ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ

ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਲਈ ਸਹੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਹਰ ਕੋਈ ਜਾਣਦਾ ਅਤੇ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਏਆਈ ਮਾਰਕੀਟ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਗੁੰਜਾਇਸ਼ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਕਾਰੋਬਾਰ AI ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਐਪਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸੁਕ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਫਲ AI ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

AI ਐਪਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਹੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮਝਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕ ਅਕਸਰ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਸਾਨ ਕੰਮ ਮੰਨਦੇ ਹਨ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਮਾਡਲ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲੱਭਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਹੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ 4 ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ

ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।

ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ

ਇਹ ਬੇਲੋੜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਸਿੱਟੇ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?

ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ

ਇਹ ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਪਲਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸਫਲ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸਹੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਵਿਕਸਤ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਗਲਤ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗਾ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਲਈ ਖਰਾਬ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ

  • ਉੱਚ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਖਰਚੇ।
  • ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਗਲਤ, ਹੌਲੀ, ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਨਤੀਜੇ।
  • ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਮਾੜੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ.
  • ਵਿੱਤੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਬਰਬਾਦੀ।

ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵਿਚਾਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ

ਆਪਣੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮਾੜੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬੁਰਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ। ਪਰ, ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬੁਰੇ ਅਤੇ ਸਹੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। ਕਈ ਕਾਰਕ ਤੁਹਾਡੀ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸਹੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਕਾਰਕ ਹਨ:

  1. ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ

    ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਮਾੜੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਕੈਸਕੇਡ (ਵਿਕਾਸ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਘਟੀਆ ਪ੍ਰਭਾਵ) ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜਿਸਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ

    • ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ, ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਡਾਟਾ.
    • ਡੇਟਾ ਜੋ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
    • ਸਮਾਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਡੇਟਾ।
    • ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ।
  2. ਡੇਟਾ ਦੇ ਨੁਮਾਇੰਦੇ

    ਇਹ ਇੱਕ ਜਾਣਿਆ-ਪਛਾਣਿਆ ਤੱਥ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਕਦੇ ਵੀ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ AI ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਾਰੇ ਵਰਗੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

  3. ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਨ

    ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਨ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਸੰਤੁਲਨ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਭੂਗੋਲਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਬੋਲਣ ਵਾਲੇ ਮਰਦਾਂ ਅਤੇ ਔਰਤਾਂ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ, ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ, ਆਮਦਨੀ ਪੱਧਰਾਂ ਆਦਿ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ, ਤੋਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਜਾਂ ਘੱਟ ਫਿੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। .

    ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ AI ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਖਾਸ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਜਾਂ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਾਰੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਕਲਪਿਕ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।

  4. ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਲਈ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ

    ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਲਈ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਵਧੀਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਜਾਂ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਘੱਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਬੇਲੋੜਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਅਕੁਸ਼ਲਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ

[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ]

ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ

ਆਪਣੇ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਈ ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ

  • ਵਧੀ ਹੋਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ: 
    ਚੰਗੀ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਬੇਲੋੜਾ ਅਤੇ ਵੈਧ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਿਆਰੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਟੈਸਟ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕ੍ਰੋਨਬੈਕ ਦਾ ਅਲਫ਼ਾ ਟੈਸਟ, ਗੋਲਡ ਸੈੱਟ ਵਿਧੀ, ਆਦਿ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੰਗੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
  • ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲੀਵਰੇਜ ਟੂਲ
    ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਪਰ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਨੁਮਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ AI ਮਾਡਲ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
  • ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ
    ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਚੋਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਖਾਸ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਡਾਟਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਆਪਣੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਲਈ ਸਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ?

ਸਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ

ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਡੇਟਾ ਸਰਵਉੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਬਲੌਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਸੀ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਲਈ ਸਹੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭਣਾ ਹੈ। ਆਓ ਉਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀਏ:

  • ਡੇਟਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ: ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੋਰ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  • ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ: ਅੱਗੇ ਉਹ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਕਈ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹੈ।
  • ਡਾਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ: ਫਿਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ, ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਗੈਪ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਅਭਿਆਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
  • ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ: ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਲੇਬਲਿੰਗ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਅਭਿਆਸਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੀਮਤ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਵਿਚਾਰਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤੀ ਡੇਟਾ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ ਜੋ ਗਲਤ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਮਾਰਕਅੱਪ ਵਰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜੋ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਥੋੜ੍ਹੀਆਂ ਸੋਧੀਆਂ ਕਾਪੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ।

[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਇੱਕ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਰਵੋਤਮ ਮਾਤਰਾ ਕਿੰਨੀ ਹੈ?]

ਸਿੱਟਾ

ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਸਫਲ ਏਆਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਹੋਣ ਨਾਲ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਭਿੰਨ ਇਨਪੁਟਸ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨ ਲਈ ਸਾਡੀ ਸ਼ੈਪ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ AI ਡੇਟਾ ਬਣਾਓ।

ਸਮਾਜਕ ਸ਼ੇਅਰ