मशीन लर्निंग की लोकप्रियता इस समय सर्वकालिक उच्चतम स्तर पर है।
इसके बावजूद, कई निर्णय-निर्माता मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को डिजाइन करने, प्रशिक्षण और प्रभावी ढंग से तैनात करने की सटीक आवश्यकताओं से अनजान हैं।
सहायक कार्यों के रूप में, डेटा संग्रह, डेटासेट निर्माण और एनोटेशन की बारीकियों को नजरअंदाज कर दिया जाता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता, या एआई, व्यवसाय में कई मैन्युअल श्रमिकों की जगह ले रही है, जैसा कि हमने पिछले दो से तीन वर्षों में देखा है, इसकी तेज़ मल्टीटास्किंग, डेटा एकीकरण और समस्या-समाधान कौशल के लिए धन्यवाद।
यदि एआई को उपयुक्त डेटासेट के साथ फीड किया जाए तो एआई का कार्य सुचारू है। हालाँकि व्यवहार में, डेटासेट के साथ काम करने में किसी भी एआई प्रोजेक्ट की तुलना में सबसे अधिक समय और प्रयास लगता है, कभी-कभी यह कुल समय का 70% तक होता है।
एआई में डेटासेट का महत्व
डेटा किसी भी एआई मॉडल का एक महत्वपूर्ण घटक है और अनिवार्य रूप से, मशीन लर्निंग की लोकप्रियता में मौजूदा उछाल का एकमात्र कारण है।
स्केलेबल एमएल एल्गोरिदम अब स्टैंडअलोन समाधान के रूप में संभव हैं जो डेटा की उपलब्धता के कारण इसके मुख्य संचालन के उप-उत्पाद होने के बजाय किसी व्यवसाय में मूल्य जोड़ सकते हैं।
डेटा हमेशा आपके व्यवसाय की आधारशिला रहा है।
In वाणिज्यिक निर्णय लेना, ग्राहक ने क्या खरीदा, उत्पाद कितने पसंद किए गए, और ग्राहक प्रवाह की मौसमीता जैसे तत्व हमेशा महत्वपूर्ण रहे हैं।
लेकिन अब जब मशीन लर्निंग विकसित हो गई है, तो इस डेटा को डेटाबेस में इकट्ठा करना महत्वपूर्ण है।
आप ऐसा कर सकते हैं रुझानों की जांच करें और छिपे हुए पैटर्न और पर्याप्त डेटा बिंदु उपलब्ध होने पर आपके द्वारा उत्पादित डेटासेट के आधार पर निर्णय लें।
डेटासेट क्या है?
डेटासेट, या डेटा सेट, एक निश्चित विषय, थीम या क्षेत्र से संबंधित डेटा का एक समूह है।
डेटासेट को विभिन्न स्वरूपों में सहेजा जा सकता है, जैसे CSV, JSON, या SQL, और इसमें संख्या, पाठ, चित्र, क्लिप और ऑडियो सहित विभिन्न प्रकार के डेटा शामिल होते हैं।
परिणामस्वरूप, एक डेटासेट में आमतौर पर व्यवस्थित डेटा होता है जो एक ही विषय के लिए प्रासंगिक होता है और उस उद्देश्य के लिए उपयोग किया जाता है।
डेटासेट का उपयोग बाज़ार अनुसंधान के लिए किया जा सकता है, प्रतिद्वन्द्वी का विश्लेषण, मूल्य तुलना, पैटर्न पहचान और विश्लेषण, और प्रशिक्षण मशीन लर्निंग मॉडल।
ये केवल कुछ उदाहरण हैं, और डेटाबेस विभिन्न संदर्भों में सहायक होते हैं।
सबसे सरल शब्दों में;
- डेटा सेट रिकॉर्ड्स का कोई भी नामित संग्रह है।
- डेटा सेट सिस्टम सॉफ़्टवेयर द्वारा उपयोग के लिए जानकारी संग्रहीत कर सकते हैं, जैसे मेडिकल रिकॉर्ड या बीमा रिकॉर्ड।
- प्रोग्राम या ऑपरेटिंग सिस्टम द्वारा आवश्यक जानकारी, जैसे स्रोत कोड, मैक्रो लाइब्रेरी, या सिस्टम वेरिएबल या पैरामीटर भी इसमें संग्रहीत होते हैं डेटा सेट.
- डेटा सेट को सूचीबद्ध किया जा सकता है, जिससे उनके भंडारण के स्थान का उल्लेख किए बिना केवल नाम के संदर्भ की अनुमति मिलती है।
"रिकॉर्ड्स" और "डेटासेट्स" के बीच क्या अंतर है?
एक रिकॉर्ड, सरलतम अर्थ में, डेटा-कंटेनमेंट बाइट्स का एक सेट है। एक रिकॉर्ड अक्सर लिंक किए गए डेटा को संकलित करता है जिसे एक इकाई के रूप में संभाला जाता है, जैसे डेटाबेस में एक प्रविष्टि या किसी विभाग के एक कर्मचारी की कार्मिक जानकारी।
फ़ील्ड किसी रिकॉर्ड का एक निर्दिष्ट क्षेत्र है जिसका उपयोग डेटा की एक निश्चित श्रेणी के लिए किया जाता है, जैसे कि किसी कर्मचारी या विभाग का नाम।
इस पर निर्भर करते हुए कि हम डेटा तक कैसे पहुंचना चाहते हैं, डेटा सेट में रिकॉर्ड को विभिन्न तरीकों से व्यवस्थित किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, आप किसी एप्लिकेशन सॉफ़्टवेयर में प्रत्येक व्यक्ति के डेटा के लिए एक रिकॉर्ड प्रारूप प्रदान कर सकते हैं जो कार्मिक डेटा जैसी वस्तुओं को संसाधित करता है।
डेटासेट के प्रकार
डेटासेट को विभाजित करने के लिए कई श्रेणियां मौजूद हैं। यहां कुछ सबसे महत्वपूर्ण डेटासेट उपप्रकार दिए गए हैं।
1। के अनुसार data टाइप
- संख्यात्मक डेटासेट: मात्रात्मक विश्लेषण संख्यात्मक डेटाबेस का उपयोग करके किया जाता है, जो संख्याओं के समूह हैं।
- पाठ डेटासेट: पोस्ट, टेक्स्ट वार्तालाप और दस्तावेज़ सभी टेक्स्ट डेटासेट में शामिल हैं।
- मल्टी-मीडिया डेटासेट: इनमें संगीत, वीडियो और छवि फ़ाइलें शामिल हैं।
- समय-श्रृंखला डेटासेट: पैटर्न और प्रवृत्ति विश्लेषण के लिए समय-समय पर एकत्रित की गई जानकारी का संकलन करें।
- स्थानिक डेटासेट: स्थान संदर्भ वाले डेटासेट, जैसे जीपीएस डेटा, को स्थानिक डेटासेट कहा जाता है।
2. डेटा संरचना के अनुसार
- संरचित डेटासेट: डेटासेट जिन्हें जानकारी तक पहुंच और विश्लेषण करने के लिए चीजों को सरल बनाने के लिए विशिष्ट संरचनाओं में व्यवस्थित किया गया है।
- असंरचित डेटासेट: उनके पास स्पष्ट प्रारूप का अभाव है. उनमें विभिन्न प्रकार की जानकारी हो सकती है.
- हाइब्रिड डेटासेट: ऐसे डेटासेट जो व्यवस्थित और असंरचित दोनों होते हैं, हाइब्रिड डेटासेट कहलाते हैं।
3. सांख्यिकी के अंतर्गत
- संख्यात्मक डेटासेट: डेटासेट जो पूरी तरह से पूर्णांकों से बने होते हैं।
- द्विचर डेटासेट: द्विचर डेटासेट में दो डेटा कारकों का उपयोग किया जाता है।
- बहुभिन्नरूपी डेटासेट: तीन या अधिक चर वाले डेटासेट: ये बहुभिन्नरूपी डेटासेट हैं।
- श्रेणीबद्ध डेटासेट: संभावित मानों के केवल एक छोटे सेट वाले डेटासेट को श्रेणीबद्ध चर कहा जाता है।
- सहसंबंध के लिए डेटासेट: उन डेटा कारकों को शामिल करें जो एक दूसरे से संबंधित हैं।
4। मशीन सीखने
- एमएल प्रशिक्षण डेटासेट: एल्गोरिदम को बेहतर बनाने के लिए उपयोग किया जाता है।
- सत्यापन डेटासेट: मॉडल सटीकता में सुधार और ओवरफिटिंग को कम करने के लिए उपयोग किया जाता है।
- परीक्षण के लिए डेटासेट: मॉडल के अंतिम आउटपुट की सटीकता को मान्य करने के लिए उपयोग किया जाता है।
डेटासेट बनाने की विधियाँ
डेटाबेस के लाभों को पूरी तरह से समझने के लिए, आपको पहले यह जानना होगा कि वे वास्तव में कैसे बनाए गए हैं। निम्नलिखित दो मूलभूत विधियाँ हैं:
पहला कदम विभिन्न स्रोतों से जानकारी इकट्ठा करने के लिए एक अद्वितीय डेटा प्रोसेसर बनाना है। उन्नत एप्लिकेशन के साथ, यह काम आसान हो जाता है।
वेब से गुप्त रूप से डेटा निकालने के लिए, ब्राइट डेटा का वेब स्क्रैपिंग टूल इसमें अंतर्निहित पार्सिंग फ़ंक्शन और प्रॉक्सी सुविधाएं शामिल हैं।
दूसरा विकल्प, जो आपका समय और प्रयास बचाएगा, पहले से मौजूद डेटाबेस खरीदना है। और फिर, ब्रिलियंट डेटा डाउनलोड करने योग्य डेटासेट का एक विशाल चयन प्रदान करता है।
डेटासेट का उपयोग करने के लाभ
डेटाबेस का उपयोग करने के शीर्ष तीन लाभ नीचे सूचीबद्ध हैं।
1. उन्नत निर्णय-निर्माण
डेटासेट की जानकारी का उपयोग रणनीतिक विकल्पों का समर्थन करने के लिए किया जाता है। डेटासेट, विशेष रूप से, आपको ग्राहक के व्यवहार का मूल्यांकन करने, बाज़ार के रुझानों का पता लगाने, जानकारी के बीच पैटर्न और कनेक्शन देखने और परिणामों का आकलन करने देते हैं।
अपनी पसंद को सूचित करने के लिए डेटासेट का उपयोग करके, आप अपने व्यवसाय को यह निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं कि कहां जाना है इसके संसाधनों का निवेश करें, नए उत्पाद कैसे बनाएं, और नई सेवाओं के लिए कितना पूछना है।
परिणामस्वरूप आपकी प्रतिस्पर्धी प्रकृति और बाजार की आवश्यकताओं पर प्रतिक्रिया करने की क्षमता में वृद्धि होगी।
2. एक बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव
आप सीख सकते हैं कि उपयोगकर्ता समीक्षाओं वाले डेटासेट का उपयोग करके ग्राहक अनुभव के हर पहलू को कैसे बेहतर बनाया जाए।
उदाहरण के लिए, आप इस जानकारी का उपयोग इंटरैक्शन को अनुकूलित करने के लिए कर सकते हैं, उत्पाद डिज़ाइन को बेहतर बनाएं, संशोधित करें या नई सुविधाएँ शामिल करें, और उपयोगकर्ता यात्रा में सुधार करें।
आप बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करके ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार करेंगे
3. समय की बचत और लागत कुशल
एक डेटासेट आपको पैसे और प्रयास बचाने के तरीके ढूंढने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, विकास प्रक्रिया में त्रुटियों का पता लगाने के लिए डेटासेट का उपयोग करने से आपको अपनी प्रक्रियाओं को पुनर्गठित करने, बर्बादी में कटौती करने और समय बचाने में मदद मिल सकती है।
इसी तरह से डेटासेट का विश्लेषण करने से आपको आपूर्ति श्रृंखला में अंतराल, अनावश्यक प्रक्रियाओं आदि का पता लगाने में मदद मिल सकती है व्यावसायिक क्षेत्र वे आवश्यकता से अधिक खर्च कर रहे हैं।
डेटासेट केस परिदृश्यों का उपयोग करें
आइए डेटासेट के कुछ सबसे लोकप्रिय उपयोग मामलों पर गौर करें।
1. कीमतों की तुलना की जा सकती है
आप अपने सभी प्रतिस्पर्धियों को ट्रैक कर सकते हैं, सर्वोत्तम सौदे खोज सकते हैं, और डेटा सेट की मदद से कीमतों में उतार-चढ़ाव पर भी नज़र रख सकते हैं जिसमें विभिन्न ईकॉमर्स वेबसाइटों से उत्पाद की कीमतें शामिल हैं।
अफसोस की बात है कि ईकॉमर्स वेबसाइटों से डेटा निकालना काफी मुश्किल है। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन के पास कैप्चा सहित कई एंटी-स्क्रैपिंग उपाय हैं, और विभिन्न संरचनाओं वाली साइटें हैं।
आप लाखों वस्तुओं, विक्रेताओं और समीक्षाओं तक आसान पहुंच प्राप्त कर सकते हैं Bright Dataअमेज़ॅन डेटासेट।
इसके अतिरिक्त, निवेशक, खुदरा विक्रेता, विश्वव्यापी कंपनियाँ और विश्लेषक प्रदान की गई मदद से लाभ उठा सकते हैं Bright Dataडेटा के लिए उत्तर eCommerce विश्लेषण.
2. सोशल मीडिया पर नज़र रखना
सोशल मीडिया आंकड़ों में खुला डेटा होता है जो फेसबुक, ट्विटर, रेडिट और अन्य सोशल मीडिया साइटों से लिया गया है।
ये डेटासेट लक्षित बाज़ार के बारे में अधिक जानने या उपयोगकर्ता सहभागिता, व्यवहार और प्राथमिकताओं पर शोध करने में सहायक होते हैं।
ब्रांडों पर नज़र रखने के लिए सोशल मीडिया डेटासेट महत्वपूर्ण हैं, भावना विश्लेषण का संचालन करना, और सहयोग करने के लिए प्रभावशाली लोगों की पहचान करना।
विभिन्न सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म से एकत्रित की गई ढेर सारी जानकारी प्राप्त करने के लिए, खरीदारी करें Bright Dataके सोशल मीडिया डेटासेट।
3. कर्मचारियों को नियुक्त करना
नए कर्मचारियों को ढूंढने में काफी समय और प्रयास लगता है। आदर्श उम्मीदवार ढूंढने में कई महीने भी लग सकते हैं. मुद्दा यह है कि जैसी वेबसाइटें लिंक्डइन उपयोगकर्ताओं को आसानी से अपने डेटा को फ़िल्टर और जांचने नहीं दे सकता।
डेटासेट पर कोई भी वांछित विश्लेषण करने की क्षमता और दिलचस्प डेटा होने से सब कुछ आसान हो जाता है।
द्वारा उपलब्ध कराया गया एक लिंक्डइन डेटासेट Bright Data इसमें कई सार्वजनिक रूप से सुलभ प्रोफ़ाइलों से पूरी जानकारी शामिल है
उदाहरण के तौर पर, सीएसवी डेटा प्रविष्टियों वाले डेटासेट में निम्नलिखित अनुभाग होंगे:
- दिनांक: जिस दिन जानकारी एकत्रित की गई.
- USD में औसत कीमत: किसी शहर में किसी विशेष वस्तु की औसत लागत अमेरिकी डॉलर में व्यक्त की गई है।
- कुल बिक्री: एक ही दिन में किसी स्थान पर बेचे गए माल की कुल मात्रा।
- छोटे आइटम बेचे गए: किसी स्थान पर एक ही दिन में छोटी वस्तुओं के रूप में बेची गई कुल वस्तुओं की संख्या।
- बड़े पैमाने पर बेचे गए सामान: एक ही दिन में किसी स्थान पर बेची गई बड़ी वस्तुओं की कुल संख्या.
- अतिरिक्त बड़े आइटम बेचे गए: किसी समुदाय में एक ही दिन में बेची गई अतिरिक्त-बड़ी वस्तुओं की मात्रा।
- शहर: डेटा संग्रह का स्थान.
Quick Links
- कैसे जस्टकंट्रोल. आपका व्यक्तिगत डेटा प्रवाह सेट करता है
- सर्वोत्तम डेटासेंटर प्रॉक्सी सेवाएँ
- कितने डेटा उल्लंघन
निष्कर्ष: डेटासेट 2024 क्या है
आपने इस आलेख में डेटासेट की अवधारणा, सीएसवी डेटासेट उदाहरण और विभिन्न प्रकार के डेटासेट देखे। आपने विभिन्न उपयोग के मामलों में डेटासेट द्वारा प्रदान किए जा सकने वाले लाभों की गहन समझ प्राप्त कर ली है।
इसके अतिरिक्त, आपको डेटासेट बनाने के सबसे विशिष्ट तरीकों पर गौर करने का मौका मिला।
इनमें एक डेटासेट प्राप्त करना शामिल है जो विशेष रूप से आपकी आवश्यकताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है या इंटरनेट से डेटा एकत्र करना है। ये दोनों सेवाएँ प्रदान की जाती हैं Bright Data, डेटासेट का शीर्ष बाज़ार आपूर्तिकर्ता!
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