ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ: ಅದು ಏನು ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು

AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ರಚಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹ ಸಮಯ, ಶ್ರಮ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಸಿದ್ಧ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ - ML ಯೋಜನೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವ ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ, ಬಳಸಲು ಸಿದ್ಧವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ AI ಉಪಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದಾದರೂ, ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸರಿಯಾದ ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಅಷ್ಟೇ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಬ್ಲಾಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು, ಅವುಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸರಿಯಾದ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಯಾವುವು?

ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಪೂರ್ವ-ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸಿದ್ಧವಾದ ಡೇಟಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಾಗಿವೆ, ಇವು AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಬಯಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಿಗಿಯಾದ ಗಡುವು ಅಥವಾ ಸೀಮಿತ ಆಂತರಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಆಕರ್ಷಕ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.

ಕಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆಯಾದರೂ, ವೇಗ, ವೆಚ್ಚ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆಯು ಆದ್ಯತೆಗಳಾಗಿದ್ದಾಗ ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ.

ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

1. ವೇಗದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ

   ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧತೆಗಾಗಿ ಕಳೆಯುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ AI ಯೋಜನೆಯ ಗಮನಾರ್ಹ ಭಾಗವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ತಮ್ಮ ML ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ತಮ್ಮ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.

2. ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ

   ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ರಚಿಸುವುದು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತವೆ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಕಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ವೆಚ್ಚದ ಒಂದು ಭಾಗದಲ್ಲಿ ತಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

3. ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸುರಕ್ಷಿತ ಡೇಟಾ

   ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಕಾನೂನು ಅಥವಾ ನೈತಿಕ ಕಾಳಜಿಗಳಿಲ್ಲದೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

4. ತ್ವರಿತ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆ

   ಪುನರಾವರ್ತಿತ AI ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ, ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉಳಿಯಲು ಈ ಚುರುಕುತನ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು

ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ:

• ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ASR): ASR ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಆಡಿಯೊ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕರು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ, ಭಾಷಾ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.
• ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ, ಹಾನಿಗೊಳಗಾದ ವಾಹನ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ (ಉದಾ. CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಎಕ್ಸ್-ರೇಗಳು) ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಭದ್ರತೆ, ವಿಮೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ..
• ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು NLP: ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಭಾವನೆಗಳು ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಯಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ, ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಮಾದರಿಗಳ ವೇಗದ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದೃಢೀಕರಣ: ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರದಂತಹ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ, ಬೆರಳಚ್ಚು ಅಥವಾ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಬಲವಾದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದೃಢೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬೇಕಾದ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು: ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಕಾರುಗಳಿಗಾಗಿ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಲೇನ್ ಪತ್ತೆ, ಅಡಚಣೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಚಾರ ಚಿಹ್ನೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಜಂಪ್‌ಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು.
• ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ: ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್‌ಗಳು (EHR ಗಳು) ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರ ಡಿಕ್ಟೇಷನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಂತಹ ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ರೋಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರತಿಲೇಖನವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು AI ತರಬೇತಿಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಆರಂಭವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
• ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ: ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ವಹಿವಾಟು ದಾಖಲೆಗಳು ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸು ದಾಖಲೆಗಳಂತಹ ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಮೆಯಂತಹ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಂಚನೆಯ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಅಥವಾ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
• ಭಾರತೀಯ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಭಾರತದಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ, ಪೂರ್ವ-ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಭಾರತೀಯ ಭಾಷಾ ಭಾಷಣ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಭಾರತೀಯ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಅನುವಾದಗಳು ಅಥವಾ ಧ್ವನಿ-ಆಧಾರಿತ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು.
• ವಿಷಯ ಮಾಡರೇಶನ್: ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಷಯ ಮಾಡರೇಶನ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಹಾನಿಕಾರಕ, ಅನುಚಿತ ಅಥವಾ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ವಿಷಯವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳು: ಗ್ರಾಹಕರ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ನಡವಳಿಕೆ, ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು, ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.