ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ AI ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਾਡੇ ਯਤਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੀਏ। ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੀ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ, ਭੀੜ ਵਰਕਰਾਂ ਦੁਆਰਾ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਆਓ ਭੀੜ ਵਰਕਰਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, AI ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਇਸਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਅਤੇ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ।
ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਭੀੜ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਮਨੁੱਖ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਫਿਰ ਵੀ, ਇਸ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੀ ਮੁੱਲਵਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ, ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਤਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਫੁੱਲਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਬਿਹਤਰ, ਨਵੇਂ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ 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।
ਕ੍ਰਾਊਡ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਈਕ੍ਰੋਟਾਸਕ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਕਾਰਜਬਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ - ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਮਕੈਨੀਕਲ ਟਰਕ, 15 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ 11 ਹਜ਼ਾਰ ਮਨੁੱਖੀ-ਤੋਂ-ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸਨੇ ਹਰੇਕ ਸਫਲ ਸੰਵਾਦ ਲਈ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ $0.35 ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ । ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਇੰਨੀ ਘੱਟ ਰਕਮ ਲਈ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਨੈਤਿਕ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ 'ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਉਂਦਾ 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 ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਸਮਾਂ: ਕਾਗਨਿਲਿਟਿਕਾ ਦੀ ਖੋਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਲਗਭਗ 80% ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਫਾਈ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਖਰਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ 20% ਸਮਾਂ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ 'ਤੇ ਖਰਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਰਵਾਇਤੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕੀਤਾ 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 ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਖਰਚ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੋੜੀਂਦੇ ਖਰਚੇ, ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਾਰਜਬਲ ਨੂੰ ਤਨਖਾਹ-ਪ੍ਰਤੀ-ਕਾਰਜ ਵਿਧੀ 'ਤੇ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਪੂਰੇ ਏਆਈ ਹੱਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਲਈ ਨਿਰਪੱਖ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੇ ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਨਾਲ, ਘੱਟ ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਨਾਲ ਵਿਭਿੰਨ (ਭੂਗੋਲਿਕ, ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ) ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਭੀੜ ਵਰਕਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ 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।
ਬੇਨਤੀਕਰਤਾ ਵੱਲੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਘਾਟ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਖਾਸ ਕੰਮ ਸੰਬੰਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮੂਲ ਬੋਲੀ ਵਿੱਚ ਸੰਵਾਦ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਸੂਖਮ ਕੰਮ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਜੋ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਉਹ ਕਿਉਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਇਹ ਘਾਟ ਭੀੜ-ਸੋਰਸ ਕੀਤੇ ਕੰਮ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ।
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 ਇਸੇ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਦੇ ਦੂਜੇ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੇ ਪਾਸਿਓਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਬੇਨਤੀਕਰਤਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ। ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਇਹ ਹੈ ਕਿ 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: ਏਆਈ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸਟਾਰਟਰ ਗਾਈਡ: ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਉਦਾਹਰਣ, ਡੇਟਾਸੈੱਟ ]
