Takwimu za Mafunzo ya AI

Njia 3 rahisi za Kupata Takwimu za Mafunzo kwa Mifano Yako ya AI / ML

Hatupaswi kukuambia thamani ya data ya mafunzo ya AI kwa miradi yako kabambe. Unajua kwamba ikiwa unalisha data ya takataka kwa modeli zako, zitatoa matokeo yanayofanana, na kufundisha modeli zako na hifadhidata zenye ubora zitasababisha mfumo mzuri na huru unaoweza kutoa matokeo sahihi.

Wakati wazo hili ni rahisi kuelewa, kupata chanzo cha data na data inayosaidia sana kufundisha miradi yako ya ujifunzaji wa mashine (ML) inaweza kuwa changamoto.

Tuliunda chapisho hili kusaidia biashara kupata suluhisho zinazofaa ambazo zinahudumia mahitaji yao maalum. Bila kujali ikiwa mradi wako unahitaji:

  • Hifadhidata zilizopangwa ambazo ni za asili ya hivi karibuni
  • Takwimu za kawaida ili kuanzisha mchakato wako wa mafunzo ya AI
  • Hifadhidata zilizopigwa sana ambazo zinaweza kuwa ngumu kupata mkondoni

Tuna suluhisho kwa kila shida unayoweza kukutana nayo katika nakala hii.

Wacha tuanze.

Njia 3 rahisi za Kupata Data ya Mafunzo Kwa Mifano Yako ya AI / ML

Kama mwanasayansi anayetaka data au mtaalam wa AI, unaweza kupata data kutoka kwa vyanzo vitatu vya msingi:

  • Vyanzo vya bure
  • Vyanzo vya ndani
  • Vyanzo vya kulipwa

Vyanzo vya Bure

1. Vyanzo vya Bure

Vyanzo vya bure hutoa seti za data (umekisia) bure. Kuna saraka kadhaa maarufu, mabaraza, milango, injini za utaftaji, na wavuti kupata hifadhidata zako. Vyanzo hivi vinaweza kuwa vya umma, kumbukumbu, data iliyowekwa hadharani baada ya miaka kadhaa ya data na ruhusa wazi. Tumeelezea orodha ya haraka ya mifano ya rasilimali za bure hapa chini:

Kaggle -

Kifua hazina cha wanasayansi wa data na wapenda kujifunza mashine. Pamoja na Kaggle, unaweza kupata, kuchapisha, kufikia, na kupakua hifadhidata za data za miradi yako. Seti za data kutoka kwa Kaggle zina ubora mzuri, zinapatikana katika fomati anuwai, na zinaweza kupakuliwa kwa urahisi.

Hifadhidata ya UCI -

Wanafunzi wa mashine na wanasayansi wa data wamekuwa wakitumia hifadhidata ya UCI tangu 1987. Rasilimali hii inatoa nadharia za kikoa, hifadhidata, kumbukumbu, jenereta za data, na zaidi kwa miradi maalum. Hifadhidata ya UCI imeainishwa na kuonyeshwa kulingana na shida zao au majukumu kama Uainishaji, Uainishaji, na Ukandamizaji.

Vyanzo vya Takwimu za Mchezaji wa Soko -

Rasilimali kutoka kwa wakubwa wa teknolojia kama Amazon (AWS), Injini ya Utafutaji ya Google Dataset, na Hifadhidata za Microsoft.

  • Rasilimali ya AWS hutoa hifadhidata ambazo zimewekwa wazi kwa umma. Inapatikana kupitia AWS, hifadhidata kutoka kwa wakala wa serikali, biashara, taasisi za utafiti, na watu binafsi wamehifadhiwa na kudumishwa ndani ya AWS.
  • Google inatoa injini ya utaftaji ambayo hupata hifadhidata za bure inayohusiana na maswali yako ya utaftaji.
  • Mpango wa Hifadhi ya Takwimu ya Open ya Microsoft huwapa wanasayansi wa data na wanafunzi wa mashine na hifadhidata kutoka kwa miradi kama maono ya kompyuta, NLP, na zaidi.

Hifadhidata za Umma na Serikali -

Hifadhidata za Umma ni rasilimali maarufu inayotoa hifadhidata kutoka kwa tasnia kama mitandao ngumu, biolojia, na wakala wa kilimo. Makundi hayo ni ya mfululizo na yamepangwa vizuri kwa mwonekano wa haraka, na hupatikana kwa urahisi kupakuliwa. Ikumbukwe kwamba zingine za hifadhidata zina msingi wa leseni wakati zingine ziko bure. Tunapendekeza kusoma kabisa nyaraka kabla ya kupakua hifadhidata.

Mwanasayansi wa data atatafuta data ya kihistoria kwa miradi yao ambayo inaweza kuwa imefungwa na jiografia. Katika visa kama hivyo, rasilimali inayosaidiwa inasimamiwa na serikali za kimataifa. Hifadhidata zinazopatikana zinapatikana kupitia wavuti za serikali kutoka India, Amerika, EU, na nchi zingine.

Faida za Rasilimali Bure

  • Hakuna gharama yoyote iliyohusika
  • Tani za rasilimali kupata hifadhidata zinazofaa

Hasara ya Rasilimali Bure

  • Inashirikisha masaa ya uingiliaji wa mwongozo kutazama rasilimali, kupakua, kuainisha na kukusanya hifadhidata
  • Michakato ya ufafanuzi wa data bado ni kazi za mikono
  • Upungufu wa leseni na vikwazo vya kufuata
  • Kupata data za data zinazofaa kunaweza kuchukua wakati

Wacha tujadili mahitaji yako ya Takwimu za Mafunzo ya AI leo.

2. Vyanzo vya Ndani

Chanzo kingine muhimu cha data ni kutoka hifadhidata za ndani. Huenda usiweze kupata kile unachotafuta katika rasilimali ya bure; katika hali hii, unaweza kutaka kuangalia ndani ya shirika lako katika vituo vingi vya kugusa vya kizazi ambavyo umeanzisha. Sahihi, data ya hivi karibuni inayohusiana na mradi wako inapaswa kupatikana kwa urahisi ndani.

Na vyanzo vya ndani, unaweza kubadilisha data kwa visa anuwai vya utumiaji. Vyanzo vya ndani vinaweza kutolewa data kutoka kwa CRM yako, vipini vya media ya kijamii, au uchambuzi wa wavuti.

Faida za Rasilimali za Ndani

  • Gharama ndogo zinazohusika
  • Rekebisha vigezo ili kutoa habari inayohitajika moja kwa moja

Hasara ya Rasilimali za Ndani

  • Masaa mengi ya kazi ya mikono
  • Ushirikiano kati ya idara na ndani ya idara hauepukiki
  • Sio bora kwa miradi iliyo na wakati mdogo wa kuuza
  • Takwimu zinazozalishwa ndani ya nyumba hazitakuwa za maana kwa mifano yako ya AI

Vyanzo vya Kulipwa

3. Vyanzo vya Kulipwa

Kwa bahati mbaya, hifadhidata za kipekee hazipatikani kwenye rasilimali za bure au za ndani lakini zinaweza kupatikana kupitia rasilimali zilizolipwa. Vyanzo vya kulipwa vimejengwa na kampuni zinazofanya kazi katika kupata hifadhidata unazohitaji kwa miradi yako kupitia mbinu zao maalum za kutafuta data.

Ufafanuzi wa Takwimu ni nini?

Mchakato wa kuongeza maelezo ya ziada kama maelezo na metadata kwenye hifadhidata zako ili kuzifanya zieleweke kwa mashine inajulikana kama ufafanuzi wa data. Bila kujali data yako inatoka wapi, itakuwa katika fomu mbichi. Inapaswa kusafishwa na kufafanuliwa kwa kutumia mbinu za usahihi ili kuhakikisha kuwa inaweza kuwa data ya mafunzo ya AI kwa mifano yako.

Maelezo ya data ni pale ambapo rasilimali zinazolipwa zinakuwa bora. Unapotoa data ya mafunzo ya AI kwa wataalam wa chama cha tatu, wanatoa, kukusanya, kutoa maelezo, na kuwasilisha data kwako kama vifaa vinavyoweza kutolewa vya ML. Unapotafuta kazi, unaweza pia kuwa na uhakika wa utekelezwaji, leseni, na maswala mengine ya kisheria ambayo unaweza kupuuza unapotumia rasilimali za ndani au za bure.

Kukabiliana na data ghafi kutoka kwa rasilimali za ndani au za bure ni ya muda na mzigo wa kifedha. Daima tunapendekeza kuhamisha hifadhidata za mafunzo inapowezekana.

Faida ya Rasilimali za Kulipwa

  • Hifadhidata ya maelezo na QAed hukufikia haraka
  • Tarehe za mwisho za kubadilika
  • Seti za data zinazokufaa zinazopatikana kulingana na mahitaji yako
  • Ufuataji wa sheria katika kutafuta data kila wakati hutunzwa na muuzaji

Hasara ya Rasilimali za Kulipwa

  • Inahusisha matumizi

Katika Hitimisho

Ikiwa una muda mdogo wa kuuza au una maelezo machache sana juu ya hifadhidata, tunashauri kutumia rasilimali iliyolipwa au usafirishaji kwa mtaalam wa tasnia. kama sisi. Tuna uzoefu wa miaka mingi kutoa data ya mafunzo ya AI kwa wachezaji muhimu wa soko kama biashara za MSME.

Wasiliana nasi leo kuzungumza juu ya jinsi tunaweza kukusaidia kupata data ya mafunzo ya AI.

Kushiriki kwa Jamii