മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ പരിശീലന ഡാറ്റ എന്താണ്:
നിർവ്വചനം, ആനുകൂല്യങ്ങൾ, വെല്ലുവിളികൾ, ഉദാഹരണം & ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ

നിങ്ങൾക്ക് ഇന്റലിജന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കണമെങ്കിൽ, മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം സുഗമമാക്കുന്നതിന് വൃത്തിയാക്കിയതും ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്തതും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ വിവരങ്ങൾ നൽകേണ്ടതുണ്ട്. ലേബൽ ചെയ്‌ത വിവരങ്ങളെ AI പരിശീലന ഡാറ്റ എന്ന് വിളിക്കുന്നു, അതിൽ മാർക്കറ്റ് മെറ്റാഡാറ്റ, ML അൽഗരിതങ്ങൾ, തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന് സഹായിക്കുന്ന എന്തും എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

AI- പവർ ചെയ്യുന്ന ഓരോ മെഷീനും അതിന്റെ ചരിത്രപരമായ സ്ഥാനത്താൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയ കഴിവുകളുണ്ട്. ഇതിനർത്ഥം, താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മുമ്പ് പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ മാത്രമേ യന്ത്രത്തിന് ആവശ്യമുള്ള ഫലം പ്രവചിക്കാൻ കഴിയൂ. AI മോഡലുകളുടെ കാര്യക്ഷമതയ്ക്കും കൃത്യതയ്ക്കും നേരിട്ട് ആനുപാതികമായ അളവിലുള്ള മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പരിശീലനത്തെ പരിശീലന ഡാറ്റ സഹായിക്കുന്നു.

പ്രത്യേക മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് വ്യത്യസ്ത പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്, AI- പവർ ചെയ്യുന്ന സജ്ജീകരണങ്ങളെ സന്ദർഭങ്ങൾ മനസ്സിൽ വെച്ച് സുപ്രധാന തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു മെഷീനിലേക്ക് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ പ്രവർത്തനം ചേർക്കാൻ നിങ്ങൾ പദ്ധതിയിടുകയാണെങ്കിൽ, വ്യാഖ്യാനിച്ച ചിത്രങ്ങളും കൂടുതൽ മാർക്കറ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. അതുപോലെ, NLP വൈദഗ്ധ്യത്തിന്, സംഭാഷണ ശേഖരണത്തിന്റെ വലിയ അളവുകൾ പരിശീലന ഡാറ്റയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

കഴിവുള്ള AI മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ അളവിന് ഉയർന്ന പരിധിയില്ല. ഘടകങ്ങൾ, ടെക്‌സ്‌റ്റുകൾ, സന്ദർഭങ്ങൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയാനും വേർതിരിക്കാനുമുള്ള മോഡലിന്റെ കഴിവാണ് ഡാറ്റ വോളിയം വലുതായിരിക്കുന്നത്.

ധാരാളം ഡാറ്റ ലഭ്യമാണെങ്കിലും, ഓരോ ചങ്കും പരിശീലന മോഡലുകൾക്ക് അനുയോജ്യമല്ല. ഒരു അൽഗോരിതം അതിന്റെ ഏറ്റവും മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾക്ക് സമഗ്രവും സ്ഥിരതയുള്ളതും പ്രസക്തവുമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്, അവ ഒരേപോലെ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്‌തതും എന്നാൽ വിശാലമായ സാഹചര്യങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളാൻ കഴിയുന്നത്ര വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമാണ്. ഡാറ്റ പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്നു, മെച്ചപ്പെട്ട പഠനത്തിനായി അവ വൃത്തിയാക്കി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതാണ് നല്ലത്.

നിങ്ങൾക്ക് ഒരു പ്രത്യേക AI മോഡൽ മനസ്സിലുണ്ടെങ്കിലും പരിശീലന ഡാറ്റ പര്യാപ്തമല്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ആദ്യം ഔട്ട്‌ലറുകൾ നീക്കം ചെയ്യണം, ട്രാൻസ്ഫർ, ആവർത്തന പഠന സജ്ജീകരണങ്ങൾ ജോടിയാക്കുക, പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുക, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഡാറ്റ ചേർക്കുന്നത് തുടരാൻ സജ്ജീകരണം ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആക്കുക. യന്ത്രത്തെ ക്രമേണ പരിശീലിപ്പിക്കുക. നിയന്ത്രിത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ, ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സമീപനങ്ങൾ പോലും പിന്തുടരാനാകും.

പരിശീലന ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിന് ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ എപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, മോഡലുകളെ മികച്ച രീതിയിൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ പ്രത്യേകത തേടുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ബാഹ്യ വെണ്ടർമാരെയും, Reddit, Kaggle, കൂടാതെ മറ്റുള്ളവയെ ആശ്രയിക്കാം, കൂടാതെ പ്രൊഫൈലുകൾ, പോർട്ടലുകൾ, ഡോക്യുമെന്റുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ സ്‌ക്രാപ്പിംഗും. സമീപനം പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സംഭരിച്ച ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യാനും കുറയ്ക്കാനും വൃത്തിയാക്കാനും അത് ആവശ്യമാണ്.