തിന്റെ പ്രതിനിധി ഉദാഹരണങ്ങൾ മോഡലുകൾക്ക് ഉണ്ടെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
ഉദ്ദേശ്യം
അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് പാറ്റേണുകൾ ഫലപ്രദമായി പഠിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുക എന്നതാണ് ഉദ്ദേശ്യം. വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റ ശേഖരണം വ്യത്യസ്ത പരിതസ്ഥിതികളിലും ജനസംഖ്യയിലും ഉടനീളം പക്ഷപാതം കുറയ്ക്കുകയും മോഡൽ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
പ്രാധാന്യം
- ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം മോഡൽ ഫലങ്ങളെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്നു.
- മോശം ശേഖരണം പക്ഷപാതപരമായതോ ഉപയോഗശൂന്യമായതോ ആയ മോഡലുകൾക്ക് കാരണമാകും.
- വൈവിധ്യമാർന്ന സ്രോതസ്സുകൾ സാമാന്യവൽക്കരണം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും അനീതി കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- നൈതികവും നിയമപരവുമായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കണം (ഉദാ: GDPR, HIPAA).
ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു
- പ്രോജക്റ്റ് ലക്ഷ്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ തരം നിർവചിക്കുക.
- ഉറവിടങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക (സെൻസറുകൾ, API-കൾ, സർവേകൾ, റെക്കോർഡിംഗുകൾ മുതലായവ).
- ശരിയായ സമ്മതത്തോടെയും സ്വകാര്യതാ സംരക്ഷണത്തോടെയും ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക.
- കണ്ടെത്തലിനും സന്ദർഭത്തിനും വേണ്ടി മെറ്റാഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ സംഭരിക്കുക.
- പിന്നീടുള്ള വ്യാഖ്യാനം, വൃത്തിയാക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ പരിശീലനം എന്നിവയ്ക്കായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുക.
ഉദാഹരണങ്ങൾ (യഥാർത്ഥ ലോകം)
- ഇമേജ്നെറ്റ്: കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഗവേഷണത്തിനായുള്ള വലിയ തോതിലുള്ള ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റ്.
- ഗൂഗിൾ സ്ട്രീറ്റ് വ്യൂ: മാപ്പുകൾക്കും വിഷ്വൽ AI-ക്കും വേണ്ടി ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ.
- മോസില്ല കോമൺ വോയ്സ്: ASR-നുള്ള സ്പീച്ച് റെക്കോർഡിംഗുകളുടെ ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റ്.
റഫറൻസുകൾ / കൂടുതൽ വായന
- ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായുള്ള ഡാറ്റാഷീറ്റുകൾ — ഗെബ്രു തുടങ്ങിയവർ, ACM FAccT.
- AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായുള്ള ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ - NIST.
- ISO/IEC TR 20547-5: ബിഗ് ഡാറ്റ റഫറൻസ് ആർക്കിടെക്ചർ — ISO.
