ਇਸ ਮਹਿਮਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ, ਵਤਸਲ ਘੀਆ, ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਸੀਈਓ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਨੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਸੂਝਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਲੇਖ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਟੇਕਅਵੇ ਹੈ
- ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅਨੁਭਵੀ, ਸੰਪੂਰਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਤਕਨੀਕੀਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ? ਹਾਲਾਂਕਿ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ "ਫਨੈਸ" ਅਤੇ "ਮਜ਼ੇਦਾਰ" ਭਾਗਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦਾ ਆਧਾਰ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਆਮ ਆਦਮੀ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ, ML ਡੇਟਾ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਇੱਕ ਇਕਾਈ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਖੁਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਸੰਸਥਾ ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਪਾਰਕ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਰਕਾਰੀ ਸਰੋਤਾਂ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡਿਪਾਜ਼ਟਰੀ, ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਡੇਟਾਸੇਟ ਇੰਜਣ ਤੋਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
