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

അൾട്ടിമേറ്റ് ബയേഴ്സ് ഗൈഡ് 2024

ഉള്ളടക്ക പട്ടിക

ഇബുക്ക് ഡൗൺലോഡുചെയ്യുക

Ai പരിശീലന ഡാറ്റ

അവതാരിക

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെയും മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെയും ലോകത്ത്, ഡാറ്റാ പരിശീലനം അനിവാര്യമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മൊഡ്യൂളുകളെ കൃത്യവും കാര്യക്ഷമവും പൂർണ്ണമായും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമാക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണിത്. ഈ പോസ്റ്റിൽ, AI പരിശീലന ഡാറ്റ എന്താണെന്നും പരിശീലന ഡാറ്റ നിലവാരം, ഡാറ്റ ശേഖരണം & ലൈസൻസിംഗ് എന്നിവയും അതിലേറെയും ഞങ്ങൾ വിശദമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.

ശരാശരി മുതിർന്നവർ മുൻകാല പഠനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ജീവിതത്തിലും ദൈനംദിന കാര്യങ്ങളിലും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ഇവയാകട്ടെ, സാഹചര്യങ്ങളും ആളുകളും രൂപപ്പെടുത്തിയ ജീവിതാനുഭവങ്ങളിൽ നിന്നാണ്. അക്ഷരാർത്ഥത്തിൽ, സാഹചര്യങ്ങളും സന്ദർഭങ്ങളും ആളുകളും നമ്മുടെ മനസ്സിൽ നിറഞ്ഞുനിൽക്കുന്ന ഡാറ്റയല്ലാതെ മറ്റൊന്നുമല്ല. അനുഭവത്തിന്റെ രൂപത്തിൽ വർഷങ്ങളോളം ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുമ്പോൾ, മനുഷ്യ മനസ്സ് തടസ്സമില്ലാത്ത തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു.

ഇത് എന്താണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്? പഠനത്തിൽ ആ ഡാറ്റ അനിവാര്യമാണ്.

Ai പരിശീലന ഡാറ്റ

ഒരു കുട്ടിക്ക് എ, ബി, സി, ഡി എന്നീ അക്ഷരങ്ങൾ മനസിലാക്കാൻ അക്ഷരമാല എന്ന ലേബൽ ആവശ്യമായി വരുന്നത് പോലെ ഒരു മെഷീനും അത് സ്വീകരിക്കുന്ന ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്.

അതാണ് കൃത്യമായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) പരിശീലനം എല്ലാമാണ്. പഠിപ്പിക്കാൻ പോകുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ നിന്ന് ഇനിയും കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കാത്ത ഒരു കുട്ടിയേക്കാൾ ഒരു യന്ത്രം വ്യത്യസ്തമല്ല. പൂച്ചയെയും പട്ടിയെയും ബസിനെയും കാറിനെയും വേർതിരിക്കാൻ യന്ത്രത്തിന് അറിയില്ല, കാരണം അവർ ഇതുവരെ ആ ഇനങ്ങൾ അനുഭവിച്ചിട്ടില്ല അല്ലെങ്കിൽ അവ എങ്ങനെയുണ്ടെന്ന് പഠിപ്പിച്ചിട്ടില്ല.

അതിനാൽ, ഒരു സ്വയം-ഡ്രൈവിംഗ് കാർ നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരാൾക്ക്, കാർ അഭിമുഖീകരിക്കാനിടയുള്ള എല്ലാ ദൈനംദിന ഘടകങ്ങളെയും മനസ്സിലാക്കാനുള്ള സിസ്റ്റത്തിന്റെ കഴിവാണ് ചേർക്കേണ്ട പ്രാഥമിക പ്രവർത്തനം, അതിനാൽ വാഹനത്തിന് അവ തിരിച്ചറിയാനും ഉചിതമായ ഡ്രൈവിംഗ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും കഴിയും. ഇവിടെയാണ് AI പരിശീലന ഡാറ്റ പ്ലേ ചെയ്യുന്നു. 

ഇന്ന്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മൊഡ്യൂളുകൾ നമുക്ക് ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന എഞ്ചിനുകൾ, നാവിഗേഷൻ, ഓട്ടോമേഷൻ എന്നിവയിലും മറ്റും നിരവധി സൗകര്യങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. അൽഗോരിതങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ അവ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിച്ച AI ഡാറ്റാ പരിശീലനം മൂലമാണ് ഇതെല്ലാം സംഭവിക്കുന്നത്.

നിർമ്മാണത്തിലെ ഒരു അടിസ്ഥാന പ്രക്രിയയാണ് AI പരിശീലന ഡാറ്റ മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൂടാതെ AI അൽഗോരിതങ്ങളും. ഈ സാങ്കേതിക ആശയങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു ആപ്പ് നിങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത പ്രോസസ്സിംഗിനായി ഡാറ്റ ഘടകങ്ങൾ മനസിലാക്കാൻ നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. പരിശീലനമില്ലാതെ, നിങ്ങളുടെ AI മോഡൽ കാര്യക്ഷമമല്ലാത്തതും പിഴവുള്ളതും അർത്ഥരഹിതവുമായിരിക്കും.

ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ ഇതിലും കൂടുതൽ ചെലവഴിക്കുന്നതായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു അവരുടെ സമയത്തിന്റെ 80% ML മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കലും സമ്പുഷ്ടീകരണവും.

അതിനാൽ, വെഞ്ച്വർ ക്യാപിറ്റലിസ്റ്റുകൾ, അതിമോഹ പദ്ധതികളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന സോളോപ്രണർമാർ, നൂതന AI ഉപയോഗിച്ച് ഇപ്പോൾ ആരംഭിക്കുന്ന സാങ്കേതിക താൽപ്പര്യക്കാർ എന്നിവരിൽ നിന്ന് ധനസഹായം നേടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന നിങ്ങളിൽ, ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ ഞങ്ങൾ ഈ ഗൈഡ് വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ AI പരിശീലന ഡാറ്റ.

AI പരിശീലന ഡാറ്റ എന്താണെന്നും നിങ്ങളുടെ പ്രക്രിയയിൽ അത് അനിവാര്യമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്, നിങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവും ഗുണനിലവാരവും എന്നിവയും മറ്റും ഞങ്ങൾ ഇവിടെ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും.

എന്താണ് AI പരിശീലന ഡാറ്റ?

AI പരിശീലന ഡാറ്റ ശ്രദ്ധാപൂർവം ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്‌ത് വൃത്തിയാക്കിയ വിവരങ്ങളാണ് പരിശീലന ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഒരു സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് നൽകുന്നത്. ഈ പ്രക്രിയ ഒരു AI മോഡലിനെ വിജയിപ്പിക്കുകയോ തകർക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു. ഒരു ചിത്രത്തിലെ നാല് കാലുകളുള്ള എല്ലാ മൃഗങ്ങളും നായ്ക്കളല്ലെന്ന ധാരണ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഇത് സഹായിക്കും അല്ലെങ്കിൽ കോപത്തോടെയുള്ള അലർച്ചയും സന്തോഷകരമായ ചിരിയും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ ഇത് ഒരു മോഡലിനെ സഹായിക്കും. മെഷീനുകളെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ പഠിപ്പിക്കാനും കൂടുതൽ ഡാറ്റ നൽകുമ്പോൾ പഠിക്കാൻ അവരെ പ്രാപ്തരാക്കാനും സ്പൂൺ-ഫീഡിംഗ് ഡാറ്റ ആവശ്യമുള്ള ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മൊഡ്യൂളുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ആദ്യ ഘട്ടമാണിത്. ഇത് വീണ്ടും, അന്തിമ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്ന ഒരു കാര്യക്ഷമമായ മൊഡ്യൂളിന് വഴിയൊരുക്കുന്നു.

ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം

ഒരു സംഗീതജ്ഞനുള്ള പരിശീലന സെഷനായി ഒരു AI പരിശീലന ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് പരിഗണിക്കുക, അവിടെ അവർ എത്രത്തോളം പരിശീലിക്കുന്നുവോ അത്രയും മികച്ചത് അവർക്ക് ഒരു പാട്ടിലോ സ്കെയിലിലോ ലഭിക്കും. സംഗീതോപകരണം എന്താണെന്ന് ആദ്യം യന്ത്രങ്ങളെ പഠിപ്പിക്കണം എന്നതാണ് ഇവിടെയുള്ള ഒരേയൊരു വ്യത്യാസം. സ്റ്റേജിൽ പരിശീലനത്തിനായി ചെലവഴിച്ച എണ്ണമറ്റ മണിക്കൂറുകൾ നന്നായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സംഗീതജ്ഞനെപ്പോലെ, ഒരു AI മോഡൽ വിന്യസിക്കുമ്പോൾ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് മികച്ച അനുഭവം പ്രദാനം ചെയ്യുന്നു.

എന്തുകൊണ്ടാണ് AI പരിശീലന ഡാറ്റ ആവശ്യമായി വരുന്നത്?

ഒരു മോഡലിന്റെ വികസനത്തിന് എന്തിനാണ് AI പരിശീലന ഡാറ്റ ആവശ്യമായി വരുന്നത് എന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ലളിതമായ ഉത്തരം, അതില്ലാതെ മെഷീനുകൾക്ക് ആദ്യം എന്താണ് മനസ്സിലാക്കേണ്ടതെന്ന് പോലും അറിയില്ല എന്നതാണ്. ഒരു പ്രത്യേക ജോലിക്കായി പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു വ്യക്തിയെപ്പോലെ, ഒരു യന്ത്രത്തിന് ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഉദ്ദേശ്യം നിറവേറ്റുന്നതിനും അനുബന്ധ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിനും ഒരു കോർപ്പസ് വിവരങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.

ഓട്ടോണമസ് കാറുകളുടെ ഉദാഹരണം നമുക്ക് വീണ്ടും പരിഗണിക്കാം. ഒരു സെൽഫ്-ഡ്രൈവിംഗ് വാഹനത്തിലെ ടെറാബൈറ്റുകൾക്ക് ശേഷമുള്ള ടെറാബൈറ്റുകൾ ഒന്നിലധികം സെൻസറുകൾ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉപകരണങ്ങൾ, RADAR, LIDAR-കൾ എന്നിവയിൽ നിന്നും മറ്റും വരുന്നു. കാറിന്റെ സെൻട്രൽ പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റത്തിന് ഇത് എന്തുചെയ്യണമെന്ന് അറിയില്ലെങ്കിൽ ഈ വലിയ ഡാറ്റ ഭാഗങ്ങളെല്ലാം അർത്ഥശൂന്യമായിരിക്കും.

ഉദാഹരണത്തിന്, ആ കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം കാറിന്റെ യൂണിറ്റ് കാൽനടയാത്രക്കാർ, മൃഗങ്ങൾ, കുഴികൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള റോഡ് ഘടകങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റയുടെ അളവ് വിതറുന്നു. അവയെ തിരിച്ചറിയാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മൊഡ്യൂൾ പരിശീലിപ്പിച്ചില്ലെങ്കിൽ, കണ്ടുമുട്ടിയാൽ അപകടമുണ്ടാക്കുന്ന തടസ്സങ്ങളാണെന്ന് വാഹനം അറിയുകയില്ല. അതുകൊണ്ടാണ് റോഡിലെ ഓരോ ഘടകങ്ങളും എന്താണെന്നും ഓരോന്നിനും എങ്ങനെ വ്യത്യസ്തമായ ഡ്രൈവിംഗ് തീരുമാനങ്ങൾ ആവശ്യമാണെന്നും മൊഡ്യൂളുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

ഇത് വിഷ്വൽ എലമെന്റുകൾക്ക് മാത്രമാണെങ്കിലും, മനുഷ്യ നിർദ്ദേശങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനും കാറിന് കഴിയണം നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻ‌എൽ‌പി) ഒപ്പം ഓഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ സംഭാഷണ ശേഖരം അതനുസരിച്ച് പ്രതികരിക്കുകയും ചെയ്യുക. ഉദാഹരണത്തിന്, സമീപത്തുള്ള പെട്രോൾ സ്റ്റേഷനുകൾക്കായി ഡ്രൈവർ ഇൻ-കാർ ഇൻഫോടെയ്ൻമെന്റ് സിസ്റ്റത്തോട് കമാൻഡ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ആവശ്യകത മനസ്സിലാക്കാനും ഉചിതമായ ഫലങ്ങൾ നൽകാനും അതിന് കഴിയണം. എന്നിരുന്നാലും, അതിനായി, വാക്യത്തിലെ ഓരോ വാക്കും മനസ്സിലാക്കാനും അവയെ ബന്ധിപ്പിക്കാനും ചോദ്യം മനസ്സിലാക്കാനും അതിന് കഴിയണം.

AI പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ പ്രക്രിയ ഒരു സ്വയംഭരണ കാർ പോലെയുള്ള കനത്ത ഉപയോഗത്തിനായി വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്നതിനാൽ മാത്രം സങ്കീർണ്ണമാണോ എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ആശ്ചര്യപ്പെടാമെങ്കിലും, നിങ്ങൾക്ക് വ്യക്തിഗതമാക്കിയ നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് Netflix ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന അടുത്ത സിനിമയും ഇതേ പ്രക്രിയയിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു എന്നതാണ് വസ്തുത. AI-യുമായി ബന്ധപ്പെടുത്തിയിട്ടുള്ള ഏതൊരു ആപ്പ്, പ്ലാറ്റ്‌ഫോം അല്ലെങ്കിൽ ഒരു എന്റിറ്റി എന്നിവ ഡിഫോൾട്ടായി AI പരിശീലന ഡാറ്റയാണ് നൽകുന്നത്.

Ai പരിശീലന ഡാറ്റ

എനിക്ക് ഏത് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയാണ് വേണ്ടത്?

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ ഫലപ്രദമായി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് 4 പ്രാഥമിക തരം ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്, അതായത്, ചിത്രം, വീഡിയോ, ഓഡിയോ/സംസാരം അല്ലെങ്കിൽ വാചകം. ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ തരം, കൈയിലുള്ള ഉപയോഗ കേസ്, പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ട മോഡലുകളുടെ സങ്കീർണ്ണത, ഉപയോഗിക്കുന്ന പരിശീലന രീതി, ആവശ്യമായ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ വൈവിധ്യം എന്നിങ്ങനെ വിവിധ ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും.

ML മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ എത്ര ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്?

പഠനത്തിന് അവസാനമില്ലെന്നും AI പരിശീലന ഡാറ്റാ സ്പെക്ട്രത്തിൽ ഈ വാചകം അനുയോജ്യമാണെന്നും അവർ പറയുന്നു. കൂടുതൽ ഡാറ്റ, മികച്ച ഫലങ്ങൾ. എന്നിരുന്നാലും, അവ്യക്തമായ ഒരു പ്രതികരണം AI- പവർ ആപ്പ് ലോഞ്ച് ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ആരെയും ബോധ്യപ്പെടുത്താൻ പര്യാപ്തമല്ല. എന്നാൽ യാഥാർത്ഥ്യം എന്തെന്നാൽ, അവരുടെ AI ഡാറ്റാ സെറ്റുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ കൃത്യമായ അളവിന്റെ പൊതുവായ നിയമമോ ഫോർമുലയോ സൂചികയോ അളവോ ഇല്ല എന്നതാണ്.

Ai പരിശീലന ഡാറ്റ

ഒരു പ്രോജക്റ്റിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവ് കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഒരു പ്രത്യേക അൽഗോരിതം അല്ലെങ്കിൽ മൊഡ്യൂൾ നിർമ്മിക്കേണ്ടതുണ്ടെന്ന് ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് വിദഗ്ധൻ ഹാസ്യാത്മകമായി വെളിപ്പെടുത്തും. ദുഃഖകരമെന്നു പറയട്ടെ, അത് തന്നെയാണ് യാഥാർത്ഥ്യവും.

ഇപ്പോൾ, AI പരിശീലനത്തിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവിൽ ഒരു പരിധി വെക്കുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഒരു കാരണമുണ്ട്. പരിശീലന പ്രക്രിയയിൽ തന്നെ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന സങ്കീർണതകളാണ് ഇതിന് കാരണം. ഒരു AI മൊഡ്യൂളിൽ പരസ്പരബന്ധിതവും ഓവർലാപ്പുചെയ്യുന്നതുമായ നിരവധി പാളികൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, അത് പരസ്പരം പ്രക്രിയകളെ സ്വാധീനിക്കുകയും പൂരകമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു തെങ്ങിനെ തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങൾ ഒരു ലളിതമായ ആപ്പ് വികസിപ്പിക്കുകയാണെന്ന് നമുക്ക് നോക്കാം. കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്ന്, ഇത് വളരെ ലളിതമാണെന്ന് തോന്നുന്നു, അല്ലേ? AI വീക്ഷണകോണിൽ, എന്നിരുന്നാലും, ഇത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാണ്.

തുടക്കത്തിൽ തന്നെ യന്ത്രം ശൂന്യമാണ്. ഉയരമുള്ളതും പ്രദേശത്തിനനുസരിച്ചുള്ളതും ഉഷ്ണമേഖലാ ഫലം കായ്ക്കുന്നതുമായ ഒരു വൃക്ഷത്തെ മാറ്റിനിർത്തിയാൽ ആദ്യം ഒരു വൃക്ഷം എന്താണെന്ന് അതിന് അറിയില്ല. അതിനായി, ഒരു വൃക്ഷം എന്താണെന്നും, തെരുവ് വിളക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വൈദ്യുത തൂണുകൾ പോലെയുള്ള ഫ്രെയിമിൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്ന ഉയരവും മെലിഞ്ഞതുമായ മറ്റ് വസ്തുക്കളിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ വേർതിരിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ച് മാതൃക പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്, തുടർന്ന് തെങ്ങിന്റെ സൂക്ഷ്മതകൾ പഠിപ്പിക്കാൻ മുന്നോട്ട് പോകണം. തെങ്ങ് എന്താണെന്ന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മൊഡ്യൂൾ പഠിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, തെങ്ങ് എങ്ങനെ തിരിച്ചറിയാമെന്ന് ഒരാൾക്ക് സുരക്ഷിതമായി അനുമാനിക്കാം.

പക്ഷേ, ഒരു ആൽമരത്തിന്റെ ഒരു ചിത്രം തീറ്റിപ്പോറ്റുമ്പോൾ മാത്രമേ, തെങ്ങിന് ഒരു ആൽമരത്തെ സിസ്റ്റം തെറ്റായി തിരിച്ചറിഞ്ഞുവെന്ന് നിങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കൂ. ഒരു വ്യവസ്ഥിതിയെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, കൂട്ടമായി ഇലകളുള്ള ഉയരമുള്ള എന്തും ഒരു തെങ്ങാണ്. ഇത് ഇല്ലാതാക്കാൻ, ഒരു തെങ്ങല്ലാത്ത ഓരോ മരത്തെയും കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാൻ സിസ്റ്റം ഇപ്പോൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഒരൊറ്റ ഫലമുള്ള ലളിതമായ ഏകദിശയിലുള്ള ആപ്പിന്റെ പ്രക്രിയയാണ് ഇതെങ്കിൽ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിനും സാമ്പത്തികത്തിനും മറ്റും വേണ്ടി വികസിപ്പിച്ച ആപ്പുകളിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന സങ്കീർണതകൾ മാത്രമേ നമുക്ക് ഊഹിക്കാവുന്നതേയുള്ളൂ.

ഇതുകൂടാതെ, ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവിനെയും എന്താണ് സ്വാധീനിക്കുന്നത് പരിശീലനത്തിൽ താഴെപ്പറയുന്ന വശങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:

  • പരിശീലന രീതി, ഡാറ്റ തരങ്ങളിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾ (ഘടനാപരമായത് ഘടനയില്ലാത്തതും) ഡാറ്റയുടെ അളവുകളുടെ ആവശ്യകതയെ സ്വാധീനിക്കുന്നു
  • ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ വ്യാഖ്യാന വിദ്യകൾ
  • ഒരു സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് ഡാറ്റ നൽകുന്ന രീതി
  • പിശക് സഹിഷ്ണുത ഘടകം, അതായത് കേവലം ശതമാനം നിങ്ങളുടെ നിച്ചിലോ ഡൊമെയ്‌നിലോ നിസ്സാരമായ പിശകുകൾ

പരിശീലന വോള്യങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ

നിങ്ങളുടെ മൊഡ്യൂളുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവ് ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നുവെങ്കിലും നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിലും ഞങ്ങൾ നേരത്തെ ചർച്ച ചെയ്ത മറ്റ് ഘടകങ്ങളെക്കുറിച്ചും, കുറച്ച് പ്രചോദനം അല്ലെങ്കിൽ റഫറൻസ് ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള വിപുലമായ ആശയം നേടാൻ സഹായിക്കും ആവശ്യകതകൾ.

ഉപയോഗിച്ച ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ അളവിന്റെ യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങളാണ് ഇനിപ്പറയുന്നവ വിവിധ കമ്പനികളും ബിസിനസ്സുകളും AI പരിശീലന ആവശ്യങ്ങൾക്കായി.

  • ഫേഷ്യൽ തിരിച്ചറിയൽ - 450,000-ലധികം മുഖചിത്രങ്ങളുടെ സാമ്പിൾ വലുപ്പം
  • ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം - 185,000-ലധികം ചിത്രങ്ങളുടെ സാമ്പിൾ വലുപ്പം ഏകദേശം 650,000 വ്യാഖ്യാനിച്ച വസ്തുക്കൾ
  • ഫേസ്ബുക്ക് വികാര വിശകലനം - 9,000-ത്തിലധികം സാമ്പിൾ വലുപ്പം കമന്റുകളും 62,000 പോസ്റ്റുകളും
  • ചാറ്റ്ബോട്ട് പരിശീലനം - 200,000-ത്തിലധികം ചോദ്യങ്ങളുടെ സാമ്പിൾ വലുപ്പം 2 ദശലക്ഷത്തിലധികം ഉത്തരങ്ങൾ
  • വിവർത്തന ആപ്പ് - 300,000-ത്തിലധികം ഓഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ സംഭാഷണത്തിന്റെ സാമ്പിൾ വലുപ്പം മാതൃഭാഷയല്ലാത്തവരിൽ നിന്നുള്ള ശേഖരണം

എനിക്ക് മതിയായ ഡാറ്റ ഇല്ലെങ്കിലോ?

AI & ML ലോകത്ത്, ഡാറ്റ പരിശീലനം അനിവാര്യമാണ്. പുതിയ കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിന് അവസാനമില്ലെന്നും AI പരിശീലന ഡാറ്റാ സ്പെക്‌ട്രത്തെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുമ്പോൾ ഇത് ശരിയാണെന്നും ശരിയായി പറയപ്പെടുന്നു. കൂടുതൽ ഡാറ്റ, മികച്ച ഫലങ്ങൾ. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഉപയോഗ കേസ് ഒരു പ്രത്യേക വിഭാഗവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതും ശരിയായ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉറവിടമാക്കുന്നത് ഒരു വെല്ലുവിളിയുമാണ്. അതിനാൽ ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, നിങ്ങൾക്ക് മതിയായ ഡാറ്റ ഇല്ലെങ്കിൽ, ML മോഡലിൽ നിന്നുള്ള പ്രവചനങ്ങൾ കൃത്യമല്ലായിരിക്കാം അല്ലെങ്കിൽ പക്ഷപാതപരമാകാം. പോരായ്മകൾ മറികടക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന ഡാറ്റാ വർദ്ധനയും ഡാറ്റാ മാർക്ക്അപ്പും പോലുള്ള മാർഗങ്ങളുണ്ട്, എന്നിരുന്നാലും ഫലം ഇപ്പോഴും കൃത്യമോ വിശ്വസനീയമോ ആയിരിക്കില്ല.

Ai പരിശീലന ഡാറ്റ
Ai പരിശീലന ഡാറ്റ
Ai പരിശീലന ഡാറ്റ
Ai പരിശീലന ഡാറ്റ

എങ്ങനെയാണ് നിങ്ങൾ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത്?

ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം ഔട്ട്പുട്ടിന്റെ ഗുണനിലവാരത്തിന് നേരിട്ട് ആനുപാതികമാണ്. അതുകൊണ്ടാണ് വളരെ കൃത്യമായ മോഡലുകൾക്ക് പരിശീലനത്തിനായി ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ആവശ്യമായി വരുന്നത്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു ക്യാച്ച് ഉണ്ട്. കൃത്യതയിലും കൃത്യതയിലും ആശ്രയിക്കുന്ന ഒരു ആശയത്തിന്, ഗുണനിലവാരം എന്ന ആശയം പലപ്പോഴും അവ്യക്തമാണ്.

ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ ശക്തവും വിശ്വസനീയവുമാണ്, എന്നാൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?

ആദ്യം ഗുണനിലവാരം എന്താണ്?

ശരി, ഞങ്ങളുടെ സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് ഞങ്ങൾ നൽകുന്ന ഡാറ്റ പോലെ, ഗുണനിലവാരത്തിനും നിരവധി ഘടകങ്ങളും പാരാമീറ്ററുകളും അതുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ AI വിദഗ്ധരെയോ മെഷീൻ ലേണിംഗ് വെറ്ററൻസിനെയോ സമീപിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഏത് ക്രമമാറ്റവും അവർ പങ്കിട്ടേക്കാം -

Ai പരിശീലന ഡാറ്റ

  • ഒരേപോലെ - ഒരു പ്രത്യേക ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന ഡാറ്റ അല്ലെങ്കിൽ ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ ഏകീകൃതത
  • സമഗ്രമായത് - നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം പ്രവർത്തിക്കാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്ന എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡാറ്റ
  • സ്ഥിരത - ഡാറ്റയുടെ ഓരോ ബൈറ്റും സ്വഭാവത്തിൽ സമാനമാണ്
  • റിപ്പോർട്ടിംഗ് - നിങ്ങൾ ഉറവിടവും ഫീഡും നൽകുന്ന ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ ആവശ്യകതകൾക്കും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഫലങ്ങൾക്കും സമാനമാണ്
  • രണ്ടുതരം - നിങ്ങൾക്ക് ഓഡിയോ, വീഡിയോ, ഇമേജ്, ടെക്‌സ്‌റ്റ് എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള എല്ലാത്തരം ഡാറ്റകളുടെയും സംയോജനമുണ്ട്

ഡാറ്റാ നിലവാരത്തിലുള്ള ഗുണനിലവാരം എന്താണെന്ന് ഇപ്പോൾ ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു, ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയുന്ന വ്യത്യസ്ത വഴികൾ നമുക്ക് പെട്ടെന്ന് നോക്കാം ഡാറ്റ ശേഖരണം തലമുറയും.

1. ഘടനാപരമായതും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റയ്ക്കായി നോക്കുക. വ്യാഖ്യാനിച്ച ഘടകങ്ങളും മെറ്റാഡാറ്റയും ഉള്ളതിനാൽ ആദ്യത്തേത് മെഷീനുകൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാനാകും. എന്നിരുന്നാലും, രണ്ടാമത്തേത്, ഒരു സിസ്റ്റത്തിന് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന വിലപ്പെട്ട വിവരങ്ങളില്ലാതെ ഇപ്പോഴും അസംസ്കൃതമാണ്. ഇവിടെയാണ് ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം വരുന്നത്.

2. പക്ഷപാതിത്വം ഇല്ലാതാക്കുന്നത് ഗുണനിലവാര ഡാറ്റ ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള മറ്റൊരു മാർഗമാണ്, കാരണം സിസ്റ്റം സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്ന് ഏതെങ്കിലും മുൻവിധി നീക്കം ചെയ്യുകയും ഒരു വസ്തുനിഷ്ഠമായ ഫലം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. പക്ഷപാതം നിങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ വളച്ചൊടിക്കുകയും അത് നിഷ്ഫലമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

3. ഡാറ്റ വിപുലമായി വൃത്തിയാക്കുക, ഇത് നിങ്ങളുടെ ഔട്ട്പുട്ടുകളുടെ ഗുണനിലവാരം സ്ഥിരമായി വർദ്ധിപ്പിക്കും. ഏതൊരു ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞനും നിങ്ങളോട് പറയും, അവരുടെ ജോലിയുടെ പ്രധാന പങ്ക് ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുക എന്നതാണ്. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ്, ശബ്ദം, നഷ്ടപ്പെട്ട മൂല്യങ്ങൾ, ഘടനാപരമായ പിശകുകൾ തുടങ്ങിയവ നീക്കം ചെയ്യുന്നു.


പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ ബാധിക്കുന്നതെന്താണ്?

നിങ്ങളുടെ AI/ML മോഡലുകൾക്കായി നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്ന നിലവാരം പ്രവചിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന മൂന്ന് പ്രധാന ഘടകങ്ങളുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ AI പ്രോജക്റ്റ് നിർമ്മിക്കാനോ തകർക്കാനോ കഴിയുന്ന ആളുകൾ, പ്രോസസ്സ്, പ്ലാറ്റ്ഫോം എന്നിവയാണ് 3 പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ.

Ai പരിശീലന ഡാറ്റ
പ്ലാറ്റ്ഫോം: ഏറ്റവും ആവശ്യപ്പെടുന്ന AI, ML സംരംഭങ്ങൾ വിജയകരമായി വിന്യസിക്കുന്നതിന് വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉറവിടമാക്കുന്നതിനും പകർത്തുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് പ്രൊപ്രൈറ്ററി പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ആവശ്യമാണ്. തൊഴിലാളികളെ മാനേജുചെയ്യുന്നതിനും ഗുണനിലവാരവും ത്രൂപുട്ടും പരമാവധിയാക്കുന്നതിനും പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഉത്തരവാദിയാണ്

ആളുകൾ: AI എന്ന് ചിന്തിക്കാൻ, വ്യവസായത്തിലെ ഏറ്റവും മിടുക്കരായ ആളുകളെ എടുക്കും. സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നതിന്, എല്ലാ ഡാറ്റാ തരങ്ങളും ട്രാൻസ്‌ക്രൈബുചെയ്യാനും ലേബൽ ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ആയിരക്കണക്കിന് പ്രൊഫഷണലുകൾ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമാണ്.

പ്രോസസ്സ്: സുസ്ഥിരവും പൂർണ്ണവും കൃത്യവുമായ സ്വർണ്ണ-നിലവാര ഡാറ്റ ഡെലിവറി ചെയ്യുന്നത് സങ്കീർണ്ണമായ ജോലിയാണ്. എന്നാൽ ഏറ്റവും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങളും കർശനവും തെളിയിക്കപ്പെട്ടതുമായ ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണങ്ങളും ചെക്ക്‌പോസ്റ്റുകളും പാലിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും ഡെലിവർ ചെയ്യേണ്ടത് ഇതാണ്.

AI പരിശീലന ഡാറ്റ നിങ്ങൾ എവിടെ നിന്ന് സ്രോതസ്സ് ചെയ്യുന്നു?

ഞങ്ങളുടെ മുൻ വിഭാഗത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഞങ്ങൾക്ക് ഇവിടെ വളരെ കൃത്യമായ ഉൾക്കാഴ്ചയുണ്ട്. ഉറവിട ഡാറ്റ തിരയുന്ന നിങ്ങളിൽ ഉള്ളവർക്കായി
അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾ വീഡിയോ ശേഖരണം, ഇമേജ് ശേഖരണം, ടെക്‌സ്‌റ്റ് ശേഖരണം എന്നിവയും മറ്റും നടത്തുന്ന പ്രക്രിയയിലാണെങ്കിൽ, മൂന്നെണ്ണം ഉണ്ട്
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഉറവിടമാക്കാൻ കഴിയുന്ന പ്രാഥമിക വഴികൾ.

നമുക്ക് അവ വ്യക്തിഗതമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം.

സ്വതന്ത്ര ഉറവിടങ്ങൾ

വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ സ്വമേധയാ ഉള്ള ശേഖരണങ്ങളാണ് സ്വതന്ത്ര ഉറവിടങ്ങൾ. അത് ഉപരിതലത്തിൽ സൗജന്യമായി കിടക്കുന്ന ഡാറ്റയാണ്. ചില സ്വതന്ത്ര ഉറവിടങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു -

Ai പരിശീലന ഡാറ്റ

  • 250-ൽ 2020 ദശലക്ഷത്തിലധികം സെറ്റ് ഡാറ്റ പുറത്തിറക്കിയ Google ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ
  • Reddit, Quora എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള ഫോറങ്ങൾ, അവ ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള വിഭവസമൃദ്ധമായ ഉറവിടങ്ങളാണ്. കൂടാതെ, ഈ ഫോറങ്ങളിലെ ഡാറ്റാ സയൻസും AI കമ്മ്യൂണിറ്റികളും എത്തിച്ചേരുമ്പോൾ പ്രത്യേക ഡാറ്റ സെറ്റുകളിൽ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.
  • സൗജന്യ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്ക് പുറമെ നിങ്ങൾക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉറവിടങ്ങൾ കണ്ടെത്താനാകുന്ന മറ്റൊരു സൗജന്യ ഉറവിടമാണ് Kaggle.
  • നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആരംഭിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ സൗജന്യ ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും ലിസ്റ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്

ഈ വഴികൾ സൗജന്യമാണെങ്കിലും, നിങ്ങൾ ചെലവഴിക്കുന്നത് സമയവും പരിശ്രമവുമാണ്. സൌജന്യ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ എല്ലായിടത്തും ഉണ്ട്, നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ രീതിയിൽ സോഴ്സിംഗ്, ക്ലീനിംഗ്, ടൈലറിംഗ് എന്നിവയ്ക്കായി നിങ്ങൾ മണിക്കൂറുകളോളം ജോലി ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.

സ്വതന്ത്ര സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള ചില ഡാറ്റ വാണിജ്യ ആവശ്യങ്ങൾക്കും ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ല എന്നതാണ് ഓർമ്മിക്കേണ്ട മറ്റ് പ്രധാന പോയിന്റുകളിലൊന്ന്. അത് ആവശ്യമാണ് ഡാറ്റ ലൈസൻസിംഗ്.

ഡാറ്റ സ്ക്രാപ്പിംഗ്

പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ഉചിതമായ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ മൈനിംഗ് ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഡാറ്റ സ്ക്രാപ്പിംഗ്. വെബ്‌സൈറ്റുകൾ, പൊതു പോർട്ടലുകൾ, പ്രൊഫൈലുകൾ, ജേണലുകൾ, ഡോക്യുമെന്റുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നും മറ്റും ടൂളുകൾക്ക് നിങ്ങൾക്കാവശ്യമായ ഡാറ്റ സ്‌ക്രാപ്പ് ചെയ്യാനും അവ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസിലേക്ക് പരിധികളില്ലാതെ ലഭ്യമാക്കാനും കഴിയും.

ഇതൊരു അനുയോജ്യമായ പരിഹാരമായി തോന്നുമെങ്കിലും, വ്യക്തിഗത ഉപയോഗത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ മാത്രമേ ഡാറ്റ സ്ക്രാപ്പിംഗ് നിയമപരമാകൂ. നിങ്ങൾ വാണിജ്യപരമായ അഭിലാഷങ്ങളോടെ ഡാറ്റ സ്‌ക്രാപ്പ് ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു കമ്പനിയാണെങ്കിൽ, അത് തന്ത്രപരവും നിയമവിരുദ്ധവുമാണ്. അതുകൊണ്ടാണ് നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഡാറ്റ സ്‌ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് വെബ്‌സൈറ്റുകൾ, പാലിക്കൽ, വ്യവസ്ഥകൾ എന്നിവ പരിശോധിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു നിയമ സംഘം ആവശ്യമായി വരുന്നത്.

ബാഹ്യ വെണ്ടർമാർ

AI പരിശീലന ഡാറ്റയ്‌ക്കായുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരണത്തെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായി ബാഹ്യ വെണ്ടർമാരെ സമീപിക്കുക എന്നതാണ് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഓപ്ഷൻ. നിങ്ങളുടെ മൊഡ്യൂളുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ ആവശ്യകതകൾക്കായി ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഉത്തരവാദിത്തം അവർ ഏറ്റെടുക്കുന്നു. ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഇനിപ്പറയുന്ന കാരണങ്ങളാൽ ആണ് -

  • ഡാറ്റയുടെ വഴികൾക്കായി നിങ്ങൾ മണിക്കൂറുകളോളം ചെലവഴിക്കേണ്ടതില്ല
  • ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരണത്തിന്റെയും വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെയും കാര്യത്തിൽ ഒരു ശ്രമവും ഉൾപ്പെട്ടിട്ടില്ല
  • കുറച്ച് കാലം മുമ്പ് ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്ത എല്ലാ ഘടകങ്ങളും കൃത്യമായി പരിശോധിക്കുന്ന ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും
  • നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും
  • നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിനും മറ്റും ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവ് നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യപ്പെടാം
  • ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടത്, അവരുടെ ഡാറ്റാ ശേഖരണവും ഡാറ്റയും പ്രാദേശിക നിയന്ത്രണ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ തോത് അനുസരിച്ച് ഒരു പോരായ്മയായി തെളിയിക്കാവുന്ന ഒരേയൊരു ഘടകം ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ് ചെലവുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു എന്നതാണ്. വീണ്ടും, ചെലവുകൾ ഉൾപ്പെടാത്തത്.

Shaip ഇതിനകം തന്നെ ഡാറ്റാ ശേഖരണ സേവനങ്ങളിൽ ഒരു നേതാവാണ്, കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ അതിമോഹമായ AI പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് ലൈസൻസ് നൽകാനാകുന്ന ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റയുടെയും സ്പീച്ച്/ഓഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെയും സ്വന്തം ശേഖരണമുണ്ട്.

ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തുറക്കുക - ഉപയോഗിക്കണോ വേണ്ടയോ?

ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തുറക്കുക മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളാണ് ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ. നിങ്ങൾക്ക് ഓഡിയോ, വീഡിയോ, ഇമേജ് അല്ലെങ്കിൽ ടെക്‌സ്‌റ്റ് അധിഷ്‌ഠിത ഡാറ്റാസെറ്റ് ആവശ്യമുണ്ടോ എന്നത് പ്രശ്‌നമല്ല, എല്ലാ രൂപങ്ങൾക്കും ഡാറ്റാ ക്ലാസുകൾക്കുമായി ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ലഭ്യമാണ്.

ഉദാഹരണത്തിന്, 142 മുതൽ 1996 വരെയുള്ള 2014 ദശലക്ഷത്തിലധികം ഉപയോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്ന ആമസോൺ ഉൽപ്പന്ന അവലോകന ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉണ്ട്. ചിത്രങ്ങൾക്കായി, നിങ്ങൾക്ക് Google ഓപ്പൺ ഇമേജുകൾ പോലെയുള്ള മികച്ച ഒരു ഉറവിടമുണ്ട്, അവിടെ നിങ്ങൾക്ക് 9 ദശലക്ഷത്തിലധികം ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉറവിടമാക്കാനാകും. ഗൂഗിളിന് മെഷീൻ പെർസെപ്ഷൻ എന്നൊരു വിഭാഗമുണ്ട്, അത് പത്ത് സെക്കൻഡ് ദൈർഘ്യമുള്ള 2 ദശലക്ഷം ഓഡിയോ ക്ലിപ്പുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ഈ വിഭവങ്ങളുടെ ലഭ്യത (മറ്റുള്ളവ) ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്ന പ്രധാന ഘടകം അവയുടെ ഉപയോഗവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വ്യവസ്ഥകളാണ്. അവ ഉറപ്പായും പൊതുവായതാണ്, എന്നാൽ ലംഘനത്തിനും ന്യായമായ ഉപയോഗത്തിനും ഇടയിൽ നേർത്ത വരയുണ്ട്. ഓരോ റിസോഴ്‌സും അതിന്റേതായ അവസ്ഥയിലാണ് വരുന്നത്, നിങ്ങൾ ഈ ഓപ്ഷനുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ഞങ്ങൾ ജാഗ്രത നിർദേശിക്കുന്നു. കാരണം, സ്വതന്ത്രമായ വഴികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന്റെ മറവിൽ, നിങ്ങൾക്ക് വ്യവഹാരങ്ങളും അനുബന്ധ ചെലവുകളും നേരിടേണ്ടി വന്നേക്കാം.

AI പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ യഥാർത്ഥ ചെലവുകൾ

ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനോ ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനോ നിങ്ങൾ ചെലവഴിക്കുന്ന പണം മാത്രം നിങ്ങൾ പരിഗണിക്കേണ്ടതില്ല. AI സിസ്റ്റങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ചെലവഴിക്കുന്ന സമയവും പരിശ്രമവും പോലുള്ള രേഖീയ ഘടകങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കണം ചെലവ് ഒരു ഇടപാട് വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന്. അപരനെ അഭിനന്ദിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നു.

ഡാറ്റ ഉറവിടമാക്കുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും ചെലവഴിച്ച സമയം
ഭൂമിശാസ്ത്രം, വിപണി ജനസംഖ്യാശാസ്‌ത്രം, നിങ്ങളുടെ ഇടത്തിലുള്ള മത്സരം എന്നിവ പോലുള്ള ഘടകങ്ങൾ പ്രസക്തമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ലഭ്യതയെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നു. നിങ്ങളുടെ AI സിസ്റ്റത്തെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് സ്വമേധയാ ഡാറ്റ തിരയുന്ന സമയം പാഴാക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഉറവിടമാക്കാൻ നിങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്‌തുകഴിഞ്ഞാൽ, ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിച്ച് സമയം ചിലവഴിച്ച് പരിശീലനം കൂടുതൽ വൈകിപ്പിക്കും, അതുവഴി നിങ്ങളുടെ മെഷീന് എന്താണ് നൽകുന്നതെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും.

ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനുമുള്ള വില
AI ഡാറ്റ സോഴ്‌സ് ചെയ്യുമ്പോൾ ഓവർഹെഡ് ചെലവുകൾ (ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ കളക്ടർമാർ, അനോട്ടേറ്റർമാർ, മെയിന്റനിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ, ടെക് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ, SaaS ടൂളുകളിലേക്കുള്ള സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷനുകൾ, പ്രൊപ്രൈറ്ററി ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വികസനം) കണക്കാക്കേണ്ടതുണ്ട്.

മോശം ഡാറ്റയുടെ വില
മോശം ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ കമ്പനി ടീമിന്റെ മനോവീര്യം, നിങ്ങളുടെ മത്സരക്ഷമത, ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടാതെ പോകുന്ന മറ്റ് പ്രത്യക്ഷമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ എന്നിവ നഷ്ടപ്പെടുത്തും. വൃത്തിഹീനമോ അസംസ്കൃതമോ അപ്രസക്തമോ കാലഹരണപ്പെട്ടതോ കൃത്യമല്ലാത്തതോ അക്ഷരപ്പിശകുകൾ നിറഞ്ഞതോ ആയ ഏതൊരു ഡാറ്റാസെറ്റും ഞങ്ങൾ മോശം ഡാറ്റയെ നിർവ്വചിക്കുന്നു. പക്ഷപാതം അവതരിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയും തെറ്റായ ഫലങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ അൽഗോരിതം കേടാക്കിക്കൊണ്ടും മോശം ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ AI മോഡലിനെ നശിപ്പിക്കും.

മാനേജ്മെന്റ് ചെലവുകൾ
നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷന്റെയോ എന്റർപ്രൈസിന്റെയോ അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ ഉൾപ്പെടുന്ന എല്ലാ ചെലവുകളും, മൂർച്ചയുള്ളവ, അദൃശ്യമായവ എന്നിവ മാനേജ്മെന്റ് ചെലവുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അവ മിക്കപ്പോഴും ഏറ്റവും ചെലവേറിയതാണ്.

Ai പരിശീലന ഡാറ്റ

ഡാറ്റ സോഴ്‌സിംഗിന് ശേഷം എന്താണ് അടുത്തത്?

നിങ്ങളുടെ കൈയിൽ ഡാറ്റാസെറ്റ് ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, അടുത്ത ഘട്ടം അത് വ്യാഖ്യാനിക്കുകയോ ലേബൽ ചെയ്യുകയോ ആണ്. സങ്കീർണ്ണമായ എല്ലാ ജോലികൾക്കും ശേഷം, നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ളത് ക്ലീൻ റോ ഡാറ്റയാണ്. നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ള ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കാത്തതിനാൽ മെഷീന് ഇപ്പോഴും മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്നില്ല. ഇവിടെയാണ് യഥാർത്ഥ വെല്ലുവിളിയുടെ ശേഷിക്കുന്ന ഭാഗം ആരംഭിക്കുന്നത്.

ഞങ്ങൾ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, ഒരു മെഷീന് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഫോർമാറ്റിൽ ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം ചെയ്യുന്നത് ഇതാണ്. ഡാറ്റയിലെ ഓരോ ഘടകങ്ങളും കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കാൻ ഒരു മൊഡ്യൂളിനെ സഹായിക്കുന്നതിന് ഇത് റോ ഡാറ്റ എടുക്കുകയും ലേബലുകളുടെയും ടാഗുകളുടെയും പാളികൾ ചേർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റ ഉറവിടം

ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വാചകത്തിൽ, ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ഒരു AI സിസ്റ്റത്തോട് വ്യാകരണ വാക്യഘടന, സംഭാഷണത്തിന്റെ ഭാഗങ്ങൾ, പ്രീപോസിഷനുകൾ, വിരാമചിഹ്നങ്ങൾ, വികാരങ്ങൾ, വികാരങ്ങൾ, മെഷീൻ കോംപ്രഹെൻഷനിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന മറ്റ് പാരാമീറ്ററുകൾ എന്നിവയെ അറിയിക്കും. മനുഷ്യ സംഭാഷണങ്ങളെ ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഇങ്ങനെയാണ്, അങ്ങനെ ചെയ്യുമ്പോൾ മാത്രമേ അവർക്ക് അവരുടെ പ്രതികരണങ്ങളിലൂടെ മനുഷ്യ ഇടപെടലുകളെ നന്നായി അനുകരിക്കാൻ കഴിയൂ.

അത് തോന്നുന്നത് പോലെ അനിവാര്യമായതിനാൽ, അത് വളരെ സമയമെടുക്കുന്നതും മടുപ്പിക്കുന്നതുമാണ്. നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന്റെ സ്കെയിലോ അതിന്റെ അഭിലാഷങ്ങളോ പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ എടുക്കുന്ന സമയം വളരെ വലുതാണ്.

നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന വിദഗ്ധർ ഇല്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള വർക്ക്ഫോഴ്‌സിന് അവരുടെ ദൈനംദിന ഷെഡ്യൂളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ സമയം നീക്കിവെക്കേണ്ടതിനാലാണ് ഇത് പ്രാഥമികമായി സംഭവിക്കുന്നത്. അതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ ടീം അംഗങ്ങളെ വിളിച്ചുവരുത്തി ഇത് ഒരു അധിക ചുമതലയായി നിയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് കൂടുതൽ വൈകും, നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കും.

ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനത്തിനായി സൌജന്യ ടൂളുകൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, ഈ പ്രക്രിയ സമയമെടുക്കുമെന്ന വസ്തുത എടുത്തുകളയുന്നില്ല.

അവിടെയാണ് ഷൈപ്പിനെപ്പോലുള്ള ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന വെണ്ടർമാർ കടന്നുവരുന്നത്. നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അവർ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന വിദഗ്ധരുടെ ഒരു സമർപ്പിത ടീമിനെ കൊണ്ടുവരുന്നു. നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്കും ആവശ്യങ്ങൾക്കും നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്ന രീതിയിൽ അവർ നിങ്ങൾക്ക് പരിഹാരങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, നിങ്ങൾക്ക് അവരുമായി ഒരു സമയപരിധി സജ്ജീകരിക്കാനും ആ നിർദ്ദിഷ്ട ടൈംലൈനിൽ പൂർത്തിയാക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടാനും കഴിയും.

വിദഗ്ധർ നിങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ലേബൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ജോലി ചെയ്യുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കും പ്രോജക്റ്റിനും കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമുള്ള കാര്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ നിങ്ങളുടെ ഇൻ-ഹൗസ് ടീം അംഗങ്ങൾക്ക് കഴിയും എന്നതാണ് പ്രധാന നേട്ടങ്ങളിലൊന്ന്.

ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്, ഒപ്റ്റിമൽ ക്വാളിറ്റിയും കുറഞ്ഞ സമയവും പരമാവധി കൃത്യതയും ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും.

പൊതിയുക

AI പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ എല്ലാം അതായിരുന്നു. പരിശീലന ഡാറ്റ എന്താണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത് മുതൽ സൗജന്യ ഉറവിടങ്ങളും ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗിന്റെ നേട്ടങ്ങളും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നത് വരെ, ഞങ്ങൾ അവയെല്ലാം ചർച്ച ചെയ്തു. ഒരിക്കൽ കൂടി, ഈ സ്പെക്‌ട്രത്തിൽ പ്രോട്ടോക്കോളുകളും നയങ്ങളും ഇപ്പോഴും അപ്രസക്തമാണ്, നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങളെപ്പോലുള്ള AI പരിശീലന ഡാറ്റാ വിദഗ്ധരുമായി ബന്ധപ്പെടാൻ ഞങ്ങൾ എപ്പോഴും ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.

സോഴ്‌സിംഗ്, ഡീ-ഐഡന്റിഫൈയിംഗ് മുതൽ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം വരെ, നിങ്ങളുടെ എല്ലാ ആവശ്യങ്ങൾക്കും ഞങ്ങൾ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ മാത്രമേ നിങ്ങൾക്ക് പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയൂ. ഡാറ്റ സോഴ്‌സിംഗിലും ലേബലിംഗിലും ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന സങ്കീർണതകൾ ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് നിങ്ങൾക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ജോലികൾ ഞങ്ങൾക്ക് വിട്ടുകൊടുത്ത് ഞങ്ങളുടെ പരിഹാരങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താനാകുമെന്ന വസ്തുത ഞങ്ങൾ ആവർത്തിക്കുന്നത്.

നിങ്ങളുടെ എല്ലാ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന ആവശ്യങ്ങൾക്കും ഇന്ന് ഞങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുക.

സംസാരിക്കാം

  • രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഞാൻ ഷൈപ്പിനോട് യോജിക്കുന്നു സ്വകാര്യതാനയം ഒപ്പം സേവന നിബന്ധനകൾ Shaip-ൽ നിന്ന് B2B മാർക്കറ്റിംഗ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ സ്വീകരിക്കുന്നതിന് എന്റെ സമ്മതം നൽകുക.

പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ (പതിവുചോദ്യങ്ങൾ)

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.