ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਾਡੇ ਯਤਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਉਚਿਤ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਵਰਗੀਕਰਨ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੀਏ। ਸਾਡੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਸਬੰਧੀ ਇਕੱਤਰਤਾ ਸ ਭੀੜ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਆਓ ਭੀੜ ਵਰਕਰਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ, AI ਦੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ML ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਲੋੜ ਅਤੇ ਲਾਭ ਇਹ ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਉਧਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਭੀੜ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਫਿਰ ਵੀ, ਇਸ ਉਤਪੰਨ ਅਤੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ, ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਤਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨਾਲ ਉਲਝਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹੋਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਿਆਦਾ ਦੇ ਬਾਅਦ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਫੁੱਲਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਬਿਹਤਰ, ਨਵੇਂ, ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਧਦੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਭੀੜ ਵਰਕਰ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ.
ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਭੀੜ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਈਕ੍ਰੋਟਾਸਕ ਦਿਓ। ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਕਾਰਜਬਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ - ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਮਕੈਨੀਕਲ ਤੁਰਕ, 11 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ-ਅੰਦਰ 15 ਹਜ਼ਾਰ ਮਨੁੱਖ-ਤੋਂ-ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ $0.35 ਹਰੇਕ ਸਫਲ ਸੰਵਾਦ ਲਈ। ਨੈਤਿਕ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ 'ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਭੀੜ ਦੇ ਵਰਕਰਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਮਾਮੂਲੀ ਰਕਮ ਲਈ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਇੱਕ ਹੁਸ਼ਿਆਰ ਯੋਜਨਾ ਵਾਂਗ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ, ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਰਣਨੀਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਭੀੜ ਵਰਕਰਾਂ ਦੀ ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਨੇ ਘੱਟ ਤਨਖਾਹ, ਵਰਕਰਾਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੀ ਅਣਦੇਖੀ, ਅਤੇ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਘਟੀਆ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਭੀੜ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਹੋਣ ਦੇ ਲਾਭ
ਭੀੜ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਏਆਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲ ਡਿਵੈਲਪਰ ਮਾਈਕਰੋ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਘੱਟ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਭੀੜ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦੇਣ ਦੇ ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਲਾਭ ਹਨ
ਮਾਰਕੀਟ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਸਮਾਂ: Cognilytica ਤੋਂ ਖੋਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਲਗਭਗ 80% of ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਸਮਾਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ, ਲੇਬਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਖਰਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ 20% ਸਮਾਂ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ 'ਤੇ ਖਰਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਰਵਾਇਤੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲ: ਭੀੜ-ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਸਿਖਲਾਈ, ਭਰਤੀ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਖਰਚੇ ਗਏ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਗਤ, ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਤਨਖਾਹ-ਪ੍ਰਤੀ-ਟਾਸਕ ਵਿਧੀ 'ਤੇ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਸਾਰੀ AI ਹੱਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਨਿਰਪੱਖ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਲਈ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਨਾਲ ਵਿਭਿੰਨ (ਭੂਗੋਲਿਕ, ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ) ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਭੀੜ ਵਰਕਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਨ-ਹਾਊਸ ਬਨਾਮ ਕਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ - ਜੇਤੂ ਵਜੋਂ ਕੌਣ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ?
| ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ | ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਡ ਡਾਟਾ |
|---|---|
| ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। | ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਮਿਆਰੀ QA ਉਪਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲੱਗੇ ਹੋਏ ਹਨ |
| ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। | ਡੇਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। |
| ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਹਿੰਗਾ। | ਲਈ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਕਿਉਂਕਿ ਘੱਟ ਨਿਵੇਸ਼ ਨਾਲ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਭਰਤੀ, ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਆਨ-ਬੋਰਡ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। |
| ਮਾਰਕੀਟ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। | ਮਾਰਕੀਟ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਯੋਗਦਾਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ. |
| ਅੰਦਰੂਨੀ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਲੇਬਲਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਮੂਹ | ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੂਹ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਰ |
| ਇੱਕ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਗੁਪਤਤਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। | ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਭੀੜ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। |
| ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ | ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀ. |
ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਬੇਨਤੀਕਰਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ।
ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੇ ਵਰਕਰਾਂ ਅਤੇ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਖ਼ਤ ਲੋੜ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ।
ਬੇਨਤੀ ਕਰਤਾ ਦੇ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਘਾਟ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਖਾਸ ਕੰਮ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਵਰਕਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਈਕ੍ਰੋ ਟਾਸਕ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੂਲ ਬੋਲੀ ਵਿੱਚ ਸੰਵਾਦ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੀ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਘਾਟ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਭੀੜ-ਸ੍ਰੋਤ ਕੰਮ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ.
ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਲਈ, ਪੂਰੇ ਸੰਦਰਭ ਦਾ ਹੋਣਾ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਿੱਚ NDA ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹਿਲੂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ - ਗੈਰ-ਖੁਲਾਸਾ ਸਮਝੌਤੇ ਜੋ ਭੀੜ ਵਰਕਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਭੀੜ ਵਰਕਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਇਹ ਵਾਪਸੀ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਕਮੀ ਅਤੇ ਘੱਟਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇਹੀ ਸਥਿਤੀ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਦੇ ਦੂਜੇ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਵੇਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਬੇਨਤੀਕਰਤਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਹੈ। ਦ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਕੀ ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਚੋਣ ਤੋਂ ਵਿਭਿੰਨ, ਕਿਉਰੇਟਿਡ, ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਟਰੈਕ ਰਿਕਾਰਡ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
Shaip ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਪਾਰਟਨਰ ਵਜੋਂ ਚੁਣਨ ਦੇ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਵੰਡ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡਾ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਅਤੇ ਸਮਰਪਿਤ ਸਟਾਫ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਮਜਬੂਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ AI-ਆਧਾਰਿਤ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸਟਾਰਟਰ ਗਾਈਡ: ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਉਦਾਹਰਨ, ਡੇਟਾਸੈੱਟ]
