ایم ایل ماڈلز کی تربیت کے لئے قابل اعتماد AI ڈیٹا اکٹھا کرنے کی خدمات

اے آئی ٹریننگ ڈیٹا کو مشین لرننگ ڈیٹاسیٹس یا این ایل پی ڈیٹاسیٹس کے نام سے بھی جانا جاتا ہے۔ یہ وہ معلومات ہیں جو AI / ML ماڈلز کی تربیت کے لئے استعمال کی جاتی ہیں۔ مشین لرننگ ماڈلز اعدادوشمار کو سمجھنے اور سیکھنے کے ل training ٹریننگ ڈیٹا (آڈیو ، ویڈیو ، تصاویر ، یا متن) کے بڑے مجموعوں کا استعمال کرتے ہیں ، نتائج کی درست پیش گوئی کرتے ہیں ، جب اعداد و شمار کا ایک نیا سیٹ حقیقی زندگی کے منظرناموں میں پیش کیا جاتا ہے۔

چونکہ AI ماڈل کو فیصلہ سازی کے لیے سمجھنے کے لیے تربیت دینے کی ضرورت ہے ، آپ کو انہیں متعلقہ ، صاف اور لیبل والے ڈیٹا کے ساتھ کھانا کھلانا ہوگا۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں ڈیٹا اکٹھا کرنا عمل میں آتا ہے کیونکہ اس میں مختلف ڈومینز میں مناسب ڈیٹاسیٹس کی شناخت ، جمع اور پیمائش شامل ہوتی ہے ، تاکہ اے آئی سیٹ اپ کو فطرت میں زیادہ بدیہی بنایا جاسکے اور مخصوص کاروباری مسائل سے نمٹنے کے لیے بھی بہتر موزوں ہو۔

ڈیٹا اکٹھا کرنا اس ٹیکنالوجی کے لحاظ سے مختلف ہوتا ہے جس کے لیے آپ ماڈل کو تربیت دینا چاہتے ہیں۔ موٹے الفاظ میں ، موٹے اقسام میں ٹیکسٹ ڈیٹاسیٹ کلیکشن اور این پی ایل کے لیے اسپیڈ ڈیٹاسیٹ کی خریداری ، اور کمپیوٹر وژن کے لیے امیج ڈیٹاسیٹ اور ویڈیو ڈیٹاسیٹ کلیکشن شامل ہیں۔

• کراوڈ سورسنگ: ایمیزون مکینیکل ترک جیسی کمپنیاں عوامی ہجوم سورسنگ کا استعمال کرتی ہیں جو عوامی اعداد و شمار کے لکھنے والوں میں جمع شدہ اعداد و شمار کے لئے ضروری کام تقسیم کرتی ہیں جو اس عمل میں حصہ لینے کو تیار ہیں۔
• نجی ہجوم: ڈیٹا اکٹھا کرنے والے افراد کی ایک کنٹرول ٹیم کے ذریعہ حاصل کردہ ڈیٹا کے معیار پر نظر رکھنا۔
• ڈیٹا اکٹھا کرنے والی کمپنیاں: شاپ مارکیٹ میں بہت کم فروشوں میں سے ایک ہے جو آپ کی ضرورت کے مطابق کسی بھی ڈیٹا کو ٹیکسٹ ، آڈیو ، ویڈیو یا امیج کے ذریعے آپ کی مدد کر سکتا ہے۔

• مسئلہ حل کیا ہے؟
• ایم ایل الگورتھم کو ٹریل کرنے کیلئے ضروری ڈیٹا پوائنٹس کیا ہیں؟
• کون سا ڈیٹا پکڑا جاتا ہے ، جہاں اسے ذخیرہ کیا جاتا ہے ، اور اگر ڈیٹا کو نکالنا ہو تو وہ واقعی دنیا کے مسائل حل کرسکتا ہے۔

• ہوسکتا ہے کہ کمپنیوں کو اے آئی ماڈل تیار کرنے کے لئے کافی مقدار میں اندرونی ڈیٹا دستیاب نہ ہو
• یہاں تک کہ اگر اعداد و شمار دستیاب ہوں تو ، صارفین کے مخصوص سیٹ (تنوع کا فقدان) کے درمیان استعمال کے نمونوں کی وجہ سے ڈیٹا متعصب ہوسکتا ہے۔
• موجودہ اعداد و شمار میں کسی پیش گوئی کی پیش گوئی کرنے کے لby مقام ، ماحولیاتی حالات اور دیگر متعلقہ تغیرات جیسے حالات کی سیاق و سباق سے محروم ہوسکتا ہے ، اور اس طرح سے صارفین کی ضروریات کو پورا نہیں کیا جاسکتا ہے۔

AI ڈیٹا اکٹھا کرنے والی کمپنی آپ کو اس قسم کے ڈیٹا کی شناخت کرنے میں مدد دیتی ہے جو کہ بہترین AI ماڈل کے مطابق ہو۔ اس کے علاوہ ، ایک قابل اعتماد فرم بھی ڈیٹا کو دستیاب کرتی ہے ، ضرورتوں کے مطابق پروفائلز ، ذرائع کے ذریعے ذرائع ، اسے ضروریات کے ساتھ مربوط کرتی ہے ، اسے صاف کرتی ہے اور تشریح ، این ایل پی معیارات اور دیگر ٹیکنالوجیز کے ذریعے تیار کرتی ہے۔

AI ڈیٹا اکٹھا کرنا ایک بہت ہی خاص دائرہ ہے جس کے لیے آپ کو پہلے ممکنہ ذرائع کی شناخت کی ضرورت ہے۔ قابل اعتماد فرموں کو آؤٹ سورسنگ سمجھ میں آتی ہے کیونکہ وہ معیار ، درستگی ، رفتار ، مخصوصیت اور واضح طور پر سیکیورٹی پر نظر رکھتے ہوئے اپنی مرضی کے مطابق ڈیٹاسیٹ بنانے کی زیادہ صلاحیت رکھتے ہیں۔