ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਵੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਪਲ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿਓਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਟੀਕ 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 ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇਸ ਚਿੰਤਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸਥਿਰ ਹੈ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਣਗਿਣਤ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟ ਹਨ। ਇਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਜਿਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ ਉਹ ਹੈ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਡਾਟਾ ਦੀ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ।
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
ਅਸੀਂ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਿਰਫ ਸਮਾਂ-ਬਰਬਾਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਮਿਹਨਤ-ਮੰਨਣ ਵਾਲੀ ਵੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰ ਅਣਗਿਣਤ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਹਨ।ਇਸ ਲਈ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਫਰਕ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਸਖ਼ਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮਾਂ ਸਮਰਪਿਤ ਹਨ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਉਦੇਸ਼, ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ 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
ਅਸੀਂ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਿਰਫ ਸਮਾਂ-ਬਰਬਾਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਮਿਹਨਤ-ਮੰਨਣ ਵਾਲੀ ਵੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰ ਅਣਗਿਣਤ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਹਨ।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 ਮੋਡੀਊਲ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਖਰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਹੀ RoI ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨੇੜੇ 26% ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦਾ ਉੱਦਮ ਗਲਤ ਬਜਟ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅੱਧੇ ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਾ ਤਾਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਹੈ ਕਿ ਪੈਸਾ ਕਿੱਥੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਾਪਦੰਡ ਜੋ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੈਸੇ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਿਸ ਵਿੱਚ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਦਰਮਿਆਨੇ ਉੱਦਮ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਤੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਦੁਚਿੱਤੀ ਵਿੱਚ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਐਸਐਮਈਜ਼ ਨੂੰ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਲੈਣ ਦੇ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਉਦੇਸ਼ ਬਨਾਮ ਵਿਚੋਲਿਆਂ ਦੇ ਪੂਲ ਦੀ ਭਰਤੀ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਭ ਨੂੰ ਬਜਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ 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।
ਤੁਸੀਂ GDPR, CCPA, DPA, ਅਤੇ ਹੋਰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਪਰ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਨਵੇਂ ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਚਿਹਰੇ, KYC ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਗੁਪਤ ਵੇਰਵੇ, ਵਾਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਨੰਬਰ ਪਲੇਟਾਂ, ਲਾਇਸੈਂਸ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।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 ਦੇ ਲਈ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਇੱਕ ਲਾਲ ਸੇਬ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੇਬ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਹੈ ਪਰ ਜਦੋਂ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਸੂਖਮ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ 'ਤੇ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਜਵਾਬ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ. ਐਨੋਟੇਟਰ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੰਨਾ ਚੁਸਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਟਿੱਪਣੀ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਹੈ ਜਾਂ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਤਾਰੀਫ਼ ਹੈ। ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਐਨੋਟੇਟਰ ਦੁਆਰਾ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਗੇ। ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਕਈ ਅੱਖਾਂ ਅਤੇ ਦਿਮਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਟੀਮ ਇੱਕ 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?
ਤੁਸੀਂ GDPR, CCPA, DPA, ਅਤੇ ਹੋਰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਪਰ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਨਵੇਂ ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਚਿਹਰੇ, KYC ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਗੁਪਤ ਵੇਰਵੇ, ਵਾਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਨੰਬਰ ਪਲੇਟਾਂ, ਲਾਇਸੈਂਸ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਭਾਰੀ ਹੈ, ਠੀਕ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ? ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਤੱਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ ਉਹ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹਨ ਜੋ ਇਕਸਾਰਤਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਡਾਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ. ਇਸ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੈ।
ਉਮੀਦ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇਸ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਚੱਲਾਂਗੇ। ਖੈਰ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (shaip) ਵਿਕਲਪ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
