ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਮਹਿੰਗੇ AI ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਘਟੀਆ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਰਵ-ਵਿਆਪਕਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੀ ਤਿਆਰ ਉਪਲਬਧਤਾ AI ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸਫੋਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਾਰੋਬਾਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀਆਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਪ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ਕਰਤਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਬਜਟ 'ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਮੁਫ਼ਤ ਜਾਂ ਛੂਟ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ।
ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਕੋਈ ਰਸਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਜਾਂ ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਸਸਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਸਤਾ ਜਾਂ ਮੁਫਤ ਡੇਟਾ ਕਈ ਵਾਰ ਏਆਈ ਸਟਾਰਟਅਪ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਰਾਊਡਸੋਰਸਡ ਡੇਟਾਸੇਟ ਕੁਝ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਕੁਆਲਿਟੀ ਅਸ਼ੋਰੈਂਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਲਈ ਹੋਰ ਵੀ ਆਕਰਸ਼ਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਵਿਸਤਾਰ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕਿਉਂਕਿ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਡੇਟਾਸੈਟ ਜਨਤਕ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਉਹ ਮਲਟੀਪਲ AI ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਦੁਹਰਾਓ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਵਾਧੂ ਖਰਚਿਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਦੋਨੋ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਅਤੇ ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੀ ਕੁਝ ਵੱਡੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਭਾਵੀ ਅਗਾਊਂ ਬਚਤ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਨਕਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਸਤੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਅਸਲ ਕੀਮਤ
ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕਹਾਵਤ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਚ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਜਾਂ ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਖ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਨਾਲ ਲੜਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਕਿਸਮਤ ਖਰਚਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਘਟੀ ਹੋਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ:
ਇੱਕ ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮੁਫਤ ਜਾਂ ਸਸਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ। ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗਲਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਣਚਾਹੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਜਵਾਬਦੇਹ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਪੱਧਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਡੀਆਂ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਵਧਿਆ ਮੁਕਾਬਲਾ:
ਹਰ ਕੋਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਦੋ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕੋ ਸਟੀਕ ਇਨਪੁਟਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ - ਜਾਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਮਾਨ - ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਸੱਚੇ ਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਹਰੇਕ ਗਾਹਕ, ਨਿਵੇਸ਼ ਡਾਲਰ, ਅਤੇ ਮੀਡੀਆ ਕਵਰੇਜ ਦੇ ਇੱਕ ਔਂਸ ਲਈ ਇੱਕ ਪੱਧਰੀ ਖੇਡ ਦੇ ਖੇਤਰ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਸਥਿਰ ਡੇਟਾ:
ਇੱਕ ਵਿਅੰਜਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਸੀ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਮਤੀ ਜੋੜ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਅਖੰਡਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਖ਼ਤਰਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਕਾਪੀ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦਾ ਇਹ ਵੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅੱਪਡੇਟ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਜੋੜਾਂ ਤੋਂ ਲਾਭ ਨਹੀਂ ਲੈ ਰਹੇ ਹੋ।
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ:
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਤੁਹਾਡੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹਨ — ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਪਣੇ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਜਨਤਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਡੇਟਾ ਦਾ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲਿੰਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ, ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਨਾ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਜਾਂ ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਇੱਕ ਆਕਰਸ਼ਕ ਕੀਮਤ ਟੈਗ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਰੇਸ ਕਾਰਾਂ ਜੋ ਉੱਚ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਜਿੱਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਵਰਤੇ ਗਏ ਕਾਰ ਲਾਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਜੋ ਸ਼ੈਪ ਦੁਆਰਾ ਸਰੋਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸੋਰਸਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਉਦਯੋਗ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਖਰੀਦ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਅੰਤਮ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਲਾਹ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਰਧਾਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ ਘੱਟ ਦੁਹਰਾਓ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਪੈਸੇ ਦੀ ਬਚਤ।