このチュートリアルは、Hugging Face へのデータセットのアップロードに関するものですが、その前に、Hugging Face へのデータセットのアップロードのアイデアとその長所と短所を理解しましょう。
カスタムのハグ顔データセットを作成するのは良いアイデアでしょうか、それとも悪いアイデアでしょうか?
Hugging Face にはデータセットのライブラリがあり、モデルを実行するためにデータをクリーンアップする必要がないため、ユーザーは時間を節約できます。ただし、最良の結果を生成するには、常にカスタム データセットを使用することをお勧めします。ここでは、個人データからデータセットを作成することの長所と短所を検討します。
長所
- カスタム データセットで機械学習モデルを実行することの最も重要な利点は、結果の信頼性です。
- 個人データを使用して ML モデルをトレーニングすることにより、ユーザーは自分のモデルのトレーニングを明確に認識し、それがどのように機能するかを正確に知ることができます。
- 個人データセット上で AI モデルを実行すると、データから推論を導き出し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。
短所
- データセットをコンパイルして AI モデルを適用する準備をするには、かなりの時間と労力がかかります。
- データにアクセスできるようにするには、カスタム データセットをクリーンアップする必要があります。
- Hugging Face ライブラリではあらゆるタイプのデータセットが利用できるため、このタスクは単に不要になります。
- さらに、以前に利用可能なデータセットには、はるかに大量のデータが含まれています。カスタム データセットは、Hugging Face データセットのデータ量に匹敵することはできません。
ハグ顔のデータセットをアップロードする方法 – ステップバイステップの方法
ステップ1： まずアカウントにログインします。
ステップ2： プロフィール アイコンをクリックします。
ドロップダウン メニューが表示されるので、クリックします。 新しいデータセット :
ステップ 3: その後、名前やライセンスなどのデータセットの詳細を入力するための新しいオプション セットが表示されます。
ステップ 4: クリック データセットの作成 さらなるアクションのために：
ステップ5: 今、 ファイルとバージョン タブで「ファイルを追加」ボタンをクリックしてデータセットをアップロードします。
「ファイルを追加」をクリックするとドロップダウンが表示され、「ファイルを追加」をクリックします。 ファイルをアップロードする :
ステップ6: 次に、データセットをウィンドウ内にドラッグします。
ステップ 7: 説明を入力し、 変更をコミットする :
データセットがアップロードされました:
結論
Hugging Face データセットは多くの柔軟性を提供しますが、ビジネスやその他の事業で実際のアルゴリズムをテストする場合には、データを使用することが非常に重要です。 Hugging Face を使用すると、個人用データセットを作成し、それをライブラリにアップロードして、さまざまな機械学習モデルをトレーニングおよびテストできます。その結果、データからリアルタイムで推論を行い、その情報を使用して重要な決定に影響を与えることができます。