ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ AI ਮਾਡਲ ਠੋਸ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਮੀਰ ਅਤੇ ਵੇਰਵੇ ਦੇ ਬਿਨਾਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਹੱਥ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਅਤੇ ਸਫਲ AI ਹੱਲ ਬਣਾਉਣਾ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਅਸੀਂ ਬਿਲਕੁਲ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ ਕਿ ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਸਹੀ ਮਾਤਰਾ ਕੀ ਹੈ ਇਸ ਦਾ ਕੋਈ ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਇੱਕ ਬਾਲਪਾਰਕ ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਾਡਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਵਿਧੀਆਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਆਕਾਰ ਦਾ ਸਹੀ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਓ ਸਮਝੀਏ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ
ਦਿ ਵਾਲ ਸਟਰੀਟ ਜਰਨਲ ਦੇ ਫਿਊਚਰ ਆਫ ਏਵਰੀਥਿੰਗ ਫੈਸਟੀਵਲ ਵਿੱਚ ਬੋਲਦਿਆਂ, ਆਈਬੀਐਮ ਦੇ ਸੀਈਓ ਅਰਵਿੰਦ ਕ੍ਰਿਸ਼ਨਾ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਲਗਭਗ ਇੱਕ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ 80% ਕੰਮ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ।' ਅਤੇ ਉਸਦਾ ਇਹ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਸੀ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਆਪਣੇ ਏਆਈ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕੀਮਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਲਾਗਤ, ਕੰਮ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
ਡਾਟਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਨਮੂਨਾ ਦਾ ਆਕਾਰ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਲਾਗਤ, ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਗਲਤ ਜਾਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਚੰਗੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗੀ।
ਕਿੰਨਾ ਡਾਟਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ?
ਇਹ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਹਨ:
- ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਬਜਟ ਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ।
- ਖਾਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ।
- ਇੱਕ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ।
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ।
ਸਿੱਖਿਅਤ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ
ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਜਾਦੂਈ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਨਿਯਮ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਤਰਕਸੰਗਤ ਨੰਬਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।
10 ਦਾ ਨਿਯਮ
ਇੱਕ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਅੰਗੂਠੇ ਦਾ ਨਿਯਮ, ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਤੋਂ ਦਸ ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦੀਆਂ ਡਿਗਰੀਆਂ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। '10' ਵਾਰ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅੰਗੂਠੇ ਦਾ ਇਹ ਨਿਯਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਮਾਤਰਾ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਕੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ 5000 ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 10 ਮਿਲੀਅਨ ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਹਿਮਤੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕਲਾਸ ਲਈ 1000 ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਸੰਖਿਆ ਹੈ।
ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕਰਵ
ਲਰਨਿੰਗ ਕਰਵ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡਾਟਾ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। Y-ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਹੁਨਰ ਅਤੇ X-ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦਾ ਆਕਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਹੋਣ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ
ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਕਈ ਵਾਰ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲੇ ਵੱਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਸੀਮਤ ਜਾਂ ਤੰਗ ਡੇਟਾ ਮਾਤਰਾਵਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਅਤੇ ਗਲਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਸੁਨਹਿਰੀ ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਮੋਟਾ ਸਧਾਰਣੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹੋਣ ਨਾਲੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਹੋਣਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਸੀਮਾ ਜਿਸ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਪੀੜਤ ਹੈ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ।
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਹਰ ਕੋਈ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਹਾ ਜਾਣ ਨਾਲੋਂ ਸੌਖਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰਣਨੀਤਕ ਕਦਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਖੋਲ੍ਹੋ
ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਫਤ ਡੇਟਾ ਦਾ 'ਚੰਗਾ ਸਰੋਤ' ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਓਪਨ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੋਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਰਕਾਰੀ ਸਰੋਤ, EU ਓਪਨ ਡੇਟਾ ਪੋਰਟਲ, ਗੂਗਲ ਪਬਲਿਕ ਡੇਟਾ ਐਕਸਪਲੋਰਰ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਖੁੱਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਗਲਤ ਜਾਂ ਗੁੰਮ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ। ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਣੇ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੇ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਸਹਿਮਤੀ, ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਦੀ ਚੋਰੀ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਮੀਆਂ ਹਨ।
ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟ
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੁਝ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਪਰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਨਗੇ ਜੋ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਅਮੀਰ, ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਡੇਟਾ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇਖੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਇਸਨੂੰ ਕੱਟਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਿਰਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਣਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੰਗ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ
ਜਦੋਂ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜਨਰੇਟਰਾਂ ਵੱਲ ਮੁੜ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਵੀਡੀਓ ਖੇਡ.
ਜਦੋਂ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕਸਟਮ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ
ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਫਾਰਮ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਾਇਦ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ। ਵੈੱਬ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਟੂਲਸ, ਸੈਂਸਰ, ਕੈਮਰੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਟੇਲਰਮੇਡ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਖਰੀਦ ਕਰਨਾ ਸਹੀ ਕਦਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਥਰਡ-ਪਾਰਟੀ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਆਪਣੀ ਮਹਾਰਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਮੀਰ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨਾ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡਾਟਾ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੈ ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਟੇਲਰਮੇਡ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੋਂ ਸਹੀ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ? ਅਸੀਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਓ ਸਿਪ ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਕੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅੱਜ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਹਨ।
