5 ਤਰੀਕੇ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਤੁਹਾਡੇ AI ਹੱਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ

ਡਾਟਾ ਪੱਖਪਾਤ

ਮਾੜੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਉਪ ਸੰਕਲਪਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਹੋਰ ਦੁਖਦਾਈ ਚਿੰਤਾ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਪੱਖਪਾਤ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਜਿੱਠਣ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਵਿਚਾਰਧਾਰਾ, ਖੰਡ, ਜਨਸੰਖਿਆ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਮੂਰਤ ਸੰਕਲਪਾਂ ਵੱਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਕੁਦਰਤੀ ਝੁਕਾਅ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਪਾਰ ਲਈ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਮਾਜ ਦੇ ਕੁਝ ਤੱਤਾਂ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵਰਗ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ ਹਨ।

ਨਾਲ ਹੀ, ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਜਿਆਦਾਤਰ ਅਣਇੱਛਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਨਮਤ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ, ਵਿਚਾਰਧਾਰਾਵਾਂ, ਝੁਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਝ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਕਾਰਨ, ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਾਸ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਮਾਹਰ ਹੋਣਾ ਜਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਵਾਲੀਅਮ

ਇਸ ਦੇ ਦੋ ਪਹਿਲੂ ਹਨ:

• ਡਾਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਹੋਣ
• ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਹੈ

ਦੋਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਹੋਣਾ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਗੱਲ ਹੈ, ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਿੱਸਾ ਮਾਮੂਲੀ, ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ, ਜਾਂ ਅਧੂਰਾ - ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਹੋਣ ਕਾਰਨ AI ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬੇਅਸਰ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਅੰਕੜੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਾਲਾਂਕਿ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ 75% ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਿਰਫ 15% ਹੀ ਸਹੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਰਵੋਤਮ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਦਰਸ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਸੋਰਸਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ।

Silos ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਡਾਟਾ

ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਉਚਿਤ ਮਾਤਰਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਮੇਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਹੋ ਗਈ ਹੈ?

ਖੈਰ, ਜਵਾਬ ਹੈ, ਇਹ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਸਹੀ ਸਮਾਂ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਦਾ silos. ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਥਾਵਾਂ ਜਾਂ ਅਥਾਰਟੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਓਨਾ ਹੀ ਮਾੜਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਭਾਵ, ਤੁਹਾਡਾ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿੱਕਸਟਾਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾੜੀ, ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਮਾਤਰਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ

ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਉਹ ਪੜਾਅ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਾਵਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਇੱਕ ਬਾਕਸ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਚਾਲੂ ਜਾਂ ਬੰਦ ਹੋਵੇ। ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਸਮਾਨ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਮੈਟਾ-ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਦੇਖਣਾ, ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਖ਼ਰਾਬ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸੱਚ ਤੋਂ ਭਟਕ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਿੱਖੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਧੱਕ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਗਲਤ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਾਡਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਕੇ ਪਿਛਲੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਸਫਾਈ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨਾ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਰਵੋਤਮ ਦੇਖਭਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਮਾਹਿਰਾਂ ਜਾਂ SMEs ਦੁਆਰਾ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ

ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਦੇ ਸੁਚਾਰੂ ਕੰਮਕਾਜ ਲਈ ਚੰਗੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਦੁਹਰ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ। ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਮਾਂ ਕੱਢੋ। ਡਾਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ, ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜੋ ਵੀ ਕਰਨਾ ਪਵੇ, ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ!