ഡാറ്റ ശേഖരണം

എന്താണ് ഡാറ്റ ശേഖരണം? ഒരു തുടക്കക്കാരൻ അറിയേണ്ടതെല്ലാം

നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ചിന്തിച്ചിട്ടുണ്ടോ
ഡാറ്റയുടെ തരങ്ങൾ

ഇന്റലിജന്റ് AI, ML മോഡലുകൾ എല്ലായിടത്തും ഉണ്ട്

  • മുൻകൂർ രോഗനിർണയത്തിനുള്ള പ്രവചനാതീതമായ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ മാതൃകകൾ
  • ലെയ്ൻ കീപ്പിംഗ്, റിവേഴ്സ് പാർക്കിംഗ്, മറ്റ് അന്തർനിർമ്മിത സവിശേഷതകൾ എന്നിവയുള്ള സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ
  • ഉള്ളടക്കം, സന്ദർഭം, ഉദ്ദേശ്യം എന്നിവയിൽ സ്വകാര്യമായ ഇന്റലിജന്റ് ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ

എന്നാൽ ഈ മോഡലുകളെ കൃത്യതയുള്ളതും ഉയർന്ന ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആയതും വളരെ നിർദ്ദിഷ്ടവുമാക്കുന്നത് എന്താണ്

ഡാറ്റ, ഡാറ്റ, കൂടുതൽ ഡാറ്റ.

ഒരു AI മോഡലിന് ഡാറ്റ അർത്ഥമാക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾ ഇനിപ്പറയുന്ന ഘടകങ്ങൾ മനസ്സിൽ സൂക്ഷിക്കേണ്ടതുണ്ട്:

  • വൻതോതിലുള്ള അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റാ ഭാഗങ്ങൾ ലഭ്യമാണ്
  • ഡാറ്റ ബ്ലോക്കുകൾ ബഹുമുഖവും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമാണ്
  • ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റ ബുദ്ധിയുള്ള മെഷീനുകൾക്ക് ശബ്ദം പോലെയാണ് 

പരിഹാരം: ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം (പ്രസക്തവും ഉപയോഗ-നിർദ്ദിഷ്‌ടവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ലേബൽ ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയ)

ml മോഡലുകൾക്കായി AI പരിശീലന ഡാറ്റ നേടുന്നു

ML മോഡലുകൾക്കായി AI പരിശീലന ഡാറ്റ നേടുന്നു

വിശ്വസനീയമായ AI ഡാറ്റാ കളക്ടർമാർ എല്ലാ വഴികളിലൂടെയും ഡാറ്റ ക്യാപ്ചറിംഗും എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനും ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒന്നിലധികം വശങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നവ:

  • ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തയ്യാറാക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു
  • ഡാറ്റാ ശേഖരണവും വ്യാഖ്യാന ബജറ്റും നിയന്ത്രണത്തിലാക്കുന്നു
  • മോഡൽ പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ നേടുന്നു
  • വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റാസെറ്റ് അഗ്രഗേറ്ററുകളിൽ മാത്രം പ്രവർത്തിക്കുന്നു
  • സംഘടനയുടെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി തിരിച്ചറിയുക
  • അനുയോജ്യമായ അൽഗോരിതങ്ങൾക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്നു
  • മേൽനോട്ടത്തിലുള്ളതോ മേൽനോട്ടമില്ലാത്തതോ ആയ പഠനം

സൂചിപ്പിച്ച വശങ്ങൾ പാലിക്കുന്ന ഡാറ്റ നേടുന്നതിനുള്ള മികച്ച ഓപ്ഷനുകൾ:

  1. സ്വതന്ത്ര ഉറവിടങ്ങൾ: Quora, Reddit പോലുള്ള ഓപ്പൺ ഫോറങ്ങളും Kaggle OpenML, Google Datasets എന്നിവയും മറ്റും പോലുള്ള ഓപ്പൺ അഗ്രഗേറ്ററുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു
  2. ആന്തരിക ഉറവിടങ്ങൾ: CRM, ERP പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചെടുത്ത ഡാറ്റ
  3. പണമടച്ച ഉറവിടങ്ങൾ: ബാഹ്യ വെണ്ടർമാരും ഡാറ്റ സ്ക്രാപ്പിംഗ് ടൂളുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു

ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട പോയിന്റ്: ഒരു നുള്ള് ഉപ്പ് ഉപയോഗിച്ച് തുറന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ മനസ്സിലാക്കുക.

ബജറ്റ് ഘടകങ്ങൾ

ബജറ്റ് ഘടകങ്ങൾ

ഞങ്ങളുടെ AI ഡാറ്റാ ശേഖരണ സംരംഭം ബജറ്റ് ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് കഴിയുന്നതിനുമുമ്പ്, ഇനിപ്പറയുന്ന വശങ്ങളും ചോദ്യങ്ങളും പരിഗണിക്കുക:

  • വികസിപ്പിക്കേണ്ട ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ സ്വഭാവം
  • മോഡൽ ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നുണ്ടോ?
  • ആഴത്തിലുള്ള പഠനം പിന്തുണയ്ക്കുന്നുണ്ടോ?
  • ഇത് NLP ആണോ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആണോ, അതോ രണ്ടും ആണോ
  • ഡാറ്റ ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള നിങ്ങളുടെ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും ഉറവിടങ്ങളും എന്തൊക്കെയാണ്?

വിശകലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, കാമ്പെയ്‌നിന്റെ വിലനിർണ്ണയം നിയന്ത്രിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതും സഹായിക്കുന്നതുമായ ഘടകങ്ങൾ ഇതാ:

  1. ഡാറ്റ വോളിയം: ആശ്രിതത്വങ്ങൾ: പ്രോജക്റ്റിന്റെ വലുപ്പം, പരിശീലനത്തിനും ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനുമുള്ള മുൻഗണനകൾ, സിസ്റ്റത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണത, അത് പാലിക്കുന്ന AI സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ തരം, ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ അതിന്റെ അഭാവത്തിൽ ഊന്നൽ. 
  2. വിലനിർണ്ണയ തന്ത്രം: ആശ്രിതത്വം: സേവന ദാതാവിന്റെ കഴിവ്, ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം, ചിത്രത്തിലെ മോഡലിന്റെ സങ്കീർണ്ണത
  3. ഉറവിട രീതികൾ: ആശ്രിതത്വങ്ങൾ: മോഡലിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയും വലുപ്പവും, വാടകയ്‌ക്കെടുത്ത, കരാർ അല്ലെങ്കിൽ ഇൻ-ഹൗസ് വർക്ക്ഫോഴ്‌സ് ഡാറ്റ സോഴ്‌സിംഗ്, കൂടാതെ ഉറവിടത്തിന്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്, ഓപ്പൺ, പബ്ലിക്, പെയ്ഡ്, ഇന്റേണൽ സ്രോതസ്സുകൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള ഓപ്ഷനുകൾ.
ഡാറ്റ ഗുണമേന്മ

ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം എങ്ങനെ അളക്കാം?

സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് നൽകുന്ന ഡാറ്റ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതാണോ അല്ലയോ എന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, അത് ഇനിപ്പറയുന്ന പാരാമീറ്ററുകൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക:

  • നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോഗ കേസുകൾക്കും അൽഗോരിതങ്ങൾക്കും ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്
  • മോഡലിനെ കൂടുതൽ ബുദ്ധിപരമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു
  • തീരുമാനമെടുക്കൽ വേഗത്തിലാക്കുന്നു 
  • ഒരു തത്സമയ നിർമ്മാണത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു

സൂചിപ്പിച്ച വശങ്ങൾ അനുസരിച്ച്, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ ഉണ്ടായിരിക്കണമെന്ന് നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്ന സവിശേഷതകൾ ഇതാ:

  1. ആകർഷകത്വം: ഡാറ്റാ ചങ്കുകൾ ഒന്നിലധികം വഴികളിൽ നിന്ന് ഉത്ഭവിച്ചതാണെങ്കിലും, മോഡലിനെ ആശ്രയിച്ച് അവ ഏകീകൃതമായി പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, വോയ്‌സ് അസിസ്റ്റന്റുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള NLP മോഡലുകൾക്കായി മാത്രം ഉദ്ദേശിച്ചിട്ടുള്ള ഓഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുമായി ജോടിയാക്കുകയാണെങ്കിൽ, നന്നായി പരിചയപ്പെടുത്തിയ വ്യാഖ്യാന വീഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഏകീകൃതമാകില്ല.
  2. ദൃഢത: ഉയർന്ന ഗുണമേന്മയുള്ളതായി വിളിക്കണമെങ്കിൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സ്ഥിരതയുള്ളതായിരിക്കണം. ഇതിനർത്ഥം ഡാറ്റയുടെ ഓരോ യൂണിറ്റും മറ്റേതൊരു യൂണിറ്റിനും പൂരക ഘടകമെന്ന നിലയിൽ മോഡലിന് വേഗത്തിൽ തീരുമാനമെടുക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു എന്നാണ്.
  3. സമഗ്രത: മോഡലിന്റെ എല്ലാ വശങ്ങളും സവിശേഷതകളും ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും ഉറവിട ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ എല്ലാ അടിസ്ഥാനങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുക. ഉദാഹരണത്തിന്, NLP- പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ സെമാന്റിക്, വാക്യഘടന, സാന്ദർഭിക ആവശ്യകതകൾ എന്നിവയ്ക്ക് അനുസൃതമായിരിക്കണം. 
  4. പ്രസക്തി: നിങ്ങൾക്ക് ചില പരിണതഫലങ്ങൾ മനസ്സിലുണ്ടെങ്കിൽ, ഡാറ്റ ഏകീകൃതവും പ്രസക്തവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക, AI അൽഗോരിതങ്ങളെ അവ എളുപ്പത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. 
  5. വൈവിധ്യമാർന്ന: 'യൂണിഫോർമിറ്റി' ഘടകത്തിന് വിരുദ്ധമായി തോന്നുന്നുണ്ടോ? നിങ്ങൾക്ക് മോഡലിനെ സമഗ്രമായി പരിശീലിപ്പിക്കണമെങ്കിൽ വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രധാനമല്ല. ഇത് ബജറ്റ് വർദ്ധിപ്പിക്കുമെങ്കിലും, മോഡൽ കൂടുതൽ ബുദ്ധിശക്തിയും ഗ്രഹണശക്തിയുമുള്ളതായി മാറുന്നു.
എൻഡ്-ടു-എൻഡ് AI പരിശീലന ഡാറ്റ സേവന ദാതാവിനെ ഓൺബോർഡിംഗ് ചെയ്യുന്നതിൻ്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ

എൻഡ്-ടു-എൻഡ് AI പരിശീലന ഡാറ്റാ സേവന ദാതാവിന്റെ ഓൺബോർഡിംഗിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ

ആനുകൂല്യങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുന്നതിന് മുമ്പ്, മൊത്തത്തിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം നിർണ്ണയിക്കുന്ന വശങ്ങൾ ഇതാ:

  • ഉപയോഗിച്ച പ്ലാറ്റ്ഫോം 
  • ഉൾപ്പെട്ട ആളുകൾ
  • പ്രക്രിയ തുടർന്നു

പരിചയസമ്പന്നനായ ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സേവന ദാതാവിനൊപ്പം, മികച്ച പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലേക്കും ഏറ്റവും പരിചയസമ്പന്നരായ ആളുകളിലേക്കും മോഡലിനെ പൂർണതയിലേക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന പരീക്ഷിച്ച പ്രക്രിയകളിലേക്കും നിങ്ങൾക്ക് ആക്‌സസ് ലഭിക്കും.

പ്രത്യേകതകൾക്കായി, ഒരു അധിക രൂപത്തിന് അർഹമായ ചില കൂടുതൽ ക്യൂറേറ്റഡ് ആനുകൂല്യങ്ങൾ ഇതാ:

  1. പ്രസക്തി: എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സേവന ദാതാക്കൾക്ക് മോഡലും അൽഗോരിതം-നിർദ്ദിഷ്‌ട ഡാറ്റാസെറ്റുകളും മാത്രം നൽകാൻ മതിയായ അനുഭവപരിചയമുണ്ട്. കൂടാതെ, സിസ്റ്റത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണത, ജനസംഖ്യാശാസ്‌ത്രം, വിപണി വിഭജനം എന്നിവയും അവർ ശ്രദ്ധിക്കുന്നു. 
  2. വൈവിധ്യം: കൃത്യമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ചില മോഡലുകൾക്ക് പ്രസക്തമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ട്രക്ക് ലോഡ് ആവശ്യമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, സ്വയം ഓടിക്കുന്ന കാറുകൾ. എൻഡ്-ടു-എൻഡ്, പരിചയസമ്പന്നരായ സേവന ദാതാക്കൾ വെണ്ടർ കേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പോലും ഉറവിടമാക്കുന്നതിലൂടെ വൈവിധ്യത്തിന്റെ ആവശ്യകത കണക്കിലെടുക്കുന്നു. വ്യക്തമായി പറഞ്ഞാൽ, മോഡലുകൾക്കും അൽഗോരിതങ്ങൾക്കും അർത്ഥമാക്കുന്ന എല്ലാം ലഭ്യമാക്കിയിട്ടുണ്ട്.
  3. ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്ത ഡാറ്റ: പരിചയസമ്പന്നരായ സേവന ദാതാക്കളുടെ ഏറ്റവും മികച്ച കാര്യം അവർ ഡാറ്റാസെറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള സമീപനമാണ് പിന്തുടരുന്നത് എന്നതാണ്. വ്യാഖ്യാനകർക്ക് അർത്ഥമാക്കുന്നതിന് അവർ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രസക്തമായ ഭാഗങ്ങൾ ടാഗ് ചെയ്യുന്നു.
  4. ഉയർന്ന വ്യാഖ്യാനം: പരിചയസമ്പന്നരായ സേവന ദാതാക്കൾ, വൻതോതിലുള്ള ഡാറ്റയെ പൂർണതയിലേക്ക് വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന് പ്രസക്തമായ വിഷയ വിദഗ്ധരെ വിന്യസിക്കുന്നു.
  5. മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പ്രകാരം തിരിച്ചറിയൽ ഇല്ലാതാക്കൽ: ഡാറ്റ സുരക്ഷാ നിയന്ത്രണങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളുടെ AI പരിശീലന കാമ്പെയ്‌ൻ ഉണ്ടാക്കാനോ തകർക്കാനോ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സേവന ദാതാക്കൾ, GDPR, HIPAA, മറ്റ് അധികാരികൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട എല്ലാ പാലിക്കൽ പ്രശ്‌നങ്ങളും ശ്രദ്ധിക്കുകയും പ്രോജക്റ്റ് വികസനത്തിൽ പൂർണ്ണമായും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
  6. സീറോ ബയസ്: ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ കളക്ടർമാർ, ക്ലീനർമാർ, വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, വിശ്വസനീയമായ സേവന ദാതാക്കൾ കൂടുതൽ വസ്തുനിഷ്ഠമായ ഫലങ്ങളും കൃത്യമായ അനുമാനങ്ങളും നൽകുന്നതിന് മോഡലുകളിൽ നിന്ന് AI പക്ഷപാതം ഒഴിവാക്കുന്നതിന് ഊന്നൽ നൽകുന്നു.
ശരിയായ വിവരശേഖരണ വെണ്ടറെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു

ശരിയായ ഡാറ്റ കളക്ഷൻ വെണ്ടറെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു

എല്ലാ AI പരിശീലന കാമ്പെയ്‌നും ആരംഭിക്കുന്നത് ഡാറ്റ ശേഖരണത്തോടെയാണ്. അല്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ AI പ്രോജക്റ്റ് പട്ടികയിൽ കൊണ്ടുവരുന്ന ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം പോലെ തന്നെ പലപ്പോഴും സ്വാധീനം ചെലുത്തുമെന്ന് പറയാം.

അതിനാൽ, ഇനിപ്പറയുന്ന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്ന ശരിയായ ഡാറ്റാ ശേഖരണ വെണ്ടറെ ജോലിക്ക് ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് നല്ലതാണ്:

  • പുതുമ അല്ലെങ്കിൽ അതുല്യത
  • സമയബന്ധിതമായ ഡെലിവറികൾ
  • കൃതത
  • പൂർണ്ണത
  • ദൃഢത

ശരിയായ ചോയ്‌സ് പൂജ്യമാക്കുന്നതിന് ഒരു ഓർഗനൈസേഷൻ എന്ന നിലയിൽ നിങ്ങൾ പരിശോധിക്കേണ്ട ഘടകങ്ങൾ ഇതാ:

  1. ഒരു സാമ്പിൾ ഡാറ്റാസെറ്റിനായി ആവശ്യപ്പെടുക
  2. കംപ്ലയിൻസ്-പ്രസക്തമായ ചോദ്യങ്ങൾ ക്രോസ്-ചെക്ക് ചെയ്യുക
  3. അവരുടെ ഡാറ്റ ശേഖരണത്തെയും ഉറവിട പ്രക്രിയകളെയും കുറിച്ച് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കുക
  4. പക്ഷപാതം ഇല്ലാതാക്കുന്നതിനുള്ള അവരുടെ നിലപാടും സമീപനവും പരിശോധിക്കുക
  5. കാലക്രമേണ, പ്രോജക്റ്റിൽ പുരോഗമനപരമായ വികസനം നടത്താൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, അവരുടെ തൊഴിൽ ശക്തിയും പ്ലാറ്റ്‌ഫോം-നിർദ്ദിഷ്ട കഴിവുകളും അളക്കാവുന്നതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

സാമൂഹിക പങ്കിടൽ