ਇੱਕ ਸਫਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਕ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਟੀਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ: ਕਿੰਨਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ?
ਇਮਾਨਦਾਰ ਜਵਾਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਕੋਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਕੰਮ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਲੇਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਮਿਆਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਪਹੁੰਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਨਮੂਨੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ, ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵੱਡੇ ਉਪ-ਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ, ਅਤੇ ਮਾਪਣਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਦੋਂ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਆਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗਤ, ਸਮਾਂਰੇਖਾ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਯਤਨਾਂ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਬਲੌਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਦੇ ਹਾਂ, ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ AI ਰੋਡਮੈਪ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਹਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਨੀਂਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਭਾਵੇਂ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਉੱਨਤ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹੀ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਅਧੂਰਾ, ਪੱਖਪਾਤੀ, ਸ਼ੋਰ-ਸ਼ਰਾਬਾ, ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਸੀਮਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਆਮਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰੇਗਾ।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ
- ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਓ
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ
- ਮਾਡਲ ਦੁਹਰਾਓ ਦੌਰਾਨ ਮੁੜ ਕੰਮ ਘਟਾਓ
- ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਓ
ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਸਫਾਈ ਕਰਨਾ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਕਸਰ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਵੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋਣਗੀਆਂ।
ਕੋਈ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਪਰ ਇਸਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੇਖ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਇੱਕੋ ਨੰਬਰ ਨਾਲ ਦੇਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਧਾਰਨ ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਜਾਂ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਬਿਹਤਰ ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਜਾਦੂਈ ਸੰਖਿਆ ਕੀ ਹੈ?" ਪਰ:
ਇਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਲਈ ਟੀਚੇ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕਿੰਨੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਇਸਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਕਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਧਦੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸੁਧਾਰ ਸਮਤਲ ਹੋਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਕੇਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ML ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
7 ਕਾਰਕ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
1. ਮਾਡਲ ਕਿਸਮ: ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਮਐਲ ਬਨਾਮ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ
ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ 'ਤੇ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਡਿਸੀਜ਼ਨ ਟ੍ਰੀ, ਜਾਂ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਵਰਗੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਛੋਟੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਮਾਪਦੰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਡੀਪ ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
2. ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਬਨਾਮ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿੱਖਿਆ
ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਔਖਾ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ, ਆਡੀਓ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨ, ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਲੋੜ ਨੂੰ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਯਤਨ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਪਰ ਇਹ ਫਿਰ ਵੀ ਵੱਡੇ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੀ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਕਵਰੇਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
3. ਕਾਰਜ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ ਜਾਂ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਹ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਹੋਰ ਕਲਾਸਾਂ
- ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਬਾਰੀਕ ਅੰਤਰ
- ਹੋਰ ਐਜ ਕੇਸ
- ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਬਿੱਲੀ" ਬਨਾਮ "ਕੁੱਤੇ" ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨਾ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਕੈਮਰਾ ਐਂਗਲਾਂ ਅਤੇ ਪਿਛੋਕੜਾਂ ਵਿੱਚ ਦਰਜਨਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਾਨ ਉਤਪਾਦ ਨੁਕਸਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।
4. ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
ਜੇਕਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾੜੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਬਿਹਤਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਸਹੀ ਲੇਬਲਾਂ, ਸੰਤੁਲਿਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ, ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪਰ ਸ਼ੋਰ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਰਿਕਾਰਡ, ਕਮਜ਼ੋਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਗੁੰਮ ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਅਸੰਗਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਇਹ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਹੋਰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਕੀ ਲੇਬਲ ਇਕਸਾਰ ਹਨ?
- ਕੀ ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ?
- ਕੀ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਟ੍ਰੇਨ, ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ?
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਲਾਭ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
5. ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਕਵਰੇਜ, ਅਤੇ ਕਲਾਸ ਸੰਤੁਲਨ
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦਾ ਉਸਨੂੰ ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੂਹਾਂ, ਡਿਵਾਈਸ ਕਿਸਮਾਂ, ਲਹਿਜ਼ੇ, ਵਾਤਾਵਰਣ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਫਾਰਮੈਟ, ਚਿੱਤਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਵਰਗ ਜਾਂ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਘੱਟ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ 'ਤੇ ਬੁਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਵਰਗ ਸੰਤੁਲਨ ਕੱਚੇ ਆਕਾਰ ਵਾਂਗ ਹੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਸਵਾਲ "ਕੀ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਡੇਟਾ ਹੈ?" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਸਗੋਂ "ਕੀ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਹੈ?" ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
6. ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਾਡਲ
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਲੈਣ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਘੱਟ ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਸੱਚ ਹੈ:
- ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ
- ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ NLP ਕਾਰਜ
- ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਲਹਿਜ਼ੇ ਜਾਂ ਖੇਤਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਢਾਲਿਆ ਗਿਆ ਭਾਸ਼ਣ ਮਾਡਲ
- ਡੋਮੇਨ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵਰਕਫਲੋ
ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਗਿਆਨ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬੋਝ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੂਲ ਲੇਖ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਸ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਵਰ ਕਰ ਚੁੱਕਾ ਹੈ; ਇਹ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਪਸ਼ਟ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।
7. ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਟੀਚਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ
ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਵੀ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨਾ ਵਧੀਆ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਮਾਮੂਲੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤ, ਬੀਮਾ, ਆਟੋਮੋਟਿਵ, ਜਾਂ ਪਾਲਣਾ-ਭਾਰੀ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ ਮਾਡਲ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਵਰੇਜ, ਸਾਫ਼ ਲੇਬਲ, ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਗਲਤੀ ਦਰ ਜਿੰਨੀ ਸਖ਼ਤ ਹੋਵੇਗੀ, ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਓਨਾ ਹੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾਇਆ ਜਾਵੇ
ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਕਦਮ 1: ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਪਾਇਲਟ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ
ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੀ ਥਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਮੂਨਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਲਾਸਾਂ, ਫਾਰਮੈਟ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਕਦਮ 2: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੰਡੋ
ਵੱਖਰੇ ਸਿਖਲਾਈ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਬਣਾਓ। ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਕਦੇ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ।
ਕਦਮ 3: ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ
ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦੇ ਵਧਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 10%, 20%, 40%, 60%, 80%, ਅਤੇ 100% ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ।
ਕਦਮ 4: ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਬਣਾਓ
ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, F1 ਸਕੋਰ, ਰੀਕਾਲ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਜਾਂ ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ।
ਕਦਮ 5: ਪਠਾਰ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ
ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ਾਇਦ ਹੋਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਜੇਕਰ ਸੁਧਾਰ ਘੱਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਹੁਣ ਵੌਲਯੂਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ - ਇਹ ਲੇਬਲ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਮਾਡਲ ਚੋਣ, ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਅਸੰਤੁਲਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕਦਮ 6: ਸੈਗਮੈਂਟ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ
ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਗੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਅਤੇ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਿਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਵਰਗਾਂ 'ਤੇ ਅਜੇ ਵੀ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨਾ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਯੋਗ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਨਾ ਹੈ
ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸ਼ਾਇਦ ਕਾਫ਼ੀ ਡਾਟਾ ਹੋਵੇ ਜਦੋਂ:
- ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
- ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਕਈ ਦੌੜਾਂ ਜਾਂ ਫੋਲਡਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਹਨ।
- ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਰਗ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਵਰਗ
- ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸਾਫ਼, ਅਛੂਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਕਾਇਮ ਹੈ
- ਬਾਕੀ ਗਲਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਨਾਲੋਂ ਲੇਬਲ ਸ਼ੋਰ ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਕਾਰਨ ਵਧੇਰੇ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ਾਇਦ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ ਜਦੋਂ:
- ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਦੌਰ ਅਜੇ ਵੀ ਵੱਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- ਦੁਰਲੱਭ ਕਲਾਸਾਂ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ
- ਮਾਡਲ ਆਮ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਦੌੜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਨਤੀਜੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਕਰਦੇ ਹਨ
- ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਟੈਸਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟਦਾ ਹੈ
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ
ਕਈ ਵਾਰ ਚੁਣੌਤੀ ਮਾਡਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ - ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ, ਬਜਟ, ਜਾਂ ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਮਾਰਕੀਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਟੀਮਾਂ ਸਹੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਵਾਧਾ
ਡੇਟਾ ਵਾਧਾ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਵੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੱਟਣਾ, ਘੁੰਮਾਉਣਾ, ਫਲਿੱਪ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਚਮਕ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। NLP ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਵਿੱਚ, ਵਾਧਾ ਵਧੇਰੇ ਸਾਵਧਾਨ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਜੇ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਵਾਧਾ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਧਾਰਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾੜੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਇਹ ਸ਼ੋਰ ਜਾਂ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਟਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ
ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਕੰਮ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਾਡਲ
ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ BERT-ਵਰਗੇ NLP ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਕੁਝ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਮਾਡਲ ਲਾਭਦਾਇਕ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਐਕਟਿਵ ਲਰਨਿੰਗ
ਜੇਕਰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਹਿੰਗੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਰਗਰਮ ਸਿਖਲਾਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਉਦੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦਾ ਡੇਟਾ ਦੁਰਲੱਭ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ, ਜਾਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋਵੇ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਐਜ-ਕੇਸ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ। ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਬਦਲਣਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੀਦਾ।
ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਅਸੰਭਵ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕੱਚੇ ਮਾਲ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਮਾਮਲੇ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਚ ਹਨ। ਹੈਰਾਨ ਹੋਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੋ।
| ਕਾਗਲ ਰਿਪੋਰਟ | ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ | ਕਲੀਨਿਕਲ ਆਨਕੋਲੋਜੀ |
| ਕਾਗਲੇ ਦੇ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਤੋਂ ਪਤਾ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਕਿ 70% ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 10,000 ਤੋਂ ਘੱਟ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨਾਲ ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। | ਸਿਰਫ਼ 500 ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ MIT ਟੀਮ ਨੇ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਸਕੈਨ ਤੋਂ ਡਾਕਟਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਇਬੀਟਿਕ ਨਿਊਰੋਪੈਥੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ। | ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਦੇ ਨਾਲ ਉਦਾਹਰਨ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਸਿਰਫ 1000 ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚਮੜੀ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਮਯਾਬ ਰਿਹਾ। |
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 ਡਾਟਾ ਹੋਣ ਦੀ ਕੀਮਤ
ਜਦੋਂ ਟੀਮਾਂ ਸੀਮਤ, ਤੰਗ, ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ:
- ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ
- ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਧਾਰਣਕਰਨ
- ਅਸਥਿਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ
- ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਵਰਗਾਂ 'ਤੇ ਮਾੜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ
- ਉੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਜੋਖਮ
- ਹੋਰ ਦੁਹਰਾਓ ਸਮਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ
ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਕਸਰ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਗੈਪ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਹੱਲ ਹਮੇਸ਼ਾ "ਸਭ ਕੁਝ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਲਾਇਆ ਜਾਵੇ।
1. ਓਪਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਕਰੋ
ਓਪਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਜਾਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਲਈ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਤਪਤੀ, ਸਹਿਮਤੀ, ਗੁਣਵੱਤਾ, ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਅਤੇ ਕਵਰੇਜ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
2. ਆਪਣੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਲਈ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ
ਜੇਕਰ ਟੀਚਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਹੁਤ ਖਾਸ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਹੈਵੀ ਵਰਕਫਲੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ, ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ ਏਆਈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਜ ਕੇਸ, ਅਤੇ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਸੱਚ ਹੈ।
3. ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰੋ
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਹੈ ਪਰ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਰੀਲੇਬਲਿੰਗ, ਟੈਕਸੋਨੋਮੀ ਸਫਾਈ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਮੀਖਿਆ ਬਿਲਕੁਲ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
4. ਘੱਟ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰੋ
ਜੇਕਰ ਖਾਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨੂੰ ਸਮਾਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੈਲਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹਨਾਂ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਪਾੜੇ 'ਤੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ।
5. ਜਿੱਥੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੋਵੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਜਾਂ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ
ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਸੀਮਤ ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਅਤੇ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਡੇਟਾ ਕਵਰੇਜ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵੰਡਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
6. ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਪਾਰਟਨਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ
ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ AI ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕਰਨਾ ਜੋ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਐਨੋਟੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕੋਈ ਜਾਦੂਈ ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਹੀ ਮਾਤਰਾ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ, ਮਾਡਲ ਕਿਸਮ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਰਣਨੀਤੀ, ਅਤੇ ਟੀਚਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਨਮੂਨੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ, ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਕਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅਜੇ ਵੀ ਕਿੱਥੇ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ।
ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜਿਆਂ ਲਈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ, ਸਫਲਤਾ ਵੱਡੇ, ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ, ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਸਿਰਫ਼ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਹੋਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਸਗੋਂ ਇਹ ਹੋਣਾ ਹੈ ਸਹੀ ਡਾਟਾ.
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।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਕਿੰਨਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ?
ਕੋਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਹੀ ਮਾਤਰਾ ਕੰਮ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਲੇਬਲ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਕਲਾਸ ਸੰਤੁਲਨ, ਅਤੇ ਟੀਚਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਵਧਦੇ ਉਪ-ਸਮੂਹਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ।
ਮੈਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਹੋਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਵਧਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸੁਧਰਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਦੁਰਲੱਭ ਕਲਾਸਾਂ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ ਜੇਕਰ ਨਤੀਜੇ ਦੌੜਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਹਾਂ। ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਗਿਆਨ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ। ਜ਼ਿਆਦਾ ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਜਾਂ ਮਾੜੀ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਤਰਾ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਹੈ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਡਾਟਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਚਿੱਤਰ, ਬੋਲੀ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਇਸ ਲੋੜ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
