ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಸೇವೆಗಳು

AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ nlp ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು AI/ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸುವ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ನೈಜ-ಜೀವನದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದಾಗ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಕಲಿಯಲು, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಆಡಿಯೋ, ವಿಡಿಯೋ, ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಪಠ್ಯ) ದೊಡ್ಡ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಲು AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬೇಕಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿದ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನೀಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. AI ಸೆಟಪ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತವಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯವಹಾರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲು, ವಿಭಿನ್ನ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಳತೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಯಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಒರಟಾದ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು NLP ಗಾಗಿ ವೇಗ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಗಾಗಿ ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ.

• ಕ್ರೌಡ್‌ಸೋರ್ಸಿಂಗ್: ಅಮೆಜಾನ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕಲ್ ಟರ್ಕ್‌ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕ್ರೌಡ್‌ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಿರುವ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ವಿತರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಖಾಸಗಿ ಜನಸಮೂಹ: ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಕಾರರ ನಿಯಂತ್ರಿತ ತಂಡವು ಮೂಲದ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
• ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಕಂಪನಿಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಅವಶ್ಯಕತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪಠ್ಯ, ಆಡಿಯೋ, ವೀಡಿಯೊ ಅಥವಾ ಇಮೇಜ್ ಆಗಿರಲಿ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂಲವಾಗಿ ಪಡೆಯಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿನ ಕೆಲವೇ ಮಾರಾಟಗಾರರಲ್ಲಿ Shaip ಒಂದಾಗಿದೆ.

• ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾದ ಸಮಸ್ಯೆ ಏನು?
• ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಯಾವುವು?
• ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗಿದೆ, ಅದನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲವನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕಾದರೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದೇ?

• AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು / ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು
• ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೂ ಸಹ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗ್ರಾಹಕರ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಡೇಟಾ ಪಕ್ಷಪಾತವಾಗಿರಬಹುದು (ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಕೊರತೆ)
• ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸ್ಥಳ, ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಬಂಧಿತ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳಂತಹ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಆ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕರ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಒಂದು AI ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಕಂಪನಿಯು ಕಲ್ಪನೆಯ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಒಂದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮೂಲಗಳ ಮೂಲಕ ಮೂಲಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅಗತ್ಯತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದೇ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ, NLP ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

AI ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಅತ್ಯಂತ ವಿಶೇಷವಾದ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ನೀವು ಮೊದಲು ಗುರುತಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟ, ನಿಖರತೆ, ವೇಗ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ನಿಸ್ಸಂಶಯವಾಗಿ ಭದ್ರತೆಯ ಮೇಲೆ ಕಣ್ಣಿಟ್ಟಿರುವಾಗ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅವುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆ.