నిర్వచనం
AI డేటా సేకరణ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి, ధృవీకరించడానికి మరియు పరీక్షించడానికి ఉపయోగించే ముడి డేటాను - టెక్స్ట్, ఆడియో, చిత్రాలు, వీడియో లేదా నిర్మాణాత్మక రికార్డులను - సేకరించే ప్రక్రియ. ఇది మోడల్లు వాస్తవ ప్రపంచ సమస్యకు ప్రాతినిధ్య ఉదాహరణలను కలిగి ఉన్నాయని నిర్ధారిస్తుంది.
పర్పస్
అల్గోరిథంలు నమూనాలను సమర్థవంతంగా నేర్చుకోవడానికి అనుమతించే డేటాసెట్లను నిర్మించడం దీని ఉద్దేశ్యం. విశ్వసనీయ డేటా సేకరణ పక్షపాతాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు విభిన్న వాతావరణాలు మరియు జనాభాలో మోడల్ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
ప్రాముఖ్యత
- సేకరించిన డేటా నాణ్యత మోడల్ ఫలితాలను నేరుగా ప్రభావితం చేస్తుంది.
- పేలవమైన సేకరణ పక్షపాత లేదా ఉపయోగించలేని నమూనాలకు దారితీస్తుంది.
- విభిన్న వనరులు సాధారణీకరణను మెరుగుపరుస్తాయి మరియు అన్యాయాన్ని తగ్గిస్తాయి.
- నైతిక మరియు చట్టపరమైన ప్రమాణాలను పాటించాలి (ఉదా., GDPR, HIPAA).
అది ఎలా పని చేస్తుంది
- ప్రాజెక్ట్ లక్ష్యాల ఆధారంగా అవసరమైన డేటా రకాన్ని నిర్వచించండి.
- మూలాలను గుర్తించండి (సెన్సార్లు, APIలు, సర్వేలు, రికార్డింగ్లు మొదలైనవి).
- సరైన సమ్మతి మరియు గోప్యతా రక్షణలతో డేటాను సేకరించండి.
- గుర్తించదగిన మరియు సందర్భం కోసం మెటాడేటాతో డేటాను నిల్వ చేయండి.
- తరువాత ఉల్లేఖనం, శుభ్రపరచడం లేదా శిక్షణ కోసం డేటాను సిద్ధం చేయండి.
ఉదాహరణలు (వాస్తవ ప్రపంచం)
- ఇమేజ్నెట్: కంప్యూటర్ దృష్టి పరిశోధన కోసం పెద్ద-స్థాయి ఇమేజ్ డేటాసెట్.
- గూగుల్ స్ట్రీట్ వ్యూ: మ్యాప్లు మరియు విజువల్ AI కోసం సేకరించిన డేటా.
- మొజిల్లా కామన్ వాయిస్: ASR కోసం స్పీచ్ రికార్డింగ్ల ఓపెన్ డేటాసెట్.
సూచనలు / తదుపరి పఠనం
- డేటాసెట్ల కోసం డేటాషీట్లు — గెబ్రూ మరియు ఇతరులు, ACM FAccT.
- AI వ్యవస్థల కోసం డేటా తయారీ — NIST.
- ISO/IEC TR 20547-5: బిగ్ డేటా రిఫరెన్స్ ఆర్కిటెక్చర్ — ISO.
