ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು:
ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಪ್ರಯೋಜನಗಳು, ಸವಾಲುಗಳು, ಉದಾಹರಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು
ಅಂತಿಮ ಖರೀದಿದಾರರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ 2025
ಪರಿಚಯ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ತರಬೇತಿ ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಖರ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪರವಾನಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ನಾವು ವಿವರವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಸರಾಸರಿ ವಯಸ್ಕರು ಹಿಂದಿನ ಕಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಜೀವನ ಮತ್ತು ದೈನಂದಿನ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳು, ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಜನರಿಂದ ರೂಪುಗೊಂಡ ಜೀವನ ಅನುಭವಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ. ಅಕ್ಷರಶಃ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ, ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು, ನಿದರ್ಶನಗಳು ಮತ್ತು ಜನರು ನಮ್ಮ ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಫೀಡ್ ಆಗುವ ಡೇಟಾ ಆದರೆ ಬೇರೇನೂ ಅಲ್ಲ. ಅನುಭವದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ನಾವು ವರ್ಷಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದಾಗ, ಮಾನವನ ಮನಸ್ಸು ತಡೆರಹಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಇದು ಏನನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ? ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಆ ಡೇಟಾ ಅನಿವಾರ್ಯ.
A, B, C, D ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಗುವಿಗೆ ಆಲ್ಫಾಬೆಟ್ ಎಂಬ ಲೇಬಲ್ ಹೇಗೆ ಬೇಕು ಎಂಬುದರಂತೆಯೇ ಯಂತ್ರವು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಅದು ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ತರಬೇತಿ ಎಲ್ಲಾ ಬಗ್ಗೆ. ಒಂದು ಯಂತ್ರವು ಅವರು ಕಲಿಸಲಿರುವ ವಿಷಯಗಳಿಂದ ಇನ್ನೂ ಕಲಿಯಬೇಕಾದ ಮಗುಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಬೆಕ್ಕು ಮತ್ತು ನಾಯಿ ಅಥವಾ ಬಸ್ ಮತ್ತು ಕಾರಿನ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಇನ್ನೂ ಆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಅವರು ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ, ಸೇರಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ ಕಾರು ಎದುರಿಸಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ದೈನಂದಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಆದ್ದರಿಂದ ವಾಹನವು ಅವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಚಾಲನಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದು ಎಲ್ಲಿದೆ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ.
ಇಂದು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳು ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು, ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್, ಆಟೊಮೇಷನ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ನಮಗೆ ಅನೇಕ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದಾಗ ಅವುಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾದ AI ಡೇಟಾ ತರಬೇತಿಯಿಂದಾಗಿ ಇವೆಲ್ಲವೂ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಕಟ್ಟಡದಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಂಗಳಿಗೆ ನೀವು ತರಬೇತಿ ನೀಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿಯಿಲ್ಲದೆ, ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಅರ್ಥಹೀನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಖರ್ಚು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಅವರ ಸಮಯದ 80% ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಸಲುವಾಗಿ ಡೇಟಾ ತಯಾರಿ ಮತ್ತು ಪುಷ್ಟೀಕರಣದಲ್ಲಿ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ವೆಂಚರ್ ಕ್ಯಾಪಿಟಲಿಸ್ಟ್‌ಗಳು, ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಸೊಲೊಪ್ರೆನಿಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿರುವ ಟೆಕ್ ಉತ್ಸಾಹಿಗಳಿಂದ ಹಣವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿ ಬಯಸುತ್ತಿರುವವರಿಗೆ, ನಾವು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ. ನಿಮ್ಮ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ.
AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಇದು ಏಕೆ ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ, ನಿಮಗೆ ನಿಜವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ನಾವು ಇಲ್ಲಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?
ಇದು ಸರಳವಾಗಿದೆ - ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರವು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಥವಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವು ಡೇಟಾ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕಲಿಕೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು, ಹೋಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿಸಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ಮಾನವ-ಅನುಮೋದಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾ ಕಠಿಣ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಗಿದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
AI/ML ಮಾದರಿಯು ಶಿಶುವಿನಂತಿದೆ. ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಕಲಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ನಾವು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಶಾಲಾ ಮಗುವಿಗೆ ಮಾನವ ದೇಹದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದರಂತೆಯೇ, ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು ನಾವು ಹಾಕಬೇಕು. ಈ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಮಾದರಿಯು ಮಾನವನಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಹೆಸರುಗಳು, ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಾಪಿತವಾದಂತೆ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕತೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.
AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ನೇರವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಜೀವಗಳು ನೇರವಾಗಿ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ವಾಹನಗಳಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಂಶದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಅಥವಾ ಮಾನವ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವದಿಂದ ಕೇವಲ ಒಂದು ವರ್ಗದ ಮಾದರಿ ಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳಿಲ್ಲ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವ ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇದು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅನ್ಯಾಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಖ್ಯಾತಿಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತರಬಹುದು. ಇದನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ
ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರುಗಳು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, RADAR ಮತ್ತು LIDAR ನಂತಹ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಕಾರಿನ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅದನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ ಈ ಡೇಟಾವು ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಪಘಾತಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಕಾರಿಗೆ ಪಾದಚಾರಿಗಳು, ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಂಡಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಚಾಲನಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಬೇಕು.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (NLP) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾತನಾಡುವ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹತ್ತಿರದ ಗ್ಯಾಸ್ ಸ್ಟೇಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಕೇಳಿದರೆ, ಅದು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬೇಕು.
AI ತರಬೇತಿಯು ಕಾರುಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ನೆಟ್‌ಫ್ಲಿಕ್ಸ್ ಶಿಫಾರಸುಗಳಂತಹ ಯಾವುದೇ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಇದೇ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ.
ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳು ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
- ಪ್ರಸ್ತುತತೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನೆಸ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಮಾದರಿಯ ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ
- ತರಬೇತಿ ಸಮಯ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ
- ಬಿಗಿಯಾದ ಮೇಲೆ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲಾಗಿದೆ
- ಕಡಿಮೆಯಾದ ಪಕ್ಷಪಾತ
- ಬ್ರಾಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಭಾವನೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಅವಕಾಶ
AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಸವಾಲುಗಳು
AI ತರಬೇತಿಯು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ, ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ:
ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆಯ ಕೊರತೆ
ಲಭ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವು ವ್ಯಾಪಾರದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ದೃಷ್ಟಿ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ, ಡೊಮೇನ್, ವಿಷಯದ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಬೇಕು.
AI ತರಬೇತಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಆದರ್ಶ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಟ್ರಿಕಿ ಆಗಿರಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿರುವ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನಂತಹ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.
ಬಯಾಸ್
ಮಾನವರು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತಿಗಳಾಗಿರುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಾವು ಒಂದು ಮಾದರಿಗೆ ಆಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾದ ಕೊರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಇದನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು
ಪಕ್ಷಪಾತ, ಅನ್ಯಾಯದ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ ಪೀಡಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಓವರ್ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್
ಇದನ್ನು ಮಾದರಿಯ ಸ್ವಯಂ-ನಿರೋಧಕ ಕಾಯಿಲೆಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಅದರ ಸ್ವಂತ ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯು ಆಶ್ಚರ್ಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅಡಚಣೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂತಹ ಪ್ರಕರಣಗಳು AI ಭ್ರಮೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು,
ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬೇಕು ಎಂದು ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದು ತನ್ನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುವುದಿಲ್ಲ.
ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ವಿವರಣೆ
AI ತರಬೇತಿಯ ಇತರ ತೊಡಕುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ. ನಾವು ಅದನ್ನು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಎಂದು ಕೂಡ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ವೈಚಾರಿಕತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗೆ ಹೇಗೆ ಬಂದಿತು ಎಂದು ನಮಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲ. AI ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕಗೊಳಿಸುವ ಕುರಿತು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತ ನಡೆಯುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಮುಂದೆ ಸಾಗುತ್ತಿವೆ, ನಾವು XAI (ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI) ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆ ಡೇಟಾ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ತಯಾರಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ.
| ಆಕಾರ | ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ | ಡೇಟಾ ಪರೀಕ್ಷೆ |
|---|---|---|
| ಉದ್ದೇಶ | ಉದ್ದೇಶಿತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ | ಮಾದರಿ ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಲಿತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ |
| ಭೂಮಿಕೆ | ತಯಾರಿ | ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು |
| ಅಸೆಸ್ಮೆಂಟ್ | ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ | ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕ (ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನೆಸ್, ಪ್ರಸ್ತುತತೆ, ನಿಖರತೆ, ಪಕ್ಷಪಾತ) |
| ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ | ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ | ಮಾದರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ |
| ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ | ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ | ಮಾದರಿ ಅಂಕಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಬೇತಿ ಅಥವಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ |
ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
ಫೋನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು AI ನಿಂದ ಚಾಲಿತವಾಗುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಘನ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಾಗ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು, ಫೋನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು.
ಚಿಲ್ಲರೆ
ಗ್ರಾಹಕರ ಶಾಪಿಂಗ್ ಅನುಭವಗಳು ಮತ್ತು ಲೀಡ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗಳನ್ನು AI ಮೂಲಕ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಟ್ ತ್ಯಜಿಸುವಿಕೆಯ ಮೇಲಿನ ನೈಜ-ಸಮಯದ ರಿಯಾಯಿತಿಗಳಿಂದ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾರಾಟದವರೆಗೆ, ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ಅಪರಿಮಿತವಾಗಿವೆ.
ಆರೋಗ್ಯ
ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಬಹುಶಃ AI ಮತ್ತು ML ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಆಂಕೊಲಾಜಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಔಷಧ ಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿನ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವವರೆಗೆ, AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು.
ಭದ್ರತಾ
ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸೈಬರ್‌ಟಾಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ರಕ್ಷಣೆ, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಭದ್ರತೆ, ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಲೋಪದೋಷಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು, ಪ್ಯಾಚ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳ ಮೂಲಕ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ದಾಳಿಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಹಣಕಾಸು
ಸುಧಾರಿತ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ವಿಧಾನಗಳು, ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು, KYC ಫಾರ್ಮಾಲಿಟಿಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳ ಮೂಲಕ AI ಹಣಕಾಸು ಪ್ರಪಂಚಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. BFSI ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ಸೈಬರ್ ಭದ್ರತಾ ಕ್ರಮಗಳ ಮೂಲಕ ಬಲಪಡಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ.
ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್
ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆ, ಸುಧಾರಿತ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ವಿಭಾಗ, ಆನ್‌ಲೈನ್ ಖ್ಯಾತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರತಿಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪ್ರಚಾರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಪ್ರಚಲಿತವಾಗಿದೆ.
ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದೆ?
ಕಲಿಕೆಗೆ ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ನಲ್ಲಿ ಈ ನುಡಿಗಟ್ಟು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ, ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು. ಆದಾಗ್ಯೂ, AI-ಚಾಲಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಬಯಸುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಮನವೊಲಿಸಲು ಇದು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ. ಆದರೆ ವಾಸ್ತವವೆಂದರೆ ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ಯಾವುದೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿಯಮ, ಸೂತ್ರ, ಸೂಚ್ಯಂಕ ಅಥವಾ ಅವರ AI ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ನಿಖರವಾದ ಪರಿಮಾಣದ ಅಳತೆ ಇಲ್ಲ.
ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಕಳೆಯಲು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಥವಾ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಜ್ಞರು ಹಾಸ್ಯಮಯವಾಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ದುಃಖದ ಸಂಗತಿಯೆಂದರೆ ಅದು ವಾಸ್ತವವೂ ಹೌದು.
ಈಗ, AI ತರಬೇತಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣದ ಮೇಲೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹಾಕಲು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಕಾರಣವಿದೆ. ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿಯೇ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳು ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣ. AI ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಹಲವಾರು ಪದರಗಳ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಮತ್ತು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಅದು ಪರಸ್ಪರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೂರಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತೆಂಗಿನ ಮರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನೀವು ಸರಳವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. ಮೇಲ್ನೋಟದಿಂದ, ಇದು ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಸರಿ? AI ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರವು ಖಾಲಿಯಾಗಿದೆ. ಎತ್ತರದ, ಪ್ರದೇಶ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಉಷ್ಣವಲಯದ ಹಣ್ಣುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮರವನ್ನು ಬಿಟ್ಟು ಮೊದಲು ಮರ ಯಾವುದು ಎಂದು ಅದು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ಅದಕ್ಕಾಗಿ, ಮರ ಎಂದರೇನು, ಬೀದಿದೀಪಗಳು ಅಥವಾ ವಿದ್ಯುತ್ ಕಂಬಗಳಂತಹ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಗೋಚರಿಸುವ ಇತರ ಎತ್ತರದ ಮತ್ತು ತೆಳ್ಳಗಿನ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಹೇಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತೆಂಗಿನ ಮರದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಲಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಬೇಕು. ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ತೆಂಗಿನ ಮರ ಏನೆಂದು ಕಲಿತ ನಂತರ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸುವುದು ಎಂದು ತಿಳಿದಿದೆ ಎಂದು ಒಬ್ಬರು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು.
ಆದರೆ ನೀವು ಆಲದ ಮರದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ತಿನ್ನಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತೆಂಗಿನ ಮರಕ್ಕೆ ಆಲದ ಮರವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ, ಗೊಂಚಲು ಎಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಎತ್ತರವಿರುವ ಯಾವುದಾದರೂ ಒಂದು ತೆಂಗಿನ ಮರವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು, ತೆಂಗಿನ ಮರವಲ್ಲದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮರವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈಗ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗಿದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಫಲಿತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಸರಳವಾದ ಏಕ ದಿಕ್ಕಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಆರೋಗ್ಯ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಾವು ಊಹಿಸಬಹುದು.
ಇದರ ಹೊರತಾಗಿ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸಹ ಏನು ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ ತರಬೇತಿಯು ಕೆಳಗೆ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
- ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನ, ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು (ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ) ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ
- ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರಗಳು
- ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ವಿಧಾನ
- ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯ ಅಂಶ, ಅಂದರೆ ಕೇವಲ ಶೇಕಡಾವಾರು ನಿಮ್ಮ ಗೂಡು ಅಥವಾ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ ನಗಣ್ಯವಾಗಿರುವ ದೋಷಗಳು
ತರಬೇತಿ ಸಂಪುಟಗಳ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ನಿಮ್ಮ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ನಾವು ಮೊದಲೇ ಚರ್ಚಿಸಿದ ಇತರ ಅಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಅಥವಾ ಉಲ್ಲೇಖವು ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು.
ಕೆಳಗಿನವುಗಳು ಬಳಸಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೊತ್ತದ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಂದ AI ತರಬೇತಿ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ.
- ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ - 450,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ
- ಚಿತ್ರದ ಟಿಪ್ಪಣಿ - 185,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಚಿತ್ರಗಳ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ ಸುಮಾರು 650,000 ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ವಸ್ತುಗಳು
- ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ - 9,000 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು 62,000 ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು
- ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ತರಬೇತಿ - 200,000 ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ 2 ಮಿಲಿಯನ್ ಉತ್ತರಗಳು
- ಅನುವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ - 300,000 ಆಡಿಯೋ ಅಥವಾ ಮಾತಿನ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ ಅನ್ಯಭಾಷಿಕರಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ
ನನ್ನ ಬಳಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಏನು?
AI ಮತ್ತು ML ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ತರಬೇತಿ ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸರಿಯಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಾವು AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ ಇದು ನಿಜವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ, ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವು ಸ್ಥಾಪಿತ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವತಃ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ML ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ನೋಟಗಳು ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಪಕ್ಷಪಾತವಾಗಿರಬಹುದು. ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮಾರ್ಕ್‌ಅಪ್‌ನಂತಹ ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ ಆದರೆ ಫಲಿತಾಂಶವು ಇನ್ನೂ ನಿಖರ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ನೀವು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ನೇರವಾಗಿ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಕ್ಯಾಚ್ ಇದೆ. ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗೆ, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಬಲವಾದ ಮತ್ತು ನಂಬಲರ್ಹವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಇದರ ಅರ್ಥವೇನು?
ಮೊದಲ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ಎಂದರೇನು?
ಒಳ್ಳೆಯದು, ನಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ನಾವು ನೀಡುವ ಡೇಟಾದಂತೆ, ಗುಣಮಟ್ಟವು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಬಹಳಷ್ಟು ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನೀವು AI ತಜ್ಞರು ಅಥವಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪರಿಣತರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದರೆ, ಅವರು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾದ ಯಾವುದೇ ಕ್ರಮಪಲ್ಲಟನೆಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು -
- ಏಕರೂಪ - ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೂಲದಿಂದ ಪಡೆದ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಬಹು ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಏಕರೂಪತೆ
- ಸಮಗ್ರ - ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾ
- ಸ್ಥಿರ - ಡೇಟಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬೈಟ್ ಪ್ರಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಹೋಲುತ್ತದೆ
- ಸಂಬಂಧಿತ - ನೀವು ಮೂಲ ಮತ್ತು ಫೀಡ್ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾವು ನಿಮ್ಮ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ ಮತ್ತು
- ವಿವಿಧ - ನೀವು ಆಡಿಯೋ, ವಿಡಿಯೋ, ಚಿತ್ರ, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾದ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಿರಿ
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ಎಂದರೆ ಏನು ಎಂದು ಈಗ ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ, ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನೋಡೋಣ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹ ಮತ್ತು ಪೀಳಿಗೆ.
1. ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾಗಾಗಿ ನೋಡಿ. ಮೊದಲನೆಯದನ್ನು ಯಂತ್ರಗಳು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎರಡನೆಯದು ಇನ್ನೂ ಕಚ್ಚಾ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಬರುತ್ತದೆ.
2. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಯಾದ್ದರಿಂದ, ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತೊಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಪಕ್ಷಪಾತವು ನಿಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿರರ್ಥಕಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಡೇಟಾವನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ ಇದು ನಿಮ್ಮ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಏಕರೂಪವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಪಾತ್ರದ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ನೀವು ನಕಲು, ಶಬ್ದ, ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ರಚನಾತ್ಮಕ ದೋಷಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತಿದ್ದೀರಿ.
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲೆ ಏನು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ?
ನಿಮ್ಮ AI/ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ನೀವು ಬಯಸುವ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಿವೆ. 3 ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳೆಂದರೆ ಜನರು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ನಿಮ್ಮ AI ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಮುರಿಯಬಹುದು.
ವೇದಿಕೆ: ಹೆಚ್ಚು ಬೇಡಿಕೆಯಿರುವ AI ಮತ್ತು ML ಉಪಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮೂಲ, ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾನವ-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ವೇದಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಕಾರ್ಮಿಕರನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಹ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ
ಜನರು: AI ಅನ್ನು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಆಗಿ ಯೋಚಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮನಸ್ಸುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನರನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು, ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರೈಬರ್ ಮಾಡಲು, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ಈ ಸಾವಿರಾರು ವೃತ್ತಿಪರರ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: ಸ್ಥಿರವಾದ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾದ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಚಿನ್ನದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಲುಪಿಸುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳು ಹಾಗೂ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಮತ್ತು ಸಾಬೀತಾಗಿರುವ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರಲು ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ತಲುಪಿಸಬೇಕಾದದ್ದು ಇದು.
AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಎಲ್ಲಿಂದ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ?
ನಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ವಿಭಾಗಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ನಾವು ಇಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವವರಿಗೆ
ಅಥವಾ ನೀವು ವೀಡಿಯೊ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಚಿತ್ರ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಪಠ್ಯ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ಮೂರು ಇವೆ
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಮೂಲದಿಂದ ಪಡೆಯಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳು.
ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ.
ಉಚಿತ ಮೂಲಗಳು
ಉಚಿತ ಮೂಲಗಳು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಅನೈಚ್ಛಿಕ ಭಂಡಾರವಾಗಿರುವ ಮಾರ್ಗಗಳಾಗಿವೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಮೇಲ್ಮೈಯಲ್ಲಿ ಉಚಿತವಾಗಿ ಇರುವ ಡೇಟಾ. ಕೆಲವು ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಸೇರಿವೆ -
- ಗೂಗಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು, 250 ರಲ್ಲಿ 2020 ಮಿಲಿಯನ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ
- Reddit, Quora ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಫೋರಮ್‌ಗಳು ಡೇಟಾಗೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಮೂಲಗಳಾಗಿವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು AI ಸಮುದಾಯಗಳು ತಲುಪಿದಾಗ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
- Kaggle ಮತ್ತೊಂದು ಉಚಿತ ಮೂಲವಾಗಿದ್ದು, ಉಚಿತ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳ ಹೊರತಾಗಿ ನೀವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು.
- ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ನಾವು ಉಚಿತ ಮುಕ್ತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ
ಈ ಮಾರ್ಗಗಳು ಉಚಿತವಾಗಿದ್ದರೂ, ನೀವು ಖರ್ಚು ಮಾಡುವುದು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶ್ರಮ. ಉಚಿತ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವು ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಟೈಲರಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ಗಂಟೆಗಳ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹಾಕಬೇಕು.
ನೆನಪಿಡುವ ಇತರ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಉಚಿತ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಕೆಲವು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಾಣಿಜ್ಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಡೇಟಾ ಪರವಾನಗಿ.
ಡೇಟಾ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್
ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಡೇಟಾ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಸೂಕ್ತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನೇಕ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪೋರ್ಟಲ್ಗಳು, ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳು, ಜರ್ನಲ್‌ಗಳು, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಂದ, ಉಪಕರಣಗಳು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಇದು ಆದರ್ಶ ಪರಿಹಾರದಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಬಳಕೆಗೆ ಬಂದಾಗ ಮಾತ್ರ ಡೇಟಾ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿದೆ. ನೀವು ವಾಣಿಜ್ಯ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತಿರುವ ಕಂಪನಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ಟ್ರಿಕಿ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬಾಹಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು, ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಕಾನೂನು ತಂಡದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಬಾಹ್ಯ ಮಾರಾಟಗಾರರು
AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ತಲುಪುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನೀವು ಗಮನಹರಿಸುವಾಗ ನಿಮ್ಮ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಅವರು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರಣಗಳಿಂದಾಗಿ -
- ಡೇಟಾದ ಮಾರ್ಗಗಳಿಗಾಗಿ ನೀವು ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಕಳೆಯಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ
- ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಲ್ಲ
- ಕೆಲವು ಸಮಯದ ಹಿಂದೆ ನಾವು ಚರ್ಚಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನೀವು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ
- ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನೀವು ಪಡೆಯಬಹುದು
- ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ನೀವು ಬೇಡಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದು
- ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಅವರು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವು ಸ್ಥಳೀಯ ನಿಯಂತ್ರಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವ ಏಕೈಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೆ, ಏನು ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ.
Shaip ಈಗಾಗಲೇ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ AI ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಪರವಾನಗಿ ನೀಡಬಹುದಾದ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ/ಆಡಿಯೋ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ತನ್ನದೇ ಆದ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ - ಬಳಸಲು ಅಥವಾ ಬಳಸಬಾರದೆ?
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 142 ರಿಂದ 1996 ರವರೆಗೆ 2014 ಮಿಲಿಯನ್ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ Amazon ಉತ್ಪನ್ನ ವಿಮರ್ಶೆಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಇದೆ. ಚಿತ್ರಗಳಿಗಾಗಿ, ನೀವು Google ಓಪನ್ ಇಮೇಜ್‌ಗಳಂತಹ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಂಪನ್ಮೂಲವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ, ಅಲ್ಲಿ ನೀವು 9 ಮಿಲಿಯನ್ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮೂಲ ಮಾಡಬಹುದು. ಗೂಗಲ್ ಮೆಷಿನ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಎಂಬ ವಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅದು ಹತ್ತು ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಅವಧಿಯ ಸುಮಾರು 2 ಮಿಲಿಯನ್ ಆಡಿಯೊ ಕ್ಲಿಪ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ (ಮತ್ತು ಇತರೆ) ಲಭ್ಯತೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಬರುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು. ಅವು ಖಚಿತವಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿವೆ ಆದರೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಯುತ ಬಳಕೆಯ ನಡುವೆ ತೆಳುವಾದ ಗೆರೆ ಇದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಪನ್ಮೂಲವು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಈ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನಾವು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಉಚಿತ ಮಾರ್ಗಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ನೆಪದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಮೊಕದ್ದಮೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ನಿಜವಾದ ವೆಚ್ಚಗಳು
ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ನೀವು ಖರ್ಚು ಮಾಡುವ ಹಣವನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀವು ಪರಿಗಣಿಸಬಾರದು. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಖರ್ಚು ಮಾಡುವ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಯತ್ನಗಳಂತಹ ರೇಖೀಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು ವೆಚ್ಚ ವಹಿವಾಟಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ. ಇನ್ನೊಬ್ಬರನ್ನು ಹೊಗಳಲು ವಿಫಲವಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಸಮಯ ವ್ಯಯಿಸಲಾಗಿದೆ
ಭೌಗೋಳಿಕತೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿರುವ ಸ್ಪರ್ಧೆಯಂತಹ ಅಂಶಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಲಭ್ಯತೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹುಡುಕುವ ಸಮಯವು ನಿಮ್ಮ AI ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವಲ್ಲಿ ಸಮಯ ವ್ಯರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆ. ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ನಿರ್ವಹಿಸಿದರೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ ಇದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರವು ಅದನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ಬೆಲೆ
AI ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ವೆಚ್ಚಗಳು (ಇನ್-ಹೌಸ್ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಾಹಕರು, ಟಿಪ್ಪಣಿದಾರರು, ನಿರ್ವಹಣೆ ಉಪಕರಣಗಳು, ಟೆಕ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ, SaaS ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಚಂದಾದಾರಿಕೆಗಳು, ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ) ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ
ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾದ ವೆಚ್ಚ
ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾವು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ ತಂಡದ ನೈತಿಕತೆ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಂಚು ಮತ್ತು ಗಮನಕ್ಕೆ ಬಾರದ ಇತರ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ವೆಚ್ಚವಾಗಬಹುದು. ನಾವು ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಶುಚಿಯಾದ, ಕಚ್ಚಾ, ಅಪ್ರಸ್ತುತ, ಹಳತಾದ, ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಕಾಗುಣಿತ ದೋಷಗಳಿಂದ ತುಂಬಿರುವ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ. ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾವು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಓರೆಯಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಭ್ರಷ್ಟಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹಾಳುಮಾಡಬಹುದು.
ನಿರ್ವಹಣಾ ವೆಚ್ಚಗಳು
ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆ ಅಥವಾ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್‌ನ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ವೆಚ್ಚಗಳು, ಮೂರ್ತರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ಅಮೂರ್ತಗಳು ನಿರ್ವಹಣಾ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ಸರಿಯಾದ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು Shaip ನಿಮಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು?
ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಅವರ ಪಾತ್ರ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೊಡುಗೆಯು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕಾಗಿ ಆಟವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕಾದ ಡೊಮೇನ್‌ನ ತಿಳುವಳಿಕೆ
- ಅವರು ಹಿಂದೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಯೋಜನೆಗಳು
- ಅವರು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಪೈಲಟ್ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಒಪ್ಪುತ್ತಾರೆ
- ಅವರು ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ
- ಅವುಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳು ಯಾವುವು
- ಅವರು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಚುರುಕಾಗಿರಲು ಮುಕ್ತರಾಗಿದ್ದಾರೆ
- ಅವರು ನೈತಿಕ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೂಲ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ
ಅಥವಾ, ನೀವು ಇದನ್ನೆಲ್ಲ ಬಿಟ್ಟು ನೇರವಾಗಿ ಶೈಪ್‌ನಲ್ಲಿ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು. ನಾವು ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನೈತಿಕವಾಗಿ ಮೂಲದ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮುಖ ಪೂರೈಕೆದಾರರಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು. ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿರುವುದರಿಂದ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಮೀಸಲಾದ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗಳು, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ವೃತ್ತಿಪರರ ತಂಡ ಮತ್ತು AI ತಜ್ಞರು ನಿಮ್ಮ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಿಗೆ ತಡೆರಹಿತ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇಂದಿನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಚರ್ಚಿಸಲು ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರಿ.
ಅಪ್ ಸುತ್ತುವುದನ್ನು
ಅದು AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲವೂ ಆಗಿತ್ತು. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಏನೆಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವವರೆಗೆ, ನಾವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಚರ್ಚಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳು ಈ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಫ್ಲಾಕಿಯಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ನಮ್ಮಂತಹ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರಲು ನಾವು ಯಾವಾಗಲೂ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.
ಸೋರ್ಸಿಂಗ್, ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫೈಯಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳವರೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ನಾವು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ನೀವು ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಲೇಬಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಜಟಿಲತೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನೀವು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಮಗೆ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ನಾವು ಪುನರುಚ್ಚರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಇಂದೇ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
ನಾವು ಮಾತನಡೊಣ
ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು (FAQ)
ನೀವು ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ನೀವು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿದ, ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮೆಟಾಡೇಟಾ, ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿ AI-ಚಾಲಿತ ಯಂತ್ರವು ಅದರ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಸ್ಥಾನದಿಂದ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದರರ್ಥ ಯಂತ್ರವು ಈ ಹಿಂದೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಬಯಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು AI ಮಾದರಿಗಳ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಅನುಪಾತದ ಪರಿಮಾಣದೊಂದಿಗೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ತರಬೇತಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ವಿಭಿನ್ನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ, AI-ಚಾಲಿತ ಸೆಟಪ್ಗಳು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಪ್ರಮುಖ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಯೋಜಿಸಿದರೆ, ಮಾದರಿಗಳು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಬೇಕು. ಅಂತೆಯೇ, NLP ಪರಾಕ್ರಮಕ್ಕಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಭಾಷಣ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಮರ್ಥ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾ ವಾಲ್ಯೂಮ್ ದೊಡ್ಡದಾದರೆ, ಅಂಶಗಳು, ಪಠ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೂ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಭಾಗವು ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು, ನಿಮಗೆ ಸಮಗ್ರ, ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಏಕರೂಪವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದರೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಸಾಕಷ್ಟು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾದ ಹೊರತಾಗಿ, ನೀವು ಬಳಸಲು ಯೋಜಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು ಉತ್ತಮ.
ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡಿದ್ದರೆ ಆದರೆ ತರಬೇತಿಯ ಡೇಟಾವು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಾಕಾಗದೇ ಇದ್ದರೆ, ನೀವು ಮೊದಲು ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು, ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಬೇಕು, ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಸೆಟಪ್ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡಬೇಕು. ಯಂತ್ರವನ್ನು ಕ್ರಮೇಣವಾಗಿ, ಸಮಯಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ. ನೀವು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಹ ಅನುಸರಿಸಬಹುದು.
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ತೆರೆದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಬಳಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನೀವು ವಿಶೇಷತೆಯನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, ನೀವು ಬಾಹ್ಯ ಮಾರಾಟಗಾರರು, ರೆಡ್ಡಿಟ್, ಕಾಗಲ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಉಚಿತ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳು, ಪೋರ್ಟಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಆಯ್ದ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಅವಲಂಬಿಸಬಹುದು. ವಿಧಾನದ ಹೊರತಾಗಿ, ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡುವುದು, ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.