په ډیری ژبو کې د 5 ساعتونو وړیا وینا ډیټا خلاص کړئ

په ماشین زده کړه کې د روزنې ډاټا څه ده:
تعریف، ګټې، ننګونې، مثالونه او ډاټا سیټونه

د وروستي پیرودونکو لارښود 2025

فهرست

ای بک ډاونلوډ کړئ

د Ai روزنې ډاټا

پېژندنه

د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې نړۍ کې، د معلوماتو روزنه ناگزیر ده. دا هغه پروسه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه دقیق، اغیزمن او په بشپړه توګه فعالوي. پدې پوسټ کې ، موږ په تفصیل سره وپلټو چې د AI روزنې ډیټا څه شی دی ، د روزنې ډیټا کیفیت ، د معلوماتو راټولول او جواز ورکول او نور ډیر څه.

اټکل کیږي چې په اوسط ډول بالغان د تیرو زده کړو پراساس د ژوند او ورځني شیانو په اړه پریکړې کوي. دا، په بدل کې، د ژوند تجربو څخه راځي چې د شرایطو او خلکو لخوا شکل شوي. په لفظي معنی کې، حالتونه، مثالونه، او خلک د معلوماتو پرته بل څه ندي چې زموږ په ذهنونو کې تغذیه کیږي. لکه څنګه چې موږ د تجربې په بڼه د کلونو ډاټا راټولوو، د انسان ذهن د بې ځایه پریکړې کولو ته لیوالتیا لري.

دا څه پیغام ورکوي؟ دا معلومات په زده کړه کې ناگزیر دي.

د Ai روزنې ډاټا

لکه څنګه چې یو ماشوم د الفبا په نوم لیبل ته اړتیا لري ترڅو د A، B، C، D په حروفونو پوه شي، یو ماشین هم اړتیا لري چې هغه معلومات پوه کړي چې دا ترلاسه کوي.

هماغه څه دي مصنوعي استخبارات (AI) روزنه د ټولو په اړه ده. یو ماشین د هغه ماشوم څخه توپیر نلري چې لا تر اوسه یې د هغه څه څخه زده کړي چې دوی ته یې درس ورکول کیږي. ماشین نه پوهیږي چې د پیشو او سپي یا بس او موټر تر مینځ توپیر وکړي ځکه چې دوی لاهم دا توکي ندي تجربه کړي یا ورته ښوول شوي چې دوی څنګه ښکاري.

نو، د یو چا لپاره چې د ځان چلولو موټر جوړوي، لومړنی فعالیت چې باید اضافه شي د سیسټم وړتیا ده چې د ورځني ټولو عناصرو په اړه پوه شي چې موټر ورسره مخ کیږي، نو موټر کولی شي دوی وپیژني او د موټر چلولو مناسب پریکړې وکړي. دا هغه ځای دی د AI روزنې ډاټا لوبه کې راځي 

نن ورځ، د مصنوعي استخباراتو ماډلونه موږ ته د سپارښتنې انجنونو، نیویګیشن، اتوماتیک، او نورو په بڼه ډیری اسانتیاوې وړاندې کوي. دا ټول د AI ډیټا روزنې له امله پیښیږي چې د الګوریتمونو روزنې لپاره کارول شوي کله چې دوی جوړ شوي و.

د AI روزنې ډاټا په جوړولو کې یو بنسټیز بهیر دی ماشین زده کړه او AI الګوریتمونه. که تاسو یو داسې اپلیکیشن رامینځته کوئ چې د دې تخنیکي مفاهیمو پراساس وي ، نو تاسو اړتیا لرئ خپل سیسټمونه وروزو ترڅو د مطلوب پروسس کولو لپاره د ډیټا عناصرو پوهیدو لپاره. د روزنې پرته، ستاسو د AI ماډل به غیر موثر، نیمګړتیا او احتمالي بې معنی وي.

اټکل کیږي چې د ډیټا ساینس پوهانو په پرتله ډیر مصرف کړي د دوی 80٪ وخت د ML ماډلونو روزلو لپاره د معلوماتو چمتو کولو او بډایه کولو کې.

نو، ستاسو لپاره د هغو کسانو لپاره چې د پانګوالو پانګوالو څخه د تمویل ترلاسه کولو په لټه کې دي، هغه کسان چې هلته په پام وړ پروژو کار کوي، او د ټیکنالوژۍ مینه وال چې یوازې د پرمختللي AI سره پیل کوي، موږ دا لارښود چمتو کړی ترڅو د خورا مهم پوښتنو ځوابونو کې مرسته وکړي. ستاسو د AI روزنې ډاټا.

دلته به موږ وګورو چې د AI روزنې ډیټا څه شی دی، ولې دا ستاسو په پروسه کې ناگزیر دی، د ډیټا حجم او کیفیت چې تاسو واقعیا ورته اړتیا لرئ، او نور ډیر څه.

د AI روزنې ډاټا څه ده؟

د معلوماتو تشریح
دا ساده ده - هغه معلومات چې د ماشین زده کړې ماډل روزلو لپاره کارول کیږي د روزنې ډاټا ویل کیږي. د روزنې ډیټاسیټ اناتومي کې لیبل شوي یا تشریح شوي ځانګړتیاوې شاملې دي، کوم چې ماډلونو ته اجازه ورکوي چې له نمونو څخه کشف او زده کړي. تشریح شوي ډاټا د معلوماتو روزنې کې خورا مهم دي ځکه چې دا ماډلونه د زده کړې په مرحله کې د احتمالاتو توپیر، پرتله کولو، او ارتباط کولو توان ورکوي. د کیفیت روزنې ډیټا کې د انسان لخوا تصویب شوي ډیټا سیټونه شامل دي، چیرې چې ډاټا د کیفیت د سختو چکونو څخه تیریږي ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې تشریحات دقیق او سم دي. هرڅومره چې تشریح روښانه وي ، د ډیټا کیفیت لوړ وي.

د روزنې ډیټا څنګه د ماشین زده کړې کې کارول کیږي؟

د AI/ML ماډل د ماشوم په څیر دی. دا باید له پیل څخه هرڅه زده کړي. ورته ورته چې څنګه موږ د لومړني ښوونځي ماشوم ته د انسان د بدن برخې درس ورکوو، موږ باید د تشریحاتو له لارې د ډیټاسیټ هر اړخ وړاندې کړو. دا یوازې د دې معلوماتو له لارې ده چې یو ماډل مفکورې، نومونه، فعالیتونه او نور ځانګړتیاوې لکه څنګه چې د انسان لخوا تعریف شوي غوره کوي. دا د څارنې او نه څارل شوي زده کړې ماډلونو لپاره خورا مهم دی. انتقاد ډیریږي ځکه چې د کارونې قضیه خورا ښه کیږي.

ولې د AI روزنې ډیټا مهم دی؟

د AI روزنې ډیټا کیفیت مستقیم د ماشین زده کړې ماډلونو محصول کیفیت ته ژباړي. دا اړیکه د روغتیا پاملرنې او موټرو په سکتورونو کې خورا مهم کیږي ، چیرې چې د انسان ژوند مستقیم په خطر کې دی. برسېره پردې، د AI روزنې ډاټا د محصولاتو د تعصب په اړه هم اغیزه کوي.

د مثال په توګه، یو ماډل چې یوازې د یوې ټولګي نمونې سره روزل شوی وي، ووایه، د ورته ډیموګرافیک یا انساني شخصیت څخه، دا ممکن ډیری وخت ماشین ته الر پیدا کړي چې ګومان کوي ​​د احتمالاتو مختلف ډولونه شتون نلري. دا په محصول کې ناانصافي ته وده ورکوي، کوم چې کولی شي په پای کې شرکتونه قانوني او نامتو پایلې راوړي. د دې کمولو لپاره، په دې اړه د کیفیت ډاټا او د روزنې ماډلونه خورا سپارښتنه کیږي.

بېلګه: څنګه د ځان چلولو موټرې د خوندي تګ راتګ لپاره د AI روزنې ډیټا کاروي

خودمختاره موټرونه د سینسرونو لکه کیمرې، RADAR، او LIDAR څخه په پراخه کچه ډیټا کاروي. دا معلومات بې ګټې دي که چیرې د موټر سیسټم پروسس نشي کولی. د مثال په توګه، موټر باید پیاده چلونکي، حیوانات او کثافات وپیژني ترڅو د پیښو څخه مخنیوی وشي. دا باید وروزل شي چې په دې عناصرو پوه شي او د موټر چلولو خوندي پریکړې وکړي.

برسېره پردې، موټر باید د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) په کارولو سره د خبرو کولو امرونه درک کړي. د مثال په توګه، که د نږدې ګاز سټیشنونو موندلو غوښتنه وشي، دا باید په سمه توګه تشریح او ځواب ورکړي.

د AI روزنه نه یوازې د موټرو لپاره بلکه د هر AI سیسټم لپاره خورا مهم دی ، لکه د Netflix سپارښتنې ، کوم چې د شخصي وړاندیزونو وړاندیز کولو لپاره ورته ډیټا پروسس کولو باندې هم تکیه کوي.

د Ai روزنې ډاټا

د کیفیت ډیټاسیټونو سره د روزنې ماډلونو ګټې

د لوړ کیفیت ډیټاسیټونو سره د روزنې ماډلونه ډیری ګټې وړاندې کوي، لکه:

  • د موډل ښه فعالیت د مطابقت، دقت، او چټکتیا په پام کې نیولو سره
  • د روزنې وخت کم شوی 
  • د فټینګ په پرتله کم شوی او عمومي کولو ته وده ورکول
  • تعصب کم شوی
  • د برانڈونو لپاره فرصت چې د دوی شتون او د بازار مثبت احساسات رامینځته کړي او نور ډیر څه

د AI روزنې ډیټا ننګونې

د AI روزنه یو پرمختللی او لوی کار دی، چې د خپلو ننګونو او خنډونو سیټ پکې شامل دی. د پیل لپاره، راځئ چې ځینې خورا عام خنډونه وګورو:

د سمو معلوماتو نشتوالی

د AI ماډلونه په کوم موجود ډیټا کې روزل کیدی نشي. هغه معلومات چې په ماډل کې تغذیه شوي باید د سوداګرۍ پایلو ، لید ، وړاندیزونو سره تړاو ، ډومین ، د موضوع مهارت او نور ډیر څه سره سمون ولري. 

د AI روزنې لپاره اړین حجم په پام کې نیولو سره، د مثالي معلوماتو سرچینه کول ستونزمن کیدی شي. پیچلتیا په سکتورونو لکه روغتیا پاملرنې او مالیه کې وده کوي ، چیرې چې د معلوماتو حساسیت کلیدي دی. 

بیاب

انسانان په طبیعي ډول متعصب دي او هغه څه چې موږ یې په ماډل کې تغذیه کوو هغه څه دي چې ماډل پروسس کوي او وړاندې کوي. د دې سره یوځای کول د کیفیت ډیټا نشتوالي سره، ماډل کولی شي وده وکړي

تعصب، د غیر عادلانه او تعصب پایلو لامل کیږي. 

ډیر فټینګ

دا د ماډل د اتوماتیک معافیت ناروغۍ سره پرتله کیدی شي، چیرې چې د هغې خپل بشپړتیا د حیرانتیا او تنوع سره په اشارو کې د خنډ په توګه کار کوي. دا ډول قضیې کولی شي د AI هیلوسینیشن لامل شي ،

چیرته چې دا نه پوهیږي چې څنګه هڅونو یا پوښتنو ته ځواب ووایی دا د روزنې ډیټاسیټونو سره سمون نه لري. 

اخلاق او وضاحت

د AI روزنې سره یو له بل پیچلتیاو څخه د توضیح کولو وړتیا ده. موږ دې ته د حساب ورکونې په توګه هم اشاره کولی شو، چیرته چې موږ ډاډه نه یو چې څنګه یو ماډل د معقولیت له مخې یو ځانګړي ځواب ته رسیدلی. د AI پریکړې کولو ډیر شفاف کولو په اړه خبرې اترې اوس مهال پیښیږي او مخ په وړاندې ځي، موږ به په XAI (د تشریح وړ AI) په اړه نور پروتوکولونه شاهدان واوسو.

د روزنې او ازموینې ډیټا ترمنځ توپیر پوهیدل

د روزنې او ازموینې ډیټا ترمنځ توپیر د چمتووالي او ازموینې ترمینځ توپیر ته ورته دی.

اړخد روزنې ډاټاد ازموینې ډاټا
هدفد مطلوب مفکورو زده کولو لپاره ماډل درس ورکويتاییدوي چې ماډل څومره ښه زده کړي
رولچمتووالیازموینې
ارزونهد فعالیت ارزونې لپاره نه کارول کیږيد فعالیت ارزولو لپاره مهم (جلد، مطابقت، دقت، تعصب)
اصلاح کولد ماډل روزنې کې مرسته کويد ماډل اصلاح کول یقیني کوي او خبر ورکوي که چیرې د روزنې ډیټا ته اړتیا وي
برخه اخیستونکي پریکړه کولد ماډل جوړولو لپاره کارول کیږيد ماډل نمرو پراساس د نورو روزنې یا تنظیماتو په اړه پریکړه کولو لپاره کارول کیږي

د قضیې کارول

د سمارټ فون غوښتنلیکونه

دا د تلیفون ایپسونو لپاره معمول شوی چې د AI لخوا پرمخ وړل کیږي. کله چې یو ماډل د قوي AI روزنې ډیټا سره روزل کیږي ، ایپس کولی شي د کارونکي غوره توبونه او چلند په ښه توګه وپیژني ، د کړنو وړاندوینه وکړي ، تلیفونونه خلاص کړي ، د غږ امرونو ته ښه ځواب ووایی او نور ډیر څه. 

پرچون

د پیرودونکو پیرود تجربې او د لیډونو سره ښکیلتیا د AI له لارې په زړه پورې ډول غوره شوي. د کارټ پریښودو په اړه د ریښتیني وخت تخفیف څخه د وړاندوینې پلور پورې ، امکانات لامحدود دي. 

روغتیایی پاملرنه

روغتیایی پاملرنه شاید د AI او ML څخه ډیره ګټه پورته کړي. د آنکولوژي په برخه کې د څیړنې سره یوځای کیدو او د درملو کشف او کلینیکي آزموینو کې مرسته کولو څخه په طبي عکس العمل کې د ګډوډي موندلو پورې ، د AI ماډلونه د مناسبو دندو ترسره کولو لپاره روزل کیدی شي. 

امنیت

د سایبري بریدونو د ډیریدونکي زیاتوالي سره ، AI د غوره شوي شبکې محافظت ، بې نظمۍ کشف کولو ، غوښتنلیک امنیت ، د بګونو او امنیت نیمګړتیاو سره کوډونه حل کول ، د پیچ ​​پراختیا اتومات کول او نور ډیر څه له لارې د پیچلي بریدونو کمولو لپاره کارول کیدی شي.

مالیې

AI د مالي نړۍ سره د درغلۍ موندلو پرمختللي میتودونو له لارې مرسته کوي ، د ادعاګانو اتوماتیک حل ، د KYC رسمياتو ترسره کولو لپاره د چټ بوټونو کارول او نور ډیر څه. د BFSI شرکتونه د غوره سایبر امنیت اقداماتو له لارې د دوی شبکې او سیسټمونو پیاوړي کولو لپاره د AI څخه ګټه پورته کوي. 

پلور او بازار موندنه

د کاروونکي چلند درک کول، د لیدونکو پرمختللي برخې، د آنلاین شهرت مدیریت، او د ټولنیزو رسنیو لپاره د نقلونو تولید، د ټولنیزو رسنیو کمپاین سمولونه او نورې ګټې د پلور او بازار موندنې مسلکیانو لپاره شتون لري.

د ML ماډلونو روزنې لپاره څومره ډیټا ته اړتیا ده؟

دوی وايي چې د زده کړې پای نشته او دا جمله د AI روزنې ډیټا سپیکٹرم کې غوره ده. څومره چې معلومات ډیر وي، پایلې به یې ښې وي. په هرصورت، یو مبهم ځواب لکه څنګه چې دا د هر چا قانع کولو لپاره کافي ندي څوک چې د AI ځواک لرونکي ایپ لانچ کولو په لټه کې دي. مګر حقیقت دا دی چې د ګوتو عمومي اصول ، یو فارمول ، شاخص یا د ډیټا دقیق حجم اندازه کول شتون نلري چې یو څوک د دوی د AI ډیټا سیټونو روزنې ته اړتیا لري.

د Ai روزنې ډاټا

د ماشین زده کړې متخصص به په زړه پورې څرګند کړي چې یو جلا الګوریتم یا ماډل باید د پروژې لپاره د اړین ډیټا حجم کمولو لپاره جوړ شي. له بده مرغه حقیقت هم همدا دی.

اوس، یو دلیل شتون لري چې ولې د AI روزنې لپاره اړین ډیټا حجم باندې کیپ ساتل خورا ستونزمن دي. دا د پیچلتیاو له امله دی چې پخپله د روزنې پروسې کې ښکیل دي. د AI ماډل د یو بل سره وصل شوي او متقابل برخو څو پرتونه لري چې د یو بل پروسې اغیزه کوي او بشپړوي.

د مثال په توګه، راځئ په پام کې ونیسو چې تاسو د ناریل ونې پیژندلو لپاره یو ساده اپلیکیشن رامینځته کوئ. د لید څخه، دا خورا ساده ښکاري، سمه ده؟ د AI له نظره، په هرصورت، دا خورا پیچلی دی.

په پیل کې، ماشین خالي دی. دا نه پوهیږي چې یوه ونه په لومړي ځای کې څه شی دی یوازې یو اوږده، سیمه ایزه، استوایی میوه لرونکې ونې پریږدئ. د دې لپاره، ماډل باید وروزل شي چې ونه څه شی دی، څنګه د نورو لوړ او وړو شیانو څخه توپیر وکړي چې کیدای شي په چوکاټ کې لکه د سړک د څراغونو یا بریښنا قطبونو کې ښکاره شي او بیا د ناریل د ونې د باریکیو زده کولو لپاره حرکت وکړي. یوځل چې د ماشین زده کړې ماډل پوه شو چې د ناریل ونه څه شی دی، یو څوک کولی شي په خوندي ډول فکر وکړي چې دا پوهیږي چې څنګه یو پیژني.

مګر یوازې کله چې تاسو د بانجان د ونې عکس تغذیه کوئ ، تاسو به پوه شئ چې سیسټم د ناریل ونې لپاره د بانجان ونه غلط پیژندلی. د سیسټم لپاره، هر هغه څه چې د کلستر شوي پاڼو سره لوړ وي د ناریل ونه ده. د دې د له منځه وړلو لپاره، سیسټم اوس اړتیا لري چې هر هغه ونه چې د ناریل ونه نه وي په سمه توګه وپیژني. که دا یوازې د یوې پایلې سره د ساده غیر مستقیم اپلیکیشن لپاره پروسه وي ، نو موږ یوازې هغه پیچلتیاوې تصور کولی شو چې په ایپسونو کې ښکیل دي چې د روغتیا پاملرنې ، مالیې او نور ډیر څه لپاره رامینځته شوي.

سربیره پردې، هغه څه چې د اړتیا وړ معلوماتو مقدار اغیزه کوي په روزنه کې لاندې لست شوي اړخونه شامل دي:

  • د روزنې میتود، چیرې چې د معلوماتو ډولونو کې توپیرونه (تشکیل شوي او غیر منظم) د معلوماتو حجمونو ته اړتیا اغیزه کوي
  • د معلوماتو لیبل کول یا د تشریح تخنیکونه
  • هغه طریقه چې ډیټا سیسټم ته تغذیه کیږي
  • د تېروتنې زغم، چې په ساده ډول د فیصدي معنی لري هغه تېروتنې چې ستاسو په ځای یا ډومین کې د پام وړ ندي

د روزنې حجمونو ریښتینې نړۍ مثالونه

که څه هم د ډیټا مقدار چې تاسو ورته اړتیا لرئ د خپل ماډلونو روزلو پورې اړه لري ستاسو د پروژې او نورو فکتورونو په اړه چې موږ مخکې بحث وکړ، لږ څه الهام یا حواله به د معلوماتو په اړه پراخه نظر ترلاسه کولو کې مرسته وکړي اړتیاوې

لاندې د کارول شوي ډیټاسیټونو مقدار ریښتیني نړۍ مثالونه دي د مختلف شرکتونو او سوداګرۍ لخوا د AI روزنې موخو لپاره.

  • د مخ پیژندنه - د 450,000 څخه ډیر د مخ عکسونو نمونه اندازه
  • د انځور تشریح - د نمونې اندازه د 185,000 څخه ډیر عکسونو سره نږدې 650,000 تشریح شوي توکي
  • د فیسبوک احساساتو تحلیل - د نمونې اندازه له 9,000 څخه ډیر تبصرې او 62,000 پوسټونه
  • د چټ بوټ روزنه - د 200,000 څخه زیاتو پوښتنو نمونې اندازه له 2 ملیون څخه ډیر ځوابونه
  • د ژباړې ایپ - د 300,000 څخه ډیر آډیو یا وینا نمونه اندازه د غیر اصلي ویناوالو څخه راټولول

څه که زه کافي معلومات نلرم؟

د AI او ML نړۍ کې، د معلوماتو روزنه ناگزیر ده. دا په سمه توګه ویل کیږي چې د نوي شیانو زده کولو پای نشته او دا ریښتیا ده کله چې موږ د AI روزنې ډیټا سپیکٹرم په اړه وغږیږو. څومره چې معلومات ډیر وي، پایلې به یې ښې وي. په هرصورت، داسې مثالونه شتون لري چیرې چې د کارونې قضیه چې تاسو یې د حل کولو هڅه کوئ د ځانګړي کټګورۍ پورې اړه لري، او پخپله د سم ډیټا سیټ سرچینه کول یوه ننګونه ده. نو پدې سناریو کې ، که تاسو کافي معلومات نلرئ ، د ML ماډل وړاندوینې ممکن سم نه وي یا ممکن تعصب وي. داسې لارې شتون لري لکه د معلوماتو زیاتوالی او د ډیټا مارک اپ چې کولی شي تاسو سره د نیمګړتیاو په لرې کولو کې مرسته وکړي مګر پایله ممکن لاهم دقیق یا د باور وړ نه وي.

د Ai روزنې ډاټا
د Ai روزنې ډاټا
د Ai روزنې ډاټا
د Ai روزنې ډاټا

تاسو څنګه د ډیټا کیفیت ښه کوئ؟

د معلوماتو کیفیت مستقیم د محصول کیفیت سره متناسب دی. له همدې امله خورا دقیق ماډلونه د روزنې لپاره د لوړ کیفیت ډیټاسیټونو ته اړتیا لري. په هرصورت، یو کیچ شتون لري. د یو مفهوم لپاره چې په دقت او دقت تکیه کوي، د کیفیت مفهوم اکثرا مبهم وي.

د لوړ کیفیت ډاټا قوي او د اعتبار وړ ښکاري مګر دا واقعیا څه معنی لري؟

په لومړي ځای کې کیفیت څه شی دی؟

ښه، د هغه معلوماتو په څیر چې موږ یې زموږ سیسټمونو ته تغذیه کوو، کیفیت ډیری فاکتورونه او پیرامیټونه لري چې ورسره تړاو لري. که تاسو د AI متخصصینو یا د ماشین زده کړې تجربه کونکو ته ورسیږئ، دوی ممکن د لوړ کیفیت ډیټا هر ډول ترتیب شریک کړي هغه څه دي -

د Ai روزنې ډاټا

  • یونیفورم - هغه معلومات چې د یوې ځانګړې سرچینې څخه سرچینه اخیستل کیږي یا په ډیټاسیټونو کې یوشانتیا چې د ډیری سرچینو څخه سرچینه کیږي
  • جامع - هغه معلومات چې ټول ممکنه سناریوګانې پوښي چې ستاسو سیسټم د کار کولو لپاره دی
  • مطابقت لري - د معلوماتو هر یو بایټ په طبیعت کې ورته دی
  • اړونده - هغه معلومات چې تاسو یې سرچینه او تغذیه کوئ ستاسو اړتیاو او متوقع پایلو سره ورته دي او
  • Diverse - تاسو د ټولو ډولونو ډیټا ترکیب لرئ لکه آډیو ، ویډیو ، عکس ، متن او نور ډیر څه

اوس چې موږ پوهیږو چې د ډیټا کیفیت کې کیفیت څه معنی لري، راځئ چې په چټکۍ سره مختلف لارو وګورو چې موږ کولی شو کیفیت ډاډمن کړو د معلوماتو راټولول او نسل.

1. د جوړښت شوي او غیر منظم معلوماتو لپاره وګورئ. پخوانی د ماشینونو لخوا په اسانۍ سره د پوهیدو وړ دی ځکه چې دوی تشریح شوي عناصر او میټاډاټا لري. وروستنۍ، په هرصورت، لاهم د ارزښتناکو معلوماتو سره خام دی چې سیسټم یې کارولی شي. دا هغه ځای دی چې د معلوماتو تشریح راځي.

2. د تعصب له منځه وړل د کیفیت ډیټا ډاډ ترلاسه کولو بله لاره ده ځکه چې سیسټم له سیسټم څخه هر ډول تعصب لرې کوي او هدفي پایله وړاندې کوي. تعصب یوازې ستاسو پایلې کموي او بې ګټې کوي.

3. ډاټا په پراخه کچه پاک کړئ ځکه چې دا به په دوامداره توګه ستاسو د محصول کیفیت لوړ کړي. هر ډیټا ساینس پوه به تاسو ته ووایی چې د دوی د دندې رول لویه برخه د معلوماتو پاکول دي. کله چې تاسو خپل معلومات پاک کړئ، تاسو نقل، شور، ورک شوي ارزښتونه، ساختماني تېروتنې او نور لرې کوئ.


د روزنې معلوماتو کیفیت څه اغیزه کوي؟

دلته درې اصلي فاکتورونه شتون لري چې کولی شي تاسو سره د کیفیت د کچې وړاندوینې کې مرسته وکړي چې تاسو یې ستاسو د AI/ML ماډلونو لپاره غواړئ. 3 کلیدي فاکتورونه خلک ، پروسې او پلیټ فارم دي چې کولی شي ستاسو د AI پروژه رامینځته کړي یا مات کړي.

د Ai روزنې ډاټا
پلیټینګ: د انسان په دننه کې یو بشپړ ملکیت پلیټ فارم ته اړتیا ده چې د ډیری غوښتنې لرونکي AI او ML نوښتونو په بریالیتوب سره ځای په ځای کولو لپاره مختلف ډیټاسیټونه سرچینې ، لیږد او تشریح کړي. پلیټ فارم د کارګرانو اداره کولو مسؤلیت هم لري ، او کیفیت او له لارې یې اعظمي کړي

خلک: د AI فکر کولو لپاره هوښیار خلک اخلي چې په صنعت کې ځینې هوښیار ذهنونه دي. د اندازه کولو لپاره تاسو په ټوله نړۍ کې زرګونو دې مسلکيانو ته اړتیا لرئ ترڅو د ټولو ډیټا ډولونو لیږد ، لیبل او تشریح کولو لپاره.

بهیر: د سرو زرو معیاري معلوماتو وړاندې کول چې ثابت، بشپړ، او دقیق وي پیچلي کار دی. مګر دا هغه څه دي چې تاسو به یې تل تحویلولو ته اړتیا ولرئ ، ترڅو د لوړ کیفیت معیارونو او همدارنګه سخت او ثابت کیفیت کنټرولونه او پوستې تعقیب کړئ.

تاسو د AI روزنې ډیټا له کوم ځای څخه سرچینه اخلئ؟

زموږ د پخوانۍ برخې برعکس، موږ دلته خورا دقیق بصیرت لرو. ستاسو د هغو کسانو لپاره چې د سرچینې معلوماتو په لټه کې دي
یا که تاسو د ویډیو راټولولو، د انځور راټولولو، د متن راټولولو او نور په بهیر کې یاست، درې شتون لري
لومړنۍ لارې چې تاسو کولی شئ خپل معلومات له هغه څخه سرچینه کړئ.

راځئ چې دوی په انفرادي ډول وپلټو.

وړیا سرچینې

وړیا سرچینې هغه لارې دي چې د ډیټا لوی مقدار غیر ارادي ذخیره دي. دا هغه معلومات دي چې په ساده ډول د وړیا لپاره په سطح کې پراته دي. ځینې ​​​​وړیا سرچینې پدې کې شامل دي -

د Ai روزنې ډاټا

  • د ګوګل ډیټا سیټونه ، چیرې چې په 250 ملیون ډیټا سیټونه په 2020 کې خپاره شوي
  • فورمونه لکه Reddit، Quora او نور، کوم چې د معلوماتو لپاره سرچینې سرچینې دي. سربیره پردې ، پدې فورمونو کې د ډیټا ساینس او ​​AI ټولنې هم کولی شي تاسو سره د ځانګړي ډیټا سیټونو سره مرسته وکړي کله چې رسیدلي وي.
  • کیګل بله وړیا سرچینه ده چیرې چې تاسو کولی شئ د وړیا ډیټا سیټونو سربیره د ماشین زده کړې سرچینې ومومئ.
  • موږ ستاسو د AI ماډلونو روزنې سره پیل کولو لپاره وړیا خلاص ډیټاسیټونه هم لیست کړي دي

پداسې حال کې چې دا لارې وړیا دي، هغه څه چې تاسو به یې مصرف کړئ وخت او هڅې دي. د وړیا سرچینو څخه ډیټا په هر ځای کې شتون لري او تاسو باید د خپلو اړتیاو سره سم د کار کولو ساعتونه په سورس کولو ، پاکولو او ګنډلو کې واچوئ.

د یادولو لپاره یو بل مهم ټکی دا دی چې د وړیا سرچینو څخه ځینې معلومات د سوداګریزو موخو لپاره هم نشي کارول کیدی. دا اړتیا لري د معلوماتو جواز ورکول.

د معلوماتو سکریپینګ

لکه څنګه چې نوم وړاندیز کوي، د معلوماتو سکریپینګ د مناسبو وسیلو په کارولو سره د ډیری سرچینو څخه د کان کیندنې ډاټا پروسه ده. د ویب پاڼو، عامه پورټلونو، پروفایلونو، ژورنالونو، اسنادو او نورو څخه، وسیلې کولی شي هغه ډاټا سکریپ کړي چې تاسو ورته اړتیا لرئ او په بې ساري ډول ستاسو ډیټابیس ته یې راوړئ.

پداسې حال کې چې دا د یو مثالي حل په څیر ښکاري، د معلوماتو سکریپینګ یوازې قانوني دی کله چې دا د شخصي کارونې خبره راځي. که تاسو یو شرکت یاست چې د سوداګریزو هیلو سره د ډیټا سکریپ کولو په لټه کې یاست، دا ستونزمن او حتی غیرقانوني کیږي. له همدې امله تاسو یو قانوني ټیم ته اړتیا لرئ مخکې لدې چې تاسو ورته اړتیا لرئ ډیټا سکریپ کړئ ویب پا toې ، موافقت او شرایط وګورئ.

بهرني پلورونکي

تر هغه ځایه چې د AI روزنې ډیټا لپاره د معلوماتو راټولولو پورې اړه لري ، د ډیټا سیټونو لپاره بهرني پلورونکو ته بهر سورس کول یا رسیدل ترټولو غوره انتخاب دی. دوی ستاسو د اړتیاو لپاره د ډیټاسیټونو موندلو مسؤلیت په غاړه اخلي پداسې حال کې چې تاسو کولی شئ د خپلو ماډلونو په جوړولو تمرکز وکړئ. دا په ځانګړي ډول د لاندې دلایلو له امله دی -

  • تاسو اړتیا نلرئ د ډیټا لارو په لټه کې ساعتونه تیر کړئ
  • د معلوماتو د پاکولو او طبقه بندي کولو په برخه کې هیڅ هڅې شتون نلري
  • تاسو د لاسي کیفیت ډیټا سیټونه ترلاسه کوئ چې په دقیق ډول ټول هغه فاکتورونه چیک کوي چې موږ یو څه وخت دمخه بحث کړی و
  • تاسو کولی شئ ډیټاسیټونه ترلاسه کړئ چې ستاسو د اړتیاو سره سم جوړ شوي
  • تاسو کولی شئ د خپلې پروژې او نور ډیر څه لپاره د ډیټا حجم غوښتنه وکړئ
  • او تر ټولو مهم، دوی دا هم ډاډه کوي چې د دوی د معلوماتو راټولول او ډاټا پخپله د محلي تنظیمي لارښوونو سره سمون لري.

یوازینی فاکتور چې ستاسو د عملیاتو کچې پورې اړه لري نیمګړتیا ثابتولی شي دا دی چې بهر سورس کول لګښتونه پکې شامل دي. بیا بیا، هغه څه چې لګښتونه پکې شامل ندي.

شیپ دمخه د معلوماتو راټولولو خدماتو کې مشر دی او د روغتیا پاملرنې ډیټا او وینا / آډیو ډیټاسیټونو خپل ذخیره لري چې ستاسو د هوښیار AI پروژو لپاره جواز ترلاسه کیدی شي.

ډیټا سیټونه خلاص کړئ - د کارولو یا نه کارولو لپاره؟

ډیټاسیټونه خلاص کړئ خلاص ډیټاسیټونه په عامه توګه موجود ډیټاسیټونه دي چې د ماشین زده کړې پروژو لپاره کارول کیدی شي. دا مهمه نده چې تاسو آډیو، ویډیو، عکس، یا د متن پر بنسټ ډیټاسیټ ته اړتیا لرئ، د ډیټا ټولو ډولونو او ټولګیو لپاره خلاص ډیټاسیټونه شتون لري.

د مثال په توګه، د امازون محصول بیاکتنې ډیټاسیټ شتون لري چې د 142 څخه تر 1996 پورې د 2014 ملیون کاروونکو بیاکتنې وړاندې کوي. د عکسونو لپاره، تاسو د ګوګل اوپن امیجز په څیر غوره سرچینه لرئ، چیرې چې تاسو کولی شئ د 9 ملیون څخه ډیرو عکسونو ډیټاسیټونه سرچینه کړئ. ګوګل د Machine Perception په نوم یو وزر هم لري چې نږدې 2 ملیون آډیو کلیپونه وړاندې کوي چې د لسو ثانیو موده وي.

د دې سرچینو (او نورو) شتون سره سره، مهم فکتور چې ډیری وختونه له پامه غورځول کیږي هغه شرایط دي چې د دوی کارولو سره راځي. دوی د ډاډ لپاره عامه دي مګر د سرغړونې او عادلانه کارونې ترمینځ یو پتلی کرښه شتون لري. هره سرچینه د خپل حالت سره راځي او که تاسو دا اختیارونه وپلټئ، موږ د احتیاط وړاندیز کوو. دا ځکه چې د وړیا لارو غوره کولو په پلمه، تاسو کولی شئ د محاکمې او اړونده لګښتونو پای ته ورسیږئ.

د AI روزنې ډیټا ریښتیني لګښتونه

یوازې هغه پیسې چې تاسو یې د معلوماتو ترلاسه کولو لپاره مصرف کوئ یا په کور دننه ډیټا تولید کوئ هغه څه ندي چې تاسو یې باید په پام کې ونیسئ. موږ باید خطي عناصر په پام کې ونیسو لکه د AI سیسټمونو په پراختیا کې مصرف شوي وخت او هڅې لګښت د راکړې ورکړې له نظره. د بل په ستاینه کې پاتې راځي.

وخت د معلوماتو په سرچینه کولو او تشریح کولو کې مصرف شوی
فکتورونه لکه جغرافیه، د بازار ډیموګرافیک، او ستاسو په ځای کې سیالي د اړونده ډیټاسیټونو شتون خنډوي. هغه وخت چې په لاسي ډول د ډیټا په لټون کې مصرف شوی ستاسو د AI سیسټم روزنې کې د وخت ضایع کول دي. یوځل چې تاسو د خپلو معلوماتو سرچینه اداره کړئ، تاسو به د معلوماتو په تشریح کولو کې د وخت په لګولو سره روزنه نوره هم وځنډوئ ترڅو ستاسو ماشین پوه شي چې دا څه شی ورکول کیږي.

د معلوماتو راټولولو او تشریح کولو قیمت
د سر لګښتونه (د کور دننه ډیټا راټولونکي، تشریح کونکي، د ساتلو تجهیزات، تخنیکي زیربنا، د SaaS وسیلو ګډون، د ملکیت غوښتنلیکونو پراختیا) د AI ډیټا سرچینه کولو پرمهال محاسبه کولو ته اړتیا لري

د خراب ډیټا لګښت
خراب معلومات کولی شي ستاسو د شرکت ټیم مورال، ستاسو سیالي څنډه، او نور د پام وړ پایلې ولګوي چې د پام وړ نه وي. موږ خراب معلومات د هر هغه ډیټا سیټ په توګه تعریف کوو چې ناپاک، خام، غیر اړونده، زوړ، ناسم، یا د املا له غلطیو ډک وي. خراب ډیټا کولی شي ستاسو د AI ماډل د تعصب په معرفي کولو او ستاسو د الګوریتمونو فاسدو پایلو سره خراب کړي.

د مدیریت لګښتونه
ټول لګښتونه چې ستاسو د سازمان یا تصدۍ اداره کوي، د منلو وړ او غیرمستقیم لګښتونه د مدیریت لګښتونه جوړوي کوم چې ډیری وختونه خورا ګران وي.

د Ai روزنې ډاټا

څنګه د سم AI روزنې ډیټا شرکت غوره کړئ او شیپ څنګه ستاسو سره مرسته کولی شي؟

د سم AI روزنې ډیټا چمتو کونکي غوره کول یو مهم اړخ دی چې ډاډ ترلاسه کړئ چې ستاسو د AI ماډل په بازار کې ښه فعالیت کوي. د دوی رول، ستاسو د پروژې پوهه، او مرسته ستاسو د سوداګرۍ لپاره د لوبې بدلول کیدی شي. ځینې ​​فکتورونه چې باید په دې پروسه کې په پام کې ونیول شي عبارت دي له:

د Ai روزنې ډاټا

  • د هغه ډومین پوهه چې ستاسو د AI ماډل باید جوړ شي
  • کومې ورته پروژې چې دوی مخکې کار کړی دی
  • ایا دوی به د نمونې روزنې ډاټا چمتو کړي یا د پیلوټ همکارۍ سره موافقه وکړي
  • دوی څنګه په پیمانه د معلوماتو اړتیاوې اداره کوي
  • د دوی د کیفیت تضمین پروتوکولونه څه دي
  • ایا دوی په عملیاتو کې هوښیار وي
  • دوی څنګه د اخلاقي روزنې ډیټاسیټونه او نور ډیر څه سرچینه کوي

یا، تاسو کولی شئ دا ټول پریږدئ او په مستقیم ډول موږ سره په شیپ کې اړیکه ونیسئ. موږ د غوره کیفیت لرونکي اخالقي AI روزنې ډیټا له مخکښو چمتو کونکو څخه یو. د کلونو راهیسې په صنعت کې پاتې کیدو سره ، موږ د ډیټاسیټونو په سرچینه کولو کې دخیل باریکي پوهیږو. زموږ د پروژې وقف شوي مدیران، د کیفیت د یقیني متخصصینو ټیم، او د AI متخصصین به ستاسو د تصدۍ لیدونو لپاره بې سیمه او شفافه همکاري یقیني کړي. نن ورځ د ساحې په اړه نور بحث کولو لپاره موږ سره اړیکه ونیسئ.

د لوړېدو وخت

دا د AI روزنې معلوماتو کې هرڅه و. د دې پوهیدو څخه چې د روزنې ډیټا څه شی دی د وړیا سرچینو سپړنه او د ډیټا تشریح آؤټ سورس کولو ګټې ، موږ په دې ټولو بحث وکړ. یوځل بیا ، پروتوکولونه او پالیسۍ لاهم پدې سپیکٹرم کې پیچلې دي او موږ تل تاسو ته وړاندیز کوو چې ستاسو د اړتیاو لپاره زموږ په څیر د AI روزنې ډیټا متخصصینو سره اړیکه ونیسئ.

د سرچینې کولو څخه نیولې، د ډیټا تشریح کولو پورې، موږ به تاسو سره ستاسو د ټولو اړتیاو سره مرسته وکړو نو تاسو کولی شئ یوازې د خپل پلیټ فارم په جوړولو کې کار وکړئ. موږ د ډیټا سرچینې کولو او لیبل کولو کې ښکیل پیچلتیاوې پوهیږو. له همدې امله موږ دا حقیقت تکراروو چې تاسو کولی شئ ستونزمن کارونه موږ ته پریږدئ او زموږ د حلونو څخه ګټه پورته کړئ.

نن ورځ ستاسو د ټولو ډیټا تشریح کولو اړتیاو لپاره موږ سره اړیکه ونیسئ.

راځئ چې وغږېږو

  • په راجستر کولو سره، زه د شیپ سره موافق یم د پټتیا تګلاره او د خدماتو قوانين او زما رضایت راکړئ چې د شیپ څخه د B2B بازارموندنې اړیکه ترلاسه کړم.

ډیری پوښتل شوي پوښتنې (FAQ)

که تاسو غواړئ هوښیار سیسټمونه رامینځته کړئ ، نو تاسو اړتیا لرئ د څارنې زده کړې اسانه کولو لپاره پاک ، ترتیب شوي او د عمل وړ معلوماتو کې تغذیه کړئ. لیبل شوي معلومات د AI روزنې ډیټا ویل کیږي او د بازار میټاډاټا، ML الګوریتمونه، او هر هغه څه چې د پریکړې کولو سره مرسته کوي شامل دي.

هر AI ځواکمن ماشین د خپل تاریخي ځای لخوا محدود ظرفیتونه لري. دا پدې مانا ده چې ماشین یوازې د مطلوب پایلې وړاندوینه کولی شي که چیرې دا دمخه د پرتله کولو ډیټا سیټونو سره روزل شوی وي. د روزنې ډاټا د AI ماډلونو موثریت او دقت سره مستقیم متناسب حجم سره د نظارت شوي روزنې سره مرسته کوي.

د ځانګړي ماشین زده کړې الګوریتمونو روزلو لپاره د مختلف روزنې ډیټا سیټونه اړین دي ، د دې لپاره چې د AI ځواک لرونکي تنظیمونو سره مرسته وکړي چې شرایط په پام کې نیولو سره مهمې پریکړې وکړي. د مثال په توګه، که تاسو په ماشین کې د کمپیوټر ویژن فعالیت اضافه کولو پلان لرئ، ماډلونه باید د تشریح شوي انځورونو او د بازار ډیرو ډیټاسیټونو سره روزل شي. په ورته ډول، د NLP وړتیا لپاره، د وینا راټولولو لوی مقدار د روزنې معلوماتو په توګه کار کوي.

د وړ AI ماډل روزلو لپاره د روزنې ډیټا حجم ته اړتیا نشته. د ډیټا حجم لوی به د ماډل وړتیا وي چې عناصر ، متنونه او شرایط وپیژني او جلا کړي.

پداسې حال کې چې ډیری معلومات شتون لري، هره برخه د روزنې ماډلونو لپاره مناسبه نه ده. د دې لپاره چې یو الګوریتم په خپل غوره کار وکړي، تاسو به هراړخیز، ثابت، او اړونده ډیټا سیټونو ته اړتیا ولرئ، کوم چې په مساوي ډول استخراج شوي مګر بیا هم د سناریو پراخه لړۍ پوښلو لپاره کافي متنوع دي. د معلوماتو په پام کې نیولو پرته، تاسو د کارولو پلان لرئ، دا غوره ده چې د ښه زده کړې لپاره ورته پاک او تشریح کړئ.

که تاسو په ذهن کې یو ځانګړی AI ماډل لرئ مګر د روزنې ډیټا کافي ندي ، نو تاسو باید لومړی بهرنیان لرې کړئ ، په لیږد کې جوړه او تکراري زده کړې ترتیبونه ، فعالیت محدود کړئ ، او د کاروونکو لپاره د معلوماتو اضافه کولو ته دوام ورکولو لپاره تنظیم خلاص سرچینه جوړه کړئ. د ماشین روزنه، په تدریجي ډول، په وخت کې. تاسو حتی کولی شئ د ډیټا لوړولو او لیږدونې زده کړې پورې اړوند چلند تعقیب کړئ ترڅو ډیری محدود ډیټاسیټونه ترلاسه کړئ.

خلاص ډیټاسیټونه تل د روزنې معلوماتو راټولولو لپاره کارول کیدی شي. په هرصورت، که تاسو د ماډلونو غوره روزنې لپاره ځانګړيتوب په لټه کې یاست نو تاسو کولی شئ په بهرني پلورونکو تکیه وکړئ، وړیا سرچینې لکه Reddit، Kaggle، او نور، او حتی د ډیټا سکریپینګ د پروفایلونو، پورټلونو، او اسنادو څخه د کان کیندنې غوره بصیرت لپاره. د تګلارې په پام کې نیولو پرته، دا اړینه ده چې د کارولو دمخه ترلاسه شوي ډاټا فارمیټ، کم او پاک کړئ.