प्रशिक्षण डेटा अधिग्रहण लागत को कम करने के लिए 7 रणनीतियाँ

मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए डेटा संग्रह एक वास्तविक दर्द हो सकता है। यह समय लेने वाली और थकाऊ है, और क्या हमने महंगी का उल्लेख किया है? यह अनुचित है कि कुछ मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट कभी शुरू ही नहीं होते क्योंकि डेटा संग्रह की लागत इतनी निषेधात्मक हो सकती है।

आइए देखें कि डेटा अधिग्रहण इतना महंगा क्यों है, हालांकि यह नहीं होना चाहिए। श्रम की लागत, अवसंरचना, गुणवत्ता नियंत्रण, पूर्व-प्रसंस्करण, डेटा की सफाई, और नैतिक विचार कुछ लागत खंड हैं जो इससे जुड़े हैं डेटा संग्रह लागत।

अब, इनमें से किसी भी सेगमेंट को छोड़ना निश्चित रूप से एक अच्छा विचार नहीं है, लेकिन पकड़ यह है कि आप प्रत्येक डेटा संग्रह चरण को यथासंभव कुशल बनाकर लागत में कटौती कर सकते हैं।

हमें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि हमारी रणनीति में केवल लागत में कटौती से अधिक शामिल है; हमें यह भी सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि हम जो डेटा एकत्र कर रहे हैं वह उच्च गुणवत्ता वाला हो!

आइए जांच करके शुरू करें कि गुणवत्ता को प्राथमिकता देने से लागत प्रभावी डेटासेट संग्रह में कैसे मदद मिल सकती है।

1. मात्रा से अधिक गुणवत्ता को प्राथमिकता देना

कोई भी मशीन-लर्निंग मॉडल विकास प्रक्रिया एक प्रशिक्षण डेटासेट एकत्र करने से शुरू होती है। प्रशिक्षण डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया एक बार की घटना नहीं है; बल्कि, एक अभूतपूर्व एआई समाधान विकसित करने की पूरी अवधि के दौरान इसे बार-बार दोहराया जा सकता है।

हमारे मॉडल का परीक्षण करते समय, यदि किसी भी परिदृश्य में मॉडल की दक्षता बराबर नहीं है, तो उस परिदृश्य के लिए हमारे मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए हमें उस स्थिति में नए और अधिक विशिष्ट डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है।

डेटा संग्रह की लागत को कम करने के लिए, हमारी रणनीति नए डेटासेट के इस दोहराव वाले संग्रह को कम करने की होनी चाहिए। अब, अधिकतम "अधिक, बेहतर" प्रशिक्षण डेटासेट के संग्रह पर ध्यान दिए बिना लागू नहीं हो सकता है डेटासेट की गुणवत्ता .

इसके अलावा, यह स्पष्ट है कि डेटासेट के आकार का प्रशिक्षण डेटा संग्रह की कुल लागत पर सीधा प्रभाव पड़ता है।

बहुत सारे प्रशिक्षण डेटा को इकट्ठा करना महंगा और समय लेने वाला हो सकता है, खासकर अगर डेटा को लेबल या एनोटेट करने की आवश्यकता हो। हालाँकि, उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा एकत्र करना, भले ही वह एक छोटा डेटासेट हो, वास्तव में प्रशिक्षण डेटा संग्रह में समग्र लागत को कम करने में मदद कर सकता है।

सबसे पहले, उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा एकत्र करके, हम अनावश्यक या अप्रासंगिक डेटा एकत्र करने से बच सकते हैं जो मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन में सुधार नहीं कर सकता है। नतीजतन, बड़ी मात्रा में डेटा इकट्ठा करना, स्टोर करना और प्रबंधित करना कम खर्चीला है।

दूसरे, उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा डेटा की सफाई और प्रीप्रोसेसिंग से जुड़े समय और लागत को कम करने में मदद कर सकता है। मशीन लर्निंग मॉडल में उपयोग के लिए डेटा को साफ करना और तैयार करना तब आसान होता है जब यह विश्वसनीय और सुसंगत हो।

तीसरा, एक गुणवत्ता डेटासेट मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन में सुधार कर सकता है, जो बदले में अतिरिक्त प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता को कम करता है।

नतीजतन, मॉडल की कमियों को पूरा करने के लिए अतिरिक्त डेटा एकत्र करने की कोई आवश्यकता नहीं होगी, जो डेटा संग्रह की समग्र लागत को कम करने में मदद कर सकता है।

एक आदर्श मामले में, हमें इस बारे में स्पष्ट होना चाहिए कि हम किसी डेटा संग्रह प्रक्रिया के साथ गुणवत्ता के मामले में क्या उम्मीद कर रहे हैं, और फिर गुणवत्ता और मात्रा के बीच इष्टतम संतुलन खोजने से समग्र लागत में काफी कमी आएगी।

2. ह्यूमन-इन-द-लूप का लाभ उठाएं

लोग ही हैं जो डेटा संग्रह को संभव बनाते हैं। उपयोग के मामले, जटिलता और मात्रा के आधार पर, हमें डेटा एकत्र करने के लिए विभिन्न स्थानों से लोगों को ऑनबोर्ड करना होगा। डेटा एकत्र करते समय अधिकांश पैसा यहीं चला जाता है।

उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट प्राप्त करने के लिए भीड़ से निपटने के लिए हाथ में कार्य के अनुसार योग्य और जानकार भीड़ की भर्ती करना पहला कदम है।

यदि आप जर्मन संवादी भाषण डेटा चाहते हैं, तो आपको मूल जर्मन लोगों को ऑनबोर्ड करने पर ध्यान देना चाहिए, जिनके पास पहले से ही इसी तरह की परियोजनाओं पर काम करने का अनुभव है।

केवल इसलिए कि उनके पास अनुभव है, वे आपकी आवश्यकताओं को आसानी से समझ सकते हैं और जब उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट एकत्र करने की बात आती है तो वे आपकी अधिक सहायता कर सकते हैं।

इसके अलावा, सभी डेटासेट आवश्यकताएँ किसी न किसी तरह से विशिष्ट हैं, और कुछ डेटासेट आवश्यकताएँ विशेष रूप से जटिल हो सकती हैं।

इन स्थितियों में, धन और समय बचाने के लिए उपयुक्त दिशा-निर्देशों और प्रशिक्षण सामग्री को विकसित करने में कुछ समय लगाने की जोरदार सलाह दी जाती है।

देशी भाषा में निर्देश और प्रशिक्षण सामग्री होना फायदेमंद हो सकता है।

यदि दिशानिर्देश शुरू से ही स्पष्ट है, तो लोगों को इस पर प्रशिक्षित करना आसान हो सकता है और डेटा प्रदाताओं में विश्वास बढ़ा सकता है। यह दिशा-निर्देशों पर भ्रम की स्थिति में लगातार आगे-पीछे होने को भी कम करता है, जिससे अंततः अधिक समय और धन की बचत होती है।

स्पष्ट अपेक्षाएँ निर्धारित करने से योगदानकर्ताओं की नौकरी की संतुष्टि में सुधार हो सकता है और इसे छोड़ने की उनकी संभावना कम हो सकती है। इससे नए लोगों को खोजने और ऑनबोर्ड करने की लागत और समय कम हो जाता है।

एक आदर्श दिशानिर्देश में प्रतिभागियों के लिए स्पष्ट स्वीकृति और अस्वीकृति मानदंड होना चाहिए, जो उन्हें स्पष्ट समझ देता है कि क्या करना है और क्या नहीं! यह उल्लेखनीय रूप से अस्वीकृति और पुनः कार्य को कम करने में सहायता करता है, जो अंततः समय और धन बचाता है।

3. ट्रांसफर लर्निंग को अपनाएं

एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को एक नए कार्य के लिए पुन: उपयोग किया जाता है जिसमें मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करके कम प्रशिक्षण डेटा होता है जिसे ट्रांसफर लर्निंग कहा जाता है। ट्रांसफर लर्निंग नए डेटा की मात्रा को कम करके प्रशिक्षण डेटासेट को इकट्ठा करने की लागत को कम कर सकता है जिसे इकट्ठा करने और लेबल करने की आवश्यकता होती है।

पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल में एक मॉडल को खरोंच से प्रशिक्षित करने के लिए, लेबल किए गए डेटा की एक महत्वपूर्ण मात्रा की आवश्यकता होती है। लेकिन ट्रांसफर लर्निंग के साथ, प्रोग्रामर एक मॉडल के साथ शुरू कर सकते हैं जो पहले से ही प्रशिक्षित हो चुका है और एक बड़े आकार के डेटासेट से सामान्य सुविधाओं को उठा चुका है।

डेवलपर्स एक छोटे, कार्य-विशिष्ट डेटासेट पर पहले से प्रशिक्षित मॉडल को ठीक-ठीक करके नए कार्य में उत्कृष्टता प्राप्त करने वाले मॉडल को जल्दी और प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित कर सकते हैं।

मान लें कि कोई व्यवसाय चित्रों में ऑब्जेक्ट खोजने के लिए मशीन-लर्निंग मॉडल बना रहा है. वे जैसे पूर्व प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग कर सकते हैं रेसनेट या वीजीजी , जो पहले से ही छवियों के एक बड़े डेटासेट से सामान्य विशेषताओं को सीख चुका है, न कि खरोंच से छवियों के एक बड़े डेटासेट को इकट्ठा करने और लेबल करने के लिए।

पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को उनके उपयोग के मामले से संबंधित छवियों के एक छोटे डेटासेट का उपयोग करके ठीक-ठीक किया जा सकता है, जैसे कि औद्योगिक या चिकित्सा उपकरणों की तस्वीरें।

व्यवसाय नए डेटा की मात्रा को काफी कम कर सकता है जिसे ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करके एक शीर्ष पायदान मशीन-लर्निंग मॉडल बनाते समय इकट्ठा और लेबल किया जाना चाहिए।

मौजूदा डेटासेट का लाभ उठाना एक और तरीका है जिससे सीखने का स्थानांतरण प्रशिक्षण डेटा संग्रह की लागत को कम करने में सहायता कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक डेवलपर किसी नए मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के शुरुआती बिंदु के रूप में पहले के प्रोजेक्ट से डेटासेट का उपयोग कर सकता है, जिस पर वे काम कर रहे हैं जो संबंधित क्षेत्र में है।

अंत में, मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करने के खर्च को कम करने के लिए ट्रांसफर लर्निंग एक प्रभावी तरीका है।

डेवलपर्स पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और मौजूदा डेटासेट का उपयोग करके नए कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करने वाले उच्च-गुणवत्ता वाले मशीन-लर्निंग मॉडल का निर्माण करते समय ताजा डेटा की मात्रा को काफी कम कर सकते हैं जिसे इकट्ठा और लेबल किया जाना चाहिए।

ट्रांसफर लर्निंग को लागू करने का निर्णय लेना कठिन और महत्वपूर्ण हो सकता है क्योंकि इसमें कई प्रतिबंध हैं, जैसे

• फाइन-ट्यूनिंग फायदेमंद नहीं हो सकता है यदि उस कार्य के लिए पहले से प्रशिक्षित मॉडल बनाया गया है जो आपकी प्राथमिक चिंता नहीं है।

• ओवरफिटिंग तब हो सकती है जब मॉडल को आपके कार्य के लिए प्रासंगिक विरल या असंबंधित डेटासेट का उपयोग करके विकसित किया गया हो।

• यदि पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल बहुत बड़ा है और बहुत सारे कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, तो फाइन-ट्यूनिंग कम्प्यूटेशनल रूप से महंगी हो सकती है।

4. रेडीमेड डेटासेट एक्सप्लोर करें

बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय, नए डेटासेट पर स्क्रैच से शुरू करना एक कठिन काम हो सकता है। इस स्थिति में, पूर्व-निर्मित या ऑफ़-द-शेल्फ़ (OTS) डेटासेट एक बुद्धिमान विकल्प हो सकता है।

आपकी ज़रूरतों को पूरा करने वाला एक ओपन-सोर्स प्रशिक्षण डेटासेट खोजने से आपको समय और पैसा बचाने में मदद मिल सकती है।

भले ही खुले स्रोत में आपकी आवश्यकताओं को पूरा करने वाला एक पूरी तरह से संरचित डेटासेट खोजना अत्यंत दुर्लभ है, इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि यह विश्वसनीय एआई समाधानों के विकास का समर्थन करने के लिए विविध और प्रतिनिधि होगा।

ऑफ-द-शेल्फ डेटासेट प्राप्त करने का एक अन्य विकल्प FutureBeeAI जैसे संगठनों से व्यावसायिक लाइसेंसिंग के माध्यम से है। FutureBeeAI के पास 2,000 से अधिक प्रशिक्षण डेटासेट का एक पूल है, जिसमें शामिल हैं भाषण , छवि, वीडियो और टेक्स्ट डेटासेट।

इस बात की अच्छी संभावना है कि हमने आपके लिए आवश्यक डेटासेट पहले ही बना लिया है।

यह पूर्व-निर्मित डेटासेट न केवल संग्रह के समय को कम करता है बल्कि आपको भीड़ के प्रबंधन की परेशानी से भी मुक्त करता है और आपके एआई समाधान के विस्तार में सहायता करता है।

ओटीएस डेटासेट चुनने से अनुपालन का पालन करना बहुत आसान हो सकता है क्योंकि कंपनी ने पहले ही सभी आवश्यक नैतिक सावधानियां बरती हैं।

सही भागीदार ढूँढना और उपयुक्त ऑफ-द-शेल्फ डेटासेट खरीदना एक बहुत ही किफायती समाधान हो सकता है।

5. उपकरण के साथ स्वचालित करें

इस बिंदु तक की हमारी चर्चा से, यह स्पष्ट है कि डेटा संग्रह की लागत को कम करने का एकमात्र अवसर इन छोटे लेकिन महत्वपूर्ण कार्यों में से प्रत्येक को पूरा करने का सबसे प्रभावी साधन खोजना है। इस स्थिति में, अत्याधुनिक उपकरणों का उपयोग करना अत्यंत सहायक हो सकता है।

डेटा तैयार करने की लागत एक अन्य तत्व है जिस पर हमें ध्यान देना चाहिए। संग्रह के बाद परिनियोजन के लिए डेटासेट तैयार होने के लिए, उचित मेटाडेटा और जमीनी सच्चाई की आवश्यकता होती है।

अब, मैन्युअल रूप से इस मेटाडेटा को जनरेट करना एक समय लेने वाला और अत्यधिक त्रुटि-प्रवण कार्य हो सकता है। आप डेटा संग्रह टूल का उपयोग करके मेटाडेटा के निर्माण को स्वचालित कर सकते हैं और संरचित डेटासेट के संग्रह को गति दे सकते हैं।

इसके अलावा, उचित उपकरणों के बिना डेटा एकत्र करने से केवल लंबे संग्रह समय, उच्च लागत और निराश डेटा संग्राहकों का परिणाम होता है। डेटा संग्रह उपकरणों का उपयोग करने से प्रक्रिया में काफी तेजी आ सकती है और कुल समय में कटौती हो सकती है।

यह प्रतिभागी के संपूर्ण डेटा संग्रह कार्य को सुगम बनाता है और समग्र बजट को कम कर सकता है!

6. डेटा ऑग्मेंटेशन

"डेटा वृद्धि" की प्रक्रिया में नए प्रशिक्षण डेटा का उत्पादन करने के लिए मौजूदा डेटा में विभिन्न परिवर्तन लागू करना शामिल है। डेवलपर्स को एक छोटे डेटासेट से अधिक डेटा का उत्पादन करने में सक्षम करके, यह तकनीक मशीन सीखने के लिए डेटा संग्रह की समग्र लागत को कम करने में सहायता कर सकती है।

उस मामले पर विचार करें जहां आप एकत्र हुए हैं आपके एएसआर मॉडल के लिए भाषण डेटा . आप अपने प्रशिक्षण डेटासेट के समग्र आकार का विस्तार करने के लिए डेटा वृद्धि का उपयोग कर सकते हैं:

शोर इंजेक्शन: सफेद शोर, गुलाबी शोर, प्रलाप शोर आदि जैसे विभिन्न प्रकार के शोर जोड़ना।

पर्यावरण सिमुलेशन: वाक् संकेत में कक्ष ध्वनिकी जोड़कर विभिन्न कमरे के वातावरण का अनुकरण किया जा सकता है।

पिच शिफ्टिंग: सिग्नल की फ्रीक्वेंसी को बढ़ाकर या घटाकर स्पीच सिग्नल की पिच को बदलना।

स्पीड पर्टर्बेशन: ऑडियो सिग्नल की गति को बढ़ाकर या घटाकर स्पीच सिग्नल की गति को बदलना

इस तरह के परिवर्तन हमें डेटासेट के आकार का विस्तार करने और मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए अधिक डेटा जोड़ने की अनुमति देते हैं। यहां, लागत बचत भी होती है क्योंकि हम मूल लेबलिंग को स्थानांतरित कर सकते हैं।

पैसा और समय बचाने के अलावा, यह अतिरिक्त डेटा की आवश्यकता को कम करता है और उपलब्ध डेटासेट के साथ मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाता है।

डेटा संवर्द्धन एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन एक जटिल भी है। अगर सही तरीके से नहीं किया जाता है, तो इसके बहुत सारे परिणाम होते हैं। कई समान डेटा बिंदुओं वाला डेटासेट इसके आक्रामक रूप से अपनाने का परिणाम हो सकता है, जो डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडल को ओवरफिट कर सकता है।

संक्षेप में, यह एक ऐसा कार्य है जो विशेषज्ञता पर निर्भर करता है और सावधानी के साथ संपर्क किया जाना चाहिए।

7. नैतिक और कानूनी विचार

मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, प्रशिक्षण डेटासेट के आस-पास के कानूनी विचार महत्वपूर्ण हैं।

अनुचित तरीके से स्रोत, पक्षपाती, या भेदभावपूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट के आधार पर मशीन लर्निंग मॉडल को विकसित और तैनात करने के गंभीर कानूनी, नैतिक और प्रतिष्ठित परिणाम हो सकते हैं।

जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन (GDPR) और कैलिफ़ोर्निया कंज्यूमर प्राइवेसी एक्ट (CCPA) सहित कई डेटा गोपनीयता कानून, व्यक्तिगत डेटा के एकत्रीकरण और उपयोग को नियंत्रित करते हैं। ये नियम व्यक्तिगत डेटा एकत्र करने, संभालने और संग्रहीत करने के लिए सटीक निर्देश प्रदान करते हैं।

इन नियमों की अवहेलना करने पर दंड और कानूनी परिणाम हो सकते हैं।

मालिकाना और कॉपीराइट डेटा के साथ काम करते समय बौद्धिक संपदा कानूनों का पालन करना आवश्यक है; ऐसा करने में विफल रहने पर कानूनी कार्रवाई हो सकती है। के बीच इस तरह के कानूनी विवाद जनरेटिव एआई कंपनियां और कलाकार हाल ही में प्रकाश में आए हैं।

इसके अलावा, एक डेटासेट संकलित करना महत्वपूर्ण है जो है निष्पक्ष , सभी के लिए निष्पक्ष और जनसंख्या का प्रतिनिधि। यदि मॉडल किसी विशेष समूह के प्रति पूर्वाग्रहपूर्ण या भेदभावपूर्ण है तो कानूनी कार्रवाई और प्रतिष्ठा की क्षति हो सकती है।

किसी भी व्यक्तिगत डेटा को एकत्र करने से पहले, आपको उन सभी अनुपालन आवश्यकताओं की समीक्षा करने की सलाह दी जाती है जिनका आपको पालन करना चाहिए। एक आदर्श संग्रह में, सुनिश्चित करें कि डेटा योगदानकर्ता उस प्रकार के डेटा के बारे में जानता है जो वह साझा कर रहा है और इसके लिए संभावित उपयोग क्या हैं।

डेटा प्रदाताओं को सबसे खराब स्थिति के परिणामों के बारे में भी पता होना चाहिए। आगे किसी भी समस्या को रोकने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपकी डेटा संग्रह प्रक्रिया सहमतिपूर्ण है और इसमें प्रत्येक डेटा प्रदाता से लिखित सहमति प्राप्त करना शामिल है। याद रखें, पैसे की बचत ही नुकसान से बचाना है!

मूल रूप से - futurebeei.com पर प्रकाशित