ਤੁਹਾਡੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 6 ਠੋਸ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼

2. ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਕੀ ਹੈ?

   ML ਡਾਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ. ਇਹ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟਸ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਦੇਖਭਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

   ਡਾਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟਸ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੁਆਰਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਭਾਵ, ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ।

   ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਾਂ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਾਧੂ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪੁਰਾਲੇਖ, ਜਨਤਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਰਗੇ ਮੁਫ਼ਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਵੀ ਹਨ, ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਰੋਤ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਤੁਹਾਡੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

   ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਸ੍ਰੋਤ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸ ਤੱਥ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੌਲਯੂਮ ਦੇ ਬਾਅਦ ਵਾਲੀਅਮ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹਨ, ਉਹ ਕੱਚੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਜਗ੍ਹਾ ਹਨ।

   ਅਜਿਹੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ-ਤਿਆਰ ਫਾਈਲਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ SMEs ਦੁਆਰਾ ਸਟੀਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।

3. ਕਿੰਨੇ ਹੋਏ? - ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?

   ਆਉ ਆਖਰੀ ਪੁਆਇੰਟਰ ਨੂੰ ਥੋੜਾ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਾਂ. ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਉਦੋਂ ਹੀ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸੰਦਰਭੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਮਾਤਰਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਬੰਧ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਵਰਗੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ।

   ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੋਈ ਕੈਪ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਕਾਰਕ ਵਜੋਂ ਬਜਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। AI ਸਿਖਲਾਈ ਬਜਟ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਬਾਲ ਗੇਮ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਇੱਥੇ ਵਿਸ਼ਾ. ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਖਰਚੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਣਾ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

4. ਡਾਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੋੜਾਂ

   ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਆਮ ਸਮਝ ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਸਾਫ਼ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ, ਫਿਨਟੇਕ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GDPR, HIPAA ਮਾਪਦੰਡ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਾਪਦੰਡ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਸਾਫ਼ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਰਹਿਤ ਹੈ।

   ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਮਾਨ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਵੀ ਦੇਖੋ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਕਿਸੇ ਗਾਹਕ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ।

5. ਡਾਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ

   ਡਾਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਧੀਮਾ ਜ਼ਹਿਰ ਸਮਝੋ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਪਤਾ ਲੱਗ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਅਣਇੱਛਤ ਅਤੇ ਰਹੱਸਮਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਰਾਡਾਰ ਨੂੰ ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਨਤੀਜੇ ਤਿੱਖੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਇੱਕ-ਪਾਸੜ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

   ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਭਿੰਨ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਪੀਚ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਭਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਨਸਲਾਂ, ਲਿੰਗ, ਉਮਰ ਸਮੂਹਾਂ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਾਂ, ਲਹਿਜ਼ੇ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਜਿੰਨਾ ਅਮੀਰ ਅਤੇ ਵਿਵਿਧ ਹੋਵੇਗਾ, ਓਨਾ ਹੀ ਘੱਟ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।

6. ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ

   ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕੋਲ ਇੱਕ ਠੋਸ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ, ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਸਹਿਯੋਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਪੂਰਣ ਫਿੱਟ ਉਹ ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਹੈ ਤੁਹਾਡੀ AI ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਲੰਮਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

   ਇਸ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੋ, ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਉਸ ਉਦਯੋਗ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਉੱਦਮ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਨਮੂਨੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੁਹਾਡੀਆਂ AI ਇੱਛਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਭਾਈਵਾਲ ਹੈ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਲੈਂਦੇ.

ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ

AI ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਉਬਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਪੁਆਇੰਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਬਾਰੇ ਵਿੱਚ ਨਿਸ਼ਚਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ AI ਮਾਡਲ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦੇਵੇਗਾ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸੀ। ਬੱਸ ਜਲਦਬਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਨਾ ਕਰੋ। ਆਦਰਸ਼ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਸਾਲ ਲੱਗ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਪਰ ਇਸ 'ਤੇ ਆਲੋਚਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ ਮਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ।

ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ!