ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਕ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਕਈ ਡੂੰਘੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਹੋਏ ਗਲੋਬਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਲੱਭਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। AI ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਹੱਲ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਸਾਰੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਘਰਾਂ ਤੋਂ ਕੰਮ ਦੇ ਸਥਾਨਾਂ ਤੱਕ। ਏਆਈ ਕੰਪਿਊਟਰ, ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਖਲਾਈ, ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਫਿਰ ਵੀ, AI ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨਾ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਨੈਤਿਕਤਾ ਵਿਭਿੰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਬੇਹੋਸ਼ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਮਹੱਤਵ
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਬੰਧਤ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ AI ਹੱਲ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਹੱਲ ਦੀ ਸਫਲਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਇਸ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ AI ਨੂੰ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀ ਹੈ - ਭਾਵ ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਨਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ AI ਮਾਡਲ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਡਾਟਾ
ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨਤਾ ਜਾਂ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਅਨੁਚਿਤ, ਅਨੈਤਿਕ, ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਮਿਲਿਤ AI ਹੱਲਾਂ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗੀ ਜੋ ਵਿਤਕਰੇ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਏਆਈ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਕਿਵੇਂ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਸਾਰੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਅਸਮਾਨ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦੀ ਗਲਤ ਪਛਾਣ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਬਿੰਦੂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਮਲਾ ਗੂਗਲ ਫੋਟੋਜ਼ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਇੱਕ ਕਾਲੇ ਜੋੜੇ ਨੂੰ 'ਗੋਰਿਲਾ' ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਮੈਟਾ ਕਾਲੇ ਆਦਮੀਆਂ ਦੀ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖ ਰਹੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਪਭੋਗਤਾ 'ਪ੍ਰਾਈਮੇਟਸ ਦੇ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ' ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਸਲੀ ਜਾਂ ਨਸਲੀ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀਆਂ ਦਾ ਗਲਤ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਵਿੱਚ, AI ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। 'ਤੇ 2019 ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ - ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ, ਨਸਲ, ਸ਼ਕਤੀ, AI ਦੇ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਧਿਆਪਕ ਪੁਰਸ਼ ਹਨ; FB 'ਤੇ ਮਹਿਲਾ AI ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸਿਰਫ਼ 15% ਅਤੇ Google 'ਤੇ 10% ਹੈ।
AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀ ਤੋਂ ਖਾਸ ਸਮੂਹਾਂ ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਨਾਲ ਤਿੱਖੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਅਕਸਰ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਕੁਝ ਨਸਲਾਂ ਜਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਕੇ। ਜਦੋਂ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਚਿਹਰਿਆਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਅੰਗਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਰੰਗ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ।
ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਹੋਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਦਬਾਅ ਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਗਾੜ ਵਜੋਂ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ
ਉਲਟ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਵੀ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਕਲਾਸਾਂ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੂਰੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਏਆਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਹੁਨਰ, ਨਸਲ, ਨਸਲ, ਲਿੰਗ, ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵਿਭਿੰਨ ਬਣਾ ਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, AI ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਆਦਰਸ਼ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗੋ ਸ਼ਬਦ ਤੋਂ ਇਸ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਹੈ - ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਿਊਰੇਸ਼ਨ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਭਰਨਾ।
AI ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਪ੍ਰਚਾਰ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ, ਚੁਣੇ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾਇਸ਼ੀ ਪੱਖਪਾਤ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਬੇਹੋਸ਼ ਪੱਖਪਾਤ ML ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਘੁੰਮਦਾ ਹੈ।
ਵਿਭਿੰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਿਊਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ
ਡਾਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
- ਘੱਟ-ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਿਤ ਕਲਾਸਾਂ ਤੋਂ ਸੋਚ-ਸਮਝ ਕੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਲਈ ਬੇਨਕਾਬ ਕਰੋ।
- ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ।
- ਮੂਲ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ/ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਜਾਂ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਕੇ।
- AI ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਨੌਕਰੀ-ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿਓ।
- ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਕੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ।
- ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ AI ਵਿੱਚ ਸਮਾਵੇਸ਼ ਜ਼ਮੀਨੀ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਸਿਸਟਮ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰਕਾਰਾਂ ਨੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ AI ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜੋ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣੋ ]
ਸਿੱਟਾ
ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਵੱਡੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਕੇਂਦਰ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਕੁਲੀਨ ਸਥਾਨ ਬੇਦਖਲੀ, ਵਿਤਕਰੇ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਵਿੱਚ ਫਸੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਉਹ ਥਾਂਵਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਉੱਨਤ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤਰਕ ਉਸੇ ਪੱਖਪਾਤ, ਵਿਤਕਰੇ ਅਤੇ ਘੱਟ-ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬੇਦਖਲੀ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹੈ।
ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਵਿਤਕਰੇ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ 'ਆਮ' ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕਰਕੇ, AI ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ 'ਦੂਜਿਆਂ' ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀ ਸਬੰਧਾਂ, ਇਕੁਇਟੀ ਅਤੇ ਨਿਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ AI ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਨਾ ਵੱਡੀ ਤਸਵੀਰ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਏਗਾ। AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣ ਲਈ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਮਨੁੱਖ ਅਤੇ AI ਮਿਲ ਕੇ ਇਸ ਸੰਕਟ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸ਼ੈਪ ਵਿਖੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੋ. ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਵਿਭਿੰਨ AI ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
