ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಯು ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ML ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಈ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ML ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿನ ಕೆಲಸದ ದೊಡ್ಡ ಭಾಗವು ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿಮ್ಮ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಅನೇಕ ಫೈಲ್ಗಳು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ.
ನೀವು ಆದರ್ಶ ಸೆಟ್ಗೆ ಬರುವವರೆಗೆ ಲೆಕ್ಕವಿಲ್ಲದಷ್ಟು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಸಮಯವನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡುವುದು ಬೆದರಿಸುವುದು. ಅದನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು, ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿ ತೋರುವ ಕೆಲವು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ML ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಕೆಲವು ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಗೆ ಬದಲಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ಆದ್ದರಿಂದ ML ವಿಶ್ವದಲ್ಲಿ ಅನುಭವವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮಾರ್ಗವಾಗಿ ಈ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೋಡಿ.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು
ನಾವು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಾವು ಕೆಲವು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಇದನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಈ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ - ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ - ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು, ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಇಲ್ಲದೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಯಾವುದೇ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಉತ್ತಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ, ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಯೋಜನೆಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಲು, ಇದು ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿಲ್ಲ: ಇದು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಬಗ್ಗೆಯೂ ಇದೆ.
ತಾತ್ತ್ವಿಕವಾಗಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕು. ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳ ಪ್ರಕರಣದ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ: ಭಾಷೆಯ ಅಳವಡಿಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸಂವಾದಕನು ಆಡುಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ರಚಿಸಲಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ವಾಕ್ಯರಚನೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಬೇಕು. ಆಗ ಮಾತ್ರ ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ವಿನಂತಿಸಿದ ಪ್ರಕಾರ ಉತ್ತರವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರ ಖರೀದಿ ಡೇಟಾ, ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ಉಳಿದಿರುವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು CSV ಫೈಲ್ನಲ್ಲಿ ಕಾಲಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಆಯೋಜಿಸಲಾದ ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಇತರ ಹಲವು ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ರಚಿಸಬಹುದು.
ನೀವು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕೆ ಹೊರಡುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹವಾಮಾನ, ಹಣಕಾಸು, ಆರೋಗ್ಯ, ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶದಿಂದ ಬಂದಿದ್ದರೆ. ಇದು ನೀವು ಯಾವ ಮೂಲದಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಮೂಲವನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್.
ML ಗಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು
ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ತರಬೇತಿ
ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗೆ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆಯೇ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಅಡಚಣೆಯೆಂದರೆ ಈ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ವಾಸ್ತವಿಕ, ಕಾರ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಸಂವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು.
ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತರ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಈ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದೆ, ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಥವಾ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ 24/7 ತ್ವರಿತ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಾಧನವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಮಾಡುವ ಜನರ ತಂಡವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ.
1. ಪ್ರಶ್ನೆ-ಉತ್ತರ ಡೇಟಾಸೆಟ್
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವಿಕಿಪೀಡಿಯ ಲೇಖನಗಳು, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಕೈಯಾರೆ ರಚಿಸಿದ ಉತ್ತರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಳಕೆಗಾಗಿ 2008 ಮತ್ತು 2010 ರ ನಡುವೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ.
2. ಭಾಷಾ ಡೇಟಾ
ಭಾಷಾ ಡೇಟಾವು Yahoo! ನಂತಹ ಕಂಪನಿಯ ಕೆಲವು ಸೇವೆಗಳಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ Yahoo ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿದೆ! ಉತ್ತರ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಮುಕ್ತ ಸಮುದಾಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
3. WikiQA
WikiQA ಕಾರ್ಪಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮೂಲವು ಬಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ, ಆದರೆ ಉತ್ತರಗಳು ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿಕಿಪೀಡಿಯ ಪುಟಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ 3,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು 29,258 ವಾಕ್ಯಗಳ ಸೆಟ್ಗಳಿವೆ, ಅದರಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 1,400 ಅನ್ನು ಅನುಗುಣವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಸರ್ಕಾರದ ಡೇಟಾ
ಸರ್ಕಾರಗಳು ರಚಿಸಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ತರುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ನೀತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಮಾಜವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಒಳಹರಿವು. ಇದು ರಾಜಕೀಯ ಪ್ರಚಾರಗಳು, ಉದ್ದೇಶಿತ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಅಥವಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾದರಿಗಳು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಯಾವುದೇ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳಿಲ್ಲ.
4. ಡೇಟಾ.ಗೊವ್
2009 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಯಿತು, Data.gov ಡೇಟಾಗೆ ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕಾದ ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ಇದರ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿದೆ: ಸ್ವರೂಪ, ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು, ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳ ಮೂಲಕ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ 218,000 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು.
5. EU ಓಪನ್ ಡೇಟಾ ಪೋರ್ಟಲ್
EU ಓಪನ್ ಡೇಟಾ ಪೋರ್ಟಲ್ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಒಕ್ಕೂಟದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿರುವ ತೆರೆದ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇವು ವಾಣಿಜ್ಯ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯೇತರ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ. ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಲೇವಾರಿಯಲ್ಲಿ 15.5 ಸಾವಿರಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿವೆ, ಆರೋಗ್ಯ, ಶಕ್ತಿ, ಪರಿಸರ, ಸಂಸ್ಕೃತಿ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದಂತಹ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ
ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಆರೋಗ್ಯ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ, ಜೀವಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ರೋಗ ಹರಡುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳು, ರೋಗಿಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ರೋಗ ಹರಡುವಿಕೆ, ಔಷಧೀಯ ಬಳಕೆ, ಪೌಷ್ಟಿಕಾಂಶದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ.
6. ಜಾಗತಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ವೀಕ್ಷಣಾಲಯ
ಈ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ವಿಶ್ವ ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಯ (WHO) ಉಪಕ್ರಮವಾಗಿದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ತಂಬಾಕು ಬಳಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಹೆರಿಗೆ, HIV/AIDS, ಇತ್ಯಾದಿ ವಿಷಯಗಳ ಮೂಲಕ ಆಯೋಜಿಸಲಾದ ಆರೋಗ್ಯದ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇದು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. COVID-19 ಕುರಿತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮಾಲೋಚಿಸುವ ಆಯ್ಕೆಯೂ ಇದೆ.
7. CORD-19
CORD-19 ಎಂಬುದು COVID-19 ಮತ್ತು ಹೊಸ ಕರೋನವೈರಸ್ ಕುರಿತು ಇತರ ಲೇಖನಗಳ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳ ಕಾರ್ಪಸ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು COVID-19 ನಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವ ತೆರೆದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ.
ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಡೇಟಾ
ಹಣಕಾಸಿನ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆರ್ಥಿಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಹೂಡಿಕೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಅವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ.
ಸರಿಯಾದ ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಎ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿ ಕೊಟ್ಟಿರುವ ಆಸ್ತಿಯ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬಹುದು. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಆರ್ಥಿಕ ವಲಯವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ML ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ತನ್ನ ಶಕ್ತಿಯಿಂದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದಾದರೂ ಮಿಲಿಯನ್ ಡಾಲರ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಈಗಾಗಲೇ ನಾಗರಿಕರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತಿದೆ, ಇದು ನೀತಿ ನಿರೂಪಕರು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತಿದೆ.
8. ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಮಾನಿಟರಿ ಫಂಡ್
IMF ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆರ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಸೂಚಕಗಳು, ಸದಸ್ಯ ರಾಷ್ಟ್ರದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಾಲ ಮತ್ತು ವಿನಿಮಯ ದರದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
9. ವಿಶ್ವಬ್ಯಾಂಕ್
ವಿಶ್ವ ಬ್ಯಾಂಕ್ನ ಭಂಡಾರವು ವಿವಿಧ ದೇಶಗಳ ಆರ್ಥಿಕ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. 17,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಖಂಡಗಳಿಂದ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು
ಸೆಂಟಿಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ, ಅದು ಈಗ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರಿಂದ ಸರಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕಲಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್, ಗ್ರಾಹಕರ ಧ್ವನಿ (VoC), ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಸೆಂಟಿಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ NLP ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ (ನರ-ಭಾಷಾ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್) ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ, ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ.
ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವು ವಿಶೇಷವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಭಾವನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಸವಾಲಿನ ಭಾಗವು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತಿಲ್ಲ; ಬದಲಿಗೆ, ಇದು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಈ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳು ಸೆಂಟಿಮೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು.
10. ಅಮೆಜಾನ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸುಮಾರು 35 ಮಿಲಿಯನ್ ಅಮೆಜಾನ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯ 18 ವರ್ಷಗಳ ಅವಧಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ. ಇದು ಉತ್ಪನ್ನ, ಬಳಕೆದಾರ ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆ ವಿಷಯದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ.
11. Yelp ವಿಮರ್ಶೆಗಳು
Yelp ತನ್ನ ಸೇವೆಯಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೀಡುತ್ತದೆ. 8 ಮಿಲಿಯನ್ಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, 1 ಮಿಲಿಯನ್ ಸಲಹೆಗಳು, ಜೊತೆಗೆ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸುಮಾರು 1.5 ಮಿಲಿಯನ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ತೆರೆಯುವ ಸಮಯಗಳು ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆ.
12. IMDB ವಿಮರ್ಶೆಗಳು
ಈ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ 25 ಸಾವಿರಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಚಲನಚಿತ್ರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಚಲನಚಿತ್ರ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾದ IMDB ಪುಟದಿಂದ ಅನೌಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮತ್ತೊಂದು 25 ಸಾವಿರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಹ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ML ನಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಹಂತಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು
13. ವೈನ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಉತ್ತರ ಪೋರ್ಚುಗಲ್ನಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾದ ಕೆಂಪು ಮತ್ತು ಹಸಿರು ಎರಡೂ ವೈನ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಭೌತ ರಾಸಾಯನಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವೈನ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಭವಿಷ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿದೆ.
14. ಟೈಟಾನಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಟೈಟಾನಿಕ್ನಿಂದ 887 ನೈಜ ಪ್ರಯಾಣಿಕರಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ತರುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್ ಅವರು ಬದುಕುಳಿದಿದ್ದರೆ, ಅವರ ವಯಸ್ಸು, ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ವರ್ಗ, ಲಿಂಗ ಮತ್ತು ಅವರು ಪಾವತಿಸಿದ ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಶುಲ್ಕವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಕಾಗ್ಲೆ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾದ ಸವಾಲಿನ ಭಾಗವಾಗಿತ್ತು, ಇದರ ಉದ್ದೇಶವು ಟೈಟಾನಿಕ್ ಮುಳುಗಿದಾಗ ಯಾವ ಪ್ರಯಾಣಿಕರು ಬದುಕುಳಿದರು ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
ಇತರೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ವೇದಿಕೆಗಳು
ನೀವು ಮುಂದೆ ಹೋಗಿ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳ ಮೂಲಕ ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡುವುದು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಬ್ರಹ್ಮಾಂಡ:
ಕಾಗ್ಲೆ
Google LLC ಯ ಅಂಗಸಂಸ್ಥೆಯಾದ Kaggle, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವೃತ್ತಿಪರರ ಆನ್ಲೈನ್ ಸಮುದಾಯವಾಗಿದೆ. Kaggle ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ವೆಬ್ ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ರಚಿಸಲು; ಇತರ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು, ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಿ.
Kaggle 2010 ರಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು ಮತ್ತು ಈಗ ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಸಹ ನೀಡುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ವೇದಿಕೆ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಶಿಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ವರ್ಕ್ಬೆಂಚ್.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಹುಡುಕಾಟ
ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಹುಡುಕಾಟವು Google ನಿಂದ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಬಳಕೆಗೆ ಉಚಿತವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಆನ್ಲೈನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವೆಬ್ನಾದ್ಯಂತ, ನಿಮಗೆ ಆಸಕ್ತಿಯಿರುವ ಯಾವುದೇ ವಿಷಯದ ಕುರಿತು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿವೆ.
ನೀವು ನಾಯಿಮರಿಯನ್ನು ಖರೀದಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನಾಯಿಮರಿ ಖರೀದಿದಾರರ ದೂರುಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ನಾಯಿಮರಿ ಅರಿವಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ನೀವು ಕಾಣಬಹುದು. ಅಥವಾ ನೀವು ಸ್ಕೀಯಿಂಗ್ ಇಷ್ಟಪಟ್ಟರೆ, ಸ್ಕೀ ರೆಸಾರ್ಟ್ಗಳ ಆದಾಯ ಅಥವಾ ಗಾಯದ ದರಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆಯ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಕಾಣಬಹುದು. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಹುಡುಕಾಟವು ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 25 ಮಿಲಿಯನ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದೆ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಇರುವ ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ನಿಮಗೆ ಒಂದೇ ಸ್ಥಳವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
UCI ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ರೆಪೊಸಿಟರಿ
UCI ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಸಮುದಾಯದಿಂದ ಬಳಸಲಾಗುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು, ಡೊಮೇನ್ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಜನರೇಟರ್ಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. ಆರ್ಕೈವ್ ಅನ್ನು 1987 ರಲ್ಲಿ ಡೇವಿಡ್ ಆಹಾ ಮತ್ತು ಯುಸಿ ಇರ್ವಿನ್ನಲ್ಲಿ ಸಹ ಪದವೀಧರ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ftp ಆರ್ಕೈವ್ ಆಗಿ ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಆ ಸಮಯದಿಂದ, ಇದನ್ನು ML ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲವಾಗಿ ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು, ಶಿಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ. ಆರ್ಕೈವ್ನ ಪ್ರಭಾವದ ಸೂಚನೆಯಾಗಿ, ಇದನ್ನು 1000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ 100 "ಪೇಪರ್ಗಳಲ್ಲಿ" ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಕ್ವಾಂಡ್ಲ್
Quandl ತನ್ನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಆರ್ಥಿಕ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಉಚಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಪಾವತಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಖರೀದಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ Quandl ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡಬಹುದು. ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಬಹುದು ವ್ಯಾಪಾರ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಈ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಎಕ್ಸ್ಪ್ಲೋರ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಖಚಿತ. ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಮರೆಯದಿರಿ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗಲೂ ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ: ಇದು ಪ್ರಮಾಣ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಗುಣಮಟ್ಟವೂ ಆಗಿದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಯಾವುದೇ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ದೋಷಯುಕ್ತ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತಲುಪುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ