यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
यह शोधपत्र डेटा रूपांतरण की एक व्यापक समीक्षा प्रस्तुत करता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास के साथ तेज़ी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। डेटा विविधता विभिन्न कारकों से उत्पन्न एक समस्या है, और विशेष रूप से, डेटा स्वरूपों में अंतर के कारण अक्सर इसके लिए विशेषज्ञ हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। मौजूदा पद्धतियाँ डेटा संरचना और स्कीमा में अंतर पर ही ध्यान केंद्रित करके डेटा रूपांतरण के महत्व को नज़रअंदाज़ कर देती हैं। यह शोधपत्र डेटा विविधता के स्रोत और विभिन्न डेटा स्वरूप अंतरों को संबोधित करने के लिए रणनीतियों को व्यवस्थित रूप से वर्गीकृत और प्रस्तुत करता है, और प्रत्येक रणनीति की अनूठी चुनौतियों पर प्रकाश डालता है। एआई सीखने की दक्षता में सुधार और विभिन्न एआई मॉडलों के अनुरूप इनपुट स्वरूपों को समायोजित करने के लिए डेटा रूपांतरण आवश्यक है, और एक उपयुक्त रूपांतरण तकनीक का चयन महत्वपूर्ण डेटा विवरणों को संरक्षित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
Takeaways, Limitations
•
Takeaways: डेटा विविधता समस्याओं के समाधान हेतु डेटा रूपांतरण रणनीतियों की एक व्यवस्थित समझ प्रदान करता है। AI मॉडलों के कुशल शिक्षण और अनुप्रयोग के लिए डेटा तैयारी प्रक्रियाओं के महत्व पर बल देता है। विभिन्न डेटा स्वरूपों में अंतरों को हल करने हेतु विभिन्न रणनीतियों को प्रस्तुत करके, यह व्यावहारिक समस्याओं को हल करने में मदद कर सकता है।
•
Limitations: यह शोधपत्र डेटा रूपांतरण रणनीतियों के वर्गीकरण और परिचय पर केंद्रित है, इसलिए यह प्रत्येक रणनीति के प्रदर्शन की तुलना करने और सर्वोत्तम रणनीति चुनने के बारे में विशिष्ट मार्गदर्शन प्रदान नहीं करता है। यह विशिष्ट AI मॉडल या उद्योग क्षेत्रों के लिए विशिष्ट डेटा रूपांतरण रणनीतियों को शामिल नहीं करता है। इसमें वास्तविक डेटासेट का उपयोग करके प्रायोगिक सत्यापन या केस स्टडी शामिल नहीं हैं।
