הדרכה זו עוסקת בהעלאת מערך הנתונים ב-Huging Face, אך לפני הבה נבין את הרעיון של העלאת מערך הנתונים אליו ואת היתרונות והחסרונות שלו.
האם יצירת מערך נתונים מותאם אישית של פנים מחבקות הוא רעיון טוב או רע?
ספריית מערכי הנתונים ב-Huging Face קיימת כדי לעזור למשתמשים לחסוך זמן מכיוון שהם לא צריכים לנקות את הנתונים שלהם כדי להפעיל מודלים. עם זאת, מערכי נתונים מותאמים אישית הם תמיד רעיון טוב יותר כדי ליצור את התוצאות הטובות ביותר. כאן, אנו שוקלים את היתרונות והחסרונות של יצירת מערכי נתונים מתוך נתונים אישיים.
יתרונות
- היתרון החשוב ביותר בהפעלת מודלים של Machine Learning על מערכי נתונים מותאמים אישית הוא מהימנות התוצאות.
- השימוש בנתונים אישיים לאימון מודלים של ML מבטיח שהמשתמש מודע היטב לאימון המודל שלו ויודע בדיוק כיצד הוא פועל.
- הפעלת מודלים של AI על מערך נתונים אישי מאפשר לך להסיק מהנתונים כדי לקבל החלטות מושכלות.
חסרונות
- נדרשת כמות משמעותית של זמן ומאמץ כדי להרכיב את מערך הנתונים שלך ולהכינו ליישום מודלים של AI.
- יש לנקות את מערכי הנתונים המותאמים אישית כדי שהנתונים יהיו נגישים.
- הזמינות של כל סוגי מערכי הנתונים בספריית Hugging Face פשוט הופכת את המשימה הזו למיושנת.
- יתר על כן, למערכי הנתונים הזמינים בעבר יש כמויות נתונים גדולות בהרבה. מערכי נתונים מותאמים אישית אינם יכולים להתחרות בכמות הנתונים של מערכי נתונים של Hugging Face.
כיצד להעלות מערך נתונים על חיבוק פנים - שיטה שלב אחר שלב
שלב 1: כניסה ראשונה לחשבון שלך:
שלב 2: לחץ על סמל הפרופיל:
יופיע תפריט נפתח, לחץ על א מערך נתונים חדש :
שלב 3: לאחר מכן, תופיע קבוצה חדשה של אפשרויות שבהן עליך להזין את הפרטים של מערך הנתונים, כגון שם, רישיון:
שלב 4: לחץ על צור מערך נתונים לפעולות נוספות:
שלב 5: עכשיו ב קבצים וגרסאות לשונית לחץ על כפתור הוסף קובץ כדי להעלות את מערך הנתונים:
תפריט נפתח תופיע כאשר תלחץ על הוסף קובץ ותלחץ על העלה קבצים :
שלב 6: כעת גרור את מערך הנתונים בחלון:
שלב 7: הזן את התיאור ולאחר מכן לחץ על לבצע שינויים :
מערך הנתונים הועלה:
סיכום
מערכי נתונים של חיבוק פנים מספקים גמישות רבה, אך השימוש בנתונים שלך חשוב מאוד כשמדובר בבדיקת אלגוריתמים מהחיים האמיתיים עבור עסקים או מיזמים אחרים. Hugging Face מאפשר לך ליצור מערך נתונים אישי ולהעלות אותו לספרייה שלהם לצורך הדרכה ובדיקה של מודלים שונים של Machine Learning. כתוצאה מכך, אתה יכול להסיק מהנתונים שלך בזמן אמת ולהשתמש במידע כדי להשפיע על החלטות חשובות.