દરેક મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ સારા ડેટાસેટ પર આધાર રાખે છે. તે આ વિશાળ ડેટાસેટ છે જે તમને તમારા ML મોડલને તાલીમ આપવા અને માન્ય કરવાની મંજૂરી આપશે. તેથી, ML પ્રોજેક્ટમાં કામનો મોટો ભાગ તમારી જરૂરિયાતો માટે યોગ્ય ડેટાસેટ શોધવાનો છે. જો કે, તમારી મહત્વાકાંક્ષા સાથે બંધબેસતો વિકલ્પ શોધવો હંમેશા શક્ય નથી, કારણ કે ઘણી ફાઇલો જે રસપ્રદ લાગે છે, અંતે, તે નથી.
જ્યાં સુધી તમે આદર્શ સેટ પર ન પહોંચો ત્યાં સુધી અસંખ્ય ડેટાસેટ્સ ડાઉનલોડ કરવામાં સમય બગાડવો મુશ્કેલ બની શકે છે. તે ધ્યાનમાં રાખીને, અમે કેટલાક વિકલ્પો એકઠા કર્યા છે જે રસપ્રદ લાગે છે અને તમને તમારા ML પ્રોજેક્ટને વિકસાવવામાં મદદ કરી શકે છે. નોંધ કરો કે કેટલાક વ્યવસાયિક ઉપયોગને બદલે વ્યક્તિગત માટે બનાવાયેલ છે, તેથી ML બ્રહ્માંડમાં અનુભવ મેળવવાના માર્ગ તરીકે આ વિકલ્પોને જુઓ.
ડેટાસેટ્સની મૂળભૂત બાબતો
અમે ડેટાસેટ્સનો ઉલ્લેખ કરીએ તે પહેલાં, આપણે કેટલીક શરતો વ્યાખ્યાયિત કરવી જોઈએ. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ પ્રોજેક્ટ્સમાં, ખાસ કરીને મશીન લર્નિંગ, મોટી માત્રામાં ડેટા જરૂરી છે, જેનો ઉપયોગ અલ્ગોરિધમને તાલીમ આપવા માટે કરવામાં આવશે. ડેટાનો આ જથ્થો ડેટાબેઝમાં એકત્રિત કરવામાં આવે છે, જે અલ્ગોરિધમ શીખવવા માટે અત્યંત ઉપયોગી છે.
આ ડેટા સાથે, અલ્ગોરિધમને તાલીમ આપવામાં આવે છે - પરીક્ષણ પણ કરવામાં આવે છે - અને પેટર્ન શોધવા, સંબંધો સ્થાપિત કરવા અને આ રીતે સ્વાયત્તપણે નિર્ણયો લેવા માટે સક્ષમ બને છે. તાલીમ વિના, મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ કોઈપણ ક્રિયા કરવામાં અસમર્થ છે. તેથી, પ્રશિક્ષણ ડેટા જેટલો બહેતર હશે, મોડેલ વધુ સારું પ્રદર્શન કરશે. ડેટાબેઝ પ્રોજેક્ટ માટે ઉપયોગી થવા માટે, તે જથ્થા વિશે નથી: તે વર્ગીકરણ વિશે પણ છે.
આદર્શરીતે, ડેટા સારી રીતે લેબલ થયેલ હોવો જોઈએ. ચેટબોટ્સના કેસ વિશે વિચારો: ભાષા દાખલ કરવી મહત્વપૂર્ણ છે, પરંતુ સાવચેતીપૂર્વક સિન્ટેક્ટિક વિશ્લેષણ કરવું આવશ્યક છે જેથી જ્યારે ઇન્ટરલોક્યુટર અશિષ્ટનો ઉપયોગ કરી રહ્યો હોય ત્યારે બનાવેલ અલ્ગોરિધમ સમજી શકે. તે પછી જ વર્ચ્યુઅલ આસિસ્ટન્ટ યુઝર દ્વારા જે વિનંતી કરવામાં આવી હતી તે મુજબ જવાબ લોન્ચ કરવામાં સક્ષમ હશે.
ડેટાસેટ્સ સર્વેક્ષણો, વપરાશકર્તા ખરીદી ડેટા, સેવાઓ પર બાકી રહેલા મૂલ્યાંકન અને અન્ય ઘણી રીતે જનરેટ કરી શકાય છે જે CSV ફાઇલમાં કૉલમ અને પંક્તિઓમાં ગોઠવાયેલી ઉપયોગી માહિતી એકત્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે.
તમે સંપૂર્ણ ડેટાસેટની શોધમાં નીકળો તે પહેલાં, તમારે તમારા પ્રોજેક્ટનો હેતુ જાણવો મહત્વપૂર્ણ છે, ખાસ કરીને જો તે હવામાન, નાણાં, આરોગ્ય, વગેરે જેવા ચોક્કસ ક્ષેત્રમાંથી હોય. ડેટાસેટ
ML માટે ડેટાસેટ્સ
ચેટબોટ તાલીમ
અસરકારક ચેટબોટને માનવ હસ્તક્ષેપ વિના વપરાશકર્તાની પૂછપરછને ઝડપથી ઉકેલવા માટે મોટા પ્રમાણમાં તાલીમ ડેટાની જરૂર પડે છે. જોકે, ચેટબોટ ડેવલપમેન્ટમાં પ્રાથમિક અડચણ આ મશીન લર્નિંગ-આધારિત સિસ્ટમોને તાલીમ આપવા માટે વાસ્તવિક, કાર્ય-લક્ષી સંવાદ ડેટા મેળવવામાં છે.
વાતચીત ડેટાસેટ પ્રશ્ન અને જવાબ ફોર્મેટમાં ડેટા એકત્ર કરે છે. તે ચેટબોટ્સને તાલીમ આપવા માટે આદર્શ છે જે પ્રેક્ષકોને સ્વચાલિત જવાબો આપશે. આ ડેટા વિના, ચેટબોટ માનવ હસ્તક્ષેપની જરૂરિયાત વિના વપરાશકર્તાની પૂછપરછને ઝડપથી ઉકેલવામાં અથવા વપરાશકર્તાના પ્રશ્નોના જવાબ આપવામાં નિષ્ફળ જશે.
આ ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ કરીને, વ્યવસાયો એક એવું સાધન બનાવી શકે છે જે ગ્રાહકોને 24/7 ઝડપી જવાબો પ્રદાન કરે છે અને ગ્રાહક સપોર્ટ કરતા લોકોની ટીમ કરતાં નોંધપાત્ર રીતે સસ્તું છે.
1. પ્રશ્ન-જવાબ ડેટાસેટ
આ ડેટાસેટ વિકિપીડિયા લેખો, પ્રશ્નો અને તેમના સંબંધિત મેન્યુઅલી જનરેટ કરેલા જવાબોનો સમૂહ પૂરો પાડે છે. તે 2008 અને 2010 વચ્ચે ઉપયોગમાં લેવા માટે એકત્રિત કરવામાં આવેલ ડેટાસેટ છે શૈક્ષણિક સંશોધન.
2. ભાષા ડેટા
લેંગ્વેજ ડેટા એ યાહૂ દ્વારા સંચાલિત ડેટાબેઝ છે જે કંપનીની કેટલીક સેવાઓ, જેમ કે Yahoo! જવાબ, જે વપરાશકર્તાઓ માટે પ્રશ્નો અને જવાબો પોસ્ટ કરવા માટે ખુલ્લા સમુદાય તરીકે કામ કરે છે.
3. WikiQA
WikiQA કોર્પસમાં પ્રશ્નો અને જવાબોનો સમૂહ પણ હોય છે. પ્રશ્નોનો સ્ત્રોત Bing છે, જ્યારે જવાબો પ્રારંભિક પ્રશ્નને ઉકેલવાની સંભાવના સાથે વિકિપીડિયા પૃષ્ઠ સાથે લિંક કરે છે.
કુલ મળીને, ડેટાસેટમાં 3,000 થી વધુ પ્રશ્નો અને 29,258 વાક્યોનો સમૂહ છે, જેમાંથી લગભગ 1,400 ને અનુરૂપ પ્રશ્નના જવાબો તરીકે વર્ગીકૃત કરવામાં આવ્યા છે.
સરકારી ડેટા
સરકારો દ્વારા જનરેટ કરાયેલ ડેટાસેટ્સ વસ્તી વિષયક ડેટા લાવે છે, જે સામાજિક વલણોને સમજવા, જાહેર નીતિઓ બનાવવા અને સમાજને સુધારવા સંબંધિત પ્રોજેક્ટ્સ માટે ઉત્તમ ઇનપુટ છે. આ રાજકીય ઝુંબેશ, લક્ષિત જાહેરાતો અથવા બજાર વિશ્લેષણ માટે ઉપયોગી થઈ શકે છે.
આ ડેટાસેટ્સમાં સામાન્ય રીતે અનામી ડેટા હોય છે, તેથી જ્યારે મોડલ કાચા ડેટાને ઍક્સેસ કરી શકે છે, ત્યારે વ્યક્તિગત ગોપનીયતાનું કોઈ ઉલ્લંઘન થતું નથી.
4. ડેટા.gov
2009 માં શરૂ કરાયેલ, Data.gov એ ડેટા માટે નોર્થ અમેરિકન સ્ત્રોત છે. તેનો કેટલોગ પ્રભાવશાળી છે: 218,000 કરતાં વધુ ડેટાસેટ્સ કે જે ફોર્મેટ, ટૅગ્સ, પ્રકારો અને વિષયો દ્વારા વિભાજનને મંજૂરી આપે છે.
5. EU ઓપન ડેટા પોર્ટલ
EU ઓપન ડેટા પોર્ટલ યુરોપિયન યુનિયનની સંસ્થાઓ દ્વારા શેર કરાયેલ ખુલ્લા ડેટાની ઍક્સેસ પ્રદાન કરે છે. આ એવા ડેટા છે જેનો હેતુ વ્યાપારી અને બિન-વ્યાવસાયિક ઉપયોગ માટે હોઈ શકે છે. વપરાશકર્તાના નિકાલ પર 15.5 હજારથી વધુ ડેટાસેટ્સ છે, જે આરોગ્ય, ઊર્જા, પર્યાવરણ, સંસ્કૃતિ અને શિક્ષણ જેવા વિષયોને આવરી લે છે.
આરોગ્ય માહિતી
વિશ્વભરમાં ચાલી રહેલી આરોગ્ય કટોકટીના પગલે, આરોગ્ય સંસ્થાઓ દ્વારા જનરેટ કરાયેલ ડેટાસેટ્સ જીવન બચાવવા માટે અસરકારક ઉકેલો વિકસાવવા માટે જરૂરી છે. આ ડેટાસેટ્સ જોખમી પરિબળોને ઓળખવામાં, રોગના ટ્રાન્સમિશન પેટર્ન પર કામ કરવા અને નિદાનને ઝડપી બનાવવામાં મદદ કરી શકે છે.
આ ડેટાસેટ્સમાં આરોગ્ય રેકોર્ડ, દર્દીઓની વસ્તી વિષયક, રોગનો વ્યાપ, ઔષધીય ઉપયોગ, પોષક મૂલ્યો અને ઘણું બધું હોય છે.
6. ગ્લોબલ હેલ્થ ઓબ્ઝર્વેટરી
આ ડેટા સેટ વર્લ્ડ હેલ્થ ઓર્ગેનાઈઝેશન (WHO) ની પહેલ છે. તે આરોગ્ય પ્રણાલી, તમાકુ વપરાશ નિયંત્રણ, પ્રસૂતિ, HIV/AIDS, વગેરે જેવી થીમ દ્વારા આયોજિત આરોગ્યના વિવિધ ક્ષેત્રો સંબંધિત જાહેર ડેટા પ્રદાન કરે છે. કોવિડ-19 પર ડેટાની સલાહ લેવાનો વિકલ્પ પણ છે.
7. CORD-19
CORD-19 એ COVID-19 પરના શૈક્ષણિક પ્રકાશનો અને નવા કોરોનાવાયરસ વિશેના અન્ય લેખોનો કોર્પસ છે. તે એક ઓપન ડેટાસેટ છે જેનો હેતુ COVID-19 પર નવી આંતરદૃષ્ટિ જનરેટ કરવાનો છે.
અર્થશાસ્ત્ર ડેટા
નાણાકીય વાતાવરણ સાથે સંબંધિત ડેટાસેટ્સ સામાન્ય રીતે મોટી માત્રામાં માહિતી એકત્રિત કરે છે, કારણ કે તે સામાન્ય છે કે તે લાંબા સમયથી એકત્રિત કરવામાં આવે છે. તેઓ આર્થિક અનુમાનો બનાવવા અથવા રોકાણના વલણો સ્થાપિત કરવા માટે આદર્શ છે.
યોગ્ય નાણાકીય ડેટાસેટ્સ સાથે, એ મશીન લર્નિંગ મોડલ આપેલ સંપત્તિના વર્તનની આગાહી કરવામાં સક્ષમ હોઈ શકે છે. તેથી જ નાણાકીય ક્ષેત્ર અસરકારક ML મોડલ બનાવવા માટે તેની શક્તિમાં બધું જ કરી રહ્યું છે, કારણ કે જે કંઈપણ વાજબી રીતે સારી રીતે અનુમાન લગાવી શકે છે તે લાખો ડોલરનું ઉત્પાદન કરવાની ક્ષમતા ધરાવે છે. મશીન લર્નિંગ પહેલાથી જ નાગરિકોના વર્તનની આગાહી કરી રહ્યું છે, જે નીતિ નિર્માતાઓ તેમની નોકરીઓ કરવાની રીતને અસર કરી રહ્યું છે.
8. અંતરરાષ્ટ્રીય નાણાંકીય ભંડોળ
IMF ડેટાસેટ આર્થિક અને નાણાકીય સૂચકાંકો, સભ્ય દેશના આંકડા અને અન્ય લોન અને વિનિમય દર ડેટાની શ્રેણી ધરાવે છે.
9. વિશ્વ બેંક
વિશ્વ બેંકના ભંડારમાં વિવિધ દેશોની આર્થિક માહિતી સાથે વિવિધ ડેટાસેટ્સ છે. ખંડો દ્વારા વિભાજિત 17,000 થી વધુ ડેટાસેટ્સ છે.
ઉત્પાદન અને સેવાઓ સમીક્ષાઓ
સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણને વિવિધ ક્ષેત્રોમાં તેની એપ્લિકેશન મળી છે જે હવે સાહસોને તેમના ગ્રાહકો અથવા ગ્રાહકો પાસેથી યોગ્ય રીતે અંદાજ કાઢવા અને શીખવામાં મદદ કરી રહી છે. સેન્ટિમેન્ટ એનાલિસિસનો ઉપયોગ સોશિયલ મીડિયા મોનિટરિંગ, બ્રાન્ડ મોનિટરિંગ, ગ્રાહકનો અવાજ (VoC), ગ્રાહક સેવા અને બજાર સંશોધન માટે વધુને વધુ થઈ રહ્યો છે.
સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણ NLP નો ઉપયોગ કરે છે (ન્યુરો-ભાષાકીય પ્રોગ્રામિંગ) પદ્ધતિઓ અને અલ્ગોરિધમ્સ કે જે કાં તો નિયમ-આધારિત, હાઇબ્રિડ છે અથવા ડેટાસેટ્સમાંથી ડેટા શીખવા માટે મશીન લર્નિંગ તકનીકો પર આધાર રાખે છે.
સેન્ટિમેન્ટ પૃથ્થકરણમાં જરૂરી ડેટા વિશિષ્ટ હોવો જોઈએ અને તે મોટી માત્રામાં જરૂરી છે. સેન્ટિમેન્ટ પૃથ્થકરણ પ્રશિક્ષણ પ્રક્રિયા વિશેનો સૌથી પડકારજનક ભાગ મોટી માત્રામાં ડેટા શોધવાનો નથી; તેના બદલે, તે સંબંધિત ડેટાસેટ્સ શોધવાનું છે. આ ડેટા સેટ્સે સેન્ટિમેન્ટ એનાલિસિસ એપ્લિકેશન્સ અને ઉપયોગના કેસોના વિશાળ વિસ્તારને આવરી લેવો જોઈએ.
10. એમેઝોન સમીક્ષાઓ
આ ડેટાસેટમાં લગભગ 35 મિલિયન એમેઝોન સમીક્ષાઓ છે, જે એકત્રિત માહિતીના 18-વર્ષના સમયગાળામાં ફેલાયેલી છે. તે ઉત્પાદન, વપરાશકર્તા અને સમીક્ષા સામગ્રીનો ડેટાસેટ છે.
11. Yelp સમીક્ષાઓ
Yelp તેની સેવામાંથી ભેગી કરેલી માહિતીના આધારે ડેટાસેટ પણ પ્રદાન કરે છે. ત્યાં 8 મિલિયનથી વધુ સમીક્ષાઓ, 1 મિલિયન ટિપ્સ, ઉપરાંત વ્યવસાયો સાથે સંબંધિત લગભગ 1.5 મિલિયન વિશેષતાઓ છે, જેમ કે શરૂઆતના કલાકો અને ઉપલબ્ધતા.
12. IMDB સમીક્ષાઓ
આ ડેટાબેઝમાં તાલીમ માટે 25 હજારથી વધુ મૂવી સમીક્ષાઓનો સમૂહ છે અને અન્ય 25 હજાર IMDB પેજ પરથી અનૌપચારિક રીતે લેવામાં આવેલા પરીક્ષણો માટે છે, જે મૂવી રેટિંગમાં વિશિષ્ટ છે. તે વધારાના તરીકે લેબલ વગરનો ડેટા પણ આપે છે.
ML માં પ્રથમ પગલાં માટે ડેટાસેટ્સ
13. વાઇન ગુણવત્તા ડેટાસેટ
આ ડેટાસેટ ઉત્તરી પોર્ટુગલમાં ઉત્પાદિત લાલ અને લીલો એમ બંને વાઇન સંબંધિત માહિતી પ્રદાન કરે છે. ધ્યેય ભૌતિક રાસાયણિક પરીક્ષણોના આધારે વાઇનની ગુણવત્તાને વ્યાખ્યાયિત કરવાનો છે. જેઓ આગાહી સિસ્ટમ બનાવવાની પ્રેક્ટિસ કરવા માગે છે તેમના માટે રસપ્રદ છે.
14. ટાઇટેનિક ડેટાસેટ
આ ડેટાસેટ ટાઇટેનિકના 887 વાસ્તવિક મુસાફરોનો ડેટા લાવે છે, જેમાં દરેક કૉલમ વ્યાખ્યાયિત કરે છે કે શું તેઓ બચી ગયા, તેમની ઉંમર, પેસેન્જર વર્ગ, લિંગ અને તેઓએ ચૂકવેલી બોર્ડિંગ ફી. આ ડેટાસેટ કાગલ પ્લેટફોર્મ દ્વારા શરૂ કરવામાં આવેલ પડકારનો એક ભાગ હતો, જેનો ઉદ્દેશ્ય એક મોડેલ બનાવવાનો હતો જે આગાહી કરી શકે કે કયા મુસાફરો ટાઈટેનિકના ડૂબતામાંથી બચી ગયા છે.
અન્ય ડેટાસેટ્સ શોધવા માટે પ્લેટફોર્મ
જો તમે વધુ આગળ વધવા માંગતા હો અને તમારો પોતાનો ડેટાસેટ શોધવા માંગતા હો, તો સૌથી વધુ પ્રખ્યાત રીપોઝીટરીઝને બ્રાઉઝ કરવાનો શ્રેષ્ઠ માર્ગ છે. મશીન લર્નિંગ બ્રહ્માંડ
કાગગલે
Kaggle, Google LLC ની પેટાકંપની, ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને મશીન લર્નિંગ વ્યાવસાયિકોનો ઑનલાઇન સમુદાય છે. Kaggle વપરાશકર્તાઓને વેબ-આધારિત ડેટા વિજ્ઞાન વાતાવરણમાં ડેટાસેટ્સ શોધવા અને પ્રકાશિત કરવા, અન્વેષણ કરવા અને મોડેલ બનાવવાની મંજૂરી આપે છે; અન્ય ડેટા વૈજ્ઞાનિકો સાથે કામ કરો અને મશીન લર્નિંગ એન્જિનિયર્સ, અને ડેટા વિજ્ઞાનના પડકારોને ઉકેલવા માટે સ્પર્ધાઓમાં ભાગ લે છે.
Kaggle 2010 માં મશીન લર્નિંગ સ્પર્ધાઓ ઓફર કરીને શરૂ થયું હતું અને હવે જાહેરમાં પણ ઓફર કરે છે ડેટા પ્લેટફોર્મ, ડેટા સાયન્સ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ શિક્ષણ માટે ક્લાઉડ-આધારિત વર્કબેન્ચ.
ડેટાસેટ શોધ
ડેટાસેટ સર્ચ એ ગૂગલનું એક સર્ચ એન્જિન છે જે સંશોધકોને ઉપયોગ માટે મુક્તપણે ઉપલબ્ધ ઓનલાઈન ડેટા શોધવામાં મદદ કરે છે. સમગ્ર વેબ પર, તમને રુચિ ધરાવતા લગભગ કોઈપણ વિષય વિશે લાખો ડેટાસેટ્સ છે.
જો તમે કુરકુરિયું ખરીદવાનું વિચારી રહ્યાં છો, તો તમે ગલુડિયા ખરીદનારાઓની ફરિયાદો અથવા કુરકુરિયું જ્ઞાન પર અભ્યાસ કરતા ડેટાસેટ્સ શોધી શકો છો. અથવા જો તમને સ્કીઇંગ ગમે છે, તો તમે સ્કી રિસોર્ટની આવક અથવા ઇજાના દરો અને સહભાગિતા નંબરો પર ડેટા શોધી શકો છો. ડેટાસેટ શોધે આમાંના લગભગ 25 મિલિયન ડેટાસેટ્સને અનુક્રમિત કર્યા છે, જે તમને ડેટાસેટ્સ શોધવા અને ડેટા ક્યાં છે તેની લિંક્સ શોધવા માટે એક જ સ્થાન આપે છે.
UCI મશીન લર્નિંગ રિપોઝીટરી
UCI મશીન લર્નિંગ રિપોઝીટરી એ ડેટાબેઝ, ડોમેન સિદ્ધાંતો અને ડેટા જનરેટર્સનો સંગ્રહ છે જેનો ઉપયોગ મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સના પ્રયોગમૂલક વિશ્લેષણ માટે મશીન લર્નિંગ સમુદાય દ્વારા કરવામાં આવે છે. આર્કાઇવને 1987માં ડેવિડ આહા અને યુસી ઇર્વિન ખાતેના સાથી સ્નાતક વિદ્યાર્થીઓ દ્વારા એફટીપી આર્કાઇવ તરીકે બનાવવામાં આવ્યું હતું.
તે સમયથી, સમગ્ર વિશ્વમાં વિદ્યાર્થીઓ, શિક્ષકો અને સંશોધકો દ્વારા ML ડેટાસેટ્સના પ્રાથમિક સ્ત્રોત તરીકે તેનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. આર્કાઇવની અસરના સંકેત તરીકે, તે 1000 થી વધુ વખત ટાંકવામાં આવ્યું છે, જે તેને તમામ કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનમાં ટોચના 100 સૌથી વધુ ટાંકવામાં આવેલા "પેપર"માંથી એક બનાવે છે.
ક્વાન્ડલ
Quandl એક પ્લેટફોર્મ છે જે તેના વપરાશકર્તાઓને આર્થિક, નાણાકીય અને વૈકલ્પિક ડેટાસેટ્સ પ્રદાન કરે છે. વપરાશકર્તાઓ મફત ડેટા ડાઉનલોડ કરી શકે છે, પેઇડ ડેટા ખરીદી શકે છે અથવા Quandl ને ડેટા વેચી શકે છે. ના વિકાસ માટે ઉપયોગી સાધન બની શકે છે ટ્રેડિંગ અલ્ગોરિધમ્સ, દાખલા તરીકે.
ઉપસંહાર
આ સાધનોનું અન્વેષણ કરીને, તમે તમારા પ્રોજેક્ટ્સ માટે શ્રેષ્ઠ ઇનપુટ્સ મેળવવાની ખાતરી કરશો. તમારી ચોક્કસ જરૂરિયાતો માટે સૌથી યોગ્ય હોય તે ડેટાસેટ પસંદ કરવાનું સુનિશ્ચિત કરો અને હંમેશા ધ્યાનમાં રાખો: તે માત્ર જથ્થા વિશે નથી, પણ ગુણવત્તા વિશે પણ છે. ડેટાસેટ એ કોઈપણનો આધાર છે મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ અને ખામીયુક્ત નિષ્કર્ષ પર પહોંચવાના જોખમને ટાળવા માટે ગુણવત્તાયુક્ત ડેટાનું નિર્માણ કરવું આવશ્યક છે.
એક જવાબ છોડો