जनरेटिव एआई के लिए डेटा महत्वपूर्ण घटक है - एआई के लिए डेटा के महत्व के बारे में

🌐📊जेनरेटिव एआई के लिए डेटा का महत्व

डेटा आधुनिक तकनीक की रीढ़ है और जेनरेटिव एआई के विकास और संचालन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। जेनरेटिव एआई, जिसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रूप में भी जाना जाता है, सामग्री (जैसे पाठ, चित्र, संगीत और यहां तक ​​कि वीडियो) बनाने में सक्षम है, वर्तमान में तकनीकी विकास के सबसे नवीन और गतिशील क्षेत्रों में से एक है। लेकिन इस विकास को क्या संभव बनाता है? उत्तर सरल है: डेटा।

📈💡 डेटा: जेनरेटिव एआई का दिल

कई मायनों में, डेटा जेनरेटिव एआई के केंद्र में है। व्यापक मात्रा में उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा के बिना, इन प्रणालियों को शक्ति प्रदान करने वाले एल्गोरिदम सीखने या विकसित करने में सक्षम नहीं होंगे। इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा का प्रकार और गुणवत्ता काफी हद तक रचनात्मक और उपयोगी परिणाम देने की उनकी क्षमता निर्धारित करती है।

यह समझने के लिए कि डेटा इतना महत्वपूर्ण क्यों है, हमें इस प्रक्रिया पर गौर करना होगा कि जेनरेटर एआई सिस्टम कैसे काम करते हैं। इन प्रणालियों को मशीन लर्निंग, विशेष रूप से गहन शिक्षण का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। डीप लर्निंग कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है जो मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके की नकल करता है। इन नेटवर्कों को भारी मात्रा में डेटा दिया जाता है जिससे वे पैटर्न और कनेक्शन को पहचान और सीख सकते हैं।

📝📚 जनरेटिव एआई के माध्यम से पाठ निर्माण: एक सरल उदाहरण

एक सरल उदाहरण जेनेरिक एआई का उपयोग करके पाठ निर्माण है। यदि किसी एआई को ठोस पाठ लिखने में सक्षम होना है, तो उसे पहले भारी मात्रा में भाषाई डेटा का विश्लेषण करना होगा। ये डेटा विश्लेषण एआई को मानव भाषा की संरचना, व्याकरण, शब्दार्थ और शैलीगत उपकरणों को समझने और दोहराने में सक्षम बनाते हैं। डेटा जितना अधिक विविध और व्यापक होगा, एआई विभिन्न भाषाई शैलियों और बारीकियों को उतना ही बेहतर ढंग से समझ और पुन: पेश कर सकता है।

🧹🏗️ डेटा की गुणवत्ता और तैयारी

लेकिन यह केवल डेटा की मात्रा के बारे में नहीं है, गुणवत्ता भी महत्वपूर्ण है। उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा साफ़, अच्छी तरह से क्यूरेट किया गया है, और एआई को जो सीखना चाहिए उसका प्रतिनिधि है। उदाहरण के लिए, ऐसे डेटा के साथ टेक्स्ट एआई को प्रशिक्षित करना अनुपयोगी होगा जिसमें मुख्य रूप से दोषपूर्ण या गलत जानकारी शामिल है। यह सुनिश्चित करना भी उतना ही महत्वपूर्ण है कि डेटा पूर्वाग्रह से मुक्त है। प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह के कारण एआई पक्षपाती या गलत परिणाम दे सकता है, जो कई उपयोग के मामलों में समस्याग्रस्त हो सकता है, खासकर स्वास्थ्य देखभाल या न्याय जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में।

एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू डेटा की विविधता है। जेनरेटिव एआई को डेटा स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला से लाभ मिलता है। यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल अधिक सामान्य-उद्देश्य वाले हैं और विभिन्न संदर्भों और उपयोग के मामलों पर प्रतिक्रिया देने में सक्षम हैं। उदाहरण के लिए, पाठ उत्पादन के लिए एक जेनरेटिव मॉडल का प्रशिक्षण करते समय, डेटा विभिन्न शैलियों, शैलियों और युगों से आना चाहिए। यह AI को विभिन्न प्रकार की वर्तनी और प्रारूपों को समझने और उत्पन्न करने की क्षमता देता है।

डेटा के महत्व के अलावा, डेटा तैयार करने की प्रक्रिया भी महत्वपूर्ण है। एआई की उपयोगिता को अधिकतम करने के लिए उसे प्रशिक्षित करने से पहले अक्सर डेटा को संसाधित करने की आवश्यकता होती है। इसमें डेटा को साफ़ करना, डुप्लिकेट हटाना, त्रुटियों को सुधारना और डेटा को सामान्य बनाना जैसे कार्य शामिल हैं। सावधानीपूर्वक की गई डेटा तैयारी प्रक्रिया एआई मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में काफी मदद करती है।

🖼️🖥️ जेनरेटिव एआई के माध्यम से छवि निर्माण

एक महत्वपूर्ण क्षेत्र जहां जेनरेटिव एआई और डेटा का महत्व विशेष रूप से स्पष्ट है, वह है छवि निर्माण। जेनेरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) जैसी तकनीकों ने पारंपरिक छवि निर्माण विधियों में क्रांति ला दी है। GAN में दो तंत्रिका नेटवर्क होते हैं जो एक दूसरे के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करते हैं: एक जनरेटर और एक विवेचक। जनरेटर छवियां बनाता है, और विवेचक मूल्यांकन करता है कि क्या ये छवियां वास्तविक हैं (प्रशिक्षण डेटासेट से) या उत्पन्न (जनरेटर द्वारा)। इस प्रतियोगिता के माध्यम से, जनरेटर लगातार सुधार करता है जब तक कि यह भ्रामक वास्तविक छवियां उत्पन्न नहीं कर लेता। यहां भी, जनरेटर को यथार्थवादी और विस्तृत छवियां बनाने में सक्षम बनाने के लिए व्यापक और विविध छवि डेटा आवश्यक है।

🎶🎼 संगीत रचना और जनरेटिव एआई

डेटा का महत्व संगीत के दायरे तक भी फैला हुआ है। जनरेटिव संगीत एआई विशेष संगीत शैलियों की संरचनाओं और पैटर्न को सीखने के लिए संगीत के टुकड़ों के बड़े डेटाबेस का उपयोग करते हैं। इस डेटा के साथ, एआई संगीत के नए टुकड़े बना सकते हैं जो शैलीगत रूप से मानव संगीतकारों के कार्यों के समान हैं। इससे संगीत उद्योग में रोमांचक अवसर खुलते हैं, उदाहरण के लिए नई रचनाओं या व्यक्तिगत संगीत उत्पादन के विकास में।

📽️🎬 वीडियो उत्पादन और जेनरेटिव एआई

वीडियो निर्माण में डेटा का भी अमूल्य मूल्य है। जेनरेटिव मॉडल ऐसे वीडियो बनाने में सक्षम हैं जो यथार्थवादी दिखते हैं और नवीन हैं। इन AI का उपयोग फिल्मों के लिए विशेष प्रभाव बनाने या वीडियो गेम के लिए नए दृश्य बनाने के लिए किया जा सकता है। अंतर्निहित डेटा में लाखों वीडियो क्लिप शामिल हो सकते हैं जिनमें विभिन्न दृश्य, परिप्रेक्ष्य और आंदोलन पैटर्न शामिल हैं।

🎨🖌️ कला और जनरेटिव एआई

एक अन्य क्षेत्र जो जेनेरिक एआई और डेटा के महत्व से लाभान्वित होता है वह कला है। कलात्मक एआई मॉडल कला के आश्चर्यजनक कार्य बनाते हैं जो अतीत के उस्तादों से प्रेरित होते हैं या पूरी तरह से नई कलात्मक शैलियों को पेश करते हैं। इन प्रणालियों को कलात्मक शैलियों और तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला को पकड़ने के लिए विभिन्न कलाकारों और युगों के कार्यों वाले डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है।

🔒🌍नैतिकता और डेटा सुरक्षा

जब डेटा और जेनरेटिव एआई की बात आती है तो नैतिकता भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। चूंकि मॉडल अक्सर बड़ी मात्रा में व्यक्तिगत या संवेदनशील डेटा का उपयोग करते हैं, इसलिए गोपनीयता संबंधी चिंताओं को ध्यान में रखा जाना चाहिए। यह महत्वपूर्ण है कि डेटा का उपयोग निष्पक्ष और पारदर्शी तरीके से किया जाए और व्यक्तियों की गोपनीयता सुरक्षित रहे। कंपनियों और अनुसंधान संस्थानों को यह सुनिश्चित करना होगा कि वे डेटा को जिम्मेदारी से संभालें और उनके द्वारा विकसित एआई सिस्टम नैतिक मानकों को पूरा करें।

निष्कर्षतः, जनरेटिव एआई के विकास और सफलता के लिए डेटा महत्वपूर्ण घटक है। वे न केवल कच्चे माल हैं जिनसे ये प्रणालियाँ अपना ज्ञान प्राप्त करती हैं, बल्कि विभिन्न अनुप्रयोग क्षेत्रों में अपनी पूरी क्षमता प्राप्त करने की कुंजी भी हैं। सावधानीपूर्वक डेटा संग्रह, प्रसंस्करण और उपयोग के माध्यम से, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि जेनरेटिव एआई सिस्टम न केवल अधिक शक्तिशाली और लचीले हैं, बल्कि नैतिक और सुरक्षित भी हैं। जेनेरिक एआई की यात्रा अभी शुरुआती चरण में है और डेटा की भूमिका केंद्रीय बनी रहेगी।

📣समान विषय

•  जेनरेटरेटिव एआई के लिए डेटा का सार
• 📈 डेटा गुणवत्ता और विविधता: एआई की सफलता की कुंजी
• 🎨 कृत्रिम रचनात्मकता: कला और डिजाइन में जेनरेटिव एआई
• 📝 जेनरेटिव एआई के माध्यम से डेटा-आधारित टेक्स्ट निर्माण
• 🎬 जेनेरिक एआई की बदौलत वीडियो उत्पादन में क्रांति
• 🎶 जनरेटिव एआई रचनाएँ: संगीत का भविष्य
• 🧐एआई के लिए डेटा के उपयोग में नैतिक विचार
• 👾 जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क: कोड से कला तक
• 🧠 गहन शिक्षा और उच्च गुणवत्ता वाले डेटा का महत्व
• 🔍जेनरेटिव एआई के लिए डेटा तैयार करने की प्रक्रिया

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📊💻 डेटा AI का आधार बनता है। प्रशिक्षण के लिए, इंटरनेट से स्वतंत्र रूप से सुलभ डेटा का उपयोग किया जाता है, जिसे भारी रूप से फ़िल्टर किया जाता है।

• प्रशिक्षण के दौरान विकृतियों से बचना कठिन है। इसलिए मॉडल संतुलित उत्तर देने और समस्याग्रस्त शब्दों से बचने का प्रयास करते हैं।
• एआई मॉडल की सटीकता अनुप्रयोग के आधार पर भिन्न होती है, अन्य बातों के अलावा, बीमारियों का निदान करते समय प्रत्येक विवरण प्रासंगिक होता है।
• डेटा सुरक्षा और डेटा पोर्टेबिलिटी चिकित्सा संदर्भ में चुनौतियां हैं।

हमारा डेटा अब इंटरनेट पर हर जगह एकत्र किया जाता है और इसका उपयोग चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए भी किया जाता है। लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है, यह कैसे सुनिश्चित किया जाता है कि मॉडलों में कोई विकृतियां, तथाकथित पूर्वाग्रह उत्पन्न न हों और डेटा सुरक्षा कैसे बनाए रखी जाती है? टेक्निकल यूनिवर्सिटी ऑफ म्यूनिख (टीयूएम) में मशीन लर्निंग के प्रोफेसर रेइनहार्ड हेकेल इन सवालों के जवाब देते हैं। वह चिकित्सा में बड़े भाषा मॉडल और इमेजिंग विधियों पर शोध करते हैं।

🔍🤖एआई सिस्टम के प्रशिक्षण में डेटा क्या भूमिका निभाता है?

एआई सिस्टम डेटा को प्रशिक्षण उदाहरण के रूप में उपयोग करते हैं। ChatGPT जैसे बड़े भाषा मॉडल केवल उन विषयों पर प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं जिन पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया है।

प्रशिक्षण के लिए सामान्य भाषा मॉडल द्वारा उपयोग की जाने वाली अधिकांश जानकारी वह डेटा है जो इंटरनेट पर स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है। किसी प्रश्न के लिए जितना अधिक प्रशिक्षण डेटा होगा, परिणाम उतने ही बेहतर होंगे। उदाहरण के लिए, यदि बहुत सारे अच्छे पाठ हैं जो एआई के लिए गणित में कनेक्शन का वर्णन करते हैं जो गणित कार्यों में मदद करने वाला है, तो प्रशिक्षण डेटा तदनुसार अच्छा होगा। वहीं, डेटा का चयन करते समय वर्तमान में बहुत अधिक फ़िल्टरिंग होती है। डेटा के बड़े समूह से, केवल अच्छा डेटा एकत्र किया जाता है और प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाता है।

📉🧠 डेटा का चयन करते समय, एआई को उदाहरण के लिए नस्लवादी या लिंगवादी रूढ़िवादिता, तथाकथित पूर्वाग्रह उत्पन्न करने से कैसे रोका जाता है?

ऐसी पद्धति विकसित करना बहुत कठिन है जो क्लासिक रूढ़िवादिता पर आधारित न हो और निष्पक्ष एवं निष्पक्ष हो। उदाहरण के लिए, यदि आप त्वचा के रंग के संबंध में परिणामों को विकृत होने से रोकना चाहते हैं, तो यह अपेक्षाकृत आसान है। हालाँकि, यदि लिंग को त्वचा के रंग में भी जोड़ा जाता है, तो ऐसी स्थितियाँ उत्पन्न हो सकती हैं जिनमें मॉडल के लिए एक ही समय में त्वचा के रंग और लिंग के संबंध में पूरी तरह से निष्पक्ष कार्य करना संभव नहीं होगा।

इसलिए अधिकांश भाषा मॉडल, उदाहरण के लिए, राजनीतिक प्रश्नों का संतुलित उत्तर देने और कई दृष्टिकोणों पर प्रकाश डालने का प्रयास करते हैं। जब मीडिया सामग्री पर आधारित प्रशिक्षण दिया जाता है, तो पत्रकारिता गुणवत्ता मानदंडों को पूरा करने वाले मीडिया को प्राथमिकता दी जाती है। इसके अलावा, डेटा फ़िल्टर करते समय, यह सुनिश्चित करने के लिए ध्यान रखा जाता है कि कुछ शब्दों, उदाहरण के लिए नस्लवादी या लिंगवादी, का उपयोग नहीं किया जाता है।

🌐📚 कुछ भाषाओं में इंटरनेट पर बहुत अधिक सामग्री है, तो कुछ में काफी कम है। यह परिणामों की गुणवत्ता को कैसे प्रभावित करता है?

अधिकांश इंटरनेट अंग्रेजी में है। इससे बड़े भाषा मॉडल अंग्रेजी में सबसे अच्छा काम करते हैं। लेकिन जर्मन भाषा के लिए भी बहुत सारी सामग्री है। हालाँकि, उन भाषाओं के लिए जो इतनी प्रसिद्ध नहीं हैं और जिनके लिए इतने सारे पाठ नहीं हैं, प्रशिक्षण डेटा कम है और इसलिए मॉडल खराब काम करते हैं।

कुछ भाषाओं में भाषा मॉडल का उपयोग कितनी अच्छी तरह किया जा सकता है, यह आसानी से देखा जा सकता है क्योंकि वे तथाकथित स्केलिंग कानूनों का पालन करते हैं। यह परीक्षण करता है कि क्या कोई भाषा मॉडल अगले शब्द की भविष्यवाणी करने में सक्षम है। जितना अधिक प्रशिक्षण डेटा होगा, मॉडल उतना ही बेहतर होगा। लेकिन यह न केवल बेहतर होता है, बल्कि पूर्वानुमानित रूप से बेहतर भी होता है। इसे गणितीय समीकरण द्वारा आसानी से दर्शाया जा सकता है।

💉👨‍⚕️ व्यवहार में AI का कितना सटीक होना आवश्यक है?

यह काफी हद तक आवेदन के संबंधित क्षेत्र पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, एआई का उपयोग करके पोस्ट-प्रोसेस की गई तस्वीरों के लिए, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि अंत में हर बाल सही जगह पर है या नहीं। यह अक्सर पर्याप्त होता है यदि कोई चित्र अंत में अच्छा दिखता है। बड़े भाषा मॉडल के साथ भी, यह महत्वपूर्ण है कि प्रश्नों का उत्तर अच्छी तरह से दिया जाए, चाहे विवरण गायब हो या गलत हो, यह हमेशा महत्वपूर्ण नहीं होता है। भाषा मॉडल के अलावा, मैं मेडिकल इमेज प्रोसेसिंग के क्षेत्र में भी शोध करता हूं। यहां यह बहुत महत्वपूर्ण है कि बनाई गई छवि का प्रत्येक विवरण सही हो। यदि मैं निदान के लिए एआई का उपयोग करता हूं, तो यह बिल्कुल सही होना चाहिए।

🛡️📋AI के संबंध में अक्सर डेटा सुरक्षा की कमी पर चर्चा की जाती है। यह कैसे सुनिश्चित किया जाता है कि व्यक्तिगत डेटा सुरक्षित है, विशेष रूप से चिकित्सा संदर्भ में?

अधिकांश चिकित्सा अनुप्रयोग रोगी डेटा का उपयोग करते हैं जो अज्ञात है। अब वास्तविक खतरा यह है कि ऐसी स्थितियाँ हैं जिनमें डेटा से अभी भी निष्कर्ष निकाले जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, एमआरआई या सीटी स्कैन का उपयोग अक्सर उम्र या लिंग का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। तो डेटा में वास्तव में कुछ अज्ञात जानकारी है। यहां मरीजों को पर्याप्त जानकारी प्रदान करना महत्वपूर्ण है।

⚠️📊 चिकित्सा संदर्भ में एआई का प्रशिक्षण करते समय अन्य कौन सी कठिनाइयाँ आती हैं?

एक बड़ी कठिनाई डेटा एकत्र करना है जो कई अलग-अलग स्थितियों और परिदृश्यों को दर्शाता है। एआई तब सबसे अच्छा काम करता है जब जिस डेटा पर इसे लागू किया जाता है वह प्रशिक्षण डेटा के समान होता है। हालाँकि, डेटा अस्पताल-दर-अस्पताल भिन्न होता है, उदाहरण के लिए रोगी संरचना या डेटा उत्पन्न करने वाले उपकरण के संदर्भ में। समस्या को हल करने के लिए दो विकल्प हैं: या तो हम एल्गोरिदम को बेहतर बनाने का प्रबंधन करें या हमें अपने डेटा को अनुकूलित करना होगा ताकि इसे अन्य स्थितियों में बेहतर ढंग से लागू किया जा सके।

👨‍🏫🔬व्यक्ति के बारे में:

प्रो. रेइनहार्ड हेकेल मशीन लर्निंग के क्षेत्र में अनुसंधान करते हैं। वह गहन शिक्षण के लिए एल्गोरिदम और सैद्धांतिक नींव के विकास पर काम करते हैं। एक फोकस मेडिकल इमेज प्रोसेसिंग पर है। वह डीएनए डेटा भंडारण भी विकसित करता है और डिजिटल सूचना प्रौद्योगिकी के रूप में डीएनए के उपयोग पर काम कर रहा है।

वह म्यूनिख डेटा साइंस इंस्टीट्यूट और म्यूनिख सेंटर फॉर मशीन लर्निंग के भी सदस्य हैं।

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