अगर आप AI सिस्टम बना रहे हैं, खरीद रहे हैं, या उनका मूल्यांकन कर रहे हैं, तो आपके सामने एक बेहद आसान सा सवाल ज़रूर आएगा कि AI डेटासेट क्या है और यह इतना महत्वपूर्ण क्यों है? संक्षेप में: यह आपके मॉडल के लिए ईंधन, कुकबुक और कभी-कभी दिशासूचक भी होता है।
इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:
🔗 AI रुझानों की भविष्यवाणी कैसे करता है?
यह पता लगाता है कि एआई भविष्य की घटनाओं और व्यवहारों का पूर्वानुमान लगाने के लिए पैटर्न का विश्लेषण कैसे करता है।
🔗 AI प्रदर्शन को कैसे मापें
सटीकता, दक्षता और मॉडल विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए मेट्रिक्स और विधियाँ।
🔗 AI से कैसे बात करें
एआई-जनित प्रतिक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए बेहतर अंतःक्रिया तैयार करने पर मार्गदर्शन।
🔗 AI प्रॉम्प्टिंग क्या है?
इस बात का अवलोकन कि संकेत किस प्रकार AI आउटपुट और समग्र संचार गुणवत्ता को आकार देते हैं।
AI डेटासेट क्या है? एक त्वरित परिभाषा 🧩
AI डेटासेट क्या है? यह उदाहरणों का एक संग्रह जिससे आपका मॉडल सीखता है या जिसके आधार पर उसका मूल्यांकन किया जाता है। प्रत्येक उदाहरण में शामिल हैं:
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इनपुट - वे विशेषताएँ जिन्हें मॉडल देखता है, जैसे पाठ के टुकड़े, चित्र, ऑडियो, सारणीबद्ध पंक्तियाँ, सेंसर रीडिंग, ग्राफ़।
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लक्ष्य - लेबल या परिणाम जिनका मॉडल को पूर्वानुमान लगाना चाहिए, जैसे श्रेणियां, संख्याएं, पाठ का विस्तार, क्रियाएं, या कभी-कभी कुछ भी नहीं।
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मेटाडेटा - संदर्भ जैसे स्रोत, संग्रहण विधि, टाइमस्टैम्प, लाइसेंस, सहमति जानकारी और गुणवत्ता पर नोट्स।
इसे अपने मॉडल के लिए सावधानीपूर्वक पैक किए गए लंचबॉक्स की तरह समझें: सामग्री, लेबल, पोषण संबंधी तथ्य, और हाँ, वह चिपचिपा नोट जिस पर लिखा है "इस हिस्से को न खाएं।"
पर्यवेक्षित कार्यों के लिए, आपको स्पष्ट लेबल के साथ इनपुट दिखाई देंगे। अपर्यवेक्षित कार्यों के लिए, आपको बिना लेबल के इनपुट दिखाई देंगे। सुदृढीकरण सीखने के लिए, डेटा अक्सर अवस्थाओं, क्रियाओं और पुरस्कारों के साथ एपिसोड या प्रक्षेप पथ जैसा दिखता है। बहुविध कार्य के लिए, उदाहरण पाठ + छवि + ऑडियो को एक ही रिकॉर्ड में जोड़ सकते हैं। सुनने में तो यह आकर्षक लगता है; यह ज़्यादातर प्लंबिंग है।
सहायक प्राइमर और अभ्यास: डेटासेट के लिए डेटाशीट विचार टीमों को यह समझाने में मदद करता है कि अंदर क्या है और इसका उपयोग कैसे किया जाना चाहिए [1], और मॉडल कार्ड मॉडल पक्ष पर डेटा दस्तावेज़ीकरण का पूरक है [2]।
एक अच्छा AI डेटासेट क्या बनाता है?
सच कहें तो, बहुत सारे मॉडल इसलिए सफल होते हैं क्योंकि उनका डेटासेट बहुत खराब नहीं होता। एक "अच्छा" डेटासेट होता है:
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वास्तविक उपयोग के मामलों का प्रतिनिधि
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सटीक रूप से लेबल किए गए , स्पष्ट दिशानिर्देशों और आवधिक निर्णय के साथ। सहमति मीट्रिक (जैसे, कप्पा-शैली के उपाय) विवेक-जाँच की संगति में मदद करते हैं।
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पूर्ण और संतुलित । असंतुलन सामान्य है; लापरवाही नहीं।
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स्पष्ट स्रोत , सहमति, लाइसेंस और अनुमतियों का दस्तावेज़। उबाऊ कागजी कार्रवाई रोमांचक मुकदमों को रोकती है।
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अच्छी तरह से प्रलेखित किया गया है जो इच्छित उपयोग, सीमाओं और ज्ञात विफलता मोड को स्पष्ट करता है [1]
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नियंत्रित । यदि आप डेटासेट को पुन: प्रस्तुत नहीं कर सकते, तो आप मॉडल को भी पुन: प्रस्तुत नहीं कर सकते। एनआईएसटी के एआई जोखिम प्रबंधन ढाँचे के डेटा गुणवत्ता और दस्तावेज़ीकरण को सर्वोच्च प्राथमिकता दी जाती है [3]।
AI डेटासेट के प्रकार, आप क्या कर रहे हैं 🧰
कार्य के अनुसार
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वर्गीकरण - उदाहरणार्थ, स्पैम बनाम स्पैम नहीं, छवि श्रेणियाँ।
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प्रतिगमन - मूल्य या तापमान जैसे निरंतर मूल्य की भविष्यवाणी करें।
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अनुक्रम लेबलिंग - नामित संस्थाएं, भाषण के भाग।
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सृजन - सारांशीकरण, अनुवाद, छवि कैप्शनिंग।
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अनुशंसा - उपयोगकर्ता, आइटम, इंटरैक्शन, संदर्भ।
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विसंगति का पता लगाना - समय श्रृंखला या लॉग में दुर्लभ घटनाएँ।
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सुदृढीकरण सीखना - स्थिति, कार्रवाई, पुरस्कार, अगली स्थिति अनुक्रम।
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पुनर्प्राप्ति - दस्तावेज़, प्रश्न, प्रासंगिकता निर्णय।
तौर-तरीके से
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सारणीबद्ध - आयु, आय, मंथन जैसे स्तंभ। कम आंका गया, बेहद प्रभावी।
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पाठ - दस्तावेज़, चैट, कोड, फ़ोरम पोस्ट, उत्पाद विवरण।
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छवियाँ - फोटो, मेडिकल स्कैन, सैटेलाइट टाइलें; मास्क, बॉक्स, कीपॉइंट के साथ या बिना।
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ऑडियो - तरंगरूप, प्रतिलेख, स्पीकर टैग।
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वीडियो - फ्रेम, अस्थायी एनोटेशन, एक्शन लेबल।
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ग्राफ़ - नोड्स, किनारे, विशेषताएँ।
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समय श्रृंखला - सेंसर, वित्त, टेलीमेट्री।
पर्यवेक्षण द्वारा
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लेबलयुक्त (सोना, चांदी, स्वतः लेबलयुक्त), कम लेबलयुक्त , लेबल रहित , सिंथेटिक । यदि आप डिब्बे पर लिखी बातों को ध्यान से पढ़ें तो दुकान से खरीदा गया केक मिश्रण अच्छा हो सकता है।
बॉक्स के अंदर: संरचना, विभाजन और मेटाडेटा 📦
एक मजबूत डेटासेट में आमतौर पर शामिल होते हैं:
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स्कीमा - टाइप किए गए फ़ील्ड, इकाइयाँ, स्वीकृत मान, शून्य हैंडलिंग।
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विभाजन - प्रशिक्षण, सत्यापन, परीक्षण। परीक्षण डेटा को सीलबंद रखें - इसे चॉकलेट के आखिरी टुकड़े की तरह संभाल कर रखें।
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नमूनाकरण योजना - आपने जनसंख्या से उदाहरण कैसे निकाले; एक क्षेत्र या उपकरण से सुविधाजनक नमूने लेने से बचें।
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वृद्धि - फ़्लिप, क्रॉप, शोर, पैराफ़्रेज़, मुखौटे। ईमानदार होने पर अच्छे; हानिकारक तब जब वे ऐसे पैटर्न गढ़ते हैं जो कभी अस्तित्व में नहीं आते।
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संस्करण - डेटासेट v0.1, v0.2… डेल्टा का वर्णन करने वाले चेंजलॉग के साथ।
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लाइसेंस और सहमति - उपयोग अधिकार, पुनर्वितरण और विलोपन प्रवाह। राष्ट्रीय डेटा-सुरक्षा नियामक (जैसे, यूके आईसीओ) व्यावहारिक, वैध-प्रसंस्करण जाँच-सूची प्रदान करते हैं [4]।
डेटासेट जीवनचक्र, चरण दर चरण 🔁
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निर्णय को परिभाषित करें - मॉडल क्या निर्णय लेगा, और यदि यह गलत हुआ तो क्या होगा।
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कार्यक्षेत्र विशेषताएँ और लेबल - मापने योग्य, अवलोकनीय, एकत्र करने के लिए नैतिक।
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स्रोत डेटा - उपकरण, लॉग, सर्वेक्षण, सार्वजनिक निगम, भागीदार।
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सहमति और कानूनी - गोपनीयता सूचनाएँ, ऑप्ट-आउट, डेटा न्यूनीकरण। "क्यों" और "कैसे" के लिए नियामक दिशानिर्देश देखें [4]।
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एकत्रित करें और संग्रहीत करें - सुरक्षित भंडारण, भूमिका-आधारित पहुंच, PII प्रबंधन।
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लेबल - आंतरिक एनोटेटर्स, क्राउडसोर्सिंग, विशेषज्ञ; गोल्ड कार्यों, ऑडिट और अनुबंध मेट्रिक्स के साथ गुणवत्ता का प्रबंधन करें।
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साफ़ और सामान्य करें - डुप्लिकेट हटाना, गुमशुदगी को संभालना, इकाइयों का मानकीकरण, एन्कोडिंग को ठीक करना। उबाऊ, वीरतापूर्ण काम।
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विभाजित करें और मान्य करें - रिसाव को रोकें; जहां प्रासंगिक हो वहां स्तरीकृत करें; अस्थायी डेटा के लिए समय-जागरूक विभाजन को प्राथमिकता दें; और मजबूत अनुमानों के लिए क्रॉस-सत्यापन का सोच-समझकर उपयोग करें [5]।
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दस्तावेज़ - डेटाशीट या डेटा कार्ड; इच्छित उपयोग, चेतावनियाँ, सीमाएँ [1].
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निगरानी और अद्यतन - बहाव का पता लगाना, ताज़ा ताल, सूर्यास्त योजनाएँ। एनआईएसटी का एआई आरएमएफ इस सतत शासन चक्र को तैयार करता है [3]।
एक छोटा, वास्तविक दुनिया से प्रेरित सुझाव: टीमें अक्सर "डेमो जीत जाती हैं", लेकिन प्रोडक्शन में लड़खड़ा जाती हैं क्योंकि उनका डेटासेट चुपचाप इधर-उधर हो जाता है—नई उत्पाद लाइनें, नाम बदला हुआ क्षेत्र, या बदली हुई नीति। एक साधारण चेंजलॉग + समय-समय पर पुनः-एनोटेशन पास करने से ज़्यादातर परेशानियाँ दूर हो जाती हैं।
डेटा की गुणवत्ता और मूल्यांकन - जितना सुनने में नीरस लगता है, उतना नहीं है
गुणवत्ता बहुआयामी है:
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सटीकता - क्या लेबल सही हैं? सहमति मीट्रिक और आवधिक निर्णय का उपयोग करें।
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पूर्णता - उन क्षेत्रों और वर्गों को कवर करें जिनकी आपको वास्तव में आवश्यकता है।
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संगति - समान इनपुट के लिए विरोधाभासी लेबल से बचें।
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समयबद्धता - पुराना डेटा मान्यताओं को जीवाश्म बना देता है।
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निष्पक्षता और पूर्वाग्रह - जनसांख्यिकी, भाषाओं, उपकरणों और परिवेशों में कवरेज; वर्णनात्मक ऑडिट से शुरुआत करें, फिर तनाव परीक्षण करें। दस्तावेज़ीकरण-प्रथम प्रथाएँ (डेटाशीट, मॉडल कार्ड) इन जाँचों को दृश्यमान बनाती हैं [1], और शासन ढाँचे उन्हें जोखिम नियंत्रण के रूप में महत्व देते हैं [3]।
मॉडल मूल्यांकन के लिए, उचित विभाजनों का और औसत मीट्रिक और सबसे खराब समूह मीट्रिक, दोनों को ट्रैक करें। एक चमकदार औसत एक गड्ढे को छिपा सकता है। क्रॉस-वैलिडेशन की मूल बातें मानक मशीन लर्निंग टूलिंग दस्तावेज़ों [5] में अच्छी तरह से शामिल हैं।
नैतिकता, गोपनीयता और लाइसेंसिंग - सुरक्षा के उपाय 🛡️
नैतिक डेटा कोई भावना नहीं है, यह एक प्रक्रिया है:
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सहमति और उद्देश्य सीमा - उपयोग और कानूनी आधारों के बारे में स्पष्ट रहें [4].
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पीआईआई प्रबंधन - आवश्यकतानुसार न्यूनतम करें, छद्म नाम दें, या अनाम करें; जब जोखिम अधिक हो तो गोपनीयता बढ़ाने वाली तकनीक पर विचार करें।
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एट्रिब्यूशन एवं लाइसेंस - समान साझाकरण एवं वाणिज्यिक उपयोग प्रतिबंधों का सम्मान करें।
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पूर्वाग्रह और हानि - झूठे सहसंबंधों के लिए ऑडिट ("दिन का प्रकाश = सुरक्षित" रात में बहुत भ्रमित हो जाएगा)।
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निवारण - अनुरोध पर डेटा को हटाने और उस पर प्रशिक्षित मॉडल को वापस रोल करने का तरीका जानें (इसे अपने डेटाशीट में दस्तावेज़ करें) [1]।
कितना बड़ा काफ़ी है? आकार और सिग्नल-टू-नॉइज़ 📏
सामान्य नियम: ज़्यादा उदाहरण आमतौर पर तभी मददगार होते हैं जब कम, साफ़-सुथरे, बेहतर लेबल वाले नमूने, ढेर सारे अव्यवस्थित नमूनों से बेहतर होते हैं
के लिए देखें:
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सीखने के वक्र - प्रदर्शन बनाम नमूना आकार का प्लॉट बनाएं, यह देखने के लिए कि क्या आप डेटा-बाउंड या मॉडल-बाउंड हैं।
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दीर्घ-पूँछ कवरेज - दुर्लभ लेकिन महत्वपूर्ण वर्गों को अक्सर अधिक मात्रा में नहीं, बल्कि लक्षित संग्रह की आवश्यकता होती है।
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शोर को लेबल करें - मापें, फिर कम करें; थोड़ा सा सहनीय है, ज्वारीय लहर नहीं।
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वितरण शिफ्ट - एक क्षेत्र या चैनल से प्रशिक्षण डेटा दूसरे में सामान्यीकृत नहीं हो सकता है; लक्ष्य-जैसे परीक्षण डेटा पर मान्य करें [5]।
जब संदेह हो, तो छोटे-छोटे पायलट प्रोजेक्ट चलाएँ और विस्तार करें। यह मसाले की तरह है—डालें, चखें, समायोजित करें, दोहराएँ।
डेटासेट कहां खोजें और प्रबंधित करें 🗂️
लोकप्रिय संसाधन और टूलिंग (अभी URL याद रखने की आवश्यकता नहीं है):
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हगिंग फेस डेटासेट - प्रोग्रामेटिक लोडिंग, प्रोसेसिंग, शेयरिंग।
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गूगल डेटासेट खोज - पूरे वेब पर मेटा-खोज।
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यूसीआई एमएल रिपोजिटरी - बेसलाइन और शिक्षण के लिए क्यूरेटेड क्लासिक्स।
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ओपनएमएल - कार्य + डेटासेट + उद्गम के साथ रन।
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AWS ओपन डेटा / गूगल क्लाउड पब्लिक डेटासेट - होस्टेड, बड़े पैमाने पर कॉर्पोरा।
प्रो टिप: सिर्फ़ डाउनलोड न करें। लाइसेंस और डेटाशीट पढ़ें , फिर संस्करण संख्या और स्रोत के साथ अपनी कॉपी तैयार करें [1]।
लेबलिंग और एनोटेशन - जहाँ सत्य पर बातचीत होती है ✍️
एनोटेशन वह स्थान है जहां आपका सैद्धांतिक लेबल गाइड वास्तविकता से जूझता है:
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कार्य डिजाइन - उदाहरणों और प्रति-उदाहरणों के साथ स्पष्ट निर्देश लिखें।
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एनोटेटर प्रशिक्षण - स्वर्ण उत्तरों के साथ बीज, अंशांकन राउंड चलाएं।
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गुणवत्ता नियंत्रण - समझौता मेट्रिक्स, सर्वसम्मति तंत्र और आवधिक ऑडिट का उपयोग करें।
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टूलिंग - ऐसे टूल चुनें जो स्कीमा सत्यापन और समीक्षा कतारों को लागू करते हैं; यहां तक कि स्प्रेडशीट भी नियमों और जांचों के साथ काम कर सकती है।
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फीडबैक लूप - गाइड को परिष्कृत करने के लिए एनोटेटर नोट्स और मॉडल गलतियों को कैप्चर करें।
अगर ऐसा लगता है कि तीन दोस्तों के साथ शब्दकोश संपादित कर रहे हैं जो अल्पविरामों पर असहमत हैं... तो यह सामान्य बात है। 🙃
डेटा दस्तावेज़ीकरण - अंतर्निहित ज्ञान को स्पष्ट बनाना 📒
एक हल्के डेटाशीट या डेटा कार्ड में निम्नलिखित शामिल होना चाहिए:
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इसे किसने, कैसे और क्यों एकत्रित किया?
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इच्छित उपयोग और दायरे से बाहर उपयोग।
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ज्ञात अंतराल, पूर्वाग्रह और विफलता मोड।
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लेबलिंग प्रोटोकॉल, QA चरण, और समझौते के आँकड़े।
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लाइसेंस, सहमति, समस्याओं के लिए संपर्क, हटाने की प्रक्रिया।
टेम्पलेट्स और उदाहरण: डेटासेट और मॉडल कार्ड व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले शुरुआती बिंदु हैं [1]।
इसे निर्माण करते समय ही लिखें, उसके बाद नहीं। मेमोरी एक अस्थिर भंडारण माध्यम है।
तुलना तालिका - AI डेटासेट खोजने या होस्ट करने के स्थान 📊
हाँ, यह थोड़ा पक्षपातपूर्ण है। और शब्दों का प्रयोग जानबूझकर थोड़ा असमान है। कोई बात नहीं।
| टूल / रेपो | श्रोता | कीमत | यह व्यवहार में क्यों काम करता है? |
|---|---|---|---|
| गले लगाने वाले चेहरे के डेटासेट | शोधकर्ताओं, इंजीनियरों | फ्री-टियर | तेज़ लोडिंग, स्ट्रीमिंग, सामुदायिक स्क्रिप्ट; उत्कृष्ट दस्तावेज़; संस्करणित डेटासेट |
| Google डेटासेट खोज | सब लोग | मुक्त | विस्तृत सतह क्षेत्र; खोज के लिए बढ़िया; यद्यपि कभी-कभी मेटाडेटा असंगत होता है |
| यूसीआई एमएल रिपॉजिटरी | छात्र, शिक्षक | मुक्त | क्यूरेटेड क्लासिक्स; छोटे लेकिन सुव्यवस्थित; बेसलाइन और शिक्षण के लिए अच्छे |
| ओपनएमएल | प्रजनन शोधकर्ताओं | मुक्त | कार्य + डेटासेट + रन एक साथ; अच्छे उद्गम पथ |
| AWS ओपन डेटा रजिस्ट्री | डेटा इंजीनियर | अधिकतर मुफ़्त | पेटाबाइट-स्केल होस्टिंग; क्लाउड-नेटिव एक्सेस; वॉच एग्जिट लागत |
| कागल डेटासेट | चिकित्सकों | मुक्त | आसान साझाकरण, स्क्रिप्ट, प्रतियोगिताएं; सामुदायिक सिग्नल शोर को फ़िल्टर करने में मदद करते हैं |
| Google क्लाउड सार्वजनिक डेटासेट | विश्लेषक, टीमें | मुफ़्त + क्लाउड | कंप्यूट के पास होस्ट किया गया; बिगक्वेरी एकीकरण; बिलिंग में सावधानी |
| शैक्षणिक पोर्टल, प्रयोगशालाएँ | आला विशेषज्ञ | भिन्न | अत्यधिक विशिष्ट; कभी-कभी कम प्रलेखित - फिर भी खोज के लायक |
(यदि कोई कोशिका बातूनी दिखती है, तो यह जानबूझकर किया गया है।)
अपना पहला निर्माण - एक व्यावहारिक स्टार्टर किट 🛠️
आप "AI डेटासेट क्या है" से "मैंने एक बनाया, यह काम करता है" की ओर बढ़ना चाहते हैं। इस न्यूनतम पथ को आज़माएँ:
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निर्णय और मीट्रिक लिखें - उदाहरण के लिए, सही टीम का अनुमान लगाकर आने वाले सपोर्ट के गलत रूट को कम करें। मीट्रिक: मैक्रो-F1।
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5 सकारात्मक और 5 नकारात्मक उदाहरण सूचीबद्ध करें - वास्तविक टिकटों का नमूना लें; बनावटी न बनाएं।
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एक लेबल गाइड का प्रारूप तैयार करें - एक पृष्ठ; स्पष्ट समावेशन/बहिष्करण नियम।
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एक छोटा, वास्तविक नमूना एकत्रित करें - विभिन्न श्रेणियों में कुछ सौ टिकटें; उन PII को हटा दें जिनकी आपको आवश्यकता नहीं है।
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रिसाव जांच के साथ विभाजन - एक ही ग्राहक से सभी संदेशों को एक विभाजन में रखें; विचरण का अनुमान लगाने के लिए क्रॉस-सत्यापन का उपयोग करें [5]।
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QA के साथ एनोटेट करें - एक उपसमूह पर दो एनोटेटर्स; असहमति का समाधान करें; गाइड को अपडेट करें।
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एक सरल आधार रेखा तैयार करें - पहले लॉजिस्टिक्स (जैसे, रैखिक मॉडल या कॉम्पैक्ट ट्रांसफ़ॉर्मर)। मुद्दा डेटा का परीक्षण करना है, पदक जीतना नहीं।
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त्रुटियों की समीक्षा करें - यह कहां विफल हुआ और क्यों; केवल मॉडल ही नहीं, बल्कि डेटासेट को भी अद्यतन करें।
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दस्तावेज़ - छोटी डेटाशीट: स्रोत, लेबल गाइड लिंक, विभाजन, ज्ञात सीमाएँ, लाइसेंस [1]।
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योजना को ताज़ा करें - नई श्रेणियां, नई स्लैंग, नए डोमेन आते हैं; छोटे, लगातार अपडेट शेड्यूल करें [3]।
इस लूप से आपको हज़ारों हॉट टेक से ज़्यादा सीखने को मिलेगा। और, बैकअप भी रखिए। कृपया।
टीमों पर आने वाली आम गलतियाँ 🪤
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डेटा लीक - जवाब फ़ीचर्स में घुस जाता है (जैसे, नतीजों का अनुमान लगाने के लिए पोस्ट-रेज़ोल्यूशन फ़ील्ड्स का इस्तेमाल करना)। धोखा जैसा लगता है क्योंकि यह सच है।
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उथली विविधता - एक भूगोल या उपकरण वैश्विक होने का दिखावा करता है। परीक्षणों से कथानक में आए मोड़ का पता चलेगा।
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लेबल विचलन - मानदंड समय के साथ बदलते हैं, लेकिन लेबल गाइड नहीं। अपनी ऑन्टोलॉजी का दस्तावेज़ीकरण और संस्करण बनाएँ।
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अनिर्दिष्ट उद्देश्य - यदि आप खराब पूर्वानुमान को परिभाषित नहीं कर सकते, तो आपका डेटा भी ऐसा नहीं कर पाएगा।
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गंदे लाइसेंस - अभी रद्द करना, बाद में माफ़ी मांगना, कोई रणनीति नहीं है।
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अति-संवर्द्धन - कृत्रिम डेटा जो अवास्तविक कलाकृतियों को सिखाता है, जैसे प्लास्टिक के फल पर शेफ को प्रशिक्षण देना।
वाक्यांश के बारे में त्वरित FAQ ❓
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क्या "AI डेटासेट क्या है?" सिर्फ़ एक परिभाषा है? ज़्यादातर, लेकिन यह इस बात का भी संकेत है कि आप उन उबाऊ पहलुओं की परवाह करते हैं जो मॉडल को विश्वसनीय बनाते हैं।
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क्या मुझे हमेशा लेबल की ज़रूरत होती है? नहीं। अनसुपरवाइज्ड, सेल्फ-सुपरवाइज्ड और रीयल-टाइम सेटअप अक्सर स्पष्ट लेबल को छोड़ देते हैं, लेकिन क्यूरेशन फिर भी मायने रखता है।
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क्या मैं किसी भी चीज़ के लिए सार्वजनिक डेटा का उपयोग कर सकता हूँ? नहीं। लाइसेंस, प्लेटफ़ॉर्म शर्तों और गोपनीयता दायित्वों का सम्मान करें [4]।
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बड़ा या बेहतर? आदर्श रूप से दोनों। अगर आपको चुनना ही है, तो पहले बेहतर चुनें।
अंतिम टिप्पणी - आप क्या स्क्रीनशॉट ले सकते हैं 📌
अगर कोई आपसे पूछे कि AI डेटासेट क्या है , तो बताएँ: यह उदाहरणों का एक व्यवस्थित, प्रलेखित संग्रह है जो एक मॉडल को सिखाता और परखता है, और शासन व्यवस्था में लिपटा होता है ताकि लोग परिणामों पर भरोसा कर सकें। सबसे अच्छे डेटासेट प्रतिनिधि, सुस्पष्ट, कानूनी रूप से स्वच्छ और निरंतर रखरखाव वाले होते हैं। बाकी विवरण हैं—महत्वपूर्ण विवरण—संरचना, विभाजन, और वे सभी छोटी-छोटी सुरक्षा रेखाएँ जो मॉडलों को ट्रैफ़िक में भटकने से रोकती हैं। कभी-कभी यह प्रक्रिया स्प्रेडशीट के साथ बागवानी करने जैसी लगती है; कभी-कभी पिक्सेल इकट्ठा करने जैसी। किसी भी तरह, डेटा में निवेश करें, और आपके मॉडल कम अजीब व्यवहार करेंगे। 🌱🤖
संदर्भ
[1] डेटासेट के लिए डेटाशीट - गेब्रु एट अल., arXiv. लिंक
[2] मॉडल रिपोर्टिंग के लिए मॉडल कार्ड - मिशेल एट अल., arXiv. लिंक
[3] एनआईएसटी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिस्क मैनेजमेंट फ्रेमवर्क (एआई आरएमएफ 1.0) । लिंक
[4] यूके जीडीपीआर मार्गदर्शन और संसाधन - सूचना आयुक्त कार्यालय (आईसीओ)। लिंक
[5] क्रॉस-वैलिडेशन: एस्टीमेटर प्रदर्शन का मूल्यांकन - स्किकिट-लर्न उपयोगकर्ता गाइड। लिंक