AI ഡാറ്റാ ശേഖരണത്തിലേക്കുള്ള ഒരു തുടക്കക്കാരന്റെ ഗൈഡ്

മോശം ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ AI അഭിലാഷങ്ങളെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു?

ഡാറ്റ ശേഖരണത്തെയും ഉറവിടത്തെയും എങ്ങനെ സമീപിക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ആശയം ലഭിക്കുമെന്ന കാരണത്താലാണ് ഞങ്ങൾ ഏറ്റവും സാധാരണമായ മൂന്ന് ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തിയത്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഘട്ടത്തിൽ, നിങ്ങളുടെ തീരുമാനത്തിന് നിങ്ങളുടെ AI പരിഹാരത്തിന്റെ ഭാഗധേയം സ്ഥിരമായി തീരുമാനിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള AI പരിശീലന ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ മോഡലിനെ കൃത്യവും സമയബന്ധിതവുമായ ഫലങ്ങൾ നൽകാൻ സഹായിക്കുന്നത് പോലെ, മോശം പരിശീലന ഡാറ്റയ്ക്ക് നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകളെ തകർക്കാനും ഫലങ്ങൾ വളച്ചൊടിക്കാനും പക്ഷപാതം അവതരിപ്പിക്കാനും മറ്റ് അനഭിലഷണീയമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ നൽകാനും കഴിയും.

എന്നാൽ എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നത്? നിങ്ങളുടെ AI മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും ഒരു ഡാറ്റയും ഇല്ലേ? സത്യസന്ധമായി, ഇല്ല. നമുക്ക് ഇത് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാം.

മോശം ഡാറ്റ - അതെന്താണ്?

അപ്രസക്തമോ തെറ്റായതോ അപൂർണ്ണമോ പക്ഷപാതപരമോ ആയ ഏതൊരു ഡാറ്റയുമാണ് മോശം ഡാറ്റ. മോശമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട ഡാറ്റാ ശേഖരണ തന്ത്രങ്ങൾക്ക് നന്ദി, മിക്ക ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരും വ്യാഖ്യാന വിദഗ്ധർ മോശം ഡാറ്റയിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ നിർബന്ധിതരാകുന്നു.

ഘടനയില്ലാത്തതും മോശം ഡാറ്റയും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം, ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയിലെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എല്ലായിടത്തും ഉണ്ട് എന്നതാണ്. എന്നാൽ സാരാംശത്തിൽ, അവ പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ ഉപയോഗപ്രദമാകും. കൂടുതൽ സമയം ചിലവഴിക്കുന്നതിലൂടെ, ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാൻ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് തുടർന്നും കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, മോശം ഡാറ്റയുടെ കാര്യത്തിൽ അങ്ങനെയല്ല. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിങ്ങളുടെ AI പ്രോജക്റ്റിനോ അതിന്റെ പരിശീലന ആവശ്യങ്ങൾക്കോ ​​വിലപ്പെട്ടതോ പ്രസക്തമായതോ ആയ/പരിമിതമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളോ വിവരങ്ങളോ അടങ്ങിയിട്ടില്ല.

അതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൌജന്യ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉറവിടമാക്കുകയോ അല്ലെങ്കിൽ ആന്തരിക ഡാറ്റ ടച്ച് പോയിന്റുകൾ സ്ഥാപിക്കുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ മോശം ഡാറ്റ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുകയോ സൃഷ്ടിക്കുകയോ ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത വളരെ കൂടുതലാണ്. നിങ്ങളുടെ ശാസ്ത്രജ്ഞർ മോശം ഡാറ്റയിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ മനുഷ്യ സമയം പാഴാക്കുക മാത്രമല്ല നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ സമാരംഭം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

നിങ്ങളുടെ അഭിലാഷങ്ങളെ മോശമായ ഡാറ്റയ്ക്ക് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്നതിനെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും വ്യക്തതയില്ലെങ്കിൽ, ഇതാ ഒരു ദ്രുത ലിസ്റ്റ്:

• മോശം ഡാറ്റ സോഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നതിന് നിങ്ങൾ എണ്ണമറ്റ മണിക്കൂറുകൾ ചെലവഴിക്കുകയും വിഭവങ്ങളിൽ മണിക്കൂറുകളും പരിശ്രമവും പണവും പാഴാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ശ്രദ്ധയിൽപ്പെട്ടില്ലെങ്കിൽ, മോശം ഡാറ്റ നിങ്ങൾക്ക് നിയമപരമായ പ്രശ്‌നങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുകയും നിങ്ങളുടെ AI-യുടെ കാര്യക്ഷമത കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യും
  മോഡലുകൾ.
• മോശം ഡാറ്റയിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം തത്സമയം എടുക്കുമ്പോൾ, അത് ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തെ ബാധിക്കുന്നു
• മോശം ഡാറ്റ ഫലങ്ങളും അനുമാനങ്ങളും പക്ഷപാതപരമാക്കും, ഇത് കൂടുതൽ തിരിച്ചടികൾ കൊണ്ടുവരും.

അതിനാൽ, ഇതിന് ഒരു പരിഹാരമുണ്ടോ എന്ന് നിങ്ങൾ ചിന്തിക്കുകയാണെങ്കിൽ, യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉണ്ട്.

AI പരിശീലന ഡാറ്റ ദാതാക്കൾ രക്ഷാപ്രവർത്തനത്തിന്

അടിസ്ഥാന പരിഹാരങ്ങളിലൊന്ന് ഒരു ഡാറ്റ വെണ്ടറിലേക്ക് പോകുക എന്നതാണ് (പണമടച്ച ഉറവിടങ്ങൾ). നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കുന്നത് കൃത്യവും പ്രസക്തവുമാണെന്ന് AI പരിശീലന ഡാറ്റ ദാതാക്കൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു, കൂടാതെ ഘടനാപരമായ രൂപത്തിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഡെലിവർ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന്. ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തിരയുന്നതിനായി പോർട്ടലിൽ നിന്ന് പോർട്ടലിലേക്ക് മാറുന്നതിനുള്ള തടസ്സങ്ങളിൽ നിങ്ങൾ ഉൾപ്പെടേണ്ടതില്ല.

നിങ്ങൾ ചെയ്യേണ്ടത് എല്ലാ ഡാറ്റയും എടുത്ത് നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകളെ പൂർണതയ്ക്കായി പരിശീലിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്. അങ്ങനെ പറഞ്ഞാൽ, നിങ്ങളുടെ അടുത്ത ചോദ്യം ഡാറ്റ വെണ്ടർമാരുമായി സഹകരിക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവുകളെ കുറിച്ചാണെന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പുണ്ട്. നിങ്ങളിൽ ചിലർ ഇതിനകം തന്നെ ഒരു മാനസിക ബഡ്ജറ്റിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു, ഞങ്ങളും അടുത്തത് എങ്ങോട്ടാണ്.