ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗਾਈਡ
ਤੁਹਾਡੇ AI/ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ AI ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ
ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਕੇ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਹਾਵੀ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਹੈ।
AI ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ, ਤੰਤੂ ਵਿਗਿਆਨ ਸੰਬੰਧੀ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਇਲਾਜ, ਅਤੇ ਵੈਕਸੀਨ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਮਾਰਟ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੱਕ, ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਗਲੋਬਲ AI ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ 267 ਤੱਕ $2027 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ, 37% ਕਾਰੋਬਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ AI ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਅੱਜ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਗਭਗ 77% AI ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹਨ। ਸਧਾਰਨ ਯੰਤਰ ਦਿਲ ਦੇ ਦੌਰੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਕਾਰਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ? ਚੈਟਬੋਟਸ ਇੰਨੇ ਮਨੁੱਖੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਗਦੇ ਹਨ?
ਕੁੰਜੀ ਡਾਟਾ ਹੈ. ਡਾਟਾ AI ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਸਮਝਣ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਈਡ AI ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ।
AI ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?
ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ 'ਤੇ, ਇਹ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਘਰੇਲੂ ਉਪਕਰਨਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਏਆਈ-ਪਾਵਰਡ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਵਿਭਾਜਨ ਹੈ:
- ਉਹ ਵਿਭਿੰਨ ਭਾਸ਼ਾਈ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੈਪ ਵਰਗੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਏਜੰਸੀ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਲਹਿਜ਼ੇ, ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬੋਲਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਕੰਪਨੀ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਲਾਰਮ ਲਗਾਉਣਾ, ਮੌਸਮ ਦੇ ਅਪਡੇਟਸ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨਾ, ਸਮਾਰਟ ਹੋਮ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ।
- ਉਹ ਵਾਸਤਵਿਕ ਜੀਵਨ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਫ਼ੀ ਕਮਰੇ, ਵਿਅਸਤ ਰਸੋਈਆਂ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਸੈਟਿੰਗਾਂ।
- ਕੰਪਨੀ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਸ਼ੋਰਾਂ ਤੋਂ ਵੌਇਸ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁੱਤੇ ਦੇ ਭੌਂਕਣ ਅਤੇ ਟੈਲੀਵਿਜ਼ਨ ਦੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਉਹ ਹਰੇਕ ਆਡੀਓ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਸੁਣਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਸਪੀਕਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦ ਪਿਛੋਕੜ ਦੇ ਸ਼ੋਰ ਦੇ ਪੱਧਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਿਖਦੇ ਹਨ।
- ਉਹ ਆਡੀਓ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਸਕਰਣ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਪਿੱਚ ਅਤੇ ਗਤੀ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਜਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ, ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਤੋਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਨਮੂਨੇ ਅਗਿਆਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਕੰਪਨੀ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ AI ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਮਰ ਸਮੂਹਾਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਲਹਿਜ਼ੇ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਬਰਾਬਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਕੰਪਨੀ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ AI ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ। ਬੇਸ਼ੱਕ, ਇਹ ਸਭ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਮ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਦੌਰਾਨ ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ:
ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਫਾਈ
ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਫਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਡੇਟਾ (ਸਫ਼ਾਈ) ਤੋਂ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਰੇਂਜ (ਆਮੀਕਰਨ) ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਆਈ ਮਾਡਲ (ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ) ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਲੇਬਲਿੰਗ ਡੇਟਾ
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਲਈ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਮ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂ ਭੀੜ ਸੋਰਸਿੰਗ ਜਾਂ ਅਰਧ-ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦੇਸ਼ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਹੈ।
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰ
ਖੋਜ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਵਰਗੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ, GDPR ਜਾਂ CCPA ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਣਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜਾਂ ਉਪਯੋਗ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਨੁਕਸਾਨ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਨੈਤਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ
ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹਾਂ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਪੱਖਪਾਤੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਜੋ ਸਮਾਜਕ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਜਾਂ ਵਧਾ ਕੇ ਵਿਗੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
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?
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?
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
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 ਘਰ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸੱਚਮੁੱਚ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ?
ਬਜਟ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ, ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਧੇਰੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਬਾਰੇ ਝਿਜਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਸੈਕਸ਼ਨ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਲੁਕਵੇਂ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰੇਗਾ।
ਕੱਚਾ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ: ਕਸਟਮ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਅਮਲੇ ਦੇ ਖਰਚੇ: ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰ।
ਟੂਲ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ: ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ, CMS, CRM, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਲਾਗਤਾਂ।
ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮੁੱਦੇ: ਹੱਥੀਂ ਛਾਂਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਅਟ੍ਰੀਸ਼ਨ ਲਾਗਤਾਂ: ਟੀਮ ਦੇ ਨਵੇਂ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਲਾਭ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਖਰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਟਰ ਫੀਸ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਖਰਚੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਖਰਚੇ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।
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?