هرڅوک د پرمختللي AI بازار خورا پراخه ساحه پیژني او پوهیږي. له همدې امله نن ورځ سوداګرۍ لیواله دي چې په AI کې خپل ایپس رامینځته کړي او د هغې ګټې ترلاسه کړي. په هرصورت، ډیری خلک د AI ماډلونو شاته ټیکنالوژي نه پوهیږي. دا د پیچلي الګوریتمونو رامینځته کولو ته اړتیا لري چې د بریالي AI ایپ رامینځته کولو لپاره په زرګونو روزل شوي ډیټا سیټونه کاروي.
د AI ایپسونو جوړولو لپاره د سم AI روزنې ډیټا کارولو اړتیا لاهم په پام کې نیول شوې. د سوداګرۍ مالکین اکثرا د AI روزنې ډیټا رامینځته کول د اسانه دندې په توګه په پام کې نیسي. له بده مرغه، د هر ډول AI ماډل لپاره د اړونده AI روزنې ډیټا موندل ننګونه ده او وخت ته اړتیا لري. په عموم کې، د AI روزنې د سم معلوماتو ترلاسه کولو او ارزونې پروسې کې 4 مرحلې شاملې دي:
د معلوماتو تعریف
دا معمولا د هغه معلوماتو ډول تعریفوي چې تاسو یې غواړئ خپل AI غوښتنلیک یا ماډل کې داخل کړئ.
د معلوماتو پاکول
دا د غیر ضروري ډیټا لرې کولو پروسه ده او دې پایلې ته رسیدل چې ایا نورو معلوماتو ته اړتیا ده؟
د معلوماتو راټولول
دا هغه ریښتیني معلومات دي چې تاسو د خپل AI غوښتنلیک لپاره په لاسي یا برنامه توګه راټول کړئ.
د معلوماتو لیبل کول
په نهایت کې، راټول شوي معلومات لیبل شوي ترڅو د روزنې مرحلې په جریان کې د AI ماډل ته په سمه توګه چمتو شي.
د AI روزنې معلومات د دقیق او بریالي AI غوښتنلیک جوړولو لپاره خورا مهم دي. د سم کیفیت روزنې ډیټا پرته، د AI پرمختللی برنامه به د غلطو او ناسمو پایلو لامل شي، چې بالاخره د ماډل ناکامۍ لامل شي. له همدې امله ، ستاسو د برنامو لپاره د خراب کیفیت ډیټا کارولو څخه مخنیوی اړین دی ځکه چې دا ممکن لامل شي
- د لوړ ساتنې اړتیاوې او لګښتونه.
- ستاسو د روزل شوي AI ماډل څخه ناسم، ورو، یا غیر اړونده پایلې.
- ستاسو د محصول لپاره بد اعتبار.
- د مالي سرچینو لوړه ضایع کول.
هغه فکتورونه چې باید په پام کې ونیول شي کله چې د روزنې ډاټا ارزول
د خراب ډیټا سره ستاسو د AI ماډل روزنه یقینا یو بد نظر دی. مګر، پوښتنه دا ده چې څنګه د خراب او سم AI روزنې ډاټا ارزونه وکړو. مختلف فاکتورونه کولی شي ستاسو د AI غوښتنلیک لپاره سم او غلط ډیټا پیژندلو کې مرسته وکړي. دلته ځینې هغه عوامل دي:
د معلوماتو کیفیت او دقت
- راټول شوي، زیرمه شوي، او په مسؤلیت سره کارول شوي معلومات.
- هغه معلومات چې دقیقې پایلې تولیدوي.
- د ورته غوښتنلیکونو لپاره د بیا کارولو وړ ډاټا.
- تجربوي او ځان توضیحي معلومات.
د معلوماتو استازي
دا یو پیژندل شوی حقیقت دی چې ډیټاسیټ هیڅکله مطلق نه وي. په هرصورت، موږ باید د متنوع AI ډیټا رامینځته کولو هدف وکړو چې کولی شي په اسانۍ سره وړاندوینه وکړي او دقیقې پایلې چمتو کړي. د مثال په توګه، که د AI ماډل د خلکو مخونو پیژندلو لپاره جوړ شوی وي، دا باید د پام وړ متنوع ډیټا سره تغذیه شي چې کولی شي دقیقې پایلې وړاندې کړي. ډاټا باید د کاروونکو لخوا چمتو شوي ټول ډلبندۍ استازیتوب وکړي.
په ډیټا کې تنوع او توازن
دا پدې مانا ده چې د AI ماډل به یا خورا مشخص شي یا د نوي معلوماتو سره چمتو کولو پرمهال د ښه فعالیت کولو توان ونلري. له همدې امله ، تل ډاډ ترلاسه کړئ چې د اړتیا وړ پایلو ترلاسه کولو لپاره ستاسو د ټیم سره د برنامې په اړه مثالونو سره مفکورې بحثونه وکړئ.
په لاس کې د دندې سره تړاو
[هم ولولئ: د ماشین زده کړې کې د روزنې ډیټا څه شی دی]
د روزنې د معلوماتو ارزولو میتودونه
ستاسو د AI برنامې لپاره سم ډیټا انتخاب کولو لپاره ، تاسو باید د AI روزنې سم ډیټا ارزونه وکړئ. دا له خوا ترسره کیدی شي
- د لوړ دقت سره د لوړ کیفیت ډیټا پیژندل:
د ښه کیفیت ډیټا پیژندلو لپاره ، تاسو باید ډاډ ترلاسه کړئ چې چمتو شوي مینځپانګه د غوښتنلیک شرایطو پورې اړونده ده. سربیره پردې ، تاسو اړتیا لرئ معلومه کړئ چې ایا راټول شوي معلومات بې ځایه او معتبر دي. د کیفیت مختلف معیاري ازموینې شتون لري چې ډاټا له لارې تیریږي، لکه د کرونباچ الفا ټیسټ، د سرو زرو سیټ میتود، او داسې نور، کوم چې کولی شي تاسو ته د ښه کیفیت ډاټا چمتو کړي. - د ډیټا استازو او تنوع ارزولو لپاره د ګټې اخیستنې وسیلې
لکه څنګه چې پورته یادونه وشوه، ستاسو په ډیټا کې تنوع ستاسو د ډیټا ماډل کې اړین دقت ترلاسه کولو کلیدي ده. داسې وسیلې شتون لري چې کولی شي مفصل اټکلونه رامینځته کړي او په څو اړخیزه کچه د معلوماتو پایلې تعقیب کړي. دا تاسو سره مرسته کوي په ګوته کړي چې ایا ستاسو د AI ماډل کولی شي د متنوع ډیټا سیټونو ترمینځ توپیر وکړي او سم محصولات چمتو کړي. - د روزنې د معلوماتو د تړاو ارزونه
د روزنې ډاټا باید یوازې هغه ځانګړتیاوې ولري چې ستاسو د AI ماډل ته معنی لرونکي معلومات چمتو کوي. د سم ډیټا انتخاب ډاډ ترلاسه کولو لپاره ، د لازمي ځانګړتیاو لیست جوړ کړئ ستاسو د AI ماډل باید پوه شي. ماډل د دې ډیټا سیټونو سره آشنا کړئ او دا ځانګړي ډیټا سیټونه خپل ډیټا کتابتون کې اضافه کړئ.
ستاسو د AI ماډل لپاره د روزنې سم ډیټا څنګه غوره کړئ؟
دا څرګنده ده چې معلومات خورا عالي دي کله چې ستاسو د AI ماډلونو روزنه کوئ. موږ په بلاګ کې په پیل کې بحث وکړ چې څنګه ستاسو د برنامو لپاره د سم AI روزنې ډیټا ومومئ. راځئ چې دوی ته یو نظر وکړو:
- د معلوماتو تعریف: لومړی ګام دا دی چې د ډیټا ډول تعریف کړئ چې تاسو د خپل برنامې لپاره ورته اړتیا لرئ. دا ټول د ډیټا نور انتخابونه جلا کوي او تاسو ته په یو واحد لوري کې لارښوونه کوي.
- د معلوماتو راټولول: بل دا دی چې هغه معلومات راټول کړئ چې تاسو یې په لټه کې یاست او له هغې څخه ډیری ډیټا سیټونه جوړ کړئ کوم چې ستاسو اړتیاو سره تړاو لري.
- د معلوماتو پاکول: بیا ډاټا په بشپړه توګه پاکه شوې، کوم چې د نقلونو لپاره چک کول، د بهرنیانو لرې کول، د ساختماني غلطیو حل کول، او د ورک شوي ډیټا تشو لپاره چک کول شامل دي.
- د معلوماتو لیبل کول: په نهایت کې ، هغه معلومات چې ستاسو د AI ماډل لپاره ګټور دي په سمه توګه لیبل شوي. لیبل کول د غلط تفسیر خطر کموي او د AI روزنې ماډل ته غوره دقت چمتو کوي.
د دې عملونو سربیره، تاسو باید د محدود یا متعصب روزنیزو معلوماتو سره معامله کولو په وخت کې یو څو نظرونه په پام کې ونیسئ. متعصب معلومات د AI لخوا تولید شوي محصول دی چې د غلط انګیرنو پراساس دي چې غلط دي. د ډیټا لوړولو او ډیټا مارک اپ په څیر لارې شتون لري چې د تعصب په کمولو کې په زړه پوري ګټورې دي. دا تخنیکونه د موجوده ډیټا یو څه ترمیم شوي کاپي اضافه کولو او د ډیټا سیټونو تنوع ته وده ورکولو سره د معلوماتو منظم کولو لپاره رامینځته شوي.
[هم ولولئ: د AI پروژې لپاره د روزنې ډیټا مطلوب مقدار څومره دی چې تاسو ورته اړتیا لرئ?]
پایله
د AI روزنې ډیټا د بریالي AI غوښتنلیک خورا مهم اړخ دی. له همدې امله دا باید ستاسو د AI برنامې رامینځته کولو پرمهال خورا اهمیت او اهمیت ورکړل شي. د سمې AI روزنې ډیټا درلودل ډاډ ترلاسه کوي چې ستاسو برنامه کولی شي ډیری متنوع معلومات واخلي او لاهم سمې پایلې رامینځته کړي. زموږ د شیپ ټیم ته ورشئ ترڅو د AI روزنې ډیټا په اړه زده کړئ او ستاسو د برنامو لپاره د لوړ کیفیت AI ډیټا رامینځته کړئ.
