ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਵਪਾਰਕ ਉੱਦਮ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਹਰ ਕੋਈ ਟ੍ਰਿਪ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਾਇਦ, ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਦੇ ਵੀ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਘਟਨਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਿੰਦੂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਾਫ਼ੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਹਨ।
ਪਰ, ਨਵੇਂ ਮੌਕਿਆਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦਾ ਏਆਈ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਿੱਥੇ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਕਈ ਵਾਰ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ.
AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਖ ਦਰਦ ਦੇ ਨੁਕਤਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਹੈ। ਤਾਂ ਆਓ ਬਚਣ ਲਈ ਚੋਟੀ ਦੀਆਂ 5 ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀਏ।
ਟਾਪ 5 ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ
ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਲਈ, ਜਿਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਉਸ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਅਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਣ ਅਤੇ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜ ਸਕਣ।
ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਜਿੰਨਾ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਉੱਨੀਆਂ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਹੋਣਗੀਆਂ।
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਘੱਟ ਆਮ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੱਚੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੋਰ ਘੱਟ-ਆਮ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ।
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾੱਡਲ ਵਾਜਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਲਈ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਡਾਟਾ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਰੋਬੋਟਿਕ ਬਾਂਹ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਨੌਕਰੀ ਵਿੱਚ ਹਰ ਮਾਮੂਲੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਬੈਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਰ, ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਬਿਲਕੁਲ ਅਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਹੋਣਾ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀਆਂ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ - ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼।
ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ, ਲੇਬਲਰ ਦੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੱਚਾਈ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ, ਭਾਸ਼ਾ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ, ਭੂਗੋਲ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਮੇਸ਼ਾ, ਹਰੇਕ ਲੇਬਲਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ। ਪਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਕੋਈ 'ਸਹੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਜਵਾਬ' ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ - ਇਸ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਉਦੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਚੁਣੌਤੀ ਸਹੀ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲੇਬਲਰ ਕੋਲ ਡੋਮੇਨ ਅਨੁਭਵ ਜਾਂ ਗਿਆਨ ਨਾ ਹੋਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮਿਆਰਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਫੀਡਬੈਕ ਵਿਧੀ ਹੋਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ, ਲੇਬਲਰ ਦੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੱਚਾਈ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ, ਭਾਸ਼ਾ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ, ਭੂਗੋਲ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਮੇਸ਼ਾ, ਹਰੇਕ ਲੇਬਲਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ। ਪਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਕੋਈ 'ਸਹੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਜਵਾਬ' ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ - ਇਸ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਵਰਕਫੋਰਸ ਪ੍ਰਬੰਧਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਹਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਫਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਬਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਮੁੱਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਾਰਜਬਲ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਵੱਡੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਗਲਾ ਕਾਰਜਬਲ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੌਰਾਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੁਝ ਹਨ:
- ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਲੇਬਲਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
- ਕੋਡਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਹਦਾਇਤਾਂ
- ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਕੋਡਬੁੱਕ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਟੀਮ ਦੇ ਸਾਰੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
- ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ - ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੌਣ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ
- ਕਰਾਸ-ਚੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ
- ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ
- ਲੇਬਲਰ ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੁਚਾਰੂ ਸਹਿਯੋਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ
- ਲੇਬਲਰ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨਾ
ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲਸ ਦੀ ਚੋਣ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ 1 ਵਿੱਚ $ 2020 ਬਿਲੀਅਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਸੰਖਿਆ 30 ਤੱਕ 2027% CAGR ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਾਧਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਟੂਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਤੱਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਰ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ, ਉਹ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਵਧਣੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਟੂਲ ਗਤੀ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਮਹਿੰਗਾ, ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ, ਅਤੇ ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੇਲੋੜਾ ਹੈ।
ਮੈਨੂਅਲ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੇ ਰੂੜ੍ਹੀਵਾਦੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਾਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜਾਂ ਕਸਟਮ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕਿਸੇ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਤੋਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣਾ ਸਮਾਰਟ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੱਸ ਆਪਣੀ ਲੋੜ, ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ।
ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ
ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਨੁਪਾਲਨ ਵਿੱਚ ਜਲਦੀ ਹੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਹੋਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਸੈੱਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸੀ.ਸੀ.ਪੀ.ਏ., DPA, ਅਤੇ GDPR ਉੱਦਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਕੁਝ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਾਲਣਾ ਮਾਪਦੰਡ ਹਨ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਧੱਕਾ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜਦੋਂ ਇਹ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਰਮਚਾਰੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਲੀਅਰੈਂਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਜਾਂ ਛੇੜਛਾੜ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਦਰਦ ਬਿੰਦੂ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਧੱਕਾ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜਦੋਂ ਇਹ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਰਮਚਾਰੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਲੀਅਰੈਂਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਜਾਂ ਛੇੜਛਾੜ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਤਾਂ, ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਅਗਲਾ ਵੱਡਾ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਸਾਡਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਤੇ, ਜੇਕਰ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੋਂ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਰੋਸਾ ਦਿਵਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ, ਬੰਦ-ਲੂਪ ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਫੋਕਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ ਜੋ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ।
[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਇਨ-ਹਾਊਸ ਜਾਂ ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਕਿਹੜਾ ਵਧੀਆ AI ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?]
