ನೀವು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಖರೀದಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಒಂದು ಮೋಸಗೊಳಿಸುವ ಸರಳ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತೀರಿ & AI ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ತುಂಬಾ ಮುಖ್ಯ? ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಆವೃತ್ತಿ: ಇದು ಇಂಧನ, ಅಡುಗೆ ಪುಸ್ತಕ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗೆ ದಿಕ್ಸೂಚಿ.
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 AI ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ
ಭವಿಷ್ಯದ ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
🔗 AI ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಹೇಗೆ
ನಿಖರತೆ, ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳು.
🔗 AI ಜೊತೆ ಮಾತನಾಡುವುದು ಹೇಗೆ
AI-ರಚಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ.
🔗 AI ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವುದು ಎಂದರೇನು?
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು AI ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಂವಹನ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಅವಲೋಕನ.
AI ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಂದರೇನು? ಒಂದು ತ್ವರಿತ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ 🧩
AI ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಂದರೇನು? ಇದು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಕಲಿಯುವ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ
-
ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು - ಮಾದರಿಯು ನೋಡುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಪಠ್ಯ ತುಣುಕುಗಳು, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ, ಕೋಷ್ಟಕ ಸಾಲುಗಳು, ಸಂವೇದಕ ಓದುವಿಕೆಗಳು, ಗ್ರಾಫ್ಗಳು.
-
ಗುರಿಗಳು - ಮಾದರಿಯು ಊಹಿಸಬೇಕಾದ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವರ್ಗಗಳು, ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ಪಠ್ಯದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗಳು, ಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಅಥವಾ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಏನೂ ಇಲ್ಲ.
-
ಮೆಟಾಡೇಟಾ - ಮೂಲ, ಸಂಗ್ರಹಣಾ ವಿಧಾನ, ಸಮಯಮುದ್ರೆಗಳು, ಪರವಾನಗಿಗಳು, ಸಮ್ಮತಿ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಂತಹ ಸಂದರ್ಭ.
ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿದ ಊಟದ ಡಬ್ಬಿಯಂತೆ ಇದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ: ಪದಾರ್ಥಗಳು, ಲೇಬಲ್ಗಳು, ಪೌಷ್ಟಿಕಾಂಶದ ಸಂಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೌದು, "ಈ ಭಾಗವನ್ನು ತಿನ್ನಬೇಡಿ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಜಿಗುಟಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿ. 🍱
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ನೀವು ಸ್ಪಷ್ಟ ಲೇಬಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಯಾಗಿರುವ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೀರಿ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ನೀವು ಲೇಬಲ್ಗಳಿಲ್ಲದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೀರಿ. ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ, ಡೇಟಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಪ್ರತಿಫಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಂತುಗಳು ಅಥವಾ ಪಥಗಳಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ, ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ + ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಒಂದೇ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಅಲಂಕಾರಿಕವಾಗಿ ತೋರುತ್ತದೆ; ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕೊಳಾಯಿಯಾಗಿದೆ.
ಸಹಾಯಕವಾದ ಪ್ರೈಮರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸಗಳು: ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಶೀಟ್ಗಳು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಒಳಗೆ ಏನಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ [1], ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು ಮಾದರಿ ಬದಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಪೂರಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ [2].
ಉತ್ತಮ AI ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದು ಮಾಡುತ್ತದೆ ✅
ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ ಬಹಳಷ್ಟು ಮಾದರಿಗಳು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುತ್ತವೆ. "ಉತ್ತಮ" ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಂದರೆ:
-
ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲದೆ, ನೈಜ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಪ್ರತಿನಿಧಿ
-
ನಿಖರವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ . ಒಪ್ಪಂದದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು (ಉದಾ, ಕಪ್ಪಾ-ಶೈಲಿಯ ಅಳತೆಗಳು) ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
-
ಸಂಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಸಮತೋಲಿತ . ಅಸಮತೋಲನ ಸಾಮಾನ್ಯ; ನಿರ್ಲಕ್ಷ್ಯ ಅಲ್ಲ.
-
ಒಪ್ಪಿಗೆ , ಪರವಾನಗಿ ಮತ್ತು ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ. ನೀರಸ ದಾಖಲೆಗಳು ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ಮೊಕದ್ದಮೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತವೆ.
-
ಉದ್ದೇಶಿತ ಬಳಕೆ, ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾಶೀಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ
-
ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ . ನೀವು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. NIST ಯ AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಪ್ರಥಮ ದರ್ಜೆ ಕಾಳಜಿಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ [3].
ನೀವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ AI ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ವಿಧಗಳು 🧰
ಕಾರ್ಯದ ಮೂಲಕ
-
ವರ್ಗೀಕರಣ - ಉದಾ, ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ vs ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅಲ್ಲ, ಚಿತ್ರ ವರ್ಗಗಳು.
-
ಹಿಂಜರಿತ - ಬೆಲೆ ಅಥವಾ ತಾಪಮಾನದಂತಹ ನಿರಂತರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸಿ.
-
ಅನುಕ್ರಮ ಲೇಬಲಿಂಗ್ - ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳು, ಮಾತಿನ ಭಾಗಗಳು.
-
ಪೀಳಿಗೆ - ಸಾರಾಂಶ, ಅನುವಾದ, ಚಿತ್ರ ಶೀರ್ಷಿಕೆ.
-
ಶಿಫಾರಸು - ಬಳಕೆದಾರ, ಐಟಂ, ಸಂವಹನಗಳು, ಸಂದರ್ಭ.
-
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ - ಕಾಲ ಸರಣಿ ಅಥವಾ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಪರೂಪದ ಘಟನೆಗಳು.
-
ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ - ಸ್ಥಿತಿ, ಕ್ರಿಯೆ, ಪ್ರತಿಫಲ, ಮುಂದಿನ ಸ್ಥಿತಿಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳು.
-
ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ - ದಾಖಲೆಗಳು, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ತೀರ್ಪುಗಳು.
ವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ
-
ಕೋಷ್ಟಕ - ವಯಸ್ಸು, ಆದಾಯ, ಮಂಥನದಂತಹ ಕಾಲಮ್ಗಳು. ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ.
-
ಪಠ್ಯ - ದಾಖಲೆಗಳು, ಚಾಟ್ಗಳು, ಕೋಡ್, ಫೋರಮ್ ಪೋಸ್ಟ್ಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆಗಳು.
-
ಚಿತ್ರಗಳು - ಫೋಟೋಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು, ಉಪಗ್ರಹ ಟೈಲ್ಸ್; ಮುಖವಾಡಗಳು, ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು, ಪ್ರಮುಖ ಬಿಂದುಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದೆ.
-
ಆಡಿಯೋ - ತರಂಗರೂಪಗಳು, ಪ್ರತಿಲಿಪಿಗಳು, ಸ್ಪೀಕರ್ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು.
-
ವೀಡಿಯೊ - ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು, ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ಆಕ್ಷನ್ ಲೇಬಲ್ಗಳು.
-
ಗ್ರಾಫ್ಗಳು - ನೋಡ್ಗಳು, ಅಂಚುಗಳು, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು.
-
ಸಮಯ ಸರಣಿ - ಸಂವೇದಕಗಳು, ಹಣಕಾಸು, ದೂರಸಂಪರ್ಕ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಂದ
-
ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ಚಿನ್ನ, ಬೆಳ್ಳಿ, ಸ್ವಯಂ-ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ), ದುರ್ಬಲವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ , ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ , ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ . ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಖರೀದಿಸಿದ ಕೇಕ್ ಮಿಶ್ರಣವು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ - ನೀವು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ಓದಿದರೆ.
ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯ ಒಳಗೆ: ರಚನೆ, ವಿಭಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾ 📦
ದೃಢವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
-
ಸ್ಕೀಮಾ - ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು, ಘಟಕಗಳು, ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಶೂನ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆ.
-
ವಿಭಜನೆಗಳು - ತರಬೇತಿ, ದೃಢೀಕರಣ, ಪರೀಕ್ಷೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮುಚ್ಚಿಡಿ - ಅದನ್ನು ಕೊನೆಯ ಚಾಕೊಲೇಟ್ ತುಂಡಿನಂತೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
-
ಮಾದರಿ ಯೋಜನೆ - ನೀವು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ; ಒಂದು ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ಸಾಧನದಿಂದ ಅನುಕೂಲಕರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
-
ವರ್ಧನೆಗಳು - ಪಲ್ಟಿಗಳು, ಬೆಳೆಗಳು, ಶಬ್ದ, ಪ್ಯಾರಾಫ್ರೇಸ್ಗಳು, ಮುಖವಾಡಗಳು. ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿದ್ದಾಗ ಒಳ್ಳೆಯದು; ಕಾಡಿನಲ್ಲಿ ಎಂದಿಗೂ ಸಂಭವಿಸದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವರು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಿದಾಗ ಹಾನಿಕಾರಕ.
-
ಆವೃತ್ತಿ - ಡೆಲ್ಟಾಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಚೇಂಜ್ಲಾಗ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ v0.1, v0.2….
-
ಪರವಾನಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಿಗೆ - ಬಳಕೆಯ ಹಕ್ಕುಗಳು, ಪುನರ್ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆ ಹರಿವುಗಳು. ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ದತ್ತಾಂಶ-ರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಂತ್ರಕರು (ಉದಾ, ಯುಕೆ ಐಸಿಒ) ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ಕಾನೂನುಬದ್ಧ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ [4].
ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಜೀವನಚಕ್ರ, ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ 🔁
-
ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ - ಮಾದರಿ ಏನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ.
-
ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ಗಳು - ಅಳೆಯಬಹುದಾದ, ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ನೈತಿಕ.
-
ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶ - ಉಪಕರಣಗಳು, ದಾಖಲೆಗಳು, ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ನಿಗಮ, ಪಾಲುದಾರರು.
-
ಸಮ್ಮತಿ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು - ಗೌಪ್ಯತೆ ಸೂಚನೆಗಳು, ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವಿಕೆ, ಡೇಟಾ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ. “ಏಕೆ” ಮತ್ತು “ಹೇಗೆ” [4] ಗಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ನೋಡಿ.
-
ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ - ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಪಾತ್ರ ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶ, PII ನಿರ್ವಹಣೆ.
-
ಲೇಬಲ್ - ಆಂತರಿಕ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು, ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್, ತಜ್ಞರು; ಚಿನ್ನದ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳು ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
-
ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ - ಅಪನಗದೀಕರಣಗೊಳಿಸಿ, ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವುದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ, ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ, ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ. ನೀರಸ, ವೀರೋಚಿತ ಕೆಲಸ.
-
ವಿಭಜಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ - ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯಿರಿ; ಸಂಬಂಧಿತ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಿ; ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಸಮಯ-ಅರಿವಿನ ವಿಭಜನೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ; ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ ಅಂದಾಜುಗಳಿಗಾಗಿ ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಚಿಂತನಶೀಲವಾಗಿ ಬಳಸಿ [5].
-
ದಾಖಲೆ - ದತ್ತಾಂಶ ಹಾಳೆ ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ಕಾರ್ಡ್; ಉದ್ದೇಶಿತ ಬಳಕೆ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು, ಮಿತಿಗಳು [1].
-
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ನವೀಕರಣ - ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಪತ್ತೆ, ರಿಫ್ರೆಶ್ ಕ್ಯಾಡೆನ್ಸ್, ಸೂರ್ಯಾಸ್ತದ ಯೋಜನೆಗಳು. NIST ಯ AI RMF ಈ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಆಡಳಿತ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ [3].
ತ್ವರಿತ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಆಕಾರದ ಸಲಹೆ: ತಂಡಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಡೆಮೊ ಗೆಲ್ಲುತ್ತವೆ" ಆದರೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಎಡವಿ ಬೀಳುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ - ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನ ಸಾಲುಗಳು, ಮರುಹೆಸರಿಸಿದ ಕ್ಷೇತ್ರ ಅಥವಾ ಬದಲಾದ ನೀತಿ. ಸರಳವಾದ ಚೇಂಜ್ಲಾಗ್ + ಆವರ್ತಕ ಮರು-ವಿವರಣೆ ಪಾಸ್ ಆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನೋವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ - ಅದು ಅಂದುಕೊಂಡಷ್ಟು ನೀರಸವಲ್ಲ 🧪
ಗುಣಮಟ್ಟವು ಬಹು ಆಯಾಮಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ:
-
ನಿಖರತೆ - ಲೇಬಲ್ಗಳು ಸರಿಯಾಗಿವೆಯೇ? ಒಪ್ಪಂದದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆವರ್ತಕ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
-
ಸಂಪೂರ್ಣತೆ - ನಿಮಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
-
ಸ್ಥಿರತೆ - ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
-
ಸಕಾಲಿಕತೆ - ಹಳೆಯ ದತ್ತಾಂಶವು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪಳೆಯುಳಿಕೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
-
ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ - ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಭಾಷೆಗಳು, ಸಾಧನಗಳು, ಪರಿಸರಗಳಾದ್ಯಂತ ವ್ಯಾಪ್ತಿ; ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ನಂತರ ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು. ದಾಖಲೆ-ಮೊದಲು ಅಭ್ಯಾಸಗಳು (ಡೇಟಾಶೀಟ್ಗಳು, ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು) ಈ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ [1], ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಅಪಾಯ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಾಗಿ ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ [3].
ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ, ಸರಿಯಾದ ವಿಭಜನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ-ಗುಂಪಿನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ. ಹೊಳೆಯುವ ಸರಾಸರಿಯು ಕುಳಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬಹುದು. ಕ್ರಾಸ್-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ML ಪರಿಕರ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ [5].
ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪರವಾನಗಿ - ರಕ್ಷಣೆ 🛡️
ನೈತಿಕ ದತ್ತಾಂಶವು ವೈಬ್ ಅಲ್ಲ, ಅದು ಒಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ:
-
ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶದ ಮಿತಿ - ಬಳಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಆಧಾರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರಬೇಕು [4].
-
PII ನಿರ್ವಹಣೆ - ಸೂಕ್ತವಾಗಿದ್ದಾಗ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ, ಗುಪ್ತನಾಮ ಹಾಕಿ ಅಥವಾ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ; ಅಪಾಯಗಳು ಹೆಚ್ಚಿರುವಾಗ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
-
ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಪರವಾನಗಿಗಳು - ಸಮಾನ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸಿ.
-
ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಹಾನಿ - ನಕಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ (“ಹಗಲು = ಸುರಕ್ಷಿತ” ರಾತ್ರಿಯಲ್ಲಿ ತುಂಬಾ ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ).
-
ಪರಿಹಾರ - ವಿನಂತಿಯ ಮೇರೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಹಿಂದಕ್ಕೆ ತರುವುದು ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ (ಇದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಶೀಟ್ನಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸಿ) [1].
ಎಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಿದೆ ಸಾಕು? ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ 📏
ಮುಖ್ಯ ನಿಯಮ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ನಕಲುಗಳ ಹತ್ತಿರ ಇರದಿದ್ದರೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ . ಬೆಟ್ಟದಷ್ಟು ಗಲೀಜು ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ, ಸ್ವಚ್ಛ, ಉತ್ತಮ ಲೇಬಲ್ ಹೊಂದಿರುವ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತೀರಿ
ವೀಕ್ಷಿಸಿ:
-
ಕಲಿಕೆಯ ವಕ್ರರೇಖೆಗಳು - ನೀವು ಡೇಟಾ-ಬೌಂಡ್ ಅಥವಾ ಮಾಡೆಲ್-ಬೌಂಡ್ ಆಗಿದ್ದೀರಾ ಎಂದು ನೋಡಲು ಕಥಾವಸ್ತುವಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ vs. ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ.
-
ಉದ್ದನೆಯ ಬಾಲದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ - ಅಪರೂಪದ ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಗ್ರಹವಲ್ಲ, ಗುರಿ ಸಂಗ್ರಹದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
-
ಶಬ್ದವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ - ಅಳೆಯಿರಿ, ನಂತರ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ; ಸ್ವಲ್ಪ ಸಹನೀಯ, ಉಬ್ಬರವಿಳಿತದ ಅಲೆ ಅಲ್ಲ.
-
ವಿತರಣಾ ಬದಲಾವಣೆ - ಒಂದು ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ಚಾನಲ್ನಿಂದ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸದಿರಬಹುದು; ಗುರಿಯಂತಹ ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ [5].
ಸಂದೇಹವಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಸಣ್ಣ ಪೈಲಟ್ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಿ. ಇದು ಮಸಾಲೆ ಸೇರಿಸಿ, ರುಚಿ ನೋಡಿ, ಹೊಂದಿಸಿ, ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿದಂತೆ.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು 🗂️
ಜನಪ್ರಿಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳು (ಈಗ URL ಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ):
-
ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು - ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಲೋಡಿಂಗ್, ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಹಂಚಿಕೆ.
-
Google ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಹುಡುಕಾಟ - ವೆಬ್ನಾದ್ಯಂತ ಮೆಟಾ-ಹುಡುಕಾಟ.
-
UCI ML ರೆಪೊಸಿಟರಿ - ಬೇಸ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬೋಧನೆಗಾಗಿ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ಗಳು.
-
OpenML - ಕಾರ್ಯಗಳು + ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು + ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ.
-
AWS ಓಪನ್ ಡೇಟಾ / ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಪಬ್ಲಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು - ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾದ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಕಾರ್ಪೋರಾ.
ವೃತ್ತಿಪರ ಸಲಹೆ: ಕೇವಲ ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬೇಡಿ. ಪರವಾನಗಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಶೀಟ್ ಅನ್ನು ಓದಿ , ನಂತರ ಆವೃತ್ತಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಪ್ರತಿಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ [1].
ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ - ಸತ್ಯವನ್ನು ಮಾತುಕತೆ ಮಾಡುವ ಸ್ಥಳ ✍️
ನಿಮ್ಮ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಲೇಬಲ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ವಾಸ್ತವದೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುವ ಸ್ಥಳವೆಂದರೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ:
-
ಕಾರ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸ - ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ-ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
-
ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರ ತರಬೇತಿ - ಚಿನ್ನದ ಉತ್ತರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೀಜ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಸುತ್ತುಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ.
-
ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ - ಒಪ್ಪಂದದ ಮಾಪನಗಳು, ಒಮ್ಮತದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಆವರ್ತಕ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
-
ಪರಿಕರ - ಸ್ಕೀಮಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಸರತಿ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ; ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳು ಸಹ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು.
-
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳು - ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಿರಿ.
ಅಲ್ಪವಿರಾಮಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯ ಹೊಂದಿರುವ ಮೂವರು ಸ್ನೇಹಿತರೊಂದಿಗೆ ನಿಘಂಟನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸುವಂತೆ ಭಾಸವಾದರೆ... ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯ. 🙃
ದತ್ತಾಂಶ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ - ಸೂಚ್ಯ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು 📒
ಹಗುರವಾದ ಡೇಟಾಶೀಟ್ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಡ್ ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು:
-
ಯಾರು ಅದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದರು, ಹೇಗೆ, ಮತ್ತು ಏಕೆ.
-
ಉದ್ದೇಶಿತ ಬಳಕೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮೀರಿದ ಬಳಕೆಗಳು.
-
ತಿಳಿದಿರುವ ಅಂತರಗಳು, ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು.
-
ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್, QA ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು.
-
ಪರವಾನಗಿ, ಒಪ್ಪಿಗೆ, ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ, ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.
ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳು: ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳಿಗಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳಾಗಿವೆ [1].
ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಬರೆಯಿರಿ, ನಂತರ ಅಲ್ಲ. ಮೆಮೊರಿ ಒಂದು ಫ್ಲೇಕಿ ಶೇಖರಣಾ ಮಾಧ್ಯಮವಾಗಿದೆ.
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ - AI ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಅಥವಾ ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಸ್ಥಳಗಳು 📊
ಹೌದು, ಇದು ಸ್ವಲ್ಪ ಅಭಿಪ್ರಾಯದಿಂದ ಕೂಡಿದೆ. ಮತ್ತು ಪದಗಳನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಅಸಮವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಪರವಾಗಿಲ್ಲ.
| ಉಪಕರಣ / ರೆಪೊ | ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು | ಬೆಲೆ | ಅದು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ |
|---|---|---|---|
| ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು | ಸಂಶೋಧಕರು, ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು | ಫ್ರೀ-ಟೈರ್ | ವೇಗದ ಲೋಡಿಂಗ್, ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್, ಸಮುದಾಯ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು; ಅತ್ಯುತ್ತಮ ದಾಖಲೆಗಳು; ಆವೃತ್ತಿಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು |
| Google ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಹುಡುಕಾಟ | ಎಲ್ಲರೂ | ಉಚಿತ | ವಿಶಾಲ ಮೇಲ್ಮೈ ವಿಸ್ತೀರ್ಣ; ಅನ್ವೇಷಣೆಗೆ ಉತ್ತಮ; ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅಸಮಂಜಸ ಮೆಟಾಡೇಟಾ |
| UCI ML ರೆಪೊಸಿಟರಿ | ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು, ಶಿಕ್ಷಕರು | ಉಚಿತ | ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ಗಳು; ಚಿಕ್ಕದಾದರೂ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾದ; ಬೇಸ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬೋಧನೆಗೆ ಒಳ್ಳೆಯದು. |
| ಓಪನ್ಎಂಎಲ್ | ರೆಪ್ರೊ ಸಂಶೋಧಕರು | ಉಚಿತ | ಕಾರ್ಯಗಳು + ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು + ಒಟ್ಟಿಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ; ಉತ್ತಮ ಮೂಲ ಹಾದಿಗಳು |
| AWS ಓಪನ್ ಡೇಟಾ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿ | ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು | ಬಹುತೇಕ ಉಚಿತ | ಪೆಟಾಬೈಟ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್; ಕ್ಲೌಡ್-ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರವೇಶ; ನಿರ್ಗಮನ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ |
| ಕಾಗಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು | ವೈದ್ಯರು | ಉಚಿತ | ಸುಲಭ ಹಂಚಿಕೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು, ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳು; ಸಮುದಾಯ ಸಂಕೇತಗಳು ಶಬ್ದವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ |
| Google ಮೇಘ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು | ವಿಶ್ಲೇಷಕರು, ತಂಡಗಳು | ಉಚಿತ + ಕ್ಲೌಡ್ | ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಬಳಿ ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ; BigQuery ಏಕೀಕರಣ; ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಬಗ್ಗೆ ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ |
| ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಪೋರ್ಟಲ್ಗಳು, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು | ಸ್ಥಾಪಿತ ತಜ್ಞರು | ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ | ಹೆಚ್ಚು ವಿಶೇಷತೆ ಹೊಂದಿರುವ; ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ದಾಖಲೆಗಳಿಲ್ಲದ - ಇನ್ನೂ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕೆ ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ |
(ಒಂದು ಕೋಶವು ಮಾತನಾಡುವಂತೆ ಕಂಡುಬಂದರೆ, ಅದು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ.)
ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲನೆಯದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು - ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸ್ಟಾರ್ಟರ್ ಕಿಟ್ 🛠️
ನೀವು "AI ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಂದರೇನು" ನಿಂದ "ನಾನು ಒಂದನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ, ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ" ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ. ಈ ಕನಿಷ್ಠ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ:
-
ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಬರೆಯಿರಿ - ಉದಾ, ಸರಿಯಾದ ತಂಡವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಒಳಬರುವ ಬೆಂಬಲ ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ. ಮೆಟ್ರಿಕ್: ಮ್ಯಾಕ್ರೋ-F1.
-
5 ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು 5 ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ - ನಿಜವಾದ ಟಿಕೆಟ್ಗಳ ಮಾದರಿ; ಕಟ್ಟುಕಥೆ ಮಾಡಬೇಡಿ.
-
ಲೇಬಲ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯ ಕರಡು - ಒಂದು ಪುಟ; ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೇರ್ಪಡೆ/ಹೊರಗಿಡುವ ನಿಯಮಗಳು.
-
ಒಂದು ಸಣ್ಣ, ನಿಜವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ - ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ನೂರು ಟಿಕೆಟ್ಗಳು; ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ PII ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ.
-
ಸೋರಿಕೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಭಜನೆ - ಒಂದೇ ಗ್ರಾಹಕರಿಂದ ಬರುವ ಎಲ್ಲಾ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ವಿಭಜನೆಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ; ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಬಳಸಿ [5].
-
QA ನೊಂದಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿ - ಒಂದು ಉಪವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು; ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ; ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ.
-
ಸರಳವಾದ ಮೂಲರೇಖೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ - ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ (ಉದಾ. ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು). ಪದಕಗಳನ್ನು ಗೆಲ್ಲುವುದಲ್ಲ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶ.
-
ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ - ಅದು ಎಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ; ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ.
-
ದಾಖಲೆ - ಸಣ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ ಹಾಳೆ: ಮೂಲ, ಲೇಬಲ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಲಿಂಕ್, ವಿಭಜನೆಗಳು, ತಿಳಿದಿರುವ ಮಿತಿಗಳು, ಪರವಾನಗಿ [1].
-
ಯೋಜನೆ ನವೀಕರಣ - ಹೊಸ ವರ್ಗಗಳು, ಹೊಸ ಗ್ರಾಮ್ಯ, ಹೊಸ ಡೊಮೇನ್ಗಳು ಬರುತ್ತವೆ; ಸಣ್ಣ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ [3].
ಸಾವಿರ ಹಾಟ್ ಟೇಕ್ಗಳಿಗಿಂತ ಈ ಲೂಪ್ನಿಂದ ನೀವು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಕಲಿಯುವಿರಿ. ಅಲ್ಲದೆ, ಬ್ಯಾಕಪ್ಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ. ದಯವಿಟ್ಟು.
ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ನುಸುಳುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೋಸಗಳು 🪤
-
ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ - ಉತ್ತರವು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಜಾರಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ (ಉದಾ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ನಂತರದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು). ಅದು ಮೋಸದಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಹಾಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.
-
ಆಳವಿಲ್ಲದ ವೈವಿಧ್ಯತೆ - ಒಂದು ಭೌಗೋಳಿಕತೆ ಅಥವಾ ಸಾಧನವು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ವೇಷ ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಕಥಾವಸ್ತುವಿನ ತಿರುವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
-
ಲೇಬಲ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ - ಮಾನದಂಡಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಆಂಟಾಲಜಿಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ ಮಾಡಿ.
-
ಕಡಿಮೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಉದ್ದೇಶಗಳು - ನೀವು ಕೆಟ್ಟ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಕೂಡ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.
-
ಗೊಂದಲಮಯ ಪರವಾನಗಿಗಳು - ಈಗ ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವುದು, ನಂತರ ಕ್ಷಮೆಯಾಚಿಸುವುದು ಒಂದು ತಂತ್ರವಲ್ಲ.
-
ಅತಿಯಾದ ವೃದ್ಧಿ - ಅವಾಸ್ತವಿಕ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಸುವ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಹಣ್ಣುಗಳ ಮೇಲೆ ಬಾಣಸಿಗನಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು.
ಪದಗುಚ್ಛದ ಬಗ್ಗೆ ತ್ವರಿತ FAQ ಗಳು ❓
-
"AI ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಂದರೇನು?" ಎಂಬುದು ಕೇವಲ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ವಿಷಯವೇ? ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಆದರೆ ಇದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿಸುವ ನೀರಸ ಬಿಟ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದರ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ.
-
ನನಗೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಬೇಕೇ? ಇಲ್ಲ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ, ಸ್ವಯಂ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮತ್ತು RL ಸೆಟಪ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಕ್ಯುರೇಶನ್ ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
-
ನಾನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾವುದಕ್ಕಾದರೂ ಬಳಸಬಹುದೇ? ಇಲ್ಲ. ಪರವಾನಗಿಗಳು, ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತಾ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸಿ [4].
-
ದೊಡ್ಡದೋ ಅಥವಾ ಉತ್ತಮವೋ? ಎರಡೂ, ಆದರ್ಶ. ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲೇಬೇಕಾದರೆ, ಮೊದಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಆರಿಸಿ.
ಅಂತಿಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು - ನೀವು ಏನು ಸ್ಕ್ರೀನ್ಶಾಟ್ ಮಾಡಬಹುದು 📌
AI ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಂದರೇನು ಎಂದು ಯಾರಾದರೂ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳಿದರೆ , ಹೇಳಿ: ಇದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್, ದಾಖಲಿತ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ, ಜನರು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಂಬುವಂತೆ ಆಡಳಿತದಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವರೆದಿದೆ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಪ್ರತಿನಿಧಿ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟ, ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಸ್ವಚ್ಛ ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಉಳಿದವು ವಿವರಗಳು-ಪ್ರಮುಖ ವಿವರಗಳು-ರಚನೆ, ವಿಭಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಸಂಚಾರಕ್ಕೆ ಅಲೆದಾಡದಂತೆ ತಡೆಯುವ ಎಲ್ಲಾ ಸಣ್ಣ ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ತೋಟಗಾರಿಕೆಯಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ; ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಹಿಂಡಿದಂತೆ. ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ಕಡಿಮೆ ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ. 🌱🤖
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
[1] ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಶೀಟ್ಗಳು - ಗೆಬ್ರು ಮತ್ತು ಇತರರು, arXiv. ಲಿಂಕ್
[2] ಮಾದರಿ ವರದಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು - ಮಿಚೆಲ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, arXiv. ಲಿಂಕ್
[3] NIST ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF 1.0) . ಲಿಂಕ್
[4] ಯುಕೆ GDPR ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು - ಮಾಹಿತಿ ಆಯುಕ್ತರ ಕಚೇರಿ (ICO). ಲಿಂಕ್
[5] ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಅಂದಾಜುಗಾರರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು - scikit-ಲರ್ನ್ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ. ಲಿಂಕ್