क्या तैराकी की फिटनेस और प्रतिस्पर्धी उद्योग AI के लिए डेटा-फिट हैं? - भाग 1

परिचय

डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि ने कई खेलों में क्रांति ला दी है, जिससे सटीक प्रशिक्षण योजनाएँ, बेहतर चोट की रोकथाम और वास्तविक समय में प्रदर्शन प्रतिक्रिया संभव हुई है। फिर भी, तैराकी के क्षेत्र में - एक ऐसा खेल जहाँ मिलीसेकंड मायने रखते हैं - डेटा की गुणवत्ता और संरचना महत्वपूर्ण चुनौतियाँ बनी हुई हैं। AI और ML हमें बेहतर परिणाम प्राप्त करने में कैसे मदद कर सकते हैं, और जब डेटा की गुणवत्ता को अनदेखा किया जाता है तो क्या जोखिम उत्पन्न होते हैं?

हमारी दो-भाग वाली श्रृंखला की यह पहली किस्त खेलों में AI के लिए डेटा तैयार करने पर साहित्य-आधारित समीक्षा प्रस्तुत करती है, जिसमें AI/ML अनुसंधान क्षेत्रों से लिए गए संदर्भ हैं और तैराकी-विशिष्ट परिदृश्यों पर लागू किए गए हैं। हमारा लक्ष्य AI सिस्टम की ज़रूरतों और तैराकी द्वारा इसे कैसे प्रदान किया जा सकता है, के बीच की खाई को पाटना है। हम डेटा गुणवत्ता की नींव, खराब डेटा प्रबंधन के खतरों और मजबूत, AI-तैयार डेटासेट बनाने के लिए आवश्यक प्रमुख स्तंभों का पता लगाएँगे। इस समीक्षा के अंत तक, आप समझ जाएँगे कि उन्नत विश्लेषण के लिए नींव बनाने, बेहतर निर्णय लेने और पूल में प्रदर्शन लाभ को सक्षम करने के लिए अच्छी तरह से संरचित, उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा क्यों आवश्यक है।

भाग 1 में शामिल अनुभाग:

• अनुभाग 1: ML/AI के लिए डेटा की गुणवत्ता क्यों आवश्यक है हम मुख्य कारणों को रेखांकित करते हैं कि क्यों उच्च-गुणवत्ता वाला, अच्छी तरह से प्रबंधित डेटा AI और ML अनुप्रयोगों के लिए अपरिहार्य है, विशेष रूप से तैराकी जैसे प्रदर्शन-महत्वपूर्ण खेलों में।

• अनुभाग 2: खराब-गुणवत्ता वाले डेटा की बाधाएँ, नुकसान और चुनौतियाँ यह अनुभाग पक्षपाती मॉडल, त्रुटिपूर्ण प्रशिक्षण रणनीतियों और बर्बाद संसाधनों सहित खराब डेटा प्रथाओं के व्यावहारिक परिणामों पर प्रकाश डालता है।

• अनुभाग 3: AI/ML में उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा को सुनिश्चित करने के लिए मुख्य आधार हम विश्वसनीय डेटा प्रबंधन के प्रमुख स्तंभों को प्रस्तुत करते हैं, आंतरिक और प्रासंगिक डेटा गुणवत्ता से लेकर नैतिक अनुपालन तक, ये सभी भरोसेमंद AI परिणाम बनाने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

अनुभाग 1: ML/AI के लिए डेटा की गुणवत्ता क्यों ज़रूरी है — “AI का इंजन”

कल्पना करें कि आप किसी इंजन में ईंधन भर रहे हैं: अगर ईंधन कम-ग्रेड या दूषित है, तो आपको कभी भी बेहतरीन प्रदर्शन नहीं मिलेगा। मशीन लर्निंग (ML) और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के लिए डेटा उसी तरह काम करता है। खेलों की दुनिया में, खास तौर पर तैराकी में, सटीक डेटा आधुनिक एनालिटिक्स, प्रदर्शन ट्रैकिंग और निर्णय लेने की शक्ति प्रदान करने वाली जीवनरेखा है। खराब-गुणवत्ता या अधूरा डेटा सबसे उन्नत AI सिस्टम को भी गुमराह कर सकता है, जिससे संभावित रूप से प्रशिक्षण योजनाएँ और प्रतिस्पर्धी परिणाम पटरी से उतर सकते हैं।

नीचे मुख्य कारण दिए गए हैं कि किसी भी AI-संचालित एप्लिकेशन के लिए डेटा की गुणवत्ता क्यों ज़रूरी है:

1. मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा सुनिश्चित करता है कि AI मॉडल सटीक, विश्वसनीय भविष्यवाणियाँ प्रदान करें। तैराकी में, स्ट्रोक काउंट, लैप स्प्लिट्स और हृदय गति परिवर्तनशीलता जैसे मेट्रिक्स पर सुसंगत और सटीक डेटा कोच और एथलीटों को AI-जनरेटेड इनसाइट्स पर भरोसा करने में सक्षम बनाता है। दूसरी ओर, खराब डेटा अविश्वसनीय मॉडल और दोषपूर्ण प्रशिक्षण व्यवस्था (प्रिस्टले एट अल., 2023; कय्यूम एट अल., 2020) को जन्म दे सकता है।

2. डेटा कैस्केड से बचना

डेटा त्रुटियाँ पूरे ML पाइपलाइन में फैल सकती हैं, जिससे एक कैस्केड प्रभाव पैदा होता है जहाँ छोटी शुरुआती गलतियाँ बड़ी समस्याओं में बदल जाती हैं। उदाहरण के लिए, लैप समय को लगातार गलत तरीके से रिकॉर्ड करने से गति विश्लेषण, थकान की भविष्यवाणी और दौड़ की रणनीतियाँ विकृत हो सकती हैं, जिससे महंगी अक्षमताएँ हो सकती हैं (सांबासिवन एट अल., 2021; पॉलीज़ोटिस एट अल., 2018)।

3. पूर्वाग्रह और निष्पक्षता

पक्षपाती या अपूर्ण डेटा, विशेष रूप से प्रतिस्पर्धी खेलों में, विषम अंतर्दृष्टि और असमान परिणाम दे सकता है। उदाहरण के लिए, कुछ तैराक जनसांख्यिकी या स्थितियों तक सीमित प्रशिक्षण डेटा प्रमुख कारकों को बाहर कर सकता है, जिससे ऐसे मॉडल बन सकते हैं जो कुछ एथलीटों को दूसरों पर तरजीह देते हैं। विविधतापूर्ण, प्रतिनिधि डेटा सुनिश्चित करने से पूर्वाग्रह को कम करने और सामान्यीकरण में सुधार करने में मदद मिलती है (झोउ एट अल., 2018; कय्यूम एट अल., 2020)।

4. डेटा क्लीनिंग और तैयारी

प्रभावी डेटा क्लीनिंग शोर को हटाती है, विसंगतियों को ठीक करती है और गुम मूल्यों को संबोधित करती है। इसे पूल के पानी की गुणवत्ता बनाए रखने के रूप में सोचें - उचित सफाई के बिना, तैराकों का प्रदर्शन और AI अंतर्दृष्टि प्रभावित होती है। स्वच्छ डेटा सुनिश्चित करता है कि मॉडल नई और विकसित स्थितियों के अनुकूल हो सकें (पॉलीज़ोटिस एट अल., 2018; प्रीस्टली एट अल., 2023)।

5. डोमेन-विशिष्ट आवश्यकताएँ

प्रत्येक खेल अद्वितीय मीट्रिक और आवश्यकताओं के साथ आता है। तैराकी में, स्ट्रोक आवृत्ति, आराम अंतराल और पानी के नीचे के चरणों जैसे मीट्रिक की निगरानी करना आवश्यक है। इन विशिष्टताओं के लिए डेटा गुणवत्ता जाँच को तैयार करना सुनिश्चित करता है कि AI आउटपुट वास्तविक दुनिया की प्रदर्शन आवश्यकताओं को संबोधित करते हैं (प्रिस्टली एट अल., 2023; रंजन, 2023)।

6. निरंतर निगरानी और प्रबंधन मॉडल के प्रशिक्षित होने के बाद भी डेटा संग्रह बंद नहीं होता है। तैराकों का प्रदर्शन विकसित होता है, नए एथलीट कार्यक्रमों में शामिल होते हैं, और समय के साथ सेंसर बदल सकते हैं। आने वाले डेटा की निरंतर निगरानी सुनिश्चित करती है कि AI उपकरण सटीक और प्रासंगिक बने रहें (बंगारी एट अल., 2024; झोउ एट अल., 2018)।
7. व्यापक डेटा गुणवत्ता प्रबंधन प्रशिक्षण डेटा की बड़ी मात्रा और विविधताओं को प्रबंधित करना - जैसे कि लैप काउंट, बायोमेट्रिक रीडिंग और वीडियो एनालिटिक्स - मजबूत, स्केलेबल प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है। एक स्पष्ट डेटा गुणवत्ता रणनीति एमएल जीवनचक्र में स्थिरता बनाए रखने के लिए मात्रा, विविधता और वेग को संबोधित करती है (रंजन, 2023; प्रीस्टली एट अल., 2023)।
8. नैतिक और कानूनी विचार प्रदर्शन और स्वास्थ्य मीट्रिक एकत्र करना नैतिक चिंताओं को जन्म देता है, विशेष रूप से गोपनीयता और अनुपालन के बारे में। उच्च डेटा गुणवत्ता मानक, सुरक्षित प्रबंधन और नैतिक दिशा-निर्देशों का पालन संगठनों को कानूनी दायित्वों को पूरा करने में मदद करता है (कय्यूम एट अल., 2020; झोउ एट अल., 2018)।

डेटा गुणवत्ता सफल ML/AI सिस्टम की नींव है। सटीक, व्यापक और अच्छी तरह से प्रबंधित डेटा अधिक विश्वसनीय मॉडल को आगे बढ़ाता है, जिससे कोच, एथलीट और हितधारकों के बीच विश्वास बढ़ता है। डेटा को AI अनुप्रयोगों के "ईंधन" के रूप में मानने से अधिक न्यायसंगत परिणाम सुनिश्चित होते हैं, चाहे वह प्रशिक्षण सुविधाओं, अनुसंधान प्रयोगशालाओं या वैश्विक प्रतियोगिताओं में हो।

अनुभाग 2: खराब गुणवत्ता वाले डेटा की बाधाएँ, नुकसान और चुनौतियाँ

खेल विश्लेषण में, खराब डेटा गुणवत्ता सिर्फ़ एक छोटी सी बाधा नहीं है - यह प्रशिक्षण कार्यक्रमों को पटरी से उतार सकती है, मूल्यवान संसाधनों को बर्बाद कर सकती है और AI-संचालित अंतर्दृष्टि में विश्वास को खत्म कर सकती है। कोच से लेकर बड़े सेंसर डेटासेट का विश्लेषण करने वाले खेल वैज्ञानिकों तक, विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित करने के लिए इन प्रमुख नुकसानों को समझना महत्वपूर्ण है।

1. मॉडल प्रदर्शन में गिरावट AI मॉडल सीखने और पूर्वानुमान लगाने के लिए सटीक, पूर्ण डेटा पर निर्भर करते हैं। जब गुम या गलत डेटा दिया जाता है - जैसे कि गलत लैप स्प्लिट या गलत स्ट्रोक काउंट - मॉडल अविश्वसनीय पूर्वानुमान देते हैं। इसका परिणाम सबऑप्टिमल पेसिंग स्ट्रैटेजी या यहां तक ​​कि चोट के जोखिम में वृद्धि हो सकती है यदि एथलीटों को सुरक्षित सीमाओं से परे धकेला जाता है (प्रिस्टली एट अल।, 2023; कय्यूम एट अल।, 2020)।

2. डेटा कैस्केड पाइपलाइन की शुरुआत में छोटी डेटा त्रुटियाँ आगे चलकर बड़ी समस्याओं का कारण बन सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक हृदय गति मॉनिटर जो बार-बार स्पाइक्स को गलत तरीके से रिकॉर्ड करता है, एथलीट के स्वास्थ्य के बारे में "गलत अलार्म" ट्रिगर कर सकता है, जिससे प्रशिक्षण योजनाओं में अनावश्यक बदलाव हो सकते हैं। ये कैस्केड AI सिस्टम में विश्वास को कम करते हैं और एथलीट की भलाई से समझौता कर सकते हैं (सांबासिवन एट अल।, 2021; पॉलीज़ोटिस एट अल।, 2018)। 3. पूर्वाग्रह और निष्पक्षता के मुद्दे खराब डेटा गुणवत्ता अक्सर अधूरे डेटासेट से उत्पन्न होती है जो विविध एथलीट आबादी का प्रतिनिधित्व करने में विफल रहते हैं। जब मॉडल को सीमित डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है - जैसे कि केवल कुलीन तैराकों से मेट्रिक्स - तो वे ऐसी सलाह दे सकते हैं जो युवा या मास्टर्स-स्तर के एथलीटों के लिए अप्रासंगिक या हानिकारक भी हो सकती है। समावेशी और प्रतिनिधि डेटा संग्रह पूर्वाग्रह को कम करने की कुंजी है (झोउ एट अल., 2018; कय्यूम एट अल., 2020)।

3. मानकीकृत मेट्रिक्स की कमी प्रमुख मेट्रिक्स (जैसे, स्ट्रोक दर या लैप सेगमेंट समय) को रिकॉर्ड करने के लिए मानकीकृत तरीकों के बिना, टीमों या अध्ययनों में डेटा की तुलना करना मुश्किल हो जाता है। असंगत परिभाषाएँ AI समाधानों को अपनाते समय भ्रम पैदा कर सकती हैं, प्रगति को धीमा कर सकती हैं और अनुप्रयोगों में त्रुटियों को बढ़ा सकती हैं (प्रिस्टली एट अल., 2023)।

4. डेटा पॉइज़निंग और सुरक्षा जोखिम जब डेटा को खराब तरीके से प्रबंधित किया जाता है, तो यह छेड़छाड़ या दुर्भावनापूर्ण हमलों के लिए असुरक्षित हो जाता है। खेलों में, बदला हुआ प्रदर्शन डेटा स्काउट्स को गुमराह कर सकता है, रैंकिंग को प्रभावित कर सकता है या यहाँ तक कि सट्टेबाजी के बाज़ारों को भी प्रभावित कर सकता है। मज़बूत सत्यापन और सुरक्षा उपायों को लागू करने से ऐसे डेटा पॉइज़निंग जोखिमों को रोकने में मदद मिलती है (कय्यूम एट अल., 2020)।

5. संसाधन की कमी और दस्तावेज़ीकरण के मुद्दे कम संसाधन वाली टीमें और अस्पष्ट डेटा संग्रह प्रोटोकॉल अक्सर टालने योग्य त्रुटियों का कारण बनते हैं। उदाहरण के लिए, खराब तरीके से प्रलेखित सेंसर कैलिब्रेशन प्रक्रियाओं के परिणामस्वरूप डेटा गलत लेबल हो सकता है, जिसे बाद में ठीक करने के लिए व्यापक प्रयास की आवश्यकता होती है। समय के साथ, ये संसाधन अंतराल अक्षमताओं को बढ़ाते हैं (सांबासिवन एट अल., 2021)।

6. नैतिक और कानूनी चुनौतियाँ बायोमेट्रिक या स्वास्थ्य संबंधी मीट्रिक सहित संवेदनशील एथलीट डेटा को संभालने के लिए गोपनीयता विनियमों के सख्त अनुपालन की आवश्यकता होती है। डेटा प्रबंधन में लापरवाही से गैर-अनुपालन, कानूनी मुद्दे और एथलीटों और कर्मचारियों के बीच विश्वास को नुकसान हो सकता है (कय्यूम एट अल., 2020; झोउ एट अल., 2018)।

7. संचालन अक्षमताएँ खराब डेटा गुणवत्ता निरंतर सफाई और सत्यापन की आवश्यकता के कारण प्रगति को काफी धीमा कर सकती है। खराब डेटा को “फायरफाइटिंग” करने में बिताया गया समय बेहतर प्रशिक्षण रणनीतियों को विकसित करने या अतिरिक्त प्रयोग चलाने के लिए बेहतर तरीके से इस्तेमाल किया जा सकता है (प्रिस्टले एट अल., 2023)।

8. प्रशिक्षण और शिक्षा अंतराल कई खेल संगठनों में डेटा संग्रह, प्रबंधन और नैतिकता में उचित प्रशिक्षण का अभाव है। इस मूलभूत ज्ञान के बिना, टीमें अनजाने में डेटासेट में त्रुटियाँ पेश कर सकती हैं, जिससे AI समाधानों को स्केल करने में और चुनौतियाँ पैदा हो सकती हैं (झोउ एट अल., 2018)।

9. सामान्यीकरण और प्रतिनिधित्व संकीर्ण डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडल अक्सर विभिन्न संदर्भों में सामान्यीकरण करने के लिए संघर्ष करते हैं। उदाहरण के लिए, विशेष रूप से शीर्ष तैराकों पर प्रशिक्षित मॉडल युवा या मास्टर एथलीटों के लिए बहुत कम मूल्य प्रदान कर सकता है, जिसके लिए महंगे डेटा संग्रह और पुनः प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है (प्रिस्टली एट अल., 2023; रंजन, 2023)।

खराब डेटा गुणवत्ता खेलों में AI अपनाने के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियाँ प्रस्तुत करती है। खराब मॉडल प्रदर्शन और नैतिक जोखिमों से लेकर परिचालन में देरी तक, ये नुकसान मजबूत, अच्छी तरह से प्रलेखित और सुरक्षित डेटा पाइपलाइनों की आवश्यकता को रेखांकित करते हैं। इन चुनौतियों का समाधान करके, संगठन यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि कोच, वैज्ञानिक और सहायक कर्मचारी AI अंतर्दृष्टि पर भरोसा कर सकें - अंततः बेहतर प्रशिक्षण रणनीतियों और अधिक न्यायसंगत परिणामों की ओर अग्रसर हों।

अनुभाग 3: AI/ML में उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा को सुनिश्चित करने के लिए मुख्य आधार

उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा को प्राप्त करना कोई संयोग नहीं है - इसके लिए जानबूझकर रणनीतियों और सावधानीपूर्वक प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है। खेलों में, विशेष रूप से तैराकी में, डेटा विभिन्न स्रोतों जैसे लैप टाइम, स्ट्रोक काउंट और शारीरिक मीट्रिक से आता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI मॉडल विश्वसनीय जानकारी प्रदान करें, प्रत्येक डेटा बिंदु सटीक, प्रासंगिक और संदर्भगत रूप से सार्थक होना चाहिए। प्रभावी डेटा संग्रह, प्रबंधन और उपयोग का समर्थन करने वाले प्रमुख स्तंभ नीचे दिए गए हैं।

1. आंतरिक डेटा गुणवत्ता आंतरिक गुणवत्ता यह सुनिश्चित करने पर केंद्रित है कि डेटा स्वयं सटीक, सुसंगत और पूर्ण है। तैराकी में, यहां तक ​​कि एक छोटी सी अशुद्धि - जैसे कि गलत दर्ज किया गया लैप समय - प्रशिक्षण अनुशंसाओं को विकृत कर सकता है और एथलीटों के परिणामों को प्रभावित कर सकता है। उच्च आंतरिक गुणवत्ता प्राप्त करने के लिए, टाइमिंग पैड और पहनने योग्य उपकरणों जैसे सेंसर को नियमित रूप से कैलिब्रेट किया जाना चाहिए। समय-समय पर स्पॉट चेक, जैसे कि स्वचालित डेटा की वीडियो समीक्षा के साथ तुलना करना, प्रमुख मीट्रिक की सटीकता को मान्य करने में मदद करता है। स्वचालित सिस्टम जो शारीरिक सीमाओं से अधिक स्ट्रोक दरों जैसे आउटलेयर को चिह्नित करते हैं, वे भी महत्वपूर्ण हैं (प्रिस्टली एट अल।, 2023; रंजन, 2023)। ये संयुक्त उपाय सुनिश्चित करते हैं कि डेटा AI विश्लेषण के लिए भरोसेमंद बना रहे। 2. प्रासंगिक गुणवत्ता प्रासंगिक गुणवत्ता सुनिश्चित करती है कि डेटा प्रासंगिक, समय पर और अपने इच्छित AI कार्य के लिए उपयुक्त है। उदाहरण के लिए, शॉर्ट-कोर्स पूल से एकत्र किया गया प्रशिक्षण डेटा खुले पानी में तैराकी के लिए लागू नहीं हो सकता है, जिससे विभाजन आवश्यक हो जाता है। प्रासंगिक प्रासंगिकता बनाए रखने के लिए, टीमों को डेटा संग्रह उद्देश्यों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना चाहिए, जैसे कि शुरुआत, मोड़ या समग्र धीरज में सुधार करना। प्रासंगिक रूप से सार्थक अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए डेटा को पूल के आकार या ऊंचाई जैसी स्थितियों के आधार पर वर्गीकृत किया जाना चाहिए। इसके अलावा, जैसे-जैसे प्रशिक्षण की ज़रूरतें विकसित होती हैं, वैसे-वैसे डेटा संग्रह प्रक्रियाओं को भी उन्हें वर्तमान लक्ष्यों के साथ संरेखित रखना चाहिए (प्रिस्टली एट अल।, 2023; झोउ एट अल।, 2018)।

2. प्रतिनिधित्वात्मक गुणवत्ता प्रतिनिधित्वात्मक गुणवत्ता टीमों और प्रणालियों में सुसंगत और व्याख्या करने योग्य डेटा प्रारूपों पर ध्यान केंद्रित करती है। मानकीकरण के बिना, प्रदर्शन डेटा की गलत व्याख्या की जा सकती है - जैसे कि जब अलग-अलग टीमें 50-मीटर के लैप को "50 फ्री" या "FC_50" के रूप में लेबल करती हैं। मानकीकृत नामकरण परंपराओं को अपनाना और टीमों के बीच साझा डेटा स्कीमा बनाए रखना इन मुद्दों को कम करने में मदद करता है। टीमों को डेटा कब और कैसे एकत्र किया गया था, इसके बारे में विवरण दर्ज करने के लिए मेटाडेटा का भी उपयोग करना चाहिए (प्रिस्टली एट अल., 2023)। ये उपाय भ्रम को रोकते हैं और आंतरिक और बाहरी हितधारकों के बीच सहयोग को बेहतर बनाते हैं।

3. पहुँच पहुँच सुनिश्चित करती है कि डेटा गोपनीयता की सुरक्षा करते हुए अधिकृत उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है। कोच, खेल वैज्ञानिक और एथलीटों को प्रशिक्षण को समायोजित करने के लिए अक्सर प्रदर्शन डेटा तक वास्तविक समय की पहुँच की आवश्यकता होती है। भूमिका-आधारित पहुँच नियंत्रण के साथ सुरक्षित क्लाउड-आधारित सिस्टम सुरक्षा से समझौता किए बिना पहुँच प्रदान कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किए गए उपयोगकर्ता-अनुकूल डैशबोर्ड व्यापक पहुँच की अनुमति देते हैं। संवेदनशील एथलीट डेटा के लिए, गोपनीयता विनियमों को पूरा करने के लिए एन्क्रिप्शन लागू किया जाना चाहिए (झोउ एट अल., 2018)। ये उपाय प्रभावी निर्णय लेने का समर्थन करते हुए डेटा उपलब्धता और गोपनीयता को संतुलित करने में मदद करते हैं।

4. डेटा लाइफ़साइकिल प्रबंधन डेटा लाइफ़साइकिल प्रबंधन संग्रह से लेकर प्रसंस्करण, भंडारण, विश्लेषण और अंततः संग्रह या विलोपन तक डेटा की देखरेख करता है। ट्रेसेबिलिटी महत्वपूर्ण है - इसके बिना, AI पाइपलाइन में त्रुटियाँ बिना किसी की नज़र में आए आ सकती हैं। संग्रह तिथियों और सेंसर अंशांकन लॉग जैसे विवरणों सहित संपूर्ण दस्तावेज़ीकरण बनाए रखना, डेटा अखंडता को बनाए रखने में मदद करता है। गुणवत्ता वाले डेटासेट पर ध्यान बनाए रखते हुए पुराने या अप्रासंगिक डेटा को हटाने के लिए समय-समय पर समीक्षा करना आवश्यक है (रंजन, 2023; प्रीस्टली एट अल., 2023)। बैकअप और आपदा पुनर्प्राप्ति रणनीतियाँ दीर्घकालिक डेटा विश्वसनीयता को और सुनिश्चित करती हैं।

5. नैतिक और कानूनी अनुपालन संवेदनशील डेटा को संभालते समय नैतिक और कानूनी अनुपालन महत्वपूर्ण है, खासकर उन खेलों में जहाँ बायोमेट्रिक और स्वास्थ्य डेटा शामिल हैं। एथलीटों को भरोसा है कि उनकी व्यक्तिगत जानकारी सुरक्षित रखी जाएगी और जिम्मेदारी से इस्तेमाल की जाएगी। इस भरोसे को बनाए रखने के लिए, टीमों को जब भी संभव हो एथलीट डेटा को गुमनाम करना चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि डेटा का उपयोग GDPR जैसे प्रासंगिक कानूनों का अनुपालन करता है। एथलीटों से उनके डेटा को इकट्ठा करने और उपयोग करने से पहले सूचित सहमति प्राप्त करना भी आवश्यक है (कय्यूम एट अल., 2020; झोउ एट अल., 2018)। इन दिशा-निर्देशों का पालन न करने पर कानूनी परिणाम और प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचने का जोखिम है।

6. निरंतर निगरानी और सुधार निरंतर निगरानी सुनिश्चित करती है कि प्रदर्शन डेटा के विकसित होने के साथ-साथ समय के साथ डेटा की गुणवत्ता बनी रहे। तैराकी कार्यक्रम अक्सर नए मेट्रिक्स और तकनीकें पेश करते हैं, जिससे निरंतर सत्यापन महत्वपूर्ण हो जाता है। स्वचालित सत्यापन स्क्रिप्ट असामान्य रूप से छोटे या लंबे लैप समय जैसी विसंगतियों का पता लगा सकती हैं, इससे पहले कि वे विश्लेषण को प्रभावित करें। समय-समय पर ऑडिट पूर्णता और अखंडता बनाए रखने में मदद करते हैं, जबकि कोच और एथलीटों को शामिल करने वाले फीडबैक लूप विसंगतियों के त्वरित समाधान की अनुमति देते हैं (बंगारी एट अल., 2024; झोउ एट अल., 2018)। यह सक्रिय दृष्टिकोण एक गतिशील और विश्वसनीय डेटा पाइपलाइन बनाए रखने में मदद करता है।

7. डोमेन ज्ञान का एकीकरण डोमेन ज्ञान एकीकरण कोच, खेल वैज्ञानिकों और एथलीटों की विशेषज्ञता का लाभ उठाता है ताकि डेटा को प्रभावी ढंग से व्याख्या और मान्य किया जा सके। हृदय गति में अचानक वृद्धि जैसी विसंगतियों के लिए सेंसर की खराबी या पर्यावरणीय परिस्थितियों जैसे सरल स्पष्टीकरण हो सकते हैं। डोमेन विशेषज्ञ वास्तविक मुद्दों और उपकरण त्रुटियों के बीच अंतर कर सकते हैं, जिससे अनावश्यक मॉडल समायोजन को रोका जा सकता है। डेटा संग्रह प्रोटोकॉल पर कोच के साथ सहयोग करना और वास्तविक दुनिया के अनुभवों के खिलाफ AI-संचालित सिफारिशों को मान्य करना उत्पन्न अंतर्दृष्टि की विश्वसनीयता को बढ़ाता है (रंजन, 2023)। यह पुनरावृत्त प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि डेटा-संचालित निर्णय व्यावहारिक अनुभव के साथ संरेखित हों।

इन मूल नींवों पर ध्यान केंद्रित करके - आंतरिक और प्रासंगिक गुणवत्ता, प्रतिनिधित्वात्मक स्थिरता, पहुंच, जीवनचक्र प्रबंधन, अनुपालन, निरंतर निगरानी और डोमेन विशेषज्ञता - संगठन भरोसेमंद डेटा पाइपलाइन स्थापित कर सकते हैं। तैराकी पेशेवरों के लिए, यह बेहतर प्रशिक्षण व्यवस्था, सटीक एथलीट प्रतिक्रिया, अधिक जुड़ाव, कम चोटें और बेहतर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन में तब्दील हो जाता है। ## सारांश

इस पहले भाग में, हमने डेटा गुणवत्ता के मूल सिद्धांतों का पता लगाया है और दिखाया है कि कैसे खराब डेटा सबसे उन्नत AI प्रोजेक्ट को भी पटरी से उतार सकता है। खराब या अधूरे रिकॉर्ड न केवल नवाचार को रोकते हैं - वे कोच, एथलीट और विश्लेषकों को सक्रिय रूप से गुमराह कर सकते हैं। लेकिन ये अवधारणाएँ तैराकी के वर्तमान डेटा परिदृश्य पर कैसे लागू होती हैं?

अगली किस्त में, हम तैराकी प्रशिक्षण सत्र डेटा के प्रबंधन की व्यावहारिक वास्तविकताओं में गोता लगाएँगे, उन क्षेत्रों पर प्रकाश डालेंगे जहाँ उद्योग उत्कृष्ट है और जहाँ सुधार की आवश्यकता है। हम खेल के सभी स्तरों पर डेटा प्रबंधन को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए एकीकृत ढांचे के अवसर पर भी चर्चा करेंगे। अंत में, हम मुख्य प्रश्न का उत्तर देंगे: क्या तैराकी फिटनेस और प्रतिस्पर्धी उद्योग डेटा AI के लिए उपयुक्त है? हर स्तर पर तैराकों के लिए बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए हम AI का उपयोग कैसे कर सकते हैं, इस पर करीब से नज़र डालने के लिए बने रहें।

संदर्भ:

Priestley, Maria & O’Donnell, Fionntán & Simperl, Elena. (2023). A Survey of Data Quality Requirements That Matter in ML Development Pipelines. Journal of Data and Information Quality. 15. 10.1145/3592616.

Bangad, Nikhil & Jayaram, Vivekananda & Sughaturu Krishnappa, Manjunatha & Banarse, Amey & Bidkar, Darshan & Nagpal, Akshay & Parlapalli, Vidyasagar. (2024). A Theoretical Framework For Ai-Driven Data Quality Monitoring In High-Volume Data Environments. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ENGINEERING & TECHNOLOGY. 15. 618-636. 10.5281/zenodo.13878755.

Zhou, Yuhan & Tu, Fengjiao & Sha, Kewei & Ding, Junhua & Chen, Haihua. (2024). A Survey on Data Quality Dimensions and Tools for Machine Learning Invited Paper. 120-131. 10.1109/AITest62860.2024.00023.

Polyzotis, Neoklis & Roy, Sudip & Whang, Steven & Zinkevich, Martin. (2018). Data Lifecycle Challenges in Production Machine Learning: A Survey. ACM SIGMOD Record. 47. 17-28. 10.1145/3299887.3299891.

Qayyum, Adnan & Qadir, Junaid & Bilal, Muhammad & Al-Fuqaha, Ala. (2020). Secure and Robust Machine Learning for Healthcare: A Survey. IEEE Reviews in Biomedical Engineering. PP. 1-1. 10.1109/RBME.2020.3013489.

Neutatz, Felix & Chen, Binger & Abedjan, Ziawasch & Wu, Eugene. (2021). From Cleaning before ML to Cleaning for ML.

Sambasivan, Nithya & Kapania, Shivani & Highfill, Hannah & Akrong, Diana & Paritosh, Praveen & Aroyo, Lora. (2021). “Everyone wants to do the model work, not the data work”: Data Cascades in High-Stakes AI. 1-15. 10.1145/3411764.3445518.

Roh, Yuji & Heo, Geon & Whang, Steven. (2019). A Survey on Data Collection for Machine Learning: A Big Data - AI Integration Perspective. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. PP. 1-1. 10.1109/TKDE.2019.2946162.

Whang, Steven & Roh, Yuji & Song, Hwanjun & Lee, Jae-Gil. (2023). Data collection and quality challenges in deep learning: a data-centric AI perspective. The VLDB Journal. 32. 10.1007/s00778-022-00775-9.

Rangineni, Sandeep. (2023). An Analysis of Data Quality Requirements for Machine Learning Development Pipelines Frameworks. International Journal of Computer Trends and Technology. 71. 16-27. 10.14445/22312803/IJCTT-V71I8P103.