ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇੱਕ ਸਦੀਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਪਲ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਦੱਸ ਸਕੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿਓਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਗਏ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਹੈ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਗਾਤਾਰ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਕਾਰਨ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮੋਡੀਊਲ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਨਾਲ ਗ੍ਰਸਤ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਉਹ ਚਿੰਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਅੱਜ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸ ਚਿੰਤਾ ਦੇ ਹੱਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਣਗਿਣਤ ਡੇਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟ ਹਨ। ਇਸ ਸਮੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਹਮਣੇ ਜਿੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮੱਸਿਆ ਹੋਵੇਗੀ ਉਹ ਹੈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ।
ਸਕੇਲੇਬਲ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਅੱਜ ਚਾਨਣਾ ਪਾਉਣ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਤੱਥ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਣਾਉਣਾ ਵਧੇਰੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਮਸ਼ੀਨ ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਆਓ 5 ਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀਏ ਜੋ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
5 ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਜੋ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ
ਕਰਮਚਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਇਸ ਲਈ, ਸੰਗਠਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਜੋ ਫਰਕ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਕਾਰਜਬਲ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮਾਂ ਹਨ, ਨੂੰ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
- ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸਿਖਲਾਈ
- ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੀ ਵੰਡ ਅਤੇ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ
- ਮਾਈਕ੍ਰੋ ਅਤੇ ਮੈਕਰੋ ਦੋਵਾਂ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਗਤੀ ਟਰੈਕਿੰਗ
- ਤੰਗੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ
- ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ, ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ
- ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਭੂਗੋਲਿਕ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ
ਵਿੱਤ ਦੀ ਟਰੈਕਿੰਗ
ਬਜਟ ਬਣਾਉਣਾ AI ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਤਕਨੀਕੀ ਸਟੈਕ, ਸਰੋਤਾਂ, ਸਟਾਫ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਮਾਡਿਊਲ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਖਰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ RoI ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲਗਭਗ 26% ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ AI ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਦਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਗਲਤ ਬਜਟਿੰਗ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅੱਧ ਵਿਚਕਾਰ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਾ ਤਾਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਹੈ ਕਿ ਪੈਸਾ ਕਿੱਥੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜੋ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੈਸੇ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਦਰਮਿਆਨੇ ਉੱਦਮ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਤੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਦੁਬਿਧਾ ਵਿੱਚ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ SMEs ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਨਾਮ ਵਿਚੋਲਿਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕਮੀ ਵਿੱਚ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਬਜਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ
ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਹਿਰ ਦੀ ਸਵਾਰੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਣ ਵਾਲੇ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਹਲੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਦੇ ਦੂਜੇ ਸਿਰੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਹਰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ।
ਇਹ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਸਹੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਤੇ ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਨਿਰਪੱਖ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਧੱਕਦਾ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ, ਡੇਟਾ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਗੈਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਡਾਉਨਲੋਡ, ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਨੂੰਨ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਹਰ ਇੱਕ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਮਾਰਟ ਟੂਲ ਅਤੇ ਸਹਾਇਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀਆਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ - ਮੈਨੂਅਲ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ, ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਸਿਸਟਮ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਨਿਰਵਿਘਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ।
AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟੂਲ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਅੱਜ ਸਾਡੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਪੱਕੇ ਹੱਲ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਮਾਰਟ ਟੂਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਦੇ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟਾਂ, ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੁਵਿਧਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਸਮਾਰਟ ਟੂਲਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਸਟਾਫ ਅਜੇ ਵੀ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ, ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਧੱਕਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ
ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਣਗਿਣਤ ਲਈ, ਆਓ ਸਮਝੀਏ ਕਿ ਇੱਥੇ ਦੋ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਹਨ -
- ਉਦੇਸ਼ ਡੇਟਾ - ਡੇਟਾ ਜੋ ਸੱਚ ਹੈ ਜਾਂ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਹੈ, ਇਸ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿ ਕੌਣ ਇਸਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ
- ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ - ਉਹ ਡੇਟਾ ਜਿਸਦੀ ਪਹੁੰਚ ਇਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਈ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਸੇਬ ਨੂੰ ਲਾਲ ਸੇਬ ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਹੈ ਪਰ ਜਦੋਂ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਸੂਖਮ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ 'ਤੇ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੇ ਮਜ਼ਾਕੀਆ ਜਵਾਬ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਐਨੋਟੇਟਰ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੁਸ਼ਿਆਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟਿੱਪਣੀ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸ ਅਨੁਸਾਰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾ ਹੈ। ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮੋਡੀਊਲ ਐਨੋਟੇਟਰ ਦੁਆਰਾ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲੇਬਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਗੇ। ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਕਈ ਅੱਖਾਂ ਅਤੇ ਦਿਮਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਟੀਮ ਸਹਿਮਤੀ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ?
ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਿਵੇਂ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਉਦੇਸ਼ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ?
ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਭਾਰੀ ਹੈ, ਠੀਕ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਿੰਨੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ? ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਤੱਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ ਉਹ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਉਪਲਬਧਤਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੈ।
ਉਮੀਦ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਾਂਗੇ। ਖੈਰ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ( shaip ) ਵਿਕਲਪ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
