ಯಶಸ್ವಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಯು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ AI ಯೋಜನೆಯ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ತಂಡಗಳು ಕೇಳುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು: ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಷ್ಟು ಸಾಕು?
ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಉತ್ತರವೆಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಯೋಜನೆಗೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಿರ ಸಂಖ್ಯೆ ಇಲ್ಲ. ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವು ಕಾರ್ಯ, ಮಾದರಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ತರಗತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಲೇಬಲ್ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನೀವು ತಲುಪಲು ಬಯಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು, ಕ್ರಮೇಣ ದೊಡ್ಡ ಉಪವಿಭಾಗಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಯಾವಾಗ ಮಟ್ಟ ಹಾಕಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು. ಇದು ತಂಡಗಳು ವೆಚ್ಚ, ಸಮಯ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಯತ್ನ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಬ್ಲಾಗ್ನಲ್ಲಿ, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಾವು ವಿಭಜಿಸುತ್ತೇವೆ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯನ್ನು ವಿಳಂಬ ಮಾಡದೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ
ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎಷ್ಟೇ ಮುಂದುವರಿದಿದ್ದರೂ, ಅದನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅದು ಕಲಿಯಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶವು ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿದ್ದರೆ, ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದ ಕೂಡಿದ್ದರೆ, ಗದ್ದಲದಿಂದ ಕೂಡಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ತುಂಬಾ ಸೀಮಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತದೆ.
ಬಲವಾದ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ:
- ಮಾದರಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ
- ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಕುರುಡು ಕಲೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ
- ಯೋಜನೆಯ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿ
- ಮಾದರಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪುನಃ ಕೆಲಸ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ
- ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ
ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ AI ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶವು ದುರ್ಬಲವಾಗಿದ್ದರೆ, ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು ಸಹ ದುರ್ಬಲವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಸಂಖ್ಯೆ ಇಲ್ಲ - ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗವಿದೆ.
ಅನೇಕ ಲೇಖನಗಳು ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ. ಅದು ವಿರಳವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಸರಳ ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಅಥವಾ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಉತ್ತಮ ಪ್ರಶ್ನೆ "ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಸಂಖ್ಯೆ ಏನು?" ಅಲ್ಲ ಆದರೆ:
ಈ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಗುರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಮಾಣದ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಷ್ಟು?
ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಕಲಿಕೆಯ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು: ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಎಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಸುಧಾರಣೆ ಚಪ್ಪಟೆಯಾಗಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಹೂಡಿಕೆಗೆ ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸಂಕೇತವಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ML ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಿಮಗೆ ಎಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ 7 ಅಂಶಗಳು
1. ಮಾದರಿ ಪ್ರಕಾರ: ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ML vs ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್
ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಕಾರವು ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್, ಡಿಸಿಷನ್ ಟ್ರೀಗಳು ಅಥವಾ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ನಂತಹ ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಣ್ಣ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದಾಗ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಚಿತ್ರ, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಆಳವಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ದತ್ತಾಂಶ ಪರಿಮಾಣ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
2. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ vs ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಕಷ್ಟ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು, ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡಲು, ಘಟಕಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮಾನವರು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಯು ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪ್ರಯತ್ನ ಎರಡನ್ನೂ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಇನ್ನೂ ದೊಡ್ಡ, ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಲೇಬಲ್ಗಳಿಲ್ಲದೆಯೇ, ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮಾದರಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
3. ಕಾರ್ಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ತರಗತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ
ಸರಳವಾದ ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕಾರ್ಯವು ಬಹು-ವರ್ಗದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಸಮಸ್ಯೆ ಅಥವಾ ಬಹುಭಾಷಾ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಿಂತ ಬಹಳ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ.
ಕಾರ್ಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿಯು ಕಲಿಯಬೇಕು:
- ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಗತಿಗಳು
- ವರ್ಗಗಳ ನಡುವಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು
- ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಕರಣಗಳು
- ಹೆಚ್ಚು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸ
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಬೆಕ್ಕು" ಮತ್ತು "ನಾಯಿ" ಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕೋನಗಳು ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆಗಳಲ್ಲಿ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಹೋಲುವ ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಉತ್ಪನ್ನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ತುಂಬಾ ಸುಲಭ.
4. ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ನಿಖರತೆ
ಗುಣಮಟ್ಟ ಕಳಪೆಯಾಗಿದ್ದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮವಲ್ಲ.
ನಿಖರವಾದ ಲೇಬಲ್ಗಳು, ಸಮತೋಲಿತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಹೊಂದಿರುವ ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ದೊಡ್ಡದಾದ ಆದರೆ ಗದ್ದಲದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಲೇಬಲ್ಗಳು, ನಕಲು ದಾಖಲೆಗಳು, ದುರ್ಬಲ ವರ್ಗ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು, ಕಾಣೆಯಾದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅಸಮಂಜಸ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಎಲ್ಲವೂ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೊದಲು, ತಂಡಗಳು ಕೇಳಬೇಕು:
- ಲೇಬಲ್ಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿವೆಯೇ?
- ನಾವು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಬಳಕೆದಾರ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದೇವೆಯೇ?
- ದತ್ತಾಂಶವು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯೇ?
- ರೈಲು, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ಗಳು ಸರಿಯಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆಯೇ?
ಅನೇಕ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದರಿಂದ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಲಾಭವಾಗುತ್ತದೆ.
5. ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ವರ್ಗ ಸಮತೋಲನ
ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ನಿಯೋಜನೆಯ ನಂತರ ಎದುರಿಸಬೇಕಾದ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಿಂದ ಕಲಿಯಬೇಕು. ಅಂದರೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವಿಭಿನ್ನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು, ಬಳಕೆದಾರ ಗುಂಪುಗಳು, ಸಾಧನದ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳು, ಪರಿಸರಗಳು, ದಾಖಲೆ ಸ್ವರೂಪಗಳು, ಚಿತ್ರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬೇಕು.
ಒಂದು ವರ್ಗ ಅಥವಾ ವಿಭಾಗವು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಉಪಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗ ಸಮತೋಲನವು ಕಚ್ಚಾ ಗಾತ್ರದಷ್ಟೇ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಹಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರಶ್ನೆ "ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಇದೆಯೇ?" ಅಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ "ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಇದೆಯೇ?" ಎಂದಾಗಿರುತ್ತದೆ.
6. ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು
ನೀವು ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಮೊದಲಿನಿಂದ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗಬಹುದು.
ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸತ್ಯ:
- ದೃಷ್ಟಿಯ ಮೂಲಾಧಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ
- ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು NLP ಕಾರ್ಯಗಳು
- ಹೊಸ ಉಚ್ಚಾರಣೆ ಅಥವಾ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಂಡ ಭಾಷಣ ಮಾದರಿಗಳು
- ಡೊಮೇನ್ ಅಳವಡಿಕೆ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು
ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆಯು ತಂಡಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಲಿತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಹೊರೆಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಲೇಖನವು ಈಗಾಗಲೇ ಇದನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ; ಇದು ಉಳಿಯಬೇಕು, ಆದರೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ.
7. ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ
ಮಾದರಿಯು ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವು ಸಹ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಸಾಧಾರಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಹಣಕಾಸು, ವಿಮೆ, ಆಟೋಮೋಟಿವ್ ಅಥವಾ ಅನುಸರಣೆ-ಭಾರೀ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾದರಿಗೆ ಬಲವಾದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಕ್ಲೀನರ್ ಲೇಬಲ್ಗಳು, ಉತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ದೋಷ ದರ ಕಠಿಣವಾಗಿದ್ದಷ್ಟೂ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾಗಿರಬೇಕು.
ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು
ಊಹಿಸುವ ಬದಲು, ರಚನಾತ್ಮಕ ಅಂದಾಜು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಹಂತ 1: ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಪೈಲಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ
ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸ್ಥಳದ ಚಿಕ್ಕದಾದ ಆದರೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಪ್ರಮುಖ ವರ್ಗಗಳು, ಸ್ವರೂಪಗಳು, ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಹಂತ 2: ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ
ಪ್ರತ್ಯೇಕ ತರಬೇತಿ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಎಂದಿಗೂ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಹಂತ 3: ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ
ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಭಾಗಗಳಾದ 10%, 20%, 40%, 60%, 80%, ಮತ್ತು 100% ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ.
ಹಂತ 4: ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿ
ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಗಾತ್ರ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ನಿಖರತೆ, F1 ಸ್ಕೋರ್, ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ, ನಿಖರತೆ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಳತೆಗಳಂತಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ.
ಹಂತ 5: ಪ್ರಸ್ಥಭೂಮಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಿ
ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ತೀವ್ರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಿದರೆ, ನಿಮಗೆ ಬಹುಶಃ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಸಮನಾದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಅಡಚಣೆಯು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಪರಿಮಾಣವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ - ಅದು ಲೇಬಲ್ ಗುಣಮಟ್ಟ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸ, ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಅಥವಾ ವರ್ಗ ಅಸಮತೋಲನವಾಗಿರಬಹುದು.
ಹಂತ 6: ವಿಭಾಗ-ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
ಮಾದರಿಯು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಪ್ರಮುಖ ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಕಳಪೆ ಪ್ರದರ್ಶನ ನೀಡುವಾಗ ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಸಮತಟ್ಟಾಗಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಪಾಲುದಾರರಿಗೆ ಎಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕ ಅಂದಾಜನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಸಾಕಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಇದ್ದಾಗ ಹೇಗೆ ತಿಳಿಯುವುದು
ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು:
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಂತೆ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಬಹು ರನ್ಗಳು ಅಥವಾ ಮಡಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ದೃಢೀಕರಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
- ಬಹುಮತದ ವರ್ಗ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಪ್ರಮುಖ ವರ್ಗಗಳು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
- ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಸ್ವಚ್ಛ, ಅಸ್ಪೃಶ್ಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿದೆ.
- ಉಳಿದ ದೋಷಗಳು ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಕೊರತೆಗಿಂತ ಲೇಬಲ್ ಶಬ್ದ ಅಥವಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ.
ನಿಮಗೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗಬಹುದು:
- ಕಲಿಕೆಯ ಹಾದಿ ಇನ್ನೂ ಏರುತ್ತಿದೆ.
- ಅಪರೂಪದ ತರಗತಿಗಳು ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
- ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
- ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ರನ್ಗಳ ನಡುವೆ ತೀವ್ರವಾಗಿ ಏರಿಳಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
- ದೃಢೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ತೀವ್ರವಾಗಿ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು
ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸವಾಲು ಮಾದರಿ ವಿನ್ಯಾಸವಲ್ಲ - ಅದು ಡೇಟಾ ಕೊರತೆ, ಬಜೆಟ್ ಅಥವಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ಸಮಯ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ತಂಡಗಳು ಸರಿಯಾದ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣಗಳ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆ
ದತ್ತಾಂಶ ವೃದ್ಧಿಯು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಹೊಸ ತರಬೇತಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ, ಇದು ಕ್ರಾಪಿಂಗ್, ತಿರುಗುವಿಕೆ, ಫ್ಲಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಹೊಳಪನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. NLP ಮತ್ತು ಭಾಷಣದಲ್ಲಿ, ವೃದ್ಧಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಬೇಕು, ಆದರೆ ನಿಯಂತ್ರಿತ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಇನ್ನೂ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
ಸರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿದರೆ, ವರ್ಧನೆಯು ದೃಢತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಬಳಸಿದರೆ, ಅದು ಶಬ್ದ ಅಥವಾ ಅವಾಸ್ತವಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು.
ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆ
ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆಯು ಶೂನ್ಯದಿಂದ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಬದಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಸ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು
BERT ತರಹದ NLP ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಥಾಪಿತ ದೃಷ್ಟಿ ಬೆನ್ನೆಲುಬುಗಳಂತಹ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು ಬಲವಾದ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಮೊದಲಿನಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಬದಲು, ಮಾದರಿಯು ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆ
ಲೇಬಲಿಂಗ್ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆಯು ಮೊದಲು ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಟಿಪ್ಪಣಿ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಲೇಬಲ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ದತ್ತಾಂಶವು ವಿರಳವಾಗಿರುವಾಗ, ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುವಾಗ ಅಥವಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದ್ದಾಗ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಹಣಕಾಸು, ಸ್ವಾಯತ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಎಡ್ಜ್-ಕೇಸ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಅದು ನೈಜ, ಪ್ರತಿನಿಧಿ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಪೂರಕವಾಗಿರಬೇಕು - ಕುರುಡಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಾರದು.
ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಕೆಲವು ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಕನಿಷ್ಟ ಕಚ್ಚಾ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ನಿಜವಾಗಿದೆ. ಬೆರಗಾಗಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿ.
| ಕಾಗಲ್ ವರದಿ | ಆರೋಗ್ಯ | ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಆಂಕೊಲಾಜಿ |
| ಒಂದು Kaggle ಸಮೀಕ್ಷೆಯು 70% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳು 10,000 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. | ಕೇವಲ 500 ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ, MIT ತಂಡವು ಕಣ್ಣಿನ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಮಧುಮೇಹ ನರರೋಗವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿತು. | ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತಾ, ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ತಂಡವು ಕೇವಲ 1000 ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಚರ್ಮದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಅನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದೆ. |
ವಿದ್ಯಾವಂತ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು
ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಯಾವುದೇ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಸಂಖ್ಯೆ ಇಲ್ಲ, ಆದರೆ ಭಾಗಲಬ್ಧ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತಲುಪಲು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮಗಳಿವೆ.
10 ರ ನಿಯಮ
ಒಂದು ಎಂದು ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮ, ಸಮರ್ಥ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಿಂತ ಹತ್ತು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಇರಬೇಕು, ಇದನ್ನು ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದ ಡಿಗ್ರಿ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. '10' ಬಾರಿ ನಿಯಮಗಳು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಕುರಿತು ಮೂಲಭೂತ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಈ ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮವು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ
ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಿದರೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ 5000 ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಅಸಾಧಾರಣ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು, ಕನಿಷ್ಠ 10 ಮಿಲಿಯನ್ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಐಟಂಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್
ಇಮೇಜ್ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ 1000 ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ನ್ಯಾಯಯುತ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಒಮ್ಮತವಿದೆ.
ಕಲಿಕೆಯ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು
ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಕಲಿಕೆಯ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. Y-ಆಕ್ಸಿಸ್ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು X- ಅಕ್ಷದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದುವ ಮೂಲಕ, ಡೇಟಾದ ಗಾತ್ರವು ಯೋಜನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.
ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದುವ ವೆಚ್ಚ
ತಂಡಗಳು ಸೀಮಿತ, ಕಿರಿದಾದ ಅಥವಾ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದಾಗ, ಮಾದರಿಯು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಭರವಸೆಯಂತೆ ಕಾಣಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು.
ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ಡೇಟಾ ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು:
- ಮಿತಿಮೀರಿದ
- ದುರ್ಬಲ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ
- ಅಸ್ಥಿರ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು
- ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಕಳಪೆ ಸಾಧನೆ
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಪಾಯ
- ನಂತರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಸಮಯ
ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಮಿತಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನದ ಮಿತಿಗಳಾಗುತ್ತವೆ.
ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು
ನೀವು ಡೇಟಾ ಅಂತರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದಾಗ, ಪರಿಹಾರವು ಯಾವಾಗಲೂ "ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು" ಅಲ್ಲ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
1. ಓಪನ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಸಿ
ಮುಕ್ತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಮೂಲಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಮಾನದಂಡಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವು ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ಪಾದನಾ ಬಳಕೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. ತಂಡಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಮೊದಲು ಮೂಲ, ಒಪ್ಪಿಗೆ, ಗುಣಮಟ್ಟ, ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
2. ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ
ಗುರಿ ಪರಿಸರವು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ, ಕಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ AI, ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ AI, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಎಡ್ಜ್ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಬಹುಭಾಷಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ಡೊಮೇನ್-ಭಾರೀ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸತ್ಯವಾಗಿದೆ.
3. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮೂಲಕ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ
ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಆದರೆ ರಚನೆಯ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಮರುಲೇಬಲಿಂಗ್, ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಹೊಚ್ಚಹೊಸ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು.
4. ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಮರು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಿ
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ದುರ್ಬಲವಾಗಿದ್ದರೆ, ಇಡೀ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಮವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಬದಲು ಆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಂತರಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ.
5. ಸೂಕ್ತವಾದಲ್ಲಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಅಥವಾ ವರ್ಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ
ನೈಜ ದತ್ತಾಂಶವು ಸೀಮಿತ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿದ್ದಾಗ, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಮತ್ತು ವರ್ಧಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಆದರೆ ಅದನ್ನು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವಿತರಣೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು.
6. ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾ ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ
ಉತ್ಪಾದನೆಯ AI ಅನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ, ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ಪರವಾನಗಿ ನೀಡುವ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಪೂರೈಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಪಾಲುದಾರಿಕೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಯೋಜನೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಫೈನಲ್ ಥಾಟ್ಸ್
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಸಂಖ್ಯೆ ಇಲ್ಲ. ಸರಿಯಾದ ಮೊತ್ತವು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭ, ಮಾದರಿ ಪ್ರಕಾರ, ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟ, ವರ್ಗ ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು, ಕಲಿಕೆಯ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ಇನ್ನೂ ಎಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು.
ಕೆಲವು ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ, ಸಾಧಾರಣ, ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಾಕಾಗಬಹುದು. ಇತರರಿಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಹಕ್ಕುಗಳು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗೊಳ್ಳುವ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ, ಯಶಸ್ಸು ದೊಡ್ಡ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾದುದು ಕೇವಲ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಅಲ್ಲ - ಆದರೆ ಹೊಂದಿರುವುದು ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ.
ನೀವು ಉತ್ತಮ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿದ್ದೀರಾ ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿದ್ದೀರಾ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯಿಂದ ಸರಿಯಾದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತೀರಾ? ವಿವಿಧ ಯೋಜನೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ. ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಹತೋಟಿ ಶೇಪ್ ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಇಂದು ಮತ್ತು ನಾವು ಈ ಹಿಂದೆ ಗ್ರಾಹಕರಿಗಾಗಿ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿತರಿಸಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಎಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸಾಕು?
ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಿರ ಸಂಖ್ಯೆ ಇಲ್ಲ. ಸರಿಯಾದ ಮೊತ್ತವು ಕಾರ್ಯ, ಮಾದರಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ಲೇಬಲ್ ಗುಣಮಟ್ಟ, ವರ್ಗ ಸಮತೋಲನ ಮತ್ತು ಗುರಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಉಪವಿಭಾಗಗಳ ಕುರಿತು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು.
ನನಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ನನಗೆ ಹೇಗೆ ತಿಳಿಯುವುದು?
ಡೇಟಾ ಗಾತ್ರ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅಪರೂಪದ ತರಗತಿಗಳು ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ರನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಸ್ಥಿರವಾಗಿದ್ದರೆ ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗಬಹುದು.
ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆಯು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದೇ?
ಹೌದು. ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆಯು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹಿಂದೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮವೇ?
ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಥವಾ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಹಾನಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಸಮತೋಲನ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಕೇವಲ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ನನಗೆ ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಬೇಕು?
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಚಿತ್ರ, ಮಾತು ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆಯು ಈ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
