ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗਾਈਡ
ਤੁਹਾਡੇ AI/ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ AI ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ
ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦੁਨਿਆਵੀ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਦਿਲਚਸਪ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਕੇ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਇੱਕ ਦਬਦਬਾ ਸ਼ਕਤੀ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਪੂਰਕ ਸ਼ਕਤੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸੰਭਵ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੂਹਿਕ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਹੁਣ ਤੱਕ, ਅਸੀਂ AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹੀ ਮਾਰਗ 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ AI ਸਿਸਟਮ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਕੈਂਸਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਇਲਾਜ ਲਈ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। PTSD ਵਰਗੀਆਂ ਤੰਤੂ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਵਿਕਾਰ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇਲਾਜ AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। AI ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਬਦੌਲਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੀਕੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਸਿਰਫ਼ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਹਰ ਇੱਕ ਉਦਯੋਗ ਜਾਂ ਖੇਤਰ ਜਿਸ ਨੂੰ AI ਛੂਹਦਾ ਹੈ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ, ਸਮਾਰਟ ਸੁਵਿਧਾ ਸਟੋਰ, ਫਿਟਬਿਟ ਵਰਗੇ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਾਡੇ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਕੈਮਰੇ AI ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦੀਆਂ ਬਿਹਤਰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ।
AI ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਕਾਰਨ, 267 ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਗਲੋਬਲ AI ਬਜ਼ਾਰ ਦੇ ਲਗਭਗ $2027bn ਦੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਮੁੱਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲਗਭਗ 37% ਕਾਰੋਬਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ AI ਹੱਲ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਵਧੇਰੇ ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਅੱਜ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਗਭਗ 77% AI ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹਨ। ਲੰਬਕਾਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਦੇ ਹੋਏ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਿਵੇਂ AI ਨਾਲ ਅਸੰਭਵ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਇੱਕ ਘੜੀ ਵਾਂਗ ਸਧਾਰਨ ਉਪਕਰਣ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲ ਦੇ ਦੌਰੇ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲਜ਼ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਚਾਨਕ ਸੜਕਾਂ 'ਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਘੱਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ?
ਚੈਟਬੋਟਸ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਿਵੇਂ ਦਿਵਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਸੀਂ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਮਨੁੱਖ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ?
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤੱਤ - DATA ਤੱਕ ਉਬਲਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਸਾਰੇ AI-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਹੱਲ ਜੋ ਬਾਹਰ ਹਨ ਉਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਾਰੇ ਉਤਪਾਦ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਜਾਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ।
ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਗਾਈਡ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
AI ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਕੋਈ ਮਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਸ ਅਮੂਰਤ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰਾਂ, ਤੱਥਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਰਕ, ਬੋਧ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਤੋਂ ਵਾਂਝੀ ਬਣਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਅਚੱਲ ਬਕਸੇ ਜਾਂ ਜੰਤਰ ਹਨ ਜੋ ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਕਬਜ਼ਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਧਿਅਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਬੰਧਿਤ, ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਅਤੇ ਤਾਜ਼ਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਇੱਛਤ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਲਈ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ AI ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹਰ ਇੱਕ ਏਆਈ-ਸਮਰਥਿਤ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਹੱਲ ਜੋ ਅਸੀਂ ਅੱਜ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਉਹ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੱਕ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਰੂਟਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਾਜ਼-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਦਿਨ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਇਕਾਈ ਨੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਸਾਲਾਂ ਦੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਿਆ ਹੈ।
AI ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ ਏਆਈ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਦਮ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਕਿੰਨਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਅਣਗਿਣਤ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਾਰਥਕ ਨਤੀਜੇ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਹੁਣ, AI ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਛਤਰੀ ਸ਼ਬਦ ਹੈ। ਇਸ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਕਸਟ, ਵੀਡੀਓ ਫੁਟੇਜ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ ਜਾਂ ਇਹਨਾਂ ਸਭ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸੂਚੀ ਹੈ:
ਡੇਟਾਸੇਟ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਣ-ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਉਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਪਸ਼ਟ ਅਰਥ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ, ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਢਾਂਚੇ ਜਾਂ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ-ਬੂਝਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ
ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰਪੂਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ। ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੇਟਾਬੇਸ, GPS ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਯੂਨਿਟਾਂ, ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ, ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਤੋਂ ਸੂਝ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਸਰਵੇਖਣ, ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਟੈਕਸਟ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਈਮੇਲ ਜਵਾਬ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਡੀਓ ਡਾਟਾ
ਆਡੀਓ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ, ਬਿਹਤਰ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਲਹਿਜ਼ੇ ਅਤੇ ਉਚਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਜਾਂ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ
ਚਿੱਤਰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਡੇਟਾਸੈਟ ਕਿਸਮ ਹਨ ਜੋ ਵਿਭਿੰਨ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਲੈਂਜ਼ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਤੱਕ, ਚਿੱਤਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਜ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਵੀਡੀਓ ਡਾਟਾ
ਵਿਡੀਓਜ਼ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸਮਝਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾਸੇਟ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਡਿਜੀਟਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਡਾਟਾ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ?
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਥੋੜ੍ਹੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋਣ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ. ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ, ਇਹ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ AI ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣ ਦਾ ਆਦਰਸ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਪਰ ਹੁਣ, ਤੁਸੀਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕਲਪਾਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਤਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਰੋਤ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ? ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਕਿੰਨੀ ਮਾਤਰਾ ਹੈ? ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਸਰੋਤ ਕੀ ਹਨ?
ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਚਾਰਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਚਿੰਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਵਿਚਾਰ ਦੇਣ ਲਈ, ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚੈਨਲ, ਰਾਹ, ਸਰੋਤ ਜਾਂ ਮਾਧਿਅਮ ਹਨ:
ਮੁਫਤ ਸਰੋਤ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਉਹ ਸਰੋਤ ਹਨ ਜੋ AI ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੁਫਤ ਸਰੋਤ ਜਨਤਕ ਫੋਰਮ, ਖੋਜ ਇੰਜਣ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਰਕਾਰੀ ਪੋਰਟਲ ਤੱਕ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਾਲਾਂ ਦੌਰਾਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਪੁਰਾਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮੁਫਤ ਡਾਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸੋਰਸ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਸਮਰਪਿਤ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਅਤੇ ਪੋਰਟਲ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Kaggle, AWS ਸਰੋਤ, UCI ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣਗੇ।
ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਵਿਕਲਪ ਜਾਪਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਕਈ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਮਿਲਣਗੇ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ, ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਰਕੀਟ ਖੰਡ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਨਵਾਂ ਜਾਂ ਅਣਪਛਾਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜਾਂ ਸੰਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ
ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਡਾਉਨਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਵੀ। ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਮੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਉੱਥੇ
ਇੱਕ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਨਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ CRM ਡੇਟਾਬੇਸ, ਫਾਰਮ, ਈਮੇਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲੀਡਸ, ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ, ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ, ਵੈਬਸਾਈਟ ਡੇਟਾ, ਹੀਟ ਮੈਪ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਇਨਸਾਈਟਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਸੀਲੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ, ਸਥਾਪਤ ਅਤੇ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਸਾਰਥਕਤਾ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਬਾਰੇ ਯਕੀਨੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤ
ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਕਿੰਨੇ ਵੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਵੀ ਉਚਿਤ ਹਿੱਸਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਪੂਲ ਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਫੋਕਸ ਡਾਟਾ ਟੱਚ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤਾਲਮੇਲ ਵੀ ਨਿਰਦੋਸ਼ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਹਿਚਕੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਭੁਗਤਾਨ ਸਰੋਤ ਹਨ। ਉਹ ਸੇਵਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਪਯੋਗੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਮਹਿੰਗੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ,
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਗਣਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਸਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਕਿੰਨੇ ਵੀ ਅਸੰਭਵ ਹੋਣ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਤਿੰਨ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਾਰਣੀ ਹੈ:
| ਮੁਫ਼ਤ ਸਰੋਤ | ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ | ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤ |
|---|---|---|
| ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। | ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਚਾਲਨ ਖਰਚਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ ਵੀ ਮੁਫਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। | ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਰੋਤ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ। |
| ਪਸੰਦੀਦਾ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਔਨਲਾਈਨ ਉਪਲਬਧ ਕਈ ਮੁਫ਼ਤ ਸਰੋਤ। | ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਕਸਟਮ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਡੇਟਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। | ਜਿੰਨਾ ਚਿਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਕਸਟਮ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। |
| ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ, ਕਿਉਰੇਟਿੰਗ, ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ 'ਤੇ ਹੱਥੀਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। | ਤੁਸੀਂ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਟਚ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹੋ। | ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ। ਭਾਵ, ਉਹ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। |
| ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਡਾਉਨਲੋਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ 'ਤੇ ਲਾਇਸੈਂਸ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਬਾਰੇ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ। | ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਮਾਰਕੀਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸੀਮਤ ਸਮਾਂ ਹੈ। | ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਅੰਤਮ ਤਾਰੀਖਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਡਿਲੀਵਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। |
ਮਾੜਾ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੀਆਂ AI ਇੱਛਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਅਸੀਂ ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੋਰਸਿੰਗ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਹੋਵੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਫੈਸਲਾ ਤੁਹਾਡੇ AI ਹੱਲ ਦੀ ਕਿਸਮਤ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਖਰਾਬ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪੱਖਪਾਤ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਅਣਚਾਹੇ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪਰ ਅਜਿਹਾ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ? ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ, ਨਹੀਂ. ਆਓ ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਮਝੀਏ।
ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ - ਇਹ ਕੀ ਹੈ?
ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਕੋਈ ਵੀ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ, ਗਲਤ, ਅਧੂਰਾ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ। ਮਾੜੀ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹਨ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਮਾੜੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ। ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਾਧੂ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਨਾਲ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਜੇ ਵੀ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ/ਸੀਮਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਜਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਟਚ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਢਿੱਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਜਾਂ ਉਤਪੰਨ ਕਰੋਗੇ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਗਿਆਨੀ ਮਾੜੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਘੰਟੇ ਬਰਬਾਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਸਗੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੂੰ ਵੀ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹੋ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਇਸ ਬਾਰੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਕਿ ਮਾੜਾ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸੂਚੀ ਹੈ:
- ਤੁਸੀਂ ਅਣਗਿਣਤ ਘੰਟੇ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਘੰਟੇ, ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਪੈਸਾ ਬਰਬਾਦ ਕਰਦੇ ਹੋ।
- ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਮੁਸੀਬਤਾਂ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ AI ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਮਾਡਲਾਂ - ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਲਾਈਵ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਖ਼ਰਾਬ ਡੇਟਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪੱਖਪਾਤੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੋਰ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੈਰਾਨ ਹੋ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਹੱਲ ਹੈ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹੈ.
ਬਚਾਅ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ
ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ (ਭੁਗਤਾਨ ਸਰੋਤ) ਲਈ ਜਾਣਾ ਹੈ। AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਹ ਸਹੀ ਅਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਪੋਰਟਲ ਤੋਂ ਪੋਰਟਲ ਤੱਕ ਜਾਣ ਦੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਡਾਟਾ ਲੈਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਲਈ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਅਗਲਾ ਸਵਾਲ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਖਰਚਿਆਂ 'ਤੇ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਮਾਨਸਿਕ ਬਜਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਅੱਗੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ।
ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਜਟ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਵੇਲੇ ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਕਾਰਕ
ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਬਜਟ ਇਸ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਰਕਮ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ RoI, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ ਜਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕ ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਭੜਕਦੇ ਹਨ. ਉਹ ਜਲਦਬਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਅਟੱਲ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਖਰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਭਾਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਬਜਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬੈਠੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਕਾਰਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ।
ਆਉ ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਵੇਖੀਏ.
ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ
ਅਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਹ ਕਹਿੰਦੇ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿੰਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਜਿੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਵੇਗੀ, ਓਨਾ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿੱਖਣਾ। ਪਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ. ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਦੇਣ ਲਈ, ਡਾਇਮੈਨਸ਼ਨਲ ਰਿਸਰਚ ਨੇ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖੁਲਾਸਾ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 100,000 ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
100,000 ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੁਆਰਾ, ਸਾਡਾ ਮਤਲਬ 100,000 ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੂਝ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਿਤ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਅੰਗੂਠੇ ਦਾ ਇੱਕ ਆਮ ਨਿਯਮ ਹੈ, ਆਓ ਅੱਗੇ ਸਮਝੀਏ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਕ 'ਤੇ ਵੀ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਹੱਲ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਇਹ ਵੀ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਇੰਜਣ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਲੋੜਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ।
ਡਾਟਾ ਕੀਮਤ ਰਣਨੀਤੀ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਕੀਮਤ ਰਣਨੀਤੀ 'ਤੇ ਅਗਲਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸਦਾ, ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਖਰੀਦਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਅਪਣਾਈਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਰਵਾਇਤੀ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਹਨ:
| ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ | ਕੀਮਤ ਨੀਤੀ |
|---|---|
 ਚਿੱਤਰ | ਪ੍ਰਤੀ ਸਿੰਗਲ ਚਿੱਤਰ ਫਾਈਲ ਦੀ ਕੀਮਤ |
 ਵੀਡੀਓ | ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ, ਮਿੰਟ, ਇੱਕ ਘੰਟਾ, ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਫਰੇਮ ਦੀ ਕੀਮਤ |
 ਆਡੀਓ/ਸਪੀਚ | ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ, ਇੱਕ ਮਿੰਟ, ਜਾਂ ਘੰਟਾ ਦੀ ਕੀਮਤ |
 ਪਾਠ | ਪ੍ਰਤੀ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਵਾਕ ਦੀ ਕੀਮਤ |
ਪਰ ਉਡੀਕ ਕਰੋ. ਇਹ ਫਿਰ ਇੱਕ ਅੰਗੂਠੇ ਦਾ ਨਿਯਮ ਹੈ. ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਖਰੀਦ ਦੀ ਅਸਲ ਲਾਗਤ ਵੀ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
- ਵਿਲੱਖਣ ਮਾਰਕੀਟ ਖੰਡ, ਜਨਸੰਖਿਆ ਜਾਂ ਭੂਗੋਲ ਜਿੱਥੋਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਹੈ
- ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਦੀ ਪੇਚੀਦਗੀ
- ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਡਾਟਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
- ਮਾਰਕੀਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਂ
- ਕੋਈ ਵੀ ਅਨੁਕੂਲ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਕੀਮਤਾਂ ਵਧ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸੋਰਸਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ
ਇਹ ਛਲ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਆਮ ਸਮਝ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਤਮ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਦੇ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਵੋਲਯੂਮ ਨੂੰ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਸ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਵੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ ਕਿ ਅਦਾਇਗੀ ਸਰੋਤ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗੇ ਹਨ. ਪਰ ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਪਰਤ ਜੁੜ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਸੋਸਿੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਖਰਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਲਨ ਖਰਚੇ ਉਠਾ ਰਹੇ ਹੋ।
ਅਦਾਇਗੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਭੁਗਤਾਨ ਇੱਕ ਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮੁਫਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ 'ਤੇ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਬਜਟ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਤੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮੰਨਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਭਿਆਨਕ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਲਈ ਸੀਮਤ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਹਿਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਬਜਟ ਨਿਰਧਾਰਨ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਟੁਕੜੇ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਹ ਤਿੰਨ ਕਾਰਕ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਬਜਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਰੋਡਮੈਪ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ।
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨਾਲ ਖਰਚਿਆਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?
ਬਜਟ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਖਰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਅੰਦਰ-ਅੰਦਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀਤਾ ਬਾਰੇ ਸੋਚਿਆ ਹੋਵੇਗਾ।
ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਬਾਰੇ ਅਜੇ ਵੀ ਝਿਜਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਸੈਕਸ਼ਨ ਇਸ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਦੇਹ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਲੁਕਵੇਂ ਖਰਚਿਆਂ 'ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਵੇਗਾ।
ਕੀ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ?
ਹਾਂ ਇਹ ਹੈ!
ਹੁਣ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਵਾਬ ਹੈ. ਖਰਚਾ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪੈਸਾ, ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ 'ਤੇ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਸਟਮ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਟੱਚ ਪੁਆਇੰਟ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਫਨਲ ਹਨ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੋਵੇਗਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਅੰਤ ਵਿੱਚ. ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਅਜੇ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੱਚਾ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਥਾਂ ਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ ਉਹ ਸਾਰੀ ਥਾਂ ਤੇ ਹੋਵੇਗਾ।
ਆਖਰਕਾਰ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ, ਵਿਆਖਿਆਕਾਰਾਂ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰੋਗੇ। ਤੁਸੀਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਲਈ ਗਾਹਕੀ 'ਤੇ ਵੀ ਖਰਚ ਕਰੋਗੇ ਅਤੇ
CMS, CRM ਅਤੇ ਹੋਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਦਾ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹੋਣ ਲਈ ਪਾਬੰਦ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅਟ੍ਰੀਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਵੇਂ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕਰਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰਨ ਲਈ ਖਰਚ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ।
ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਰਚ ਕਰੋਗੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਖਰਕਾਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕਰੋਗੇ। ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਖਰਚੇ ਵੀ ਹਨ. ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ, ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਹੈ:
ਲਾਗਤ = ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ * ਪ੍ਰਤੀ ਐਨੋਟੇਟਰ ਦੀ ਲਾਗਤ + ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਾਗਤ
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ AI ਸਿਖਲਾਈ ਕੈਲੰਡਰ ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ ਤਹਿ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਖਰਚਿਆਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਤਾਂ, ਕੀ ਇਹ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਆਦਰਸ਼ ਹੱਲ ਹੈ ਜਾਂ ਕੀ ਕੋਈ ਵਿਕਲਪ ਹੈ?
ਇੱਕ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ AI ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੇ ਲਾਭ
ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੱਲ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਹਿੰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ।
ਉਹ ਸ਼ਾਪ ਵਰਗੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਰਪੇਸ਼ ਸਾਰੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੋਰਸ ਕਰਨਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਨੋਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਟਰੋਲ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਸੀਂ ਮੁਫਤ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦੂਰ ਕਰ ਦਿਓਗੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸੂਚੀ ਹੈ:
- ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵਾਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇਸਾਂ, ਜਨਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਫਿੱਟ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਜਾਂ ਇਹ ਸਭ।
- ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੂਝ ਨਾਲ ਟੈਗ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਹੱਥੀਂ ਯਤਨ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਗੈਰ-ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਤੋਂ ਐਨੋਟੇਟ ਨਹੀਂ ਕਰਵਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਉਹ SMEs ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡਿਜੀਟਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਬਜ਼ੁਰਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਉਹ ਡੇਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਦਾ ਵੀ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ HIPAA ਜਾਂ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਤੇ ਸਾਰੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰਹੋ।
- ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਤੋਂ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਅਣਥੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਨ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਹਨ।
- ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
- ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਵੀ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਸਰੋਤ ਕਰਨਗੇ।
ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਦ੍ਰਿੜਤਾ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਸਮਝ ਗਏ ਹੋ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿੰਨਾ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਸਹਿਯੋਗ ਹੈ। ਇਸ ਸਮਝ ਦੇ ਨਾਲ, ਆਓ ਇਹ ਪਤਾ ਕਰੀਏ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਦਰਸ਼ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਸੋਰਸਿੰਗ
ਆਪਣੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝੋ, ਹਾਲੀਆ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇਸਾਂ, ਜਨ-ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਹੋਵੇ।
ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੂਝਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕਰੋ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਪੱਖਪਾਤ
ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰੋ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਦੇਸ਼ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਖਾਸ ਡੋਮੇਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ
ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ HIPAA, GDPR, ਜਾਂ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ।
ਸਹੀ AI ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ
ਇੱਕ AI ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਇੰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਂ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਮੁਫਤ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ। ਇੱਥੇ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਸਧਾਰਨ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਹਿਯੋਗ ਲਈ ਹੱਥ ਮਿਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਤੱਕ ਜੋ ਵੀ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ ਉਸ ਦਾ ਅਨੁਸਰਣ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਰੀਕੈਪ ਹੈ:
- ਤੁਹਾਡੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਹੈ
- ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸੇ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਪਤ ਹਨ
- ਤੁਹਾਡਾ ਬਜਟ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਹੈ
- ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਹੈ
ਇਹਨਾਂ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਕੇ, ਆਓ ਸਮਝੀਏ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾਸੈਟ ਲਿਟਮਸ ਟੈਸਟ
ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸੌਦੇ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਸਮਝਣਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਵਿਚਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਲੋੜ ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਸਹਿਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰੋਗੇ।
ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਮਾਤਰਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਲਿਆ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸਹੀ ਖਰੀਦ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੈ। ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਹੋਵੋਗੇ, ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਕੌਣ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ
ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸਾਰੀਆਂ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਰਫ਼ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਾਸੇ ਰਹਿਣ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰੋ।
ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ QA ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛੋ
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਅਤੇ ਪੱਧਰੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ QA ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਦੁਆਰਾ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਦੇਵੇਗਾ
ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਿਲਣ ਵਾਲੀ ਅੰਤਿਮ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ
ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੂਝਵਾਨ ਗਾਹਕ ਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛੇਗਾ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਆਮ ਸਮਝ ਹੈ ਕਿ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਉਹ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਦੂਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕੀ ਉਹ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹਨ?
ਵਨ-ਟਾਈਮ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ਵਧੀਆ ਹਨ। ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਪੁਰਦਗੀ ਬਿਹਤਰ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਹਿਯੋਗ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਪਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਵਾਧੇ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਲੋੜਾਂ
ਇਸ ਲਈ, ਚਰਚਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਜੇਕਰ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਜੇ ਉਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਕੀਮਤ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲੇਗੀ.
ਸਿੱਟਾ
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਰਹੋ. ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ।
ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਬਕਸਿਆਂ ਨੂੰ ਚੈੱਕ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਤੱਕ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਾਇਨੀਅਰ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਖਰੀਦਦਾਰ ਦੀ ਗਾਈਡ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਸਾਧਨ ਭਰਪੂਰ ਸੀ। AI ਸਿਖਲਾਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਹੈ ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਸੁਝਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਥਕਾਵਟ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਤੱਤ ਹੈ ਜੋ ਆਖਿਰਕਾਰ ਇਸ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗਾ।
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਹਿਮਤ ਨਹੀਂ ਹੋ?