ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ, ਠੀਕ ਹੈ? ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਚਾਰ ਹੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਮੰਨਣ ਲਈ ਧੱਕ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੱਖਾਂ ਡਾਲਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਕਈ ਵਾਰ, ਉਹ ਵੀ ਸੱਚ ਸਾਬਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹਰ ਲਾਗਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਿਟਰਨ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਪਰ ਕੁਝ ਖਰਚੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਜਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਲਾਪਰਵਾਹੀ, ਗਲਤ ਗਣਨਾਵਾਂ, ਜਾਂ ਮਾੜੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਦੀ ਅਜਿਹੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਲਤੀ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਲਈ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਅਕਸਰ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਅਤੇ ਟੱਚ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਆਖਰਕਾਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਖਰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਇਸ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹਨ ਕਿ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਬਜਟ 'ਤੇ AI ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲੇਗੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਖਰਚੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.
ਅਜਿਹੇ ਫੈਸਲੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਨੁਕਸਾਨ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਟਚ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਘਾਟ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਅਸ਼ੁੱਧ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਹੁਤਾਤ, ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਓਵਰਹੈੱਡ ਖਰਚੇ, ਕਿਰਾਏ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਖਰੀਦਦੇ ਹਨ। , ਅਤੇ ਹੋਰ.
ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਪੂਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ 'ਤੇ ਖਰਚਣ ਨਾਲੋਂ ਦੁੱਗਣਾ ਜਾਂ ਵੱਧ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਦੁਬਿਧਾ ਵਿੱਚ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਲਈ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਅੱਖਾਂ ਖੋਲ੍ਹਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸੂਝਾਂ ਹਨ।
4 ਕਾਰਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਮਾਹਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ
ਆਉ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ. ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਪੂਲ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੰਮ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਫ਼ਰਕ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਐਨੋਟੇਟਰ ਇਹ ਜਾਣ ਸਕਣਗੇ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਬਲਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਸਰੋਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਾਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਗੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅੰਤਮ ਡੇਟਾ ਨਿਰਦੋਸ਼ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਾਪਯੋਗਤਾ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦੋਂ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ AI ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਹਿਜਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।
ਇਹ ਸਿਰਫ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਹਨ ਜੋ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੈਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਡਿਲੀਵਰ ਕਰਨਾ ਕੁੰਜੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਖਾਣਯੋਗ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਆਉ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ. ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰੋ
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਇੱਕ ਸੁਰੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਵਿੱਚ ਫਸ ਗਈ ਹੈ. ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਵਰਕਫਲੋ, ਵਿਧੀਆਂ, ਵਿਚਾਰਧਾਰਾਵਾਂ, ਕੰਮ ਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੁਆਰਾ ਬੰਨ੍ਹੇ ਹੋਏ, ਹਰ ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਾਂ ਇੱਕ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਜਾਂ ਘੱਟ ਇੱਕ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਰਬਸੰਮਤੀ ਵਾਲੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਇੱਕ ਮੌਕਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੱਖਪਾਤ ਨੇ ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਏਆਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਕਿਤੇ ਵੀ ਚੰਗੀ ਖ਼ਬਰ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ ਵੱਲ ਝੁਕੇ ਹੋਏ ਹਨ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਬੁਰੀ ਸਾਖ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵਰਗੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਅਤੇ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਜੋੜਾ ਤਾਜ਼ਾ ਅੱਖਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਸਭ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਿਓ।
ਉੱਤਮ ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾਸੇਟਸ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, AI ਕੋਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਉਹ ਖਰਾਬ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਬਸ ਉਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਖੁਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਮਾੜੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਂ ਮਾੜੇ ਨਤੀਜੇ ਕੱਢਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ, ਗਲਤ, ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਨੂੰ ਆਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਦੋਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਨਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਣ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਗਲਤ ਰੰਗ ਕੋਡ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮੰਨਣ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਸਨ।
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਉੱਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ। ਉਹ ਗਲਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਐਸਐਮਈਜ਼ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਡਾਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ, ਗਲਤ, ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਨੂੰ ਆਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਕਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਹੋਵੇਗਾ ਸਮਾਂ। AI ਵਿਕਾਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਕਾਰਜ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ। ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਾਧੂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਮਾਰਕੀਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਮਾਂ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
ਸਾਡੀ ਸਮੂਹ ਟੀਮ ਵਿੱਚ SMEs, ਅਨੁਭਵੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਕ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਵਧੀਆ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹੁਣ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ।
