Ši pamoka skirta duomenų rinkinio įkėlimui į Hugging Face, bet prieš tai išsiaiškinkime duomenų rinkinio įkėlimo idėją ir privalumus bei trūkumus.
Ar sukurti individualų apsikabinančio veido duomenų rinkinį yra gera ar bloga idėja?
Hugging Face duomenų rinkinių biblioteka padeda vartotojams sutaupyti laiko, nes jiems nereikia valyti duomenų, kad paleistų modelius. Tačiau pasirinktiniai duomenų rinkiniai visada yra geresnė idėja siekiant geriausių rezultatų. Čia mes svarstome duomenų rinkinių kūrimo iš asmens duomenų privalumus ir trūkumus.
Argumentai 'už'
- Svarbiausias privalumas, kai naudojate mašininio mokymosi modelius tinkintuose duomenų rinkiniuose, yra rezultatų patikimumas.
- Asmens duomenų naudojimas mokant ML modelius užtikrina, kad vartotojas puikiai žinotų apie savo modelio mokymą ir tiksliai žinotų, kaip jis veikia.
- DI modelių vykdymas asmens duomenų rinkinyje leidžia daryti išvadas iš duomenų ir priimti pagrįstus sprendimus.
Minusai
- Duomenų rinkiniui sudaryti ir paruošti dirbtinio intelekto modeliams taikyti reikia daug laiko ir pastangų.
- Pasirinktiniai duomenų rinkiniai turi būti išvalyti, kad duomenys būtų pasiekiami.
- Dėl to, kad Hugging Face bibliotekoje yra visų tipų duomenų rinkinių, ši užduotis tampa nebereikalinga.
- Be to, anksčiau turimi duomenų rinkiniai turi daug didesnį duomenų kiekį. Pasirinktiniai duomenų rinkiniai negali konkuruoti su Hugging Face duomenų rinkinių duomenų kiekiu.
Kaip įkelti duomenų rinkinį apsikabinusiame veide – žingsnis po žingsnio metodas
1 žingsnis: Pirmas prisijungimas prie savo paskyros:
2 žingsnis: Spustelėkite profilio piktogramą:
Atsiras išskleidžiamasis meniu, spustelėkite a Naujas duomenų rinkinys :
3 veiksmas: Po to pasirodys naujas parinkčių rinkinys, kuriame turėsite įvesti išsamią duomenų rinkinio informaciją, pvz., pavadinimą, licenciją:
4 veiksmas: Spustelėkite Sukurti duomenų rinkinį dėl tolesnių veiksmų:
5 veiksmas: Dabar į Failai ir versijos Norėdami įkelti duomenų rinkinį, spustelėkite mygtuką Pridėti failą:
Spustelėjus Pridėti failą ir spustelėjus, pasirodys išskleidžiamasis meniu Įkelti failus :
6 veiksmas: Dabar vilkite duomenų rinkinį lange:
7 veiksmas: Įveskite aprašymą ir spustelėkite atlikti pakeitimus :
Duomenų rinkinys buvo įkeltas:
Išvada
Hugging Face duomenų rinkiniai suteikia daug lankstumo, tačiau labai svarbu naudoti duomenis, kai reikia išbandyti realaus gyvenimo algoritmus verslo ar kitoms įmonėms. Hugging Face leidžia sukurti asmeninį duomenų rinkinį ir įkelti jį į jų biblioteką, kad būtų galima apmokyti ir išbandyti įvairius mašininio mokymosi modelius. Vadinasi, iš savo duomenų galite daryti išvadas realiuoju laiku ir panaudoti informaciją svarbiems sprendimams daryti.