ਤੁਹਾਡੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਖੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਰਸਤਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ, ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭੀੜ ਸੋਰਸਿੰਗ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹੋ। ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਨਾਲ ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਸਹੀ ਕੁਆਲਿਟੀ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਜਾਪਦਾ ਹੈ।
ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਡ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ AI ਇੱਛਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲਾਭ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ.
ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਸ 'ਤੇ ਅਧਿਕਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਸਾਡੀ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਆਓ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੀਏ ਜੇਕਰ ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਕੰਮ ਉਹ ਰਸਤਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੈਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਡ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਕਰਨਾ
ਤੇਜ਼ ਹਵਾਲਾ
| ਫ਼ਾਇਦੇ | ਨੁਕਸਾਨ |
|---|---|
| ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ | ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ |
| ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ | ਡਾਟੇ ਦੀ ਕੁਆਲਿਟੀ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਣਾ |
| ਡਾਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦਾ ਹੈ | ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਦੀ ਘਾਟ |
| ਤੁਹਾਡੇ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੈਲੇਂਟ ਪੂਲ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ | |
| ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਕੇਲੇਬਲ |
ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਫਾਇਦੇ
ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਖੋਜ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ AI ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ 20% ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ. ਬਾਕੀ ਸਮਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ, ਕਿਉਰੇਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਦਖਲ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਭੀੜ ਇਸ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਖ਼ਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਹ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭੀੜ ਸੋਰਸਿੰਗ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਲਈ ਖਾਲੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਲਈ ਮਾਰਕੀਟ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਹੱਲ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੋਵੇਗੀ? ਖੈਰ, ਇਹ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾ ਚੰਗੀ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ. ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਨਜ਼ਰ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਪਹੁੰਚ 'ਤੇ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ AI ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਨਸਲਾਂ, ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸਿਆਂ, ਜਨਸੰਖਿਆ, ਲਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਬਹੁਮੁਖੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਾਰਥਕ ਨਤੀਜੇ ਕੱਢਣ ਲਈ ਜੋ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਅਮੀਰ ਪੂਲ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਵਿਭਿੰਨ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡਾਟਾ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਸਿਹਤਮੰਦ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਕੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੱਦ ਤੱਕ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਖਰਚੇ ਘੱਟ ਕਰੋ
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਔਖਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ ਸਗੋਂ ਮਹਿੰਗਾ ਵੀ ਹੈ। ਚਾਹੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੀਮਾਂ ਜਾਂ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਵਿਕਰੇਤਾ ਹੋਣ, ਲਾਭ ਉਦੋਂ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਦੀ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਭੀੜ ਸੋਰਸਿੰਗ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੀਮਤ ਬਜਟ ਵਾਲੀਆਂ ਬੂਟਸਟਰੈਪਡ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਹੱਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੈਲੇਂਟ ਪੂਲ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਘੰਟੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਲਈ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ। ਜਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਘੰਟਿਆਂ ਅਤੇ ਤੰਗ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹੋ।
ਕੇਸ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੋਵਾਂ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਦੇਵੇਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਜੁਗਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਵੇਂ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ 'ਤੇ ਤੰਗੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖਰਚਿਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਭੀੜ ਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡੇਟਾ ਹੈ.
ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਕੇਲੇਬਲ
ਮੌਜੂਦਾ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਮਹਿੰਗਾ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਵਿਕਲਪ ਹੋਵੇਗਾ। (ਪੜ੍ਹੋ: ਸ਼ਾਰਟਲਿਸਟ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਨੁਕਤੇ a ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਕਰੇਤਾ.)
ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਡ ਕੰਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਡਾਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਕੇ ਰਾਹਤ ਵਜੋਂ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ QA ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਕਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ
ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ
ਜਦੋਂ ਭੀੜ ਸੋਰਸਿੰਗ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕੰਮ ਹੈ। ਹੁਣ, ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਨਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਅਤੇ ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਟੀਮ 'ਤੇ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਾਧੂ ਉਪਾਅ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ HIPAA ਨੂੰ ਵੀ ਮਿਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟੇ ਦੀ ਕੁਆਲਿਟੀ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਣਾ
ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਕੋਈ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਤਮ ਕੁਆਲਿਟੀ ਏਅਰਟਾਈਟ ਅਤੇ ਨਿਰਦੋਸ਼ ਹੋਵੇਗੀ ਜੇਕਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ। ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤ ਅਤੇ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਥਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਡਾਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਇਸ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਪੈਸਾ ਖਰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਸਾਡੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼.
ਡਾਟਾ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਦੀ ਘਾਟ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਫਾਰਮੈਟ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਤਮ ਡੇਟਾਸੈਟ ਭੇਜਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਸਮਝੋਗੇ ਕਿ ਉਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਫਾਈਲਾਂ ਹਨ ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਸੋਚੇ-ਸਮਝੇ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਉਚਿਤ ਮਿਆਰ ਨਹੀਂ ਅਪਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਭੀੜ ਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਅਨੁਭਵੀ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਫਾਈਲਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਿਆਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਕੀ ਬਿਹਤਰ ਹੈ?
ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਜ਼ਰੂਰੀਤਾ ਅਤੇ ਬਜਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸੀਮਤ ਸਮਾਂ ਹੈ ਅਤੇ ਕ੍ਰਾਉਡਸੋਰਸਿੰਗ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਅਟੱਲ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਇਹ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਵੋਗੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀਆਂ AI ਅਭਿਲਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਗੁੰਜਾਇਸ਼ ਜਾਂ ਜਗ੍ਹਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰੋਗੇ, ਤਾਂ ਅੱਗੇ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਵਰਗੇ ਆਦਰਸ਼ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਭੀੜ ਸੋਰਸਿੰਗ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। .