Akansha Yadav breaks down four types of data in machine learning: open-source datasets from government and science agencies, commercial data owned by businesses, private data like health records that need permission, and restricted data with strict access controls. Understanding these categories matters for choosing the right sources and staying legal and ethical.
आइये 1 चीज समझते हैं। मशीन लर्निंग में अगर आप अपनी जर्नी कर रहे हो और आपको डेटा के बारे में थोड़ी नॉलेज चाहिए तो यह वीडियो पूरी देखना। इस वीडियो में मै आपको बताने वाली हूँ कि डेटा एग्जैक्टली किस तरीके का डेटा। हमारे यूज के लिए अगर आप बिगनर की तरह शुरू कर रहे तो 4 तरीके के डेटा मार्केट में 1 है ओपन सोर्स डेटा। दर वन इस कमर्शिल डेटा देन वी हैव प्राइवेट डेटा एंड देन वी हैव रेस्पेक्टेड डेटा। तो ओपन सोर्स जो डेटा होता है वो सबके लिए अलाउड होता है। उसमे जो डाटा आपको मिलेगा मोस्टली वो होगा गवर्नमेंट डेटा। मतलब गवर्नमेंट के कुछ साइट से वहाँ पर आपको गवर्नमेंट का डेटा मिल जायेगा या फिर साइंटिफिक रिसर्च नासा वगैरह से रिलेटेड। अगर कोई डेटा ओपन डेटा रिपोजिटरी भी है कुछ ऐसी जिसमें से आप डेटा ले सकते हो। अनदरवनजैसे मैंने आपको बोला की प्राइवेट डेटा, प्राइवेट डेटा, मतलब वो सिर्फ और सिर्फ पर्सनल हेल्थ रिकॉर्ड हो सकता है या फिर किसी का फाइनेंशियल ट्रांजेक्शन रिपोर्ट हो सकता है वो सारा प्राइवेट डेटा तो वो सब आप यूज नहीं कर सकते। कमर्शियल डेटा भी जो होता है वो बिजनेस से रिलेटेड होता है मतलब बिजनेस के अन्दर आता है वो सारी की सारी चीजें उसके बाद जो बचा है लास्ट हमारा वो है हमारा रेस्ट्रिक्टिड डेटा।
