మీరు AI వ్యవస్థలను నిర్మిస్తున్నా, కొనుగోలు చేస్తున్నా లేదా మూల్యాంకనం చేస్తున్నా, మీరు ఒక మోసపూరితమైన సరళమైన ప్రశ్నను ఎదుర్కొంటారు & AI డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి మరియు అది ఎందుకు అంత ముఖ్యమైనది? సంక్షిప్త వెర్షన్: ఇది ఇంధనం, వంట పుస్తకం మరియు కొన్నిసార్లు మీ మోడల్ కోసం దిక్సూచి.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 AI ట్రెండ్లను ఎలా అంచనా వేస్తుంది
భవిష్యత్ సంఘటనలు మరియు ప్రవర్తనలను అంచనా వేయడానికి AI నమూనాలను ఎలా విశ్లేషిస్తుందో అన్వేషిస్తుంది.
🔗 AI పనితీరును ఎలా కొలవాలి
ఖచ్చితత్వం, సామర్థ్యం మరియు మోడల్ విశ్వసనీయతను అంచనా వేయడానికి కొలతలు మరియు పద్ధతులు.
🔗 AI తో ఎలా మాట్లాడాలి
AI-ఉత్పత్తి చేసిన ప్రతిస్పందనలను మెరుగుపరచడానికి మెరుగైన పరస్పర చర్యలను రూపొందించడంపై మార్గదర్శకత్వం.
🔗 AI ప్రాంప్ట్ చేయడం అంటే ఏమిటి?
ప్రాంప్ట్లు AI అవుట్పుట్లను మరియు మొత్తం కమ్యూనికేషన్ నాణ్యతను ఎలా రూపొందిస్తాయో అవలోకనం.
AI డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి? ఒక చిన్న నిర్వచనం 🧩
AI డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి? ఇది మీ మోడల్ నేర్చుకునే లేదా మూల్యాంకనం చేయబడిన ఉదాహరణల సమాహారం
-
ఇన్పుట్లు - మోడల్ చూసే లక్షణాలు, టెక్స్ట్ స్నిప్పెట్లు, చిత్రాలు, ఆడియో, పట్టిక వరుసలు, సెన్సార్ రీడింగ్లు, గ్రాఫ్లు వంటివి.
-
లక్ష్యాలు - మోడల్ అంచనా వేయవలసిన లేబుల్లు లేదా ఫలితాలు, వర్గాలు, సంఖ్యలు, వచన పరిధులు, చర్యలు లేదా కొన్నిసార్లు ఏమీ ఉండవు.
-
మెటాడేటా - మూలం, సేకరణ పద్ధతి, టైమ్స్టాంప్లు, లైసెన్స్లు, సమ్మతి సమాచారం మరియు నాణ్యతపై గమనికలు వంటి సందర్భం.
మీ మోడల్ కోసం జాగ్రత్తగా ప్యాక్ చేసిన లంచ్బాక్స్ లాగా ఆలోచించండి: పదార్థాలు, లేబుల్లు, పోషకాహార వాస్తవాలు మరియు అవును, “ఈ భాగాన్ని తినవద్దు” అని చెప్పే స్టిక్కీ నోట్. 🍱
పర్యవేక్షించబడే పనుల కోసం, మీరు స్పష్టమైన లేబుల్లతో జత చేసిన ఇన్పుట్లను చూస్తారు. పర్యవేక్షించబడని పనుల కోసం, మీరు లేబుల్లు లేని ఇన్పుట్లను చూస్తారు. రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ కోసం, డేటా తరచుగా ఎపిసోడ్లు లేదా స్థితులు, చర్యలు, రివార్డ్లతో కూడిన పథాల వలె కనిపిస్తుంది. మల్టీమోడల్ పని కోసం, ఉదాహరణలు ఒకే రికార్డ్లో టెక్స్ట్ + ఇమేజ్ + ఆడియోను మిళితం చేయవచ్చు. ఫ్యాన్సీగా అనిపిస్తుంది; ఎక్కువగా ప్లంబింగ్గా ఉంటుంది.
ఉపయోగకరమైన ప్రైమర్లు మరియు అభ్యాసాలు: డేటాసెట్ల కోసం డేటాషీట్లు అనే ఆలోచన బృందాలకు లోపల ఏమి ఉందో మరియు దానిని ఎలా ఉపయోగించాలో వివరించడంలో సహాయపడుతుంది [1], మరియు మోడల్ కార్డ్లు మోడల్ వైపు డేటా డాక్యుమెంటేషన్ను పూర్తి చేస్తాయి [2].
మంచి AI డేటాసెట్ను ఏది తయారు చేస్తుంది ✅
నిజం చెప్పాలంటే, డేటాసెట్ అంత దారుణంగా లేకపోవడం వల్ల చాలా మోడల్స్ విజయవంతమయ్యాయి. “మంచి” డేటాసెట్ అంటే:
-
ప్రయోగశాల పరిస్థితులకే కాకుండా, నిజమైన వినియోగ సందర్భాల ప్రతినిధి
-
ఖచ్చితంగా లేబుల్ చేయబడింది . ఒప్పంద కొలమానాలు (ఉదా., కప్పా-శైలి కొలతలు) స్థిరత్వాన్ని తనిఖీ చేయడంలో సహాయపడతాయి.
-
పూర్తి మరియు సమతుల్యత . అసమతుల్యత సాధారణం; నిర్లక్ష్యం కాదు.
-
స్పష్టమైన మూలం , సమ్మతి, లైసెన్స్ మరియు అనుమతులు డాక్యుమెంట్ చేయబడ్డాయి. బోరింగ్ కాగితపు పని ఉత్తేజకరమైన వ్యాజ్యాలను నిరోధిస్తుంది.
-
ఉద్దేశించిన ఉపయోగం, పరిమితులు మరియు తెలిసిన వైఫల్య మోడ్లను వివరించే డేటా కార్డులు లేదా డేటాషీట్లను ఉపయోగించి చక్కగా నమోదు చేయబడింది
-
నిర్వహించబడుతుంది . మీరు డేటాసెట్ను పునరుత్పత్తి చేయలేకపోతే, మీరు మోడల్ను పునరుత్పత్తి చేయలేరు. NIST యొక్క AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ డేటా నాణ్యత మరియు డాక్యుమెంటేషన్ను ఫస్ట్-క్లాస్ ఆందోళనలుగా పరిగణిస్తుంది [3].
మీరు చేసే పనిని బట్టి AI డేటాసెట్ల రకాలు 🧰
టాస్క్ వారీగా
-
వర్గీకరణ - ఉదా, స్పామ్ vs స్పామ్ కాదు, చిత్ర వర్గాలు.
-
తిరోగమనం - ధర లేదా ఉష్ణోగ్రత వంటి నిరంతర విలువను అంచనా వేయండి.
-
సీక్వెన్స్ లేబులింగ్ - పేరున్న ఎంటిటీలు, ప్రసంగ భాగాలు.
-
తరం - సారాంశం, అనువాదం, చిత్ర శీర్షికలు.
-
సిఫార్సు - వినియోగదారు, అంశం, పరస్పర చర్యలు, సందర్భం.
-
అసాధారణ గుర్తింపు - సమయ శ్రేణి లేదా లాగ్లలో అరుదైన సంఘటనలు.
-
ఉపబల అభ్యాసం - స్థితి, చర్య, బహుమతి, తదుపరి స్థితి శ్రేణులు.
-
తిరిగి పొందడం - పత్రాలు, ప్రశ్నలు, సంబంధిత తీర్పులు.
పద్ధతి ద్వారా
-
పట్టిక - వయస్సు, ఆదాయం, చర్చ్ వంటి నిలువు వరుసలు. తక్కువగా అంచనా వేయబడింది, క్రూరంగా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది.
-
టెక్స్ట్ - పత్రాలు, చాట్లు, కోడ్, ఫోరమ్ పోస్ట్లు, ఉత్పత్తి వివరణలు.
-
చిత్రాలు - ఫోటోలు, మెడికల్ స్కాన్లు, ఉపగ్రహ పలకలు; ముసుగులు, పెట్టెలు, కీలకాంశాలతో లేదా లేకుండా.
-
ఆడియో - తరంగ రూపాలు, ట్రాన్స్క్రిప్ట్లు, స్పీకర్ ట్యాగ్లు.
-
వీడియో - ఫ్రేమ్లు, తాత్కాలిక ఉల్లేఖనాలు, యాక్షన్ లేబుల్లు.
-
గ్రాఫ్లు - నోడ్లు, అంచులు, లక్షణాలు.
-
సమయ శ్రేణి - సెన్సార్లు, ఫైనాన్స్, టెలిమెట్రీ.
పర్యవేక్షణ ద్వారా
-
లేబుల్ చేయబడింది (బంగారం, వెండి, ఆటో-లేబుల్ చేయబడింది), బలహీనంగా లేబుల్ చేయబడింది , లేబుల్ చేయబడలేదు , సింథటిక్ . స్టోర్-కొన్న కేక్ మిక్స్ మంచిది కావచ్చు - మీరు పెట్టెను చదివితే.
పెట్టె లోపల: నిర్మాణం, విభజనలు మరియు మెటాడేటా 📦
ఒక దృఢమైన డేటాసెట్ సాధారణంగా వీటిని కలిగి ఉంటుంది:
-
స్కీమా - టైప్ చేసిన ఫీల్డ్లు, యూనిట్లు, అనుమతించబడిన విలువలు, శూన్య నిర్వహణ.
-
విభజనలు - శిక్షణ, ధ్రువీకరణ, పరీక్ష. పరీక్ష డేటాను సీలు చేసి ఉంచండి - దానిని చివరి చాక్లెట్ ముక్కలాగా పరిగణించండి.
-
నమూనా ప్రణాళిక - మీరు జనాభా నుండి ఉదాహరణలను ఎలా తీసుకున్నారు; ఒక ప్రాంతం లేదా పరికరం నుండి సౌకర్యవంతమైన నమూనాలను నివారించండి.
-
వృద్ధి - తిప్పలు, పంటలు, శబ్దం, వివరణలు, ముసుగులు. నిజాయితీగా ఉన్నప్పుడు మంచిది; అడవిలో ఎప్పుడూ జరగని నమూనాలను వారు కనిపెట్టినప్పుడు హానికరం.
-
వెర్షన్ చేయడం - డెల్టాలను వివరించే చేంజ్లాగ్లతో డేటాసెట్ v0.1, v0.2….
-
లైసెన్స్లు మరియు సమ్మతి - వినియోగ హక్కులు, పునఃపంపిణీ మరియు తొలగింపు ప్రవాహాలు. జాతీయ డేటా-రక్షణ నియంత్రకాలు (ఉదా., UK ICO) ఆచరణాత్మకమైన, చట్టబద్ధమైన-ప్రాసెసింగ్ చెక్లిస్టులను అందిస్తాయి [4].
డేటాసెట్ జీవితచక్రం, దశలవారీగా 🔁
-
నిర్ణయాన్ని నిర్వచించండి - మోడల్ ఏమి నిర్ణయిస్తుంది మరియు అది తప్పు అయితే ఏమి జరుగుతుంది.
-
స్కోప్ లక్షణాలు మరియు లేబుల్స్ - కొలవగలవి, పరిశీలించదగినవి, సేకరించడానికి నైతికమైనవి.
-
మూల డేటా - సాధనాలు, లాగ్లు, సర్వేలు, పబ్లిక్ కార్పొరేషన్, భాగస్వాములు.
-
సమ్మతి మరియు చట్టపరమైన - గోప్యతా నోటీసులు, నిలిపివేతలు, డేటా కనిష్టీకరణ. “ఎందుకు” మరియు “ఎలా” [4] కోసం రెగ్యులేటర్ మార్గదర్శకత్వాన్ని చూడండి.
-
సేకరించి నిల్వ చేయండి - సురక్షిత నిల్వ, పాత్ర ఆధారిత యాక్సెస్, PII నిర్వహణ.
-
లేబుల్ - అంతర్గత వ్యాఖ్యానకర్తలు, క్రౌడ్సోర్సింగ్, నిపుణులు; బంగారు పనులు, ఆడిట్లు మరియు ఒప్పంద కొలమానాలతో నాణ్యతను నిర్వహించండి.
-
శుభ్రపరచండి మరియు సాధారణీకరించండి - డూప్ చేయండి, మిస్సింగ్నెస్ను నిర్వహించండి, యూనిట్లను ప్రామాణీకరించండి, ఎన్కోడింగ్ను పరిష్కరించండి. బోరింగ్, వీరోచిత పని.
-
విభజించి ధృవీకరించండి - లీకేజీని నిరోధించండి; సంబంధిత చోట స్తరీకరించండి; తాత్కాలిక డేటా కోసం సమయ-అవగాహన విభజనలను ఇష్టపడండి; మరియు బలమైన అంచనాల కోసం క్రాస్-వాలిడేషన్ను ఆలోచనాత్మకంగా ఉపయోగించండి [5].
-
పత్రం - డేటాషీట్ లేదా డేటా కార్డ్; ఉద్దేశించిన ఉపయోగం, జాగ్రత్తలు, పరిమితులు [1].
-
మానిటర్ మరియు అప్డేట్ - డ్రిఫ్ట్ డిటెక్షన్, రిఫ్రెష్ కాడెన్స్, సన్సెట్ ప్లాన్లు. NIST యొక్క AI RMF ఈ కొనసాగుతున్న గవర్నెన్స్ లూప్ను రూపొందిస్తుంది [3].
త్వరిత, వాస్తవ ప్రపంచ ఆకారపు చిట్కా: జట్లు తరచుగా "డెమోను గెలుస్తాయి" కానీ ఉత్పత్తిలో తడబడతాయి ఎందుకంటే వారి డేటాసెట్ నిశ్శబ్దంగా డ్రిఫ్ట్ అవుతుంది - కొత్త ఉత్పత్తి లైన్లు, పేరు మార్చబడిన ఫీల్డ్ లేదా మార్చబడిన విధానం. ఒక సాధారణ చేంజ్లాగ్ + ఆవర్తన పునః-ఉల్లేఖన పాస్ ఆ బాధను చాలా వరకు నివారిస్తుంది.
డేటా నాణ్యత మరియు మూల్యాంకనం - అది వినిపించేంత నీరసంగా లేదు 🧪
నాణ్యత బహుమితీయమైనది:
-
ఖచ్చితత్వం - లేబుల్లు సరైనవేనా? ఒప్పంద కొలమానాలు మరియు కాలానుగుణ తీర్పును ఉపయోగించండి.
-
సంపూర్ణత - మీకు నిజంగా అవసరమైన ఫీల్డ్లు మరియు తరగతులను కవర్ చేయండి.
-
స్థిరత్వం - సారూప్య ఇన్పుట్ల కోసం విరుద్ధమైన లేబుల్లను నివారించండి.
-
సమయస్ఫూర్తి - పాత డేటా అంచనాలను శిలాజంగా మారుస్తుంది.
-
ఫెయిర్నెస్ & బయాస్ - జనాభా, భాషలు, పరికరాలు, వాతావరణాలలో కవరేజ్; వివరణాత్మక ఆడిట్లతో ప్రారంభించండి, తరువాత ఒత్తిడి పరీక్షలు. డాక్యుమెంటేషన్-మొదటి పద్ధతులు (డేటాషీట్లు, మోడల్ కార్డులు) ఈ తనిఖీలను కనిపించేలా చేస్తాయి [1], మరియు గవర్నెన్స్ ఫ్రేమ్వర్క్లు వాటిని రిస్క్ నియంత్రణలుగా నొక్కి చెబుతాయి [3].
మోడల్ మూల్యాంకనం కోసం, సరైన స్ప్లిట్లను మరియు సగటు మెట్రిక్లు మరియు చెత్త-గ్రూప్ మెట్రిక్లు రెండింటినీ ట్రాక్ చేయండి. మెరిసే సగటు ఒక బిలాన్ని దాచగలదు. క్రాస్-వాలిడేషన్ బేసిక్స్ ప్రామాణిక ML టూలింగ్ డాక్యుమెంట్లలో బాగా కవర్ చేయబడ్డాయి [5].
నీతి, గోప్యత మరియు లైసెన్సింగ్ - రక్షణ కవచాలు 🛡️
నైతిక డేటా ఒక వైబ్ కాదు, ఇది ఒక ప్రక్రియ:
-
సమ్మతి & ప్రయోజన పరిమితి - ఉపయోగాలు మరియు చట్టపరమైన ఆధారాల గురించి స్పష్టంగా ఉండండి [4].
-
PII నిర్వహణ - సముచితంగా కనిష్టీకరించండి, మారుపేరు పెట్టండి లేదా అనామకంగా ఉంచండి; ప్రమాదాలు ఎక్కువగా ఉన్నప్పుడు గోప్యతను పెంచే సాంకేతికతను పరిగణించండి.
-
అట్రిబ్యూషన్ & లైసెన్స్లు - షేర్-అలైక్ మరియు వాణిజ్య-ఉపయోగ పరిమితులను గౌరవించండి.
-
పక్షపాతం & హాని - నకిలీ సహసంబంధాల కోసం ఆడిట్ (“పగటిపూట = సురక్షితం” రాత్రిపూట చాలా గందరగోళంగా ఉంటుంది).
-
పరిష్కారం - అభ్యర్థనపై డేటాను ఎలా తొలగించాలో మరియు దానిపై శిక్షణ పొందిన మోడళ్లను ఎలా వెనక్కి తీసుకోవాలో తెలుసుకోండి (దీన్ని మీ డేటాషీట్లో డాక్యుమెంట్ చేయండి) [1].
ఎంత పెద్దది సరిపోతుంది? సైజు మరియు సిగ్నల్-టు-నాయిస్ 📏
ముఖ్య నియమం: ఎక్కువ ఉదాహరణలు సాధారణంగా సంబంధితంగా ఉండి, దాదాపు నకిలీలు కాకపోతే సహాయపడతాయి . చాలా గజిబిజిగా ఉన్న వాటి కంటే తక్కువ, శుభ్రమైన, బాగా లేబుల్ చేయబడిన మెరుగ్గా ఉంటారు
వీటి కోసం చూడండి:
-
అభ్యాస వక్రతలు - మీరు డేటా-బౌండ్ లేదా మోడల్-బౌండ్ అని చూడటానికి ప్లాట్ పనితీరు vs. నమూనా పరిమాణం.
-
లాంగ్-టెయిల్ కవరేజ్ - అరుదైన కానీ కీలకమైన తరగతులకు తరచుగా ఎక్కువ మొత్తంలో కాకుండా లక్ష్య సేకరణ అవసరం.
-
శబ్దాన్ని లేబుల్ చేయండి - కొలవండి, తరువాత తగ్గించండి; కొంచెం భరించదగినది, అలల అల భరించలేనిది.
-
పంపిణీ మార్పు - ఒక ప్రాంతం లేదా ఛానెల్ నుండి శిక్షణ డేటా మరొక ప్రాంతానికి సాధారణీకరించబడకపోవచ్చు; లక్ష్యం లాంటి పరీక్ష డేటాపై ధృవీకరించండి [5].
సందేహం వచ్చినప్పుడు, చిన్న చిన్న ప్రయోగాలు చేసి విస్తరించండి. ఇది మసాలా-జోడించడం, రుచి చూడటం, సర్దుబాటు చేయడం, పునరావృతం చేయడం లాంటిది.
డేటాసెట్లను ఎక్కడ కనుగొని నిర్వహించాలి 🗂️
ప్రసిద్ధ వనరులు మరియు సాధనాలు (ఇప్పుడు URL లను గుర్తుంచుకోవాల్సిన అవసరం లేదు):
-
హగ్గింగ్ ఫేస్ డేటాసెట్లు - ప్రోగ్రామాటిక్ లోడింగ్, ప్రాసెసింగ్, షేరింగ్.
-
Google డేటాసెట్ శోధన - వెబ్ అంతటా మెటా-శోధన.
-
UCI ML రిపోజిటరీ - బేస్లైన్లు మరియు బోధన కోసం క్యూరేటెడ్ క్లాసిక్లు.
-
OpenML - టాస్క్లు + డేటాసెట్లు + మూలాలతో నడుస్తాయి.
-
AWS ఓపెన్ డేటా / గూగుల్ క్లౌడ్ పబ్లిక్ డేటాసెట్లు - హోస్ట్ చేయబడిన, పెద్ద-స్థాయి కార్పోరా.
ప్రో చిట్కా: కేవలం డౌన్లోడ్ చేయవద్దు. లైసెన్స్ మరియు డేటాషీట్ చదవండి , ఆపై మీ స్వంత కాపీని వెర్షన్ నంబర్లు మరియు మూలాలతో డాక్యుమెంట్ చేయండి [1].
లేబులింగ్ మరియు వ్యాఖ్యానం - సత్యాన్ని చర్చించే చోట ✍️
వ్యాఖ్యానం అంటే మీ సైద్ధాంతిక లేబుల్ గైడ్ వాస్తవికతతో కుస్తీ పడే ప్రదేశం:
-
టాస్క్ డిజైన్ - ఉదాహరణలు మరియు ప్రతి-ఉదాహరణలతో స్పష్టమైన సూచనలను రాయండి.
-
వ్యాఖ్యాత శిక్షణ - బంగారు సమాధానాలతో సీడ్, క్రమాంకనం రౌండ్లను అమలు చేయండి.
-
నాణ్యత నియంత్రణ - ఒప్పంద కొలమానాలు, ఏకాభిప్రాయ విధానాలు మరియు ఆవర్తన ఆడిట్లను ఉపయోగించండి.
-
సాధనసంపత్తి - స్కీమా ధ్రువీకరణ మరియు సమీక్ష క్యూలను అమలు చేసే సాధనాలను ఎంచుకోండి; స్ప్రెడ్షీట్లు కూడా నియమాలు మరియు తనిఖీలతో పని చేయగలవు.
-
ఫీడ్బ్యాక్ లూప్లు - గైడ్ను మెరుగుపరచడానికి వ్యాఖ్యానకర్త గమనికలు మరియు నమూనా తప్పులను సంగ్రహించండి.
కామాల గురించి విభేదించే ముగ్గురు స్నేహితులతో కలిసి నిఘంటువును సవరించాలని అనిపిస్తే... అది సాధారణమే. 🙃
డేటా డాక్యుమెంటేషన్ - అవ్యక్త జ్ఞానాన్ని స్పష్టంగా తెలియజేయడం 📒
తేలికైన డేటాషీట్ లేదా డేటా కార్డ్ వీటిని కవర్ చేయాలి:
-
ఎవరు, ఎలా, ఎందుకు సేకరించారు.
-
ఉద్దేశించిన ఉపయోగాలు మరియు పరిధి వెలుపల ఉపయోగాలు.
-
తెలిసిన అంతరాలు, పక్షపాతాలు మరియు వైఫల్య రీతులు.
-
లేబులింగ్ ప్రోటోకాల్, QA దశలు మరియు ఒప్పంద గణాంకాలు.
-
లైసెన్స్, సమ్మతి, సమస్యలకు సంప్రదింపులు, తొలగింపు ప్రక్రియ.
టెంప్లేట్లు మరియు ఉదాహరణలు: మరియు మోడల్ కార్డ్ల కోసం డేటాషీట్లు విస్తృతంగా ఉపయోగించే ప్రారంభ బిందువులు [1].
మీరు నిర్మించేటప్పుడు రాయండి, తర్వాత కాదు. మెమరీ అనేది ఫ్లాకీ నిల్వ మాధ్యమం.
పోలిక పట్టిక - AI డేటాసెట్లను కనుగొనడానికి లేదా హోస్ట్ చేయడానికి స్థలాలు 📊
అవును, ఇది కొంచెం అభిప్రాయభేదం. మరియు పదాలు ఉద్దేశపూర్వకంగా కొద్దిగా అసమానంగా ఉన్నాయి. పర్వాలేదు.
| సాధనం / రెపో | ప్రేక్షకులు | ధర | ఇది ఆచరణలో ఎందుకు పనిచేస్తుంది |
|---|---|---|---|
| హగ్గింగ్ ఫేస్ డేటాసెట్లు | పరిశోధకులు, ఇంజనీర్లు | ఫ్రీ-టైర్ | వేగంగా లోడ్ అవుతోంది, స్ట్రీమింగ్, కమ్యూనిటీ స్క్రిప్ట్లు; అద్భుతమైన డాక్స్; వెర్షన్ చేయబడిన డేటాసెట్లు |
| Google డేటాసెట్ శోధన | అందరూ | ఉచితం | విస్తృత ఉపరితల వైశాల్యం; ఆవిష్కరణకు గొప్పది; కొన్నిసార్లు అస్థిరమైన మెటాడేటా. |
| UCI ML రిపోజిటరీ | విద్యార్థులు, విద్యావేత్తలు | ఉచితం | క్యూరేటెడ్ క్లాసిక్లు; చిన్నవి కానీ చక్కనివి; బేస్లైన్లు మరియు బోధనకు మంచిది |
| ఓపెన్ఎమ్ఎల్ | రెప్రో పరిశోధకులు | ఉచితం | పనులు + డేటాసెట్లు + కలిసి నడుస్తాయి; మంచి మూల మార్గాలు |
| AWS ఓపెన్ డేటా రిజిస్ట్రీ | డేటా ఇంజనీర్లు | చాలావరకు ఉచితం | పెటాబైట్-స్కేల్ హోస్టింగ్; క్లౌడ్-స్థానిక యాక్సెస్; నిష్క్రమణ ఖర్చులను గమనించండి |
| కగ్గిల్ డేటాసెట్లు | ప్రాక్టీషనర్లు | ఉచితం | సులభమైన భాగస్వామ్యం, స్క్రిప్ట్లు, పోటీలు; కమ్యూనిటీ సంకేతాలు శబ్దాన్ని ఫిల్టర్ చేయడంలో సహాయపడతాయి |
| Google క్లౌడ్ పబ్లిక్ డేటాసెట్లు | విశ్లేషకులు, బృందాలు | ఉచిత + క్లౌడ్ | కంప్యూట్ దగ్గర హోస్ట్ చేయబడింది; BigQuery ఇంటిగ్రేషన్; బిల్లింగ్ విషయంలో జాగ్రత్తగా ఉండండి |
| విద్యా పోర్టల్స్, ప్రయోగశాలలు | నిచ్ నిపుణులు | మారుతూ ఉంటుంది | అత్యంత ప్రత్యేకత కలిగినవి; కొన్నిసార్లు తక్కువ డాక్యుమెంట్ చేయబడినవి - ఇప్పటికీ వెతకడానికి విలువైనవి |
(ఒక సెల్ మాట్లాడుకునేలా కనిపిస్తే, అది ఉద్దేశపూర్వకంగానే ఉంటుంది.)
మీ మొదటిదాన్ని నిర్మిస్తున్నారు - ఆచరణాత్మకమైన స్టార్టర్ కిట్ 🛠️
మీరు “AI డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి” నుండి “నేను ఒకటి చేసాను, అది పనిచేస్తుంది” కి మారాలనుకుంటున్నారు. ఈ కనీస మార్గాన్ని ప్రయత్నించండి:
-
నిర్ణయం మరియు మెట్రిక్ రాయండి - ఉదా., సరైన జట్టును అంచనా వేయడం ద్వారా ఇన్కమింగ్ సపోర్ట్ మిస్రూట్లను తగ్గించండి. మెట్రిక్: మాక్రో-F1.
-
5 సానుకూల మరియు 5 ప్రతికూల ఉదాహరణలను జాబితా చేయండి - నిజమైన టిక్కెట్ల నమూనా; కల్పితం చేయవద్దు.
-
లేబుల్ గైడ్ను రూపొందించండి - ఒక పేజీ; స్పష్టమైన చేరిక/మినహాయింపు నియమాలు.
-
ఒక చిన్న, నిజమైన నమూనాను సేకరించండి - అన్ని వర్గాలలో కొన్ని వందల టిక్కెట్లు; మీకు అవసరం లేని PIIని తీసివేయండి.
-
లీకేజ్ తనిఖీలతో స్ప్లిట్ - ఒకే కస్టమర్ నుండి వచ్చే అన్ని సందేశాలను ఒకే స్ప్లిట్లో ఉంచండి; వ్యత్యాసాన్ని అంచనా వేయడానికి క్రాస్-వాలిడేషన్ను ఉపయోగించండి [5].
-
QA తో వ్యాఖ్యానించండి - ఒక ఉపసమితిపై రెండు వ్యాఖ్యానాలు; విభేదాలను పరిష్కరించండి; గైడ్ను నవీకరించండి.
-
సరళమైన బేస్లైన్కు శిక్షణ ఇవ్వండి . పతకాలు గెలవడం కాదు, డేటాను పరీక్షించడమే లక్ష్యం.
-
లోపాలను సమీక్షించండి - అది ఎక్కడ విఫలమవుతుంది మరియు ఎందుకు విఫలమవుతుంది; మోడల్ను మాత్రమే కాకుండా డేటాసెట్ను నవీకరించండి.
-
పత్రం - చిన్న డేటాషీట్: మూలం, లేబుల్ గైడ్ లింక్, విభజనలు, తెలిసిన పరిమితులు, లైసెన్స్ [1].
-
ప్లాన్ రిఫ్రెష్ - కొత్త వర్గాలు, కొత్త యాస, కొత్త డొమైన్లు వస్తాయి; చిన్న, తరచుగా వచ్చే నవీకరణలను షెడ్యూల్ చేయండి [3].
వెయ్యి హాట్ టేక్ల కంటే ఈ లూప్ నుండి మీరు ఎక్కువ నేర్చుకుంటారు. అలాగే, బ్యాకప్లను ఉంచండి. దయచేసి.
జట్లలో దొంగచాటుగా ఎదురయ్యే సాధారణ లోపాలు 🪤
-
డేటా లీకేజ్ - సమాధానం లక్షణాలలోకి జారిపోతుంది (ఉదా., ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి పోస్ట్-రిజల్యూషన్ ఫీల్డ్లను ఉపయోగించడం). మోసం చేసినట్లు అనిపిస్తుంది ఎందుకంటే అది అలా ఉంటుంది.
-
చిన్న వైవిధ్యం - ఒక భౌగోళికం లేదా పరికరం ప్రపంచవ్యాప్తంగా మారువేషంలో ఉంటుంది. పరీక్షలు ప్లాట్ ట్విస్ట్ను వెల్లడిస్తాయి.
-
లేబుల్ డ్రిఫ్ట్ - ప్రమాణాలు కాలక్రమేణా మారుతాయి కానీ లేబుల్ గైడ్ మారదు. మీ ఆంటాలజీని డాక్యుమెంట్ చేసి వెర్షన్ చేయండి.
-
తక్కువ నిర్దేశించబడిన లక్ష్యాలు - మీరు చెడు అంచనాను నిర్వచించలేకపోతే, మీ డేటా కూడా నిర్వచించదు.
-
దారుణమైన లైసెన్స్లు - ఇప్పుడు రద్దు చేయడం, తర్వాత క్షమాపణ చెప్పడం అనేది ఒక వ్యూహం కాదు.
-
ఓవర్-ఆగ్మెంటేషన్ - అవాస్తవిక కళాఖండాలను బోధించే సింథటిక్ డేటా, ప్లాస్టిక్ పండ్లపై చెఫ్కు శిక్షణ ఇవ్వడం వంటిది.
పదబంధం గురించి త్వరిత FAQలు ❓
-
“AI డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?” అనేది కేవలం నిర్వచన విషయమా? ఎక్కువగా, కానీ ఇది మోడల్లను నమ్మదగినదిగా చేసే బోరింగ్ బిట్ల గురించి మీరు శ్రద్ధ వహిస్తున్నారనే సంకేతం కూడా.
-
నాకు ఎల్లప్పుడూ లేబుల్లు అవసరమా? లేదు. పర్యవేక్షణ లేని, స్వీయ పర్యవేక్షణలో ఉన్న మరియు RL సెటప్లు తరచుగా స్పష్టమైన లేబుల్లను దాటవేస్తాయి, కానీ క్యూరేషన్ ఇప్పటికీ ముఖ్యమైనది.
-
నేను పబ్లిక్ డేటాను దేనికైనా ఉపయోగించవచ్చా? లేదు. లైసెన్స్లు, ప్లాట్ఫామ్ నిబంధనలు మరియు గోప్యతా బాధ్యతలను గౌరవించండి [4].
-
పెద్దదా లేదా మంచిదా? రెండూ, ఆదర్శంగా. మీరు ఎంచుకోవాల్సి వస్తే, ముందుగా మంచిదాన్ని ఎంచుకోండి.
తుది వ్యాఖ్యలు - మీరు ఏమి స్క్రీన్షాట్ చేయగలరు 📌
AI డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి అని ఎవరైనా మిమ్మల్ని అడిగితే , ఇలా చెప్పండి: ఇది ఒక మోడల్ను బోధించే మరియు పరీక్షించే ఉదాహరణల యొక్క క్యూరేటెడ్, డాక్యుమెంట్ సేకరణ, ప్రజలు ఫలితాలను విశ్వసించగలిగేలా పాలనలో చుట్టబడి ఉంటుంది. ఉత్తమ డేటాసెట్లు ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయి, బాగా లేబుల్ చేయబడ్డాయి, చట్టబద్ధంగా శుభ్రంగా ఉంటాయి మరియు నిరంతరం నిర్వహించబడతాయి. మిగిలినవి వివరాలు-ముఖ్యమైన వివరాలు-నిర్మాణం, స్ప్లిట్లు మరియు మోడల్లను ట్రాఫిక్లో తిరగకుండా ఉంచే అన్ని చిన్న గార్డ్రైల్ల గురించి. కొన్నిసార్లు ఈ ప్రక్రియ స్ప్రెడ్షీట్లతో తోటపనిలాగా అనిపిస్తుంది; కొన్నిసార్లు పిక్సెల్లను పశువుల పెంపకం లాగా ఉంటుంది. ఏదైనా సందర్భంలో, డేటాలో పెట్టుబడి పెట్టండి మరియు మీ మోడల్లు తక్కువ వింతగా ప్రవర్తిస్తాయి. 🌱🤖
ప్రస్తావనలు
[1] డేటాసెట్ల కోసం డేటాషీట్లు - గెబ్రూ మరియు ఇతరులు, arXiv. లింక్
[2] మోడల్ రిపోర్టింగ్ కోసం మోడల్ కార్డ్లు - మిచెల్ మరియు ఇతరులు, arXiv. లింక్
[3] NIST ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ (AI RMF 1.0) . లింక్
[4] UK GDPR మార్గదర్శకత్వం మరియు వనరులు - ఇన్ఫర్మేషన్ కమిషనర్ ఆఫీస్ (ICO). లింక్
[5] క్రాస్-వాలిడేషన్: ఎస్టిమేటర్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడం - scikit-learn యూజర్ గైడ్. లింక్