ML മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള വിശ്വസനീയമായ AI ഡാറ്റാ ശേഖരണ സേവനങ്ങൾ

AI പരിശീലന ഡാറ്റയെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ nlp ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു. AI/ML മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന വിവരമാണിത്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ, നൽകിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ മനസിലാക്കുന്നതിനും പഠിക്കുന്നതിനും, യഥാർത്ഥ ജീവിത സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഒരു പുതിയ ഡാറ്റാ സെറ്റ് അവതരിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഫലങ്ങൾ കൃത്യമായി പ്രവചിക്കുന്നതിന് പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ വലിയ സെറ്റ് (ഓഡിയോ, വീഡിയോ, ഇമേജുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ്) ഉപയോഗിക്കുന്നു.

തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിൽ അവബോധമുള്ളവരായിരിക്കാൻ AI മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതിനാൽ, പ്രസക്തവും വൃത്തിയാക്കിയതും ലേബൽ ചെയ്‌തതുമായ ഡാറ്റ നിങ്ങൾ അവർക്ക് നൽകേണ്ടതുണ്ട്. വ്യത്യസ്ത ഡൊമെയ്‌നുകളിലുടനീളം ഉചിതമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതും ശേഖരിക്കുന്നതും അളക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നതിനാൽ, AI സജ്ജീകരണങ്ങൾ പ്രകൃതിയിൽ കൂടുതൽ അവബോധജന്യമാക്കുന്നതിനും പ്രത്യേക ബിസിനസ്സ് പ്രശ്‌നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കൂടുതൽ അനുയോജ്യമാക്കുന്നതിനും ഇവിടെയാണ് ഡാറ്റ ശേഖരണം പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.

നിങ്ങൾ മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യയെ ആശ്രയിച്ച് ഡാറ്റ ശേഖരണം വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. ഏകദേശം പറഞ്ഞാൽ, NLP-യ്‌ക്കായുള്ള ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റ് ശേഖരണവും സ്പീഡ് ഡാറ്റാസെറ്റ് സംഭരണവും കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയ്‌ക്കുള്ള ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റും വീഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റ് ശേഖരണവും പരുക്കൻ തരങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

• ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സിംഗ്: ആമസോൺ മെക്കാനിക്കൽ ടർക്ക് പോലുള്ള കമ്പനികൾ പബ്ലിക് ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് പ്രക്രിയയിൽ പങ്കെടുക്കാൻ തയ്യാറുള്ള പൊതു ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനകർക്കിടയിൽ ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയ്ക്ക് ആവശ്യമായ ജോലികൾ വിതരണം ചെയ്യുന്നു.
• സ്വകാര്യ ജനക്കൂട്ടം: സ്രോതസ്സായ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം പരിശോധിക്കാൻ ഡാറ്റാ കളക്ടർമാരുടെ ഒരു നിയന്ത്രിത സംഘം.
• ഡാറ്റാ ശേഖരണ കമ്പനികൾ: നിങ്ങളുടെ ആവശ്യകതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ടെക്‌സ്‌റ്റ്, ഓഡിയോ, വീഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ ഇമേജ് എന്നിങ്ങനെ ഏത് ഡാറ്റയും ഉറവിടമാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന മാർക്കറ്റിലെ വളരെ കുറച്ച് വെണ്ടർമാരിൽ ഒന്നാണ് ഷാപ്പ്.

• എന്താണ് പരിഹരിക്കേണ്ട പ്രശ്നം?
• ML അൽഗോരിതങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായ നിർണായക ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
• ഏത് ഡാറ്റയാണ് ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്‌തിരിക്കുന്നത്, അത് എവിടെയാണ് സംഭരിച്ചിരിക്കുന്നത്, കൂടാതെ സ്രോതസ് ചെയ്യേണ്ട ഡാറ്റയ്ക്ക് യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുമോ?

• AI മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ / വലിയ അളവിലുള്ള ആന്തരിക ഡാറ്റ കമ്പനികൾക്ക് ലഭ്യമായേക്കില്ല
• ഡാറ്റ ലഭ്യമാണെങ്കിലും, ഒരു പ്രത്യേക ഉപഭോക്താക്കൾക്കിടയിലെ ഉപയോഗ രീതികൾ കാരണം ഡാറ്റ പക്ഷപാതപരമായിരിക്കാം (വൈവിധ്യമില്ല)
• ഒരു ഫലം പ്രവചിക്കുന്നതിനും അതുവഴി ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നതിനുമുള്ള സ്ഥാനം, പാരിസ്ഥിതിക സാഹചര്യങ്ങൾ, മറ്റ് പ്രസക്തമായ വേരിയബിളുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള സാഹചര്യപരമായ സന്ദർഭങ്ങൾ നിലവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നഷ്‌ടമായേക്കാം.

ഐഡിയഡ് എഐ മോഡലുകൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഡാറ്റ തരം തിരിച്ചറിയാൻ ഒരു AI ഡാറ്റ കളക്ഷൻ കമ്പനി നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഒരു വിശ്വസനീയമായ സ്ഥാപനം ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കുന്നു, പ്രൊഫൈലുകൾ ആവശ്യാനുസരണം നൽകുന്നു, വ്യക്തതയുള്ള ഉറവിടങ്ങളിലൂടെ ഉറവിടങ്ങൾ നൽകുന്നു, ആവശ്യകതകളുമായി അവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, അവ വൃത്തിയാക്കുന്നു, വ്യാഖ്യാനം, NLP മാനദണ്ഡങ്ങൾ, മറ്റ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ എന്നിവയിലൂടെ തയ്യാറാക്കുന്നു.

AI ഡാറ്റാ ശേഖരണം വളരെ പ്രത്യേകമായ ഒരു മേഖലയാണ്, അതിന് സാധ്യതയുള്ള ഉറവിടങ്ങൾ നിങ്ങൾ ആദ്യം തിരിച്ചറിയേണ്ടതുണ്ട്. ഗുണനിലവാരം, കൃത്യത, വേഗത, പ്രത്യേകതകൾ, വ്യക്തമായും സുരക്ഷ എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ പുലർത്തിക്കൊണ്ട്, ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ അവർക്ക് കൂടുതൽ കഴിവുള്ളതിനാൽ വിശ്വസനീയമായ സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് ഇത് ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് അർത്ഥമാക്കുന്നു.