ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਖਰੀਦ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਸਧਾਰਨ ਸਵਾਲ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ AI ਡੇਟਾਸੈਟ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਇੰਨਾ ਮਾਇਨੇ ਕਿਉਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ? ਛੋਟਾ ਸੰਸਕਰਣ: ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਲਈ ਬਾਲਣ, ਕੁੱਕਬੁੱਕ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਕੰਪਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਏਆਈ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਇਹ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
🔗 ਏਆਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ
ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਤਰੀਕੇ।
🔗 ਏਆਈ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲ ਕਰੀਏ
ਏਆਈ-ਤਿਆਰ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ।
🔗 AI ਕੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸੰਚਾਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਦਾ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ।
AI ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਕੀ ਹੈ? ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ 🧩
ਇੱਕ AI ਡੇਟਾਸੈਟ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ ਹਨ:
-
ਇਨਪੁੱਟ - ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਸਨਿੱਪਟ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਟੇਬਲਰ ਕਤਾਰਾਂ, ਸੈਂਸਰ ਰੀਡਿੰਗ, ਗ੍ਰਾਫ।
-
ਟੀਚੇ - ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਨਤੀਜੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਸੰਖਿਆਵਾਂ, ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਸਪੈਨ, ਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਜਾਂ ਕਈ ਵਾਰ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ।
-
ਮੈਟਾਡੇਟਾ - ਸਰੋਤ, ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿਧੀ, ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ, ਲਾਇਸੈਂਸ, ਸਹਿਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਾਰੇ ਨੋਟਸ ਵਰਗੇ ਸੰਦਰਭ।
ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੱਕ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪੈਕ ਕੀਤੇ ਲੰਚਬਾਕਸ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ: ਸਮੱਗਰੀ, ਲੇਬਲ, ਪੋਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਤੱਥ, ਅਤੇ ਹਾਂ, ਉਹ ਸਟਿੱਕੀ ਨੋਟ ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਨਾ ਖਾਓ।" 🍱
ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟ ਵੇਖੋਗੇ। ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾ ਕੀਤੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਨਪੁਟ ਵੇਖੋਗੇ। ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਅਕਸਰ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਇਨਾਮਾਂ ਵਾਲੇ ਐਪੀਸੋਡਾਂ ਜਾਂ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀਆਂ ਵਰਗਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਕੰਮ ਲਈ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ + ਚਿੱਤਰ + ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਫੈਂਸੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ; ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪਲੰਬਿੰਗ ਹੈ।
ਮਦਦਗਾਰ ਪ੍ਰਾਈਮਰ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ: ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਲਈ ਡੇਟਾਸ਼ੀਟਾਂ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੰਦਰ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ [1], ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਮਾਡਲ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ ਡੇਟਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਪੂਰਕ ਹਨ [2]।
ਇੱਕ ਵਧੀਆ AI ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ✅
ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੋ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾਸੈਟ ਭਿਆਨਕ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇੱਕ "ਚੰਗਾ" ਡੇਟਾਸੈਟ ਇਹ ਹੈ:
-
ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ
-
ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ । ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਕਪਾ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਮਾਪ) ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
-
ਸੰਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਿਤ । ਅਸੰਤੁਲਨ ਆਮ ਹੈ; ਲਾਪਰਵਾਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
-
ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ , ਸਹਿਮਤੀ, ਲਾਇਸੈਂਸ, ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਬੋਰਿੰਗ ਕਾਗਜ਼ੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦਿਲਚਸਪ ਮੁਕੱਦਮਿਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ।
-
ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜੋ ਇਰਾਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਰਤੋਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਨ [1]
-
ਨਿਯੰਤਰਿਤ । ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਨਹੀਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਨਹੀਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ। NIST ਦੇ AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਰਜੇ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦਾ ਹੈ [3]।
ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, AI ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ 🧰
ਕਾਰਜ ਅਨੁਸਾਰ
-
ਵਰਗੀਕਰਨ - ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਪੈਮ ਬਨਾਮ ਸਪੈਮ ਨਹੀਂ, ਚਿੱਤਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ।
-
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ - ਕੀਮਤ ਜਾਂ ਤਾਪਮਾਨ ਵਰਗੇ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ।
-
ਕ੍ਰਮ ਲੇਬਲਿੰਗ - ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈਆਂ, ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਹਿੱਸੇ।
-
ਪੀੜ੍ਹੀ - ਸੰਖੇਪ, ਅਨੁਵਾਦ, ਚਿੱਤਰ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ।
-
ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ - ਉਪਭੋਗਤਾ, ਵਸਤੂ, ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਸੰਦਰਭ।
-
ਅਸੰਗਤੀ ਖੋਜ - ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਜਾਂ ਲੌਗ ਵਿੱਚ ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾਵਾਂ।
-
ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ - ਅਵਸਥਾ, ਕਿਰਿਆ, ਇਨਾਮ, ਅਗਲੀ-ਅਵਸਥਾ ਕ੍ਰਮ।
-
ਪ੍ਰਾਪਤੀ - ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਸਵਾਲ, ਸਾਰਥਕਤਾ ਦੇ ਨਿਰਣੇ।
ਢੰਗ ਅਨੁਸਾਰ
-
ਸਾਰਣੀ - ਉਮਰ, ਆਮਦਨ, ਮੰਥਨ ਵਰਗੇ ਕਾਲਮ। ਘੱਟ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ, ਬੇਰਹਿਮੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ।
-
ਟੈਕਸਟ - ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਚੈਟ, ਕੋਡ, ਫੋਰਮ ਪੋਸਟਾਂ, ਉਤਪਾਦ ਵੇਰਵੇ।
-
ਤਸਵੀਰਾਂ - ਫੋਟੋਆਂ, ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੈਨ, ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਟਾਈਲਾਂ; ਮਾਸਕ, ਡੱਬੇ, ਕੀਪੁਆਇੰਟ ਦੇ ਨਾਲ ਜਾਂ ਬਿਨਾਂ।
-
ਆਡੀਓ - ਵੇਵਫਾਰਮ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਸਪੀਕਰ ਟੈਗ।
-
ਵੀਡੀਓ - ਫਰੇਮ, ਅਸਥਾਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਐਕਸ਼ਨ ਲੇਬਲ।
-
ਗ੍ਰਾਫ਼ - ਨੋਡ, ਕਿਨਾਰੇ, ਗੁਣ।
-
ਸਮਾਂ ਲੜੀ - ਸੈਂਸਰ, ਵਿੱਤ, ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ।
ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੁਆਰਾ
-
ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ (ਸੋਨਾ, ਚਾਂਦੀ, ਆਟੋ-ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ), ਕਮਜ਼ੋਰ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ , ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ , ਸਿੰਥੈਟਿਕ । ਸਟੋਰ ਤੋਂ ਖਰੀਦਿਆ ਕੇਕ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਧੀਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਡੱਬਾ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹੋ।
ਡੱਬੇ ਦੇ ਅੰਦਰ: ਬਣਤਰ, ਵੰਡ, ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ 📦
ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
-
ਸਕੀਮਾ - ਟਾਈਪ ਕੀਤੇ ਖੇਤਰ, ਇਕਾਈਆਂ, ਮਨਜ਼ੂਰ ਮੁੱਲ, ਨਲ ਹੈਂਡਲਿੰਗ।
-
ਵੰਡ - ਸਿਖਲਾਈ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਟੈਸਟ। ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੀਲਬੰਦ ਰੱਖੋ - ਇਸਨੂੰ ਚਾਕਲੇਟ ਦੇ ਆਖਰੀ ਟੁਕੜੇ ਵਾਂਗ ਵਰਤੋ।
-
ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਯੋਜਨਾ - ਤੁਸੀਂ ਆਬਾਦੀ ਤੋਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕਿਵੇਂ ਖਿੱਚੀਆਂ; ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਜਾਂ ਡਿਵਾਈਸ ਤੋਂ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਸੈਂਪਲਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ।
-
ਵਾਧਾ - ਪਲਟ, ਫਸਲਾਂ, ਸ਼ੋਰ, ਪੈਰਾਫ੍ਰੇਜ਼, ਮਾਸਕ। ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਣ 'ਤੇ ਚੰਗਾ; ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਜਦੋਂ ਉਹ ਅਜਿਹੇ ਪੈਟਰਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਜੰਗਲ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।
-
ਵਰਜਨਿੰਗ - ਡੇਟਾਸੈਟ v0.1, v0.2… ਡੈਲਟਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਚੇਂਜਲੌਗ ਦੇ ਨਾਲ।
-
ਲਾਇਸੈਂਸ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ - ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ, ਮੁੜ ਵੰਡ, ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ। ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਡੇਟਾ-ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੈਗੂਲੇਟਰ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਯੂਕੇ ਆਈਸੀਓ) ਵਿਹਾਰਕ, ਕਾਨੂੰਨੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਚੈੱਕਲਿਸਟਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ [4]।
ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ, ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ 🔁
-
ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ - ਮਾਡਲ ਕੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਇਹ ਗਲਤ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ।
-
ਸਕੋਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਲੇਬਲ - ਮਾਪਣਯੋਗ, ਦੇਖਣਯੋਗ, ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨੈਤਿਕ।
-
ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ - ਯੰਤਰ, ਲੌਗ, ਸਰਵੇਖਣ, ਜਨਤਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਭਾਈਵਾਲ।
-
ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ - ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੋਟਿਸ, ਔਪਟ-ਆਉਟ, ਡੇਟਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕਰਨਾ। "ਕਿਉਂ" ਅਤੇ "ਕਿਵੇਂ" [4] ਲਈ ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਵੇਖੋ।
-
ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰੋ - ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਟੋਰੇਜ, ਭੂਮਿਕਾ-ਅਧਾਰਤ ਪਹੁੰਚ, PII ਹੈਂਡਲਿੰਗ।
-
ਲੇਬਲ - ਅੰਦਰੂਨੀ ਐਨੋਟੇਟਰ, ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ, ਮਾਹਰ; ਸੋਨੇ ਦੇ ਕੰਮਾਂ, ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨਾਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰੋ।
-
ਸਾਫ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਮ ਬਣਾਓ - ਨਕਲ ਘਟਾਓ, ਗੁੰਮ ਹੋਣ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲੋ, ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਓ, ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਠੀਕ ਕਰੋ। ਬੋਰਿੰਗ, ਬਹਾਦਰੀ ਵਾਲਾ ਕੰਮ।
-
ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ - ਲੀਕੇਜ ਨੂੰ ਰੋਕੋ; ਜਿੱਥੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੋਵੇ ਉੱਥੇ ਪੱਧਰੀਕਰਨ ਕਰੋ; ਅਸਥਾਈ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸਮਾਂ-ਜਾਗਰੂਕ ਵੰਡਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ; ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ ਸੋਚ-ਸਮਝ ਕੇ ਕਰਾਸ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ [5]।
-
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - ਡੇਟਾਸ਼ੀਟ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਕਾਰਡ; ਇਰਾਦਾ ਵਰਤੋਂ, ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ [1]।
-
ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ - ਡ੍ਰਿਫਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ, ਰਿਫ੍ਰੈਸ਼ ਕੈਡੈਂਸ, ਸੂਰਜ ਡੁੱਬਣ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ। NIST ਦਾ AI RMF ਇਸ ਚੱਲ ਰਹੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਲੂਪ [3] ਨੂੰ ਫਰੇਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦਾ ਸੁਝਾਅ: ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ "ਡੈਮੋ ਜਿੱਤਦੀਆਂ ਹਨ" ਪਰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਠੋਕਰ ਖਾ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਚੁੱਪਚਾਪ ਵਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਨਵੀਂ ਉਤਪਾਦ ਲਾਈਨਾਂ, ਇੱਕ ਨਾਮ ਬਦਲਿਆ ਖੇਤਰ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਬਦਲੀ ਹੋਈ ਨੀਤੀ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਚੇਂਜਲੌਗ + ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਮੁੜ-ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪਾਸ ਉਸ ਦਰਦ ਨੂੰ ਟਾਲਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ - ਓਨਾ ਨੀਰਸ ਨਹੀਂ ਜਿੰਨਾ ਇਹ ਲੱਗਦਾ ਹੈ 🧪
ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਹੈ:
-
ਸ਼ੁੱਧਤਾ - ਕੀ ਲੇਬਲ ਸਹੀ ਹਨ? ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਨਿਰਣਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
-
ਸੰਪੂਰਨਤਾ - ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਲੋੜ ਹੈ।
-
ਇਕਸਾਰਤਾ - ਸਮਾਨ ਇਨਪੁਟਸ ਲਈ ਵਿਰੋਧੀ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ।
-
ਸਮਾਂਬੱਧਤਾ - ਪੁਰਾਣਾ ਡੇਟਾ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੀਵਾਸ਼ਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
-
ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ - ਜਨਸੰਖਿਆ, ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕਵਰੇਜ; ਵਰਣਨਾਤਮਕ ਆਡਿਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਤਣਾਅ ਟੈਸਟ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼-ਪਹਿਲਾਂ ਅਭਿਆਸ (ਡੇਟਾਸ਼ੀਟਾਂ, ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ) ਇਹਨਾਂ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ [1], ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਢਾਂਚੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ [3] ਵਜੋਂ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ, ਸਹੀ ਵੰਡਾਂ ਦੀ ਅਤੇ ਔਸਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਾੜੇ-ਸਮੂਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਚਮਕਦਾਰ ਔਸਤ ਇੱਕ ਕ੍ਰੇਟਰ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਰਾਸ-ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਸਟੈਂਡਰਡ ML ਟੂਲਿੰਗ ਡੌਕਸ [5] ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਵਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ।
ਨੈਤਿਕਤਾ, ਨਿੱਜਤਾ, ਅਤੇ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ - ਰੇਲਿੰਗ 🛡️
ਨੈਤਿਕ ਡੇਟਾ ਕੋਈ ਵਾਯੂ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ:
-
ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਸੀਮਾ - ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਆਧਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ [4]।
-
PII ਹੈਂਡਲਿੰਗ - ਢੁਕਵੇਂ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟਾ ਕਰੋ, ਉਪਨਾਮ ਦਿਓ, ਜਾਂ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ; ਜਦੋਂ ਜੋਖਮ ਉੱਚੇ ਹੋਣ ਤਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੀ ਤਕਨੀਕ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
-
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਲਾਇਸੰਸ - ਸਾਂਝਾ-ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ-ਵਰਤੋਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰੋ।
-
ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ - ਨਕਲੀ ਸਬੰਧਾਂ ਲਈ ਆਡਿਟ ("ਦਿਨ ਦੀ ਰੌਸ਼ਨੀ = ਸੁਰੱਖਿਅਤ" ਰਾਤ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਹੋਵੇਗਾ)।
-
ਰਿਡਰੈੱਸ - ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹਟਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਾਪਸ ਲਿਆਉਣਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ (ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਡੇਟਾਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕਰੋ) [1]।
ਕਿੰਨਾ ਵੱਡਾ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਡਾ ਹੈ? ਸਾਈਜ਼ਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ-ਟੂ-ਸ਼ੋਰ 📏
ਨਿਯਮ: ਵਧੇਰੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਗੰਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਪਹਾੜਾਂ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ, ਸਾਫ਼, ਬਿਹਤਰ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹੋ
ਦੇਖੋ:
-
ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਕਰ - ਪਲਾਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਨਾਮ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ-ਬਾਊਂਡ ਹੋ ਜਾਂ ਮਾਡਲ-ਬਾਊਂਡ।
-
ਲੰਬੀ-ਪੂਛ ਵਾਲੀ ਕਵਰੇਜ - ਦੁਰਲੱਭ ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਵਧੇਰੇ ਥੋਕ।
-
ਲੇਬਲ ਸ਼ੋਰ - ਮਾਪੋ, ਫਿਰ ਘਟਾਓ; ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਸਹਿਣਯੋਗ ਹੈ, ਜਵਾਰੀ ਲਹਿਰ ਨਹੀਂ।
-
ਵੰਡ ਤਬਦੀਲੀ - ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਜਾਂ ਚੈਨਲ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੂਜੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ; ਟਾਰਗੇਟ-ਵਰਗੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ [5] 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ।
ਜਦੋਂ ਸ਼ੱਕ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਛੋਟੇ ਪਾਇਲਟ ਚਲਾਓ ਅਤੇ ਫੈਲਾਓ। ਇਹ ਸੀਜ਼ਨਿੰਗ ਵਾਂਗ ਹੈ - ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਸੁਆਦ ਲਓ, ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ, ਦੁਹਰਾਓ।
ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਕਿੱਥੇ ਲੱਭਣੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨੇ ਹਨ 🗂️
ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਟੂਲਿੰਗ (ਹੁਣ URL ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ):
-
ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਡੇਟਾਸੈੱਟ - ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਲੋਡਿੰਗ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ।
-
ਗੂਗਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਖੋਜ - ਵੈੱਬ 'ਤੇ ਮੈਟਾ-ਖੋਜ।
-
UCI ML ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ - ਬੇਸਲਾਈਨ ਅਤੇ ਅਧਿਆਪਨ ਲਈ ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਕਲਾਸਿਕਸ।
-
ਓਪਨਐਮਐਲ - ਟਾਸਕ + ਡੇਟਾਸੈੱਟ + ਉਤਪਤੀ ਨਾਲ ਚੱਲਦਾ ਹੈ।
-
AWS ਓਪਨ ਡੇਟਾ / ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਬਲਿਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ - ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ, ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕਾਰਪੋਰਾ।
ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੁਝਾਅ: ਸਿਰਫ਼ ਡਾਊਨਲੋਡ ਨਾ ਕਰੋ। ਲਾਇਸੈਂਸ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸ਼ੀਟ ਪੜ੍ਹੋ , ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਕਾਪੀ ਨੂੰ ਵਰਜਨ ਨੰਬਰਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਤੀ [1] ਦੇ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ।
ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਜਿੱਥੇ ਸੱਚਾਈ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ✍️
ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਧਾਂਤਕ ਲੇਬਲ ਗਾਈਡ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਲੜਦੀ ਹੈ:
-
ਕਾਰਜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ - ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲਿਖੋ।
-
ਐਨੋਟੇਟਰ ਸਿਖਲਾਈ - ਸੋਨੇ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬੀਜ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੌਰ ਚਲਾਓ।
-
ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ - ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ, ਸਹਿਮਤੀ ਵਿਧੀ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਆਡਿਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
-
ਟੂਲਿੰਗ - ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਸਕੀਮਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਤਾਰਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵੀ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਜਾਂਚਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
-
ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ - ਗਾਈਡ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟਰ ਨੋਟਸ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ।
ਜੇ ਇਹ ਤਿੰਨ ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਮਿਆਂ ਬਾਰੇ ਅਸਹਿਮਤ ਹਨ... ਤਾਂ ਇਹ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ। 🙃
ਡਾਟਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬਣਾਉਣਾ 📒
ਇੱਕ ਹਲਕੇ ਡੇਟਾਸ਼ੀਟ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
-
ਇਸਨੂੰ ਕਿਸਨੇ, ਕਿਵੇਂ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ।
-
ਇੱਛਤ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਦਾਇਰੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਵਰਤੋਂ।
-
ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਪਾੜੇ, ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ।
-
ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, QA ਕਦਮ, ਅਤੇ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਅੰਕੜੇ।
-
ਲਾਇਸੈਂਸ, ਸਹਿਮਤੀ, ਮੁੱਦਿਆਂ ਲਈ ਸੰਪਰਕ, ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।
ਟੈਂਪਲੇਟ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ: ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡਾਂ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂਆਂ [1] ਵਜੋਂ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਲਿਖੋ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਟੋਰੇਜ ਮਾਧਿਅਮ ਹੈ।
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ - AI ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਲੱਭਣ ਜਾਂ ਹੋਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਥਾਨ 📊
ਹਾਂ, ਇਹ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਅਸਮਾਨ ਹੈ। ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ।
| ਟੂਲ / ਰੈਪੋ | ਦਰਸ਼ਕ | ਕੀਮਤ | ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ |
|---|---|---|---|
| ਜੱਫੀ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ | ਖੋਜਕਰਤਾ, ਇੰਜੀਨੀਅਰ | ਫ੍ਰੀ-ਟੀਅਰ | ਤੇਜ਼ ਲੋਡਿੰਗ, ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ, ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ; ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼; ਵਰਜਨ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ |
| ਗੂਗਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਖੋਜ | ਹਰ ਕੋਈ | ਮੁਫ਼ਤ | ਚੌੜਾ ਸਤ੍ਹਾ ਖੇਤਰ; ਖੋਜ ਲਈ ਵਧੀਆ; ਕਈ ਵਾਰ ਅਸੰਗਤ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵੀ |
| UCI ML ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ | ਵਿਦਿਆਰਥੀ, ਸਿੱਖਿਅਕ | ਮੁਫ਼ਤ | ਕਿਊਰੇਟ ਕੀਤੇ ਕਲਾਸਿਕ; ਛੋਟੇ ਪਰ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ; ਬੇਸਲਾਈਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਵਧੀਆ |
| ਓਪਨਐਮਐਲ | ਰੀਪ੍ਰੋ ਖੋਜਕਰਤਾ | ਮੁਫ਼ਤ | ਕਾਰਜ + ਡੇਟਾਸੈੱਟ + ਇਕੱਠੇ ਚੱਲਦੇ ਹਨ; ਵਧੀਆ ਉਤਪਤੀ ਮਾਰਗ |
| AWS ਓਪਨ ਡੇਟਾ ਰਜਿਸਟਰੀ | ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ | ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁਫ਼ਤ | ਪੇਟਾਬਾਈਟ-ਸਕੇਲ ਹੋਸਟਿੰਗ; ਕਲਾਉਡ-ਨੇਟਿਵ ਐਕਸੈਸ; ਵਾਚ ਐਗਰੈਸ ਲਾਗਤਾਂ |
| ਕੈਗਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ | ਅਭਿਆਸੀ | ਮੁਫ਼ਤ | ਆਸਾਨ ਸਾਂਝਾਕਰਨ, ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਮੁਕਾਬਲੇ; ਭਾਈਚਾਰਕ ਸਿਗਨਲ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। |
| ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਬਲਿਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ | ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਟੀਮਾਂ | ਮੁਫ਼ਤ + ਕਲਾਉਡ | ਕੰਪਿਊਟ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੋਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ; BigQuery ਏਕੀਕਰਨ; ਬਿਲਿੰਗ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ |
| ਅਕਾਦਮਿਕ ਪੋਰਟਲ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ | ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਹਿਰ | ਬਦਲਦਾ ਹੈ | ਬਹੁਤ ਹੀ ਮਾਹਰ; ਕਈ ਵਾਰ ਘੱਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ - ਅਜੇ ਵੀ ਭਾਲ ਦੇ ਯੋਗ |
(ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸੈੱਲ ਗੱਲਾ-ਬਾਤ ਕਰਦਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।)
ਆਪਣਾ ਪਹਿਲਾ ਬਣਾਉਣਾ - ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸਟਾਰਟਰ ਕਿੱਟ 🛠️
ਤੁਸੀਂ "ਏਆਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਕੀ ਹੈ" ਤੋਂ "ਮੈਂ ਇੱਕ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਰਸਤੇ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਓ:
-
ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਲਿਖੋ - ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਹੀ ਟੀਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਕੇ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਗਲਤ ਰਸਤੇ ਘਟਾਓ। ਮੈਟ੍ਰਿਕ: ਮੈਕਰੋ-F1।
-
5 ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ 5 ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ - ਅਸਲੀ ਟਿਕਟਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲਓ; ਮਨਘੜਤ ਨਾ ਬਣਾਓ।
-
ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਗਾਈਡ ਤਿਆਰ ਕਰੋ - ਇੱਕ ਪੰਨਾ; ਸਪੱਸ਼ਟ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ/ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਦੇ ਨਿਯਮ।
-
ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ, ਅਸਲੀ ਨਮੂਨਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ - ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸੌ ਟਿਕਟਾਂ; PII ਹਟਾਓ ਜਿਸਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
-
ਲੀਕੇਜ ਜਾਂਚਾਂ ਨਾਲ ਵੰਡੋ - ਇੱਕੋ ਗਾਹਕ ਦੇ ਸਾਰੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ; ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਰਾਸ-ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ [5]।
-
QA ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰੋ - ਇੱਕ ਸਬਸੈੱਟ 'ਤੇ ਦੋ ਐਨੋਟੇਟਰ; ਅਸਹਿਮਤੀਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰੋ; ਗਾਈਡ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ।
-
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਬੇਸਲਾਈਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ - ਪਹਿਲਾਂ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ)। ਮੁੱਦਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਗਮੇ ਜਿੱਤਣ ਦਾ ਨਹੀਂ।
-
ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ - ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ; ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ਼ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੀ ਨਹੀਂ।
-
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - ਛੋਟੀ ਡੇਟਾਸ਼ੀਟ: ਸਰੋਤ, ਲੇਬਲ ਗਾਈਡ ਲਿੰਕ, ਵੰਡ, ਜਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਲਾਇਸੈਂਸ [1]।
-
ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰੋ - ਨਵੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਨਵੀਂ ਸਲੈਂਗ, ਨਵੇਂ ਡੋਮੇਨ ਆਉਂਦੇ ਹਨ; ਛੋਟੇ, ਵਾਰ-ਵਾਰ ਅੱਪਡੇਟ ਤਹਿ ਕਰੋ [3]।
ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਲੂਪ ਤੋਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਹੌਟ ਟੇਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿੱਖੋਗੇ। ਨਾਲ ਹੀ, ਬੈਕਅੱਪ ਰੱਖੋ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ।
ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਛੁਪ ਕੇ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਆਮ ਨੁਕਸਾਨ 🪤
-
ਡਾਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣਾ - ਜਵਾਬ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਖਿਸਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪੋਸਟ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ)। ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹੈ।
-
ਘੱਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾ - ਇੱਕ ਭੂਗੋਲ ਜਾਂ ਯੰਤਰ ਗਲੋਬਲ ਹੋਣ ਦਾ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੈਸਟ ਪਲਾਟ ਦੇ ਮੋੜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨਗੇ।
-
ਲੇਬਲ ਡ੍ਰਿਫਟ - ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਪਦੰਡ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਲੇਬਲ ਗਾਈਡ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੀ। ਆਪਣੀ ਓਨਟੋਲੋਜੀ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਕਰੋ।
-
ਘੱਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਉਦੇਸ਼ - ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾੜੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ।
-
ਗੰਦੇ ਲਾਇਸੈਂਸ - ਹੁਣੇ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕਰਨਾ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮੁਆਫ਼ੀ ਮੰਗਣਾ, ਕੋਈ ਰਣਨੀਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
-
ਓਵਰ-ਔਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ - ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜੋ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਲਾਸਟਿਕ ਦੇ ਫਲਾਂ 'ਤੇ ਸ਼ੈੱਫ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ।
ਵਾਕੰਸ਼ ਬਾਰੇ ਤੁਰੰਤ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ ❓
-
ਕੀ "ਏਆਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਕੀ ਹੈ?" ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਹੈ? ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬੋਰਿੰਗ ਬਿੱਟਾਂ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
-
ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ? ਨਹੀਂ। ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੇ, ਸਵੈ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੇ, ਅਤੇ RL ਸੈੱਟਅੱਪ ਅਕਸਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕਿਊਰੇਸ਼ਨ ਅਜੇ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
-
ਕੀ ਮੈਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ? ਨਹੀਂ। ਲਾਇਸੈਂਸਾਂ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰੋ [4]।
-
ਵੱਡਾ ਜਾਂ ਵਧੀਆ? ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋਵੇਂ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਹੀ ਪਵੇ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਿਹਤਰ ਚੁਣੋ।
ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀਆਂ - ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ 📌
ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਡੇਟਾਸੈਟ ਕੀ ਹੈ , ਤਾਂ ਕਹੋ: ਇਹ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕਿਉਰੇਟਿਡ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਲਪੇਟਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਲੋਕ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਣ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਬਾਕੀ ਵੇਰਵੇ ਹਨ - ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵੇ - ਬਣਤਰ, ਵੰਡ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਗਾਰਡਰੇਲਾਂ ਬਾਰੇ ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿੱਚ ਭਟਕਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਕਈ ਵਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਨਾਲ ਬਾਗਬਾਨੀ ਵਰਗੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਕਈ ਵਾਰ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਂਗ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਘੱਟ ਅਜੀਬ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ। 🌱🤖
ਹਵਾਲੇ
[1] ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਸ਼ੀਟਾਂ - ਗੇਬਰੂ ਐਟ ਅਲ., ਆਰਐਕਸਿਵ। ਲਿੰਕ
[2] ਮਾਡਲ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਲਈ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ - ਮਿਸ਼ੇਲ ਐਟ ਅਲ., ਆਰਐਕਸਿਵ। ਲਿੰਕ
[3] ਐਨਆਈਐਸਟੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਰਿਸਕ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਫਰੇਮਵਰਕ (ਏਆਈ ਆਰਐਮਐਫ 1.0) । ਲਿੰਕ
[4] ਯੂਕੇ ਜੀਡੀਪੀਆਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਰੋਤ - ਸੂਚਨਾ ਕਮਿਸ਼ਨਰ ਦਫ਼ਤਰ (ਆਈਸੀਓ)। ਲਿੰਕ
[5] ਕਰਾਸ-ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ: ਅਨੁਮਾਨਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ - ਸਾਈਕਿਟ-ਲਰਨ ਯੂਜ਼ਰ ਗਾਈਡ। ਲਿੰਕ