ਸਾਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤੁਹਾਡੇ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁੱਲ. ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੂੜਾ ਡੇਟਾ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਕਸਾਰ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨਗੇ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਸਿਸਟਮ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਦਦਗਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੱਭਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੱਲ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਪੋਸਟ ਬਣਾਈ ਹੈ। ਚਾਹੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ:
- ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ ਮੂਲ ਦੇ ਹਨ
- ਤੁਹਾਡੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿੱਕਸਟਾਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਆਮ ਡੇਟਾ
- ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਜੋ ਔਨਲਾਈਨ ਲੱਭਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹਰ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ.
ਤੁਹਾਡੇ AI/ML ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ 3 ਸਧਾਰਨ ਤਰੀਕੇ
ਇੱਕ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜਾਂ ਇੱਕ AI ਮਾਹਰ ਵਜੋਂ, ਤੁਸੀਂ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ:
- ਮੁਫ਼ਤ ਸਰੋਤ
- ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ
- ਅਦਾਇਗੀ ਸਰੋਤ
1. ਮੁਫ਼ਤ ਸਰੋਤ
ਮੁਫਤ ਸਰੋਤ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਤੁਸੀਂ ਇਸਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਹੈ)। ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀਆਂ, ਫੋਰਮ, ਪੋਰਟਲ, ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਅਤੇ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਰੋਤ ਜਨਤਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪੁਰਾਲੇਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਪਸ਼ਟ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਾਅਦ ਜਨਤਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ. ਅਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸੂਚੀ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਿੱਤੀ ਹੈ:
ਕਾਗਲ -
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸ਼ੌਕੀਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਖਜ਼ਾਨਾ ਸੀਮਾ। ਕਾਗਲ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਐਕਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। Kaggle ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਚੰਗੀ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦੇ ਹਨ, ਵਿਭਿੰਨ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
UCI ਡਾਟਾਬੇਸ -
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ 1987 ਤੋਂ UCI ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਰੋਤ ਖਾਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਡੋਮੇਨ ਸਿਧਾਂਤ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਪੁਰਾਲੇਖ, ਡੇਟਾ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। UCI ਡਾਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਰਕੀਟ ਪਲੇਅਰ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ -
ਤਕਨੀਕੀ ਦਿੱਗਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਮਾਜ਼ਾਨ (AWS), ਗੂਗਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਖੋਜ ਇੰਜਣ, ਅਤੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਤੋਂ ਸਰੋਤ।
- AWS ਸਰੋਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜਨਤਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। AWS ਦੁਆਰਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਸਰਕਾਰੀ ਏਜੰਸੀਆਂ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ, ਖੋਜ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ AWS ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਿਉਰੇਟ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਗੂਗਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਏ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਜੋ ਮੁਫਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ।
- ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾੱਫਟ ਦੀ ਓਪਨ ਡਾਟਾ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਇਨੀਸ਼ੀਏਟਿਵ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, NLP, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਤੋਂ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਨਤਕ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਡੇਟਾਸੈੱਟ -
ਜਨਤਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਉਦਯੋਗਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨੈਟਵਰਕ, ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਏਜੰਸੀਆਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਰੋਤ ਹਨ। ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਗਠਿਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਡੇਟਾਸੇਟ ਲਾਇਸੈਂਸ-ਅਧਾਰਤ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਮੁਫਤ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਭੂਗੋਲ-ਬੱਧ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸਰਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਸਰੋਤ ਬਣਾਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੇਟ ਭਾਰਤ, ਅਮਰੀਕਾ, ਯੂਰਪੀ ਸੰਘ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਸਰਕਾਰੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।
ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ
- ਕੋਈ ਖਰਚਾ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤ
ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ
- ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ, ਡਾਉਨਲੋਡ ਕਰਨ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਹੱਥੀਂ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਦਸਤੀ ਕਾਰਜ ਹਨ
- ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ
- ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
2. ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ
ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਹੈ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਨਾ ਲੱਭ ਸਕੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ; ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਈ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟਸ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਟੀਕ, ਤਾਜ਼ਾ ਡੇਟਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ ਤੁਹਾਡੇ CRM, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਹੈਂਡਲ, ਜਾਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ
- ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਖਰਚੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
- ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿੱਧੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧੋ
ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ
- ਹੱਥੀਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਅਣਗਿਣਤ ਘੰਟੇ
- ਅੰਤਰ-ਵਿਭਾਗੀ ਅਤੇ ਅੰਤਰ-ਵਿਭਾਗੀ ਸਹਿਯੋਗ ਅਟੱਲ ਹਨ
- ਮਾਰਕੀਟ ਲਈ ਸੀਮਤ ਸਮੇਂ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੋਵੇਗਾ
3. ਅਦਾਇਗੀ ਸਰੋਤ
ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਵਿਲੱਖਣ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਮੁਫਤ ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹਨ ਪਰ ਅਦਾਇਗੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਦਾਇਗੀ ਸਰੋਤ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?
ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ-ਸਮਝਣਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਕੱਚੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਸਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤ ਆਦਰਸ਼ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਦੇ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ, ਕੰਪਾਇਲ, ਐਨੋਟੇਟ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ML-ਤਿਆਰ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਂ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਪਾਲਣਾ, ਲਾਇਸੈਂਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਂ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਬੋਝ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ
- ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਅਤੇ QAed ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੁਹਾਡੇ ਤੱਕ ਜਲਦੀ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ
- ਲਚਕਦਾਰ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ
- ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਉਪਲਬਧ ਹਨ
- ਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਦਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੁਆਰਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ
- ਖਰਚੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
ਅੰਤ ਵਿੱਚ
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮਾਰਕੀਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸੀਮਤ ਸਮਾਂ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਦਾਇਗੀ ਸਰੋਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਜਾਂ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਸਾਡੇ ਵਰਗੇ. ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਮੁੱਖ ਮਾਰਕੀਟ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ MSME ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਹੈ।
ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸੀਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
