ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ:
ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਲਾਭ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ, ਉਦਾਹਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ
ਅੰਤਮ ਖਰੀਦਦਾਰ ਗਾਈਡ 2024
ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਸਹੀ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਔਸਤਨ ਬਾਲਗ ਪਿਛਲੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ, ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਜੀਵਨ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਥਿਤੀਆਂ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਲੋਕ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹਨ ਪਰ ਡੇਟਾ ਜੋ ਸਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਖੁਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਮਨੁੱਖੀ ਮਨ ਸਹਿਜ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਝੁਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਡੇਟਾ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਅਟੱਲ ਹੈ.
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਬੱਚੇ ਨੂੰ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ A, B, C, D ਸਮਝਣ ਲਈ ਵਰਣਮਾਲਾ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਵੀ ਉਸ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਹੈ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ (AI) ਸਿਖਲਾਈ ਸਭ ਦੇ ਬਾਰੇ ਹੈ. ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਉਸ ਬੱਚੇ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਅਜੇ ਤੱਕ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਿੱਖਣੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਾਈਆਂ ਜਾਣੀਆਂ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਬਿੱਲੀ ਅਤੇ ਕੁੱਤੇ ਜਾਂ ਬੱਸ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਰ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੀ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਅਜੇ ਤੱਕ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਲਈ, ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ, ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜਿਸ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਉਹ ਹੈ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕਾਰ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਸਾਰੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਤਾਂ ਜੋ ਵਾਹਨ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕੇ ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਦੇ ਢੁਕਵੇਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕੇ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਖੇਡ ਵਿਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ.
ਅੱਜ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮੋਡੀਊਲ ਸਾਨੂੰ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਇੰਜਣਾਂ, ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਭ ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਜਦੋਂ ਉਹ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਨ।
ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਐਪ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਕਲਪਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਡਾਟਾ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਹਾਡਾ AI ਮਾਡਲ ਅਕੁਸ਼ਲ, ਨੁਕਸਦਾਰ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਅਰਥ ਹੋਵੇਗਾ।
ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵੱਧ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਦਾ 80% ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਵਿੱਚ।
ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਜਿਹੜੇ ਉੱਦਮ ਪੂੰਜੀਪਤੀਆਂ ਤੋਂ ਫੰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉੱਥੋਂ ਦੇ ਇਕੱਲੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਜੋ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਜੋ ਹੁਣੇ ਹੀ ਉੱਨਤ AI ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਸੰਬੰਧੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਗਾਈਡ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ।
ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਅਟੱਲ ਕਿਉਂ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ?
AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਜਾਂ ਤੋੜਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਚਾਰ ਪੈਰਾਂ ਵਾਲੇ ਜਾਨਵਰ ਕੁੱਤੇ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗੁੱਸੇ ਵਿੱਚ ਚੀਕਣ ਅਤੇ ਖੁਸ਼ੀ ਦੇ ਹਾਸੇ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮੋਡੀਊਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਸਪੂਨ-ਫੀਡਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ, ਦੁਬਾਰਾ, ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਮੋਡੀਊਲ ਲਈ ਰਸਤਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਕੱਢਦਾ ਹੈ.
ਇੱਕ ਸੰਗੀਤਕਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਅਭਿਆਸ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਇੱਕ ਗੀਤ ਜਾਂ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਉੱਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਫਰਕ ਸਿਰਫ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਵੀ ਸਿਖਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਜ਼ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸੰਗੀਤਕਾਰ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੋ ਸਟੇਜ 'ਤੇ ਅਭਿਆਸ ਦੌਰਾਨ ਬਿਤਾਏ ਅਣਗਿਣਤ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਰਵੋਤਮ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ ਇਸਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਜਵਾਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਸਮਝਣਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਵਾਂਗ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਭੰਡਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਆਉ ਦੁਬਾਰਾ ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰਾਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੀਏ. ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਟੈਰਾਬਾਈਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਟੈਰਾਬਾਈਟ ਡੇਟਾ ਮਲਟੀਪਲ ਸੈਂਸਰਾਂ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, RADAR, LIDAR ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੇ ਇਹ ਸਾਰੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਬੇਕਾਰ ਹੋਣਗੇ ਜੇਕਰ ਕਾਰ ਦੀ ਕੇਂਦਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਕਾਰ ਦੀ ਇਕਾਈ ਸੜਕ ਦੇ ਤੱਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀਆਂ, ਜਾਨਵਰਾਂ, ਟੋਇਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਉਹ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ ਜੋ ਦੁਰਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ. ਇਸ ਲਈ ਮੌਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸੜਕ ਦਾ ਹਰੇਕ ਤੱਤ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਤੱਤਾਂ ਲਈ ਹੈ, ਕਾਰ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਐਨਐਲਪੀ) ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਣ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਜਵਾਬ ਦਿਓ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਡਰਾਈਵਰ ਇਨ-ਕਾਰ ਇਨਫੋਟੇਨਮੈਂਟ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਨੇੜੇ ਦੇ ਗੈਸ ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁਕਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਲੋੜ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਲਈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਵਾਕੰਸ਼ ਦੇ ਹਰ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
ਜਦੋਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੈਰਾਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਿਰਫ ਇਸ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰ ਵਰਗੇ ਭਾਰੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲੀ ਮੂਵੀ Netflix ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੁਝਾਅ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਉਸੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦੀ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਐਪ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਾਂ ਕੋਈ ਇਕਾਈ ਜਿਸਦਾ AI ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ।
ਮੈਨੂੰ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ 4 ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ/ਸਪੀਚ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ। ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ, ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਵਰਤੀ ਗਈ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ, ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ।
ਕਿੰਨਾ ਡਾਟਾ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਕੋਈ ਅੰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵਾਕੰਸ਼ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ, ਉੱਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਵਾਬ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਰ ਅਸਲੀਅਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਆਮ ਨਿਯਮ, ਇੱਕ ਫਾਰਮੂਲਾ, ਇੱਕ ਸੂਚਕਾਂਕ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਹੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ AI ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਹਰ ਹਾਸੋਹੀਣੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਾਂ ਮੋਡੀਊਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਫ਼ਸੋਸ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲੀਅਤ ਵੀ ਇਹੋ ਹੈ।
ਹੁਣ, ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕੈਪ ਲਗਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਗੁੰਝਲਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ. ਇੱਕ AI ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਅਤੇ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਅਤੇ ਪੂਰਕ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਓ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਾਰੀਅਲ ਦੇ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਐਪ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਧਾਰਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਠੀਕ ਹੈ? ਇੱਕ AI ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ।
ਬਹੁਤ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂ 'ਤੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਖਾਲੀ ਹੈ. ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਕਿ ਇੱਕ ਰੁੱਖ ਕੀ ਹੈ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਉੱਚੇ, ਖੇਤਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼, ਗਰਮ ਖੰਡੀ ਫਲਾਂ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ। ਇਸਦੇ ਲਈ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਦਰੱਖਤ ਕੀ ਹੈ, ਹੋਰ ਉੱਚੀਆਂ ਅਤੇ ਪਤਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਸਟ੍ਰੀਟ ਲਾਈਟਾਂ ਜਾਂ ਬਿਜਲੀ ਦੇ ਖੰਭਿਆਂ ਵਰਗੇ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਨਾਰੀਅਲ ਦੇ ਦਰੱਖਤ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮੋਡੀਊਲ ਨੇ ਇਹ ਜਾਣ ਲਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਨਾਰੀਅਲ ਦਾ ਰੁੱਖ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕੋਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਹ ਮੰਨ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਨਾ ਜਾਣਦਾ ਹੈ।
ਪਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬੋਹੜ ਦੇ ਦਰੱਖਤ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋਗੇ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਨਾਰੀਅਲ ਦੇ ਦਰੱਖਤ ਲਈ ਇੱਕ ਬੋਹੜ ਦੇ ਦਰੱਖਤ ਦੀ ਗਲਤ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਲਈ, ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਗੁੱਛੇਦਾਰ ਪੱਤਿਆਂ ਨਾਲ ਉੱਚੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਇੱਕ ਨਾਰੀਅਲ ਦਾ ਰੁੱਖ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਹੁਣ ਹਰ ਇੱਕ ਦਰੱਖਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਜੋ ਨਾਰੀਅਲ ਦਾ ਦਰੱਖਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਐਪ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਹੈਲਥਕੇਅਰ, ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪਹਿਲੂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ (ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ) ਡਾਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ
- ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਫੀਡ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ
- ਗਲਤੀ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਭਾਗ, ਜਿਸਦਾ ਸਿੱਧਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਗਲਤੀਆਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਥਾਨ ਜਾਂ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਅਣਗੌਲੀਆਂ ਹਨ
ਸਿਖਲਾਈ ਵਾਲੀਅਮ ਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਸੀ, ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਜਾਂ ਹਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ ਲੋੜਾਂ
ਹੇਠਾਂ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਵਿਭਿੰਨ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ AI ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ।
- ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ - 450,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ
- ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਨਾਲ 185,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਲਗਭਗ 650,000 ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਵਸਤੂਆਂ
- ਫੇਸਬੁੱਕ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - 9,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਅਤੇ 62,000 ਪੋਸਟਾਂ
- ਚੈਟਬੋਟ ਸਿਖਲਾਈ - ਨਾਲ 200,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ 2 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਵਾਬ
- ਅਨੁਵਾਦ ਐਪ - 300,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਡੀਓ ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਗੈਰ-ਮੂਲ ਬੋਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਤੋਂ ਸੰਗ੍ਰਹਿ
ਜੇ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?
AI ਅਤੇ ML ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਹੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਵੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਕੋਈ ਅੰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਦੋਂ ਸੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ, ਉੱਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਜਿਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਹ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਸਰੋਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਢੁਕਵਾਂ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ML ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਮਾਰਕਅੱਪ ਵਰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜੋ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਤੀਜਾ ਅਜੇ ਵੀ ਸਹੀ ਜਾਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਸਿੱਧੇ ਅਨੁਪਾਤਕ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਟੀਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਕੈਚ ਹੈ. ਇੱਕ ਸੰਕਲਪ ਲਈ ਜੋ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੈ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਅਕਸਰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਸਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੀ ਹੈ?
ਖੈਰ, ਸਾਡੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਫੀਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਵੀ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ AI ਮਾਹਰਾਂ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਾਬਕਾ ਸੈਨਿਕਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ -
- ਯੂਨੀਫਾਰਮ - ਡੇਟਾ ਜੋ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਜੋ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
- ਵਿਆਪਕ - ਡੇਟਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਾਰੇ ਸੰਭਾਵੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਇਕਸਾਰ - ਡੇਟਾ ਦਾ ਹਰ ਇੱਕ ਬਾਈਟ ਕੁਦਰਤ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਹੈ
- ਸੰਬੰਧਿਤ - ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ ਅਤੇ
- ਵੱਖ-ਵੱਖ - ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ, ਚਿੱਤਰ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਹੈ
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਸਮਝ ਗਏ ਹਾਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ, ਆਓ ਅਸੀਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੇਖੀਏ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੀੜ੍ਹੀ.
1. ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਦੇਖੋ। ਪਹਿਲਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਐਨੋਟੇਟ ਐਲੀਮੈਂਟਸ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਹਨ। ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜੇ ਵੀ ਕੋਈ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੱਚਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਸਟਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
2. ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਸਟਮ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਦੇਸ਼ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਸਿਰਫ ਤੁਹਾਡੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵਿਅਰਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
3. ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਵਧਾਏਗਾ। ਕੋਈ ਵੀ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸੇਗਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਡੁਪਲੀਕੇਟ, ਸ਼ੋਰ, ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਗਲਤੀਆਂ ਆਦਿ ਨੂੰ ਹਟਾ ਰਹੇ ਹੋ।
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਇੱਥੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI/ML ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। 3 ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਲੋਕ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਬਣਾ ਜਾਂ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ: ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੰਗ ਵਾਲੀ AI ਅਤੇ ML ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ, ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਮਲਕੀਅਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਥ੍ਰੁਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ
ਲੋਕ: AI ਨੂੰ ਹੁਸ਼ਿਆਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਸਤ ਦਿਮਾਗ ਹਨ। ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬਰ, ਲੇਬਲ, ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਕਾਰਵਾਈ: ਗੋਲਡ-ਸਟੈਂਡਰਡ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜੋ ਇਕਸਾਰ, ਸੰਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਹੈ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ, ਤਾਂ ਜੋ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਖ਼ਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਤੁਸੀਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਸਾਡੇ ਪਿਛਲੇ ਭਾਗ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਟੀਕ ਸਮਝ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ
ਜਾਂ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵੀਡੀਓ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਚਿੱਤਰ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਟੈਕਸਟ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਤਿੰਨ ਹਨ
ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਆਉ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ।
ਮੁਫਤ ਸਰੋਤ
ਮੁਫਤ ਸਰੋਤ ਉਹ ਰਾਹ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਅਣਇੱਛਤ ਭੰਡਾਰ ਹਨ। ਇਹ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਸਤ੍ਹਾ 'ਤੇ ਮੁਫਤ ਵਿਚ ਪਿਆ ਹੈ। ਕੁਝ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ -
- ਗੂਗਲ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਜਿੱਥੇ 250 ਵਿੱਚ 2020 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੈੱਟ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ
- Reddit, Quora ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਰਗੇ ਫੋਰਮ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਲਈ ਸਰੋਤ ਸਰੋਤ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹਨਾਂ ਫੋਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ AI ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ 'ਤੇ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- Kaggle ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਮੁਫਤ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਰੋਤ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ।
- ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਫਤ ਓਪਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਮੌਕੇ ਮੁਫਤ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਦਾ ਖਰਚਾ ਖਤਮ ਕਰੋਗੇ। ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਸ ਨੂੰ ਸੋਰਸਿੰਗ, ਸਫਾਈ ਅਤੇ ਟੇਲਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੇ ਘੰਟੇ ਲਗਾਉਣੇ ਪੈਣਗੇ।
ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੁਆਇੰਟਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਡੇਟਾ ਵਪਾਰਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵੀ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਡਾਟਾ ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ.
ਡਾਟਾ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਢੁਕਵੇਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ. ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ, ਜਨਤਕ ਪੋਰਟਲਾਂ, ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ, ਰਸਾਲਿਆਂ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਤੋਂ, ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਹੱਲ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਸਿਰਫ ਉਦੋਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਨਿੱਜੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਹੋ ਜੋ ਵਪਾਰਕ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਮੁਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਗੈਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਵੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ, ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਟੀਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਬਾਹਰੀ ਵਿਕਰੇਤਾ
ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦਾ ਸਬੰਧ ਹੈ, ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਦਰਸ਼ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। ਉਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਲੱਭਣ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮੋਡੀਊਲ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਹੈ -
- ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਵਿਚ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਯਤਨ ਨਹੀਂ ਹਨ
- ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੈਂਡ ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾ ਸੈਟ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੈੱਕ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਸਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਸੀ
- ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ
- ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ
- ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਉਹ ਇਹ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਖੁਦ ਸਥਾਨਕ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮਕਾਜ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਰਫ ਇਕ ਕਾਰਕ ਜੋ ਕਮੀ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਕਿ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਵਿਚ ਖਰਚੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਦੁਬਾਰਾ ਫਿਰ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖਰਚੇ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
Shaip ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਗੂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਕੋਲ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਪੀਚ/ਆਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਭੰਡਾਰ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਖੋਲ੍ਹੋ - ਵਰਤਣ ਲਈ ਜਾਂ ਨਾ ਵਰਤਣ ਲਈ?
ਓਪਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਫ਼ਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ, ਚਿੱਤਰ, ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਾਰੇ ਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਉਤਪਾਦ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ ਜੋ 142 ਤੋਂ 1996 ਤੱਕ 2014 ਮਿਲੀਅਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਗੂਗਲ ਓਪਨ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਰਗਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸਰੋਤ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ 9 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਸਰੋਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਗੂਗਲ ਕੋਲ ਮਸ਼ੀਨ ਪਰਸੈਪਸ਼ਨ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਵਿੰਗ ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਲਗਭਗ 2 ਮਿਲੀਅਨ ਆਡੀਓ ਕਲਿੱਪਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ XNUMX ਸਕਿੰਟ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ (ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ) ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਜੋ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹਾਲਾਤ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਨਤਕ ਹਨ ਪਰ ਉਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਵਰਤੋਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪਤਲੀ ਰੇਖਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਸਰੋਤ ਆਪਣੀ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਸਾਵਧਾਨੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮੁਫਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦੇ ਬਹਾਨੇ, ਤੁਸੀਂ ਮੁਕੱਦਮੇ ਅਤੇ ਸਬੰਧਤ ਖਰਚੇ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਸਲ ਲਾਗਤ
ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਪੈਸਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਘਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਰਚੇ ਗਏ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਯਤਨਾਂ ਵਰਗੇ ਰੇਖਿਕ ਤੱਤਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕੀਮਤ ਇੱਕ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ. ਦੂਜੇ ਦੀ ਤਾਰੀਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ 'ਤੇ ਖਰਚਿਆ ਸਮਾਂ
ਭੂਗੋਲ, ਮਾਰਕੀਟ ਜਨਸੰਖਿਆ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਥਾਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੁਕਾਬਲਾ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹੱਥੀਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਇਆ ਗਿਆ ਸਮਾਂ ਤੁਹਾਡੇ AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਦੇਰੀ ਕਰੋਗੇ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਮਝ ਸਕੇ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕੀ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਦੀ ਕੀਮਤ
ਓਵਰਹੈੱਡ ਖਰਚਿਆਂ (ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਕੁਲੈਕਟਰ, ਐਨੋਟੇਟਰ, ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ, ਤਕਨੀਕੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, SaaS ਟੂਲਜ਼ ਲਈ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਮਲਕੀਅਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ) AI ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੋਰਸ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲਾਗਤ
ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਟੀਮ ਦੇ ਮਨੋਬਲ, ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕਿਨਾਰੇ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਠੋਸ ਨਤੀਜੇ ਜੋ ਕਿਸੇ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਨੂੰ ਖਰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਸ਼ੁੱਧ, ਕੱਚਾ, ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ, ਪੁਰਾਣਾ, ਗਲਤ, ਜਾਂ ਸਪੈਲਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮਾੜਾ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਤਿੱਖੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਕੇ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਖਰਚੇ
ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਜਾਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ ਖਰਚੇ, ਮੂਰਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਅਟੈਂਜੀਬਲਜ਼ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਖਰਚੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਇਸ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਾਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਜੋ ਹੈ ਉਹ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਹੈ. ਮਸ਼ੀਨ ਅਜੇ ਵੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਐਨੋਟੇਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸਲ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਬਾਕੀ ਹਿੱਸਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਸਮਝ ਸਕੇ। ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਟੈਗਸ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਹਰ ਇੱਕ ਤੱਤ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਿਆਕਰਨਿਕ ਸੰਟੈਕਸ, ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਹਿੱਸੇ, ਅਗੇਤਰ, ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ, ਭਾਵਨਾ, ਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਰ ਮਾਪਦੰਡ ਦੱਸੇਗੀ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚੈਟਬੋਟਸ ਮਨੁੱਖੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੇਵਲ ਉਦੋਂ ਹੀ ਜਦੋਂ ਉਹ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਉਹ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਿੰਨਾ ਅਟੱਲ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਥਕਾਵਟ ਵਾਲਾ ਵੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਜਾਂ ਇਸ ਦੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ।
ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰ ਨਹੀਂ ਹਨ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚੋਂ ਸਮਾਂ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਬੁਲਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਕੰਮ ਵਜੋਂ ਸੌਂਪਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਜਿੰਨੀ ਦੇਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮੁਫਤ ਟੂਲ ਹਨ, ਇਹ ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੀ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸ਼ੈਪ ਵਰਗੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਟੀਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਨਾਲ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਸ ਖਾਸ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਲਾਭ ਇਸ ਤੱਥ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਾਹਰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦਾ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਨਾਲ, ਸਰਵੋਤਮ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਸੀ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਫਿਰ, ਇਸ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸਥਿਰ ਹਨ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਾਡੇ ਵਰਗੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਸੋਰਸਿੰਗ, ਡੀ-ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੱਕ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਾਂਗੇ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ ਆਪਣਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕੋ। ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਮ ਸਾਡੇ 'ਤੇ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਅੱਜ ਹੀ ਆਪਣੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
ਅਾੳੁ ਗੱਲ ਕਰੀੲੇ
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ (FAQ)
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੀ, ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਲੇਬਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕੀਟ ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਹਰ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸਥਾਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਕੇਵਲ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਸਿੱਧੇ ਅਨੁਪਾਤੀ ਵੌਲਯੂਮ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਖਾਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨੈਲਿਟੀ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਾਰਕੀਟ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, NLP ਹੁਨਰ ਲਈ, ਭਾਸ਼ਣ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਕੋਈ ਉਪਰਲੀ ਸੀਮਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਤੱਤਾਂ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਬਿਹਤਰ ਹੋਵੇਗੀ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਪਰ ਹਰ ਹਿੱਸਾ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਆਪਕ, ਇਕਸਾਰ, ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕਸਾਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੱਢੇ ਗਏ ਹਨ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਭਿੰਨ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਬਿਹਤਰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ AI ਮਾਡਲ ਹੈ ਪਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਵਿੱਚ ਜੋੜਾ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸਿੱਖਣ ਸੈੱਟਅੱਪ, ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਜੋੜਦੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਸੈੱਟਅੱਪ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ, ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ. ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਟਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਸੰਬੰਧੀ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਵੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਓਪਨ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਾਹਰੀ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Reddit, Kaggle, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ, ਪੋਰਟਲਾਂ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਚੋਣਵੇਂ ਮਾਈਨਿੰਗ ਇਨਸਾਈਟਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ. ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨਾ, ਘਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।