செயற்கை நுண்ணறிவு (AI), பெருந்தரவு (Big Data), மற்றும் இயந்திரக் கற்றல் (Machine Learning) ஆகியவை உலகம் முழுவதும் கொள்கை வகுப்பாளர்கள், வணிகங்கள், அறிவியல், ஊடக நிறுவனங்கள் மற்றும் பல்வேறு தொழில்துறைகளில் தொடர்ந்து செல்வாக்கு செலுத்தி வருகின்றன. அறிக்கைகளின்படி, 2022-ல் செயற்கை நுண்ணறிவின் உலகளாவிய பயன்பாட்டு விகிதம் தற்போது 35% ஆக உள்ளது – இது 2021-ஐ விட 4% மிகப்பெரிய அதிகரிப்பாகும். மேலும், 42% நிறுவனங்கள் தங்கள் வணிகத்திற்காக செயற்கை நுண்ணறிவின் பல நன்மைகளை ஆராய்ந்து வருவதாகவும் கூறப்படுகிறது.
பல செயற்கை நுண்ணறிவு முயற்சிகளுக்கும் இயந்திர கற்றல் தீர்வுகளுக்கும் தரவுகளே உந்துசக்தியாக உள்ளன. ஒரு அல்காரிதத்திற்கு அளிக்கப்படும் தரவுகளின் தரத்தைப் பொறுத்தே செயற்கை நுண்ணறிவின் திறனும் அமையும். தரமற்ற தரவுகள், தரமற்ற முடிவுகளுக்கும் துல்லியமற்ற கணிப்புகளுக்கும் வழிவகுக்கக்கூடும்.
இயந்திரக் கற்றல் (ML) மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) தீர்வு உருவாக்கத்தில் அதிக கவனம் செலுத்தப்பட்டு வந்தாலும், தரமான தரவுத்தொகுப்பு என்பது என்ன என்பது குறித்த விழிப்புணர்வு இல்லை. இந்தக் கட்டுரையில், தரவு சேகரிப்பு மற்றும் பயிற்சி குறித்த புரிதலின் மூலம், தரமான செயற்கை நுண்ணறிவு பயிற்சித் தரவுகளின் காலவரிசையை ஆராய்ந்து , செயற்கை நுண்ணறிவின் எதிர்காலத்தை அடையாளம் காண்கிறோம்.
AI பயிற்சி தரவின் வரையறை
ML தீர்வை உருவாக்கும்போது, பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பின் அளவு மற்றும் தரம் முக்கியம். ML அமைப்புக்கு பெரிய அளவிலான டைனமிக், பக்கச்சார்பற்ற மற்றும் மதிப்புமிக்க பயிற்சி தரவு தேவைப்படுவது மட்டுமல்லாமல், அதற்கு நிறைய தேவைப்படுகிறது.
ஆனால் AI பயிற்சி தரவு என்றால் என்ன?
AI பயிற்சி தரவு என்பது துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்ய ML அல்காரிதத்தைப் பயிற்றுவிப்பதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் பெயரிடப்பட்ட தரவுகளின் தொகுப்பாகும். ML அமைப்பு முறைகளை அடையாளம் கண்டு அடையாளம் காணவும், அளவுருக்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் புரிந்து கொள்ளவும், தேவையான முடிவுகளை எடுக்கவும், பயிற்சித் தரவின் அடிப்படையில் மதிப்பீடு செய்யவும் முயற்சிக்கிறது.
உதாரணமாக, சுய-ஓட்டுநர் கார்களை எடுத்துக் கொள்ளுங்கள். சுய-ஓட்டுநர் ML மாடலுக்கான பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பில் கார்கள், பாதசாரிகள், தெரு அடையாளங்கள் மற்றும் பிற வாகனங்களின் லேபிளிடப்பட்ட படங்கள் மற்றும் வீடியோக்கள் இருக்க வேண்டும்.
சுருக்கமாக, ML அல்காரிதத்தின் தரத்தை மேம்படுத்த, உங்களுக்கு பெரிய அளவிலான நன்கு கட்டமைக்கப்பட்ட, சிறுகுறிப்பு மற்றும் பெயரிடப்பட்ட பயிற்சி தரவு தேவை.
தரமான பயிற்சி தரவின் முக்கியத்துவம் மற்றும் அதன் பரிணாமம்
AI மற்றும் ML ஆப்ஸ் மேம்பாட்டில் உயர்தர பயிற்சி தரவு முக்கிய உள்ளீடு ஆகும். பல்வேறு ஆதாரங்களில் இருந்து தரவு சேகரிக்கப்பட்டு, இயந்திரக் கற்றல் நோக்கங்களுக்காகப் பொருத்தமற்ற முறையில் ஒழுங்கமைக்கப்படாத வடிவத்தில் வழங்கப்படுகிறது. தரமான பயிற்சி தரவு - லேபிளிடப்பட்ட, சிறுகுறிப்பு மற்றும் குறியிடப்பட்ட - எப்போதும் ஒரு ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட வடிவத்தில் உள்ளது - ML பயிற்சிக்கு ஏற்றது.
தரமான பயிற்சி தரவு ML அமைப்பு பொருட்களை அடையாளம் கண்டு அவற்றை முன்னரே தீர்மானிக்கப்பட்ட அம்சங்களின்படி வகைப்படுத்துவதை எளிதாக்குகிறது. வகைப்பாடு துல்லியமாக இல்லாவிட்டால் தரவுத்தொகுப்பு மோசமான மாதிரி விளைவுகளை அளிக்கும்.
AI பயிற்சி தரவுகளின் ஆரம்ப நாட்கள்
தற்போதைய வணிக மற்றும் ஆராய்ச்சி உலகில் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆதிக்கம் செலுத்தினாலும், இயந்திரக் கற்றல் செயற்கை நுண்ணறிவில் ஆதிக்கம் செலுத்துவதற்கு முந்தைய ஆரம்ப நாட்கள் முற்றிலும் மாறுபட்டதாக இருந்தன.
அடுத்த சில ஆண்டுகளில் புரோகிராமர்கள் அல்லாதவர்கள் தரவு மாதிரிகளை உருவாக்கி மதிப்பீடு செய்வதில் கவனம் செலுத்தினர். தற்போது, மேம்பட்ட பயிற்சி தரவு சேகரிப்பு முறைகளைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்பட்ட முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் மீது கவனம் செலுத்தப்படுகிறது.
தரத்தை விட அளவு
முற்காலத்தில், செயற்கை நுண்ணறிவுப் பயிற்சித் தரவுத்தொகுப்புகளின் நம்பகத்தன்மையை மதிப்பிடும்போது, தரவு விஞ்ஞானிகள் தரத்தை விட அதன் அளவிலேயே கவனம் செலுத்தினர்.
உதாரணமாக, பெரிய தரவுத்தளங்கள் துல்லியமான முடிவுகளை வழங்குகின்றன என்ற பொதுவான தவறான கருத்து உள்ளது. தரவுகளின் சுத்த அளவு தரவுகளின் மதிப்பின் நல்ல குறிகாட்டியாக நம்பப்பட்டது. தரவுத்தொகுப்பின் மதிப்பை நிர்ணயிக்கும் முதன்மையான காரணிகளில் ஒன்று மட்டுமே அளவு - தரவு தரத்தின் பங்கு அங்கீகரிக்கப்பட்டது.
தரவின் முழுமை, நம்பகத்தன்மை, செல்லுபடியாகும் தன்மை, கிடைக்கும் தன்மை மற்றும் சரியான நேரத்தில் கிடைத்தல் ஆகியவற்றைச் சார்ந்தே தரவின் தரம் அமைகிறது என்ற விழிப்புணர்வு அதிகரித்தது. மிக முக்கியமாக, திட்டத்திற்குத் தரவு பொருத்தமானதா என்பதே சேகரிக்கப்பட்ட தரவின் தரத்தைத் தீர்மானித்தது.
மோசமான பயிற்சி தரவு காரணமாக ஆரம்ப AI அமைப்புகளின் வரம்புகள்
மோசமான பயிற்சி தரவு, மேம்பட்ட கணினி அமைப்புகளின் பற்றாக்குறையுடன் இணைந்து, ஆரம்ப AI அமைப்புகளின் பல நிறைவேற்றப்படாத வாக்குறுதிகளுக்கு ஒரு காரணமாகும்.
தரமான பயிற்சி தரவு இல்லாததால், நரம்பியல் ஆராய்ச்சியின் வளர்ச்சியைத் தடுக்கும் காட்சி வடிவங்களை எம்எல் தீர்வுகளால் துல்லியமாக அடையாளம் காண முடியவில்லை. பேச்சு மொழி அங்கீகாரத்தின் வாக்குறுதியை பல ஆராய்ச்சியாளர்கள் அடையாளம் கண்டுகொண்டாலும், பேச்சுத் தரவுத் தொகுப்புகள் இல்லாததால் பேச்சு அங்கீகார கருவிகளின் ஆராய்ச்சி அல்லது மேம்பாடு பலனளிக்கவில்லை. உயர்நிலை AI கருவிகளை உருவாக்குவதற்கு மற்றொரு பெரிய தடையாக இருப்பது கணினிகளின் கணக்கீட்டு மற்றும் சேமிப்பக திறன்களின் பற்றாக்குறை ஆகும்.
தரமான பயிற்சி தரவுக்கு மாற்றம்
தரவுத்தொகுப்பின் தரம் முக்கியமானது என்ற விழிப்புணர்வில் குறிப்பிடத்தக்க மாற்றம் ஏற்பட்டது. ML அமைப்பு மனித நுண்ணறிவு மற்றும் முடிவெடுக்கும் திறன்களைத் துல்லியமாகப் பிரதிபலிக்க, அது அதிக அளவு, உயர்தர பயிற்சி தரவுகளில் செழிக்க வேண்டும்.
உங்கள் ML தரவை ஒரு கணக்கெடுப்பாகக் கருதுங்கள் – தரவு மாதிரியின் அளவு எவ்வளவு பெரியதாக இருக்கிறதோ, கணிப்பும் அவ்வளவு சிறப்பாக இருக்கும். மாதிரித் தரவில் எல்லா மாறிகளும் இடம்பெறவில்லை என்றால், அது வடிவங்களை அடையாளம் காணத் தவறலாம் அல்லது தவறான முடிவுகளைத் தரக்கூடும்.
AI தொழில்நுட்பத்தின் முன்னேற்றங்கள் மற்றும் சிறந்த பயிற்சி தரவுகளின் தேவை
சிறந்த பயிற்சி தரவு நம்பகமான ML மாதிரிகளின் வாய்ப்பை அதிகரிக்கிறது என்ற புரிதல் சிறந்த தரவு சேகரிப்பு, சிறுகுறிப்பு மற்றும் லேபிளிங் முறைகளுக்கு வழிவகுத்தது. தரவின் தரம் மற்றும் பொருத்தம் நேரடியாக AI மாதிரியின் தரத்தை பாதித்தது.
தரவு தரம் மற்றும் துல்லியத்தில் அதிக கவனம் செலுத்துதல்
ML மாதிரியானது துல்லியமான விளைவுகளை வழங்கத் தொடங்குவதற்கு, அது தரமான தரவுத்தொகுப்புகளில் ஊட்டப்படுகிறது.
உதாரணமாக, ஒரு குறிப்பிட்ட நாய் இனத்தை அறிமுகப்படுத்திய சில நாட்களுக்குள் - படங்கள், வீடியோக்கள் அல்லது நேரில் ஒரு நபர் அடையாளம் காண முடியும். தேவைப்படும் போது இந்த அறிவை நினைவில் வைத்துக் கொள்ளவும், இழுக்கவும் மனிதர்கள் தங்கள் அனுபவம் மற்றும் தொடர்புடைய தகவல்களைப் பெறுகிறார்கள். இருப்பினும், இது ஒரு இயந்திரத்திற்கு எளிதாக வேலை செய்யாது. அந்த குறிப்பிட்ட இனம் மற்றும் பிற இனங்களின் - நூற்றுக்கணக்கான அல்லது ஆயிரக்கணக்கில் - தெளிவாக சிறுகுறிப்பு மற்றும் லேபிளிடப்பட்ட படங்களுடன் இயந்திரம் இணைக்கப்பட வேண்டும்.
ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரியானது, பயிற்சி அளிக்கப்பட்ட தகவல்களை நிஜ உலகில் காணப்படும் தகவல்களுடன் தொடர்புபடுத்துவதன் மூலம் விளைவைக் கணிக்கிறது . பயிற்சித் தரவுகளில் பொருத்தமான தகவல்கள் இடம்பெறவில்லை என்றால், அந்த வழிமுறை பயனற்றதாகிவிடும்.
மாறுபட்ட மற்றும் பிரதிநிதித்துவ பயிற்சி தரவுகளின் முக்கியத்துவம்
ஒரு தரவுத்தொகுப்பு ஒரு குறிப்பிட்ட மக்கள்தொகை, இனம், பாலினம், தேர்வு மற்றும் அறிவுசார் கருத்துக்கள் ஆகியவற்றிற்குச் சார்புடையதாக இருக்கலாம், இது தவறான மாதிரிக்கு வழிவகுக்கும்.
முழு தரவு சேகரிப்பு செயல்முறை ஓட்டத்தையும் உறுதி செய்வது முக்கியம், இதில் பொருள் தொகுப்பைத் தேர்ந்தெடுப்பது, க்யூரேஷன், சிறுகுறிப்பு மற்றும் லேபிளிங் ஆகியவை போதுமான அளவு வேறுபட்டது, சமநிலையானது மற்றும் மக்கள்தொகையின் பிரதிநிதி.
AI பயிற்சி தரவின் எதிர்காலம்
AI மாதிரிகளின் எதிர்கால வெற்றியானது ML அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் பயிற்சித் தரவின் தரம் மற்றும் அளவைப் பொறுத்தது. தரவு தரம் மற்றும் அளவு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான இந்த உறவு பணி சார்ந்தது மற்றும் திட்டவட்டமான பதில் இல்லை என்பதை அங்கீகரிப்பது மிகவும் முக்கியமானது.
இறுதியில், ஒரு பயிற்சி தரவுத் தொகுப்பின் போதுமான தன்மை, அது கட்டமைக்கப்பட்ட நோக்கத்திற்காக நம்பகத்தன்மையுடன் செயல்படும் திறனால் வரையறுக்கப்படுகிறது.
தரவு சேகரிப்பு மற்றும் சிறுகுறிப்பு நுட்பங்களில் முன்னேற்றங்கள்
ML ஆனது ஊட்டப்பட்ட தரவுகளுக்கு உணர்திறன் உடையது என்பதால், தரவு சேகரிப்பு மற்றும் சிறுகுறிப்புக் கொள்கைகளை ஒழுங்குபடுத்துவது இன்றியமையாதது. தரவு சேகரிப்பு, க்யூரேஷன், தவறாகப் பிரதிநிதித்துவம் செய்தல், முழுமையற்ற அளவீடுகள், துல்லியமற்ற உள்ளடக்கம், தரவு நகல் மற்றும் தவறான அளவீடுகள் ஆகியவற்றில் உள்ள பிழைகள் போதுமான தரவுத் தரத்திற்கு பங்களிக்கின்றன.
டேட்டா மைனிங், வெப் ஸ்கிராப்பிங் மற்றும் டேட்டா பிரித்தெடுத்தல் மூலம் தானியங்கு தரவு சேகரிப்பு வேகமான தரவு உருவாக்கத்திற்கு வழி வகுக்கிறது. கூடுதலாக, முன்-தொகுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள் விரைவான சரிசெய்தல் தரவு சேகரிப்பு நுட்பமாக செயல்படுகின்றன.
கூட்டுத் திரட்டல் என்பது தரவு சேகரிப்பின் மற்றொரு புரட்சிகரமான முறையாகும். தரவுகளின் உண்மைத்தன்மைக்கு உத்தரவாதம் அளிக்க முடியாது என்றாலும், பொதுமக்களின் பிம்பத்தைச் சேகரிப்பதற்கு இது ஒரு சிறந்த கருவியாகும். இறுதியாக, சிறப்புத் தரவு சேகரிப்பு வல்லுநர்கள் குறிப்பிட்ட நோக்கங்களுக்காகத் திரட்டப்பட்ட தரவுகளையும் வழங்குகிறார்கள்.
பயிற்சி தரவுகளில் நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகளுக்கு அதிக முக்கியத்துவம் கொடுக்கப்பட்டது
தரவு இப்போது முகப் படங்கள், கைரேகைகள், குரல் பதிவுகள் மற்றும் பிற முக்கியமான பயோமெட்ரிக் தரவுகள் அனைத்தையும் உள்ளடக்கியிருப்பதால், விலையுயர்ந்த வழக்குகள் மற்றும் நற்பெயருக்கு சேதம் ஏற்படுவதைத் தவிர்ப்பதற்கு சட்ட மற்றும் நெறிமுறை நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதை உறுதிப்படுத்துவது மிகவும் முக்கியமானதாகி வருகிறது.
எதிர்காலத்தில் இன்னும் சிறந்த தரம் மற்றும் மாறுபட்ட பயிற்சி தரவுகளுக்கான சாத்தியம்
எதிர்காலத்தில் உயர்தரமான மற்றும் பன்முகத்தன்மை வாய்ந்த பயிற்சித் தரவுகளுக்கு மிகப்பெரிய சாத்தியக்கூறுகள் உள்ளன . தரவின் தரம் குறித்த விழிப்புணர்வு மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவுத் தீர்வுகளின் தரத் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யும் தரவு வழங்குநர்கள் கிடைப்பதன் காரணமாக இது சாத்தியமாகிறது.
தற்போதைய தரவு வழங்குநர்கள் நெறிமுறை மற்றும் சட்டப்பூர்வமாக பல்வேறு தரவுத்தொகுப்புகளின் பெரிய அளவிலான ஆதாரங்களை உருவாக்குவதற்கு அற்புதமான தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதில் திறமையானவர்கள். வெவ்வேறு ML திட்டங்களுக்குத் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தரவை லேபிளிடவும், சிறுகுறிப்பு செய்யவும் மற்றும் வழங்கவும் அவர்கள் உள் குழுக்களைக் கொண்டுள்ளனர்.
தீர்மானம்
உயர்தர AI மாதிரிகளை உருவாக்க, தரவு மற்றும் தரம் குறித்த ஆழ்ந்த புரிதல் கொண்ட நம்பகமான விற்பனையாளர்களுடன் கூட்டு சேர்வது முக்கியம் . ஷைப் (Shaip) என்பது உங்கள் AI திட்டத் தேவைகளையும் இலக்குகளையும் பூர்த்தி செய்யும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தரவுத் தீர்வுகளை வழங்குவதில் திறமை வாய்ந்த ஒரு முன்னணி குறிப்பீட்டு நிறுவனமாகும். எங்களுடன் கூட்டு சேர்ந்து, நாங்கள் வழங்கும் திறன்கள், அர்ப்பணிப்பு மற்றும் ஒத்துழைப்பை ஆராய்ந்து பாருங்கள்.
