이 튜토리얼은 Hugging Face에 데이터 세트를 업로드하는 것에 관한 것이지만 데이터 세트를 업로드하는 아이디어와 장단점을 이해하기 전에.
맞춤 포옹 얼굴 데이터 세트를 만드는 것이 좋은 생각인가요, 나쁜 생각인가요?
Hugging Face의 데이터세트 라이브러리는 사용자가 모델을 실행하기 위해 데이터를 정리할 필요가 없으므로 시간을 절약할 수 있도록 도와줍니다. 그러나 사용자 지정 데이터 세트는 최상의 결과를 생성하는 데 항상 더 나은 아이디어입니다. 여기서는 개인 데이터에서 데이터 세트를 만드는 것의 장단점을 고려합니다.
장점
- 사용자 정의 데이터 세트에서 기계 학습 모델을 실행하는 가장 중요한 이점은 결과의 신뢰성입니다.
- ML 모델 훈련에 개인 데이터를 사용하면 사용자가 자신의 모델 훈련에 대해 정확히 인식하고 모델이 어떻게 작동하는지 정확하게 알 수 있습니다.
- 개인 데이터 세트에서 AI 모델을 실행하면 데이터에서 추론을 도출하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
단점
- 데이터 세트를 컴파일하고 AI 모델을 적용하기 위해 준비하는 데 상당한 시간과 노력이 필요합니다.
- 데이터에 액세스하려면 사용자 지정 데이터 세트를 정리해야 합니다.
- Hugging Face 라이브러리에서 모든 유형의 데이터 세트를 사용할 수 있으므로 이 작업이 필요하지 않습니다.
- 또한 이전에 사용 가능한 데이터 세트에는 훨씬 더 많은 양의 데이터가 있습니다. 사용자 정의 데이터 세트는 Hugging Face 데이터 세트의 데이터 양과 경쟁할 수 없습니다.
포옹하는 얼굴에 데이터 세트를 업로드하는 방법 – 단계별 방법
1 단계: 계정에 먼저 로그인:
2 단계: 프로필 아이콘을 클릭합니다:
드롭다운 메뉴가 나타나면 새 데이터세트 :
3단계: 그런 다음 이름, 라이선스와 같은 데이터 세트의 세부 정보를 입력해야 하는 새 옵션 집합이 나타납니다.
4단계: 클릭 데이터세트 만들기 추가 조치:
5단계: 지금 파일 및 버전 탭에서 파일 추가 버튼을 클릭하여 데이터세트를 업로드합니다.
파일 추가를 클릭하면 드롭다운이 표시되고 파일 업로드하다 :
6단계: 이제 창에서 데이터세트를 드래그합니다.
7단계: 설명을 입력하고 다음을 클릭합니다. 커밋 변경 :
데이터 세트가 업로드되었습니다:
결론
Hugging Face 데이터 세트는 많은 유연성을 제공하지만 비즈니스 또는 기타 벤처를 위한 실제 알고리즘을 테스트할 때 데이터를 사용하는 것이 매우 중요합니다. Hugging Face를 사용하면 개인 데이터 세트를 만들고 다양한 머신 러닝 모델을 교육하고 테스트하기 위해 라이브러리에 업로드할 수 있습니다. 결과적으로 데이터에서 실시간으로 추론하고 정보를 사용하여 중요한 결정에 영향을 미칠 수 있습니다.