ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਖੁਆਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ML ਸਿਸਟਮ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਚੱਲਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ। ਇਹ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ. ਜੇਕਰ AI ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਹਿਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਡੇਟਾ ਜਿਸ 'ਤੇ AI ਅਤੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਇਸ ਤੋਂ ਸਾਰਥਕ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ੈਪ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਖਤ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਉਪਾਅ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸ਼ੈਪ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਾ ਕੰਮ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
Shaip ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਅਤੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਹਿੱਸੇ ਅਤੇ AI- ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਬਰਾਬਰ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਸਖਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਸਾਡਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੇ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਸਾਡਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਵਰਕਫਲੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਫੀਡਬੈਕ-ਇਨ-ਲੂਪ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਡਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਖਿਆ ਗਿਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਕਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਡਿਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ।
- ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ
- ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੋਰਸਿੰਗ
- ਸੋਰਸਿੰਗ 2-ਲੇਅਰ ਆਡਿਟ
- ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੈਕਸਟ ਸੰਚਾਲਨ
- ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ 2-ਲੇਅਰ ਆਡਿਟ
- ਕੰਮ ਦੀ ਸਪੁਰਦਗੀ
- ਕਲਾਇੰਟ ਫੀਡਬੈਕ
ਕਰਾਊਡਸੋਰਸ ਵਰਕਰ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਔਨਬੋਰਡਿੰਗ
ਸਾਡੀ ਸਖ਼ਤ ਵਰਕਰ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਆਨ-ਬੋਰਡਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਬਾਕੀ ਮੁਕਾਬਲੇ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕੁਆਲਿਟੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸਿਰਫ ਸਭ ਤੋਂ ਕੁਸ਼ਲ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਚੋਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ:
- ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਸਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਸੰਚਾਲਕ ਵਜੋਂ ਪਿਛਲਾ ਅਨੁਭਵ।
- ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਿਛਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਸੀ।
- ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਰਟੀਕਲ ਲਈ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਰਕਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸਾਡੀ ਚੋਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੱਥੇ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਅਸੀਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੈਸਟ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਅਸਹਿਮਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਰਕਰਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਉਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਲੋੜ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ SOW, ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ, ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੇ ਢੰਗਾਂ, ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਮੁਕੰਮਲ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣਗੇ।
ਡਾਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਚੈੱਕਲਿਸਟ
ਸਿਰਫ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਬਲ-ਲੇਅਰਡ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਅਗਲੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪੱਧਰ 1: ਕੁਆਲਿਟੀ ਅਸ਼ੋਰੈਂਸ ਜਾਂਚ
ਸ਼ੈਪ ਦੀ QA ਟੀਮ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੈਵਲ 1 ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਸਾਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਜਲਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਪੱਧਰ 2: ਨਾਜ਼ੁਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂਚ
CQA ਟੀਮ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ, ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਅਤੇ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਰੋਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਬਾਕੀ ਰਹਿੰਦੇ 20% ਪਿਛਾਖੜੀ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੇਗੀ।
ਡਾਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਕੁਆਲਿਟੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ,
- ਕੀ URL ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਡੇਟਾ ਵੈਬ-ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਸ਼ਾਰਟਲਿਸਟ ਕੀਤੇ URL ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾ ਸਕੇ?
- ਕੀ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੈ?
- ਕੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਲਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
- ਕੀ ਤਰਜੀਹੀ ਡੋਮੇਨ ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ?
- ਕੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਕਿਸਮ ਸਰੋਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਹਰੇਕ ਸੰਚਾਲਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਾਲੀਅਮ ਸਲੈਬ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਫੀਡਬੈਕ-ਇਨ-ਲੂਪ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਚੈੱਕਲਿਸਟ
ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਸੂਚੀ ਦੀਆਂ ਦੋ ਪਰਤਾਂ ਵੀ ਹਨ।
ਪੱਧਰ 1: ਕੁਆਲਿਟੀ ਅਸ਼ੋਰੈਂਸ ਜਾਂਚ
ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ 100% ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਟੀਮ ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹਨ।
ਪੱਧਰ 2: ਨਾਜ਼ੁਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂਚ
ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ 15 ਤੋਂ 20% ਪਿਛਲਾ ਨਮੂਨੇ ਵੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਕੁਆਲਿਟੀ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਅਤੇ ਬਲੈਕ ਬੈਲਟ ਧਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 10 ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਵਾਲੀ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ CQA ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਚੁੱਕਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
CQA ਟੀਮ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ,- ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਟੈਕਸਟ ਸੰਚਾਲਨ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ
- ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲਈ ਸਹੀ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ
- ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ
ਅਸੀਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਫੀਡਬੈਕ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਪੈਰੇਟੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਬੌਟਮ ਕੁਆਰਟਾਇਲ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਘੱਟ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਤ ਪਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਅੰਤਿਮ ਡਿਲੀਵਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਸਫਾਈ ਜਾਂਚਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਹੋ ਗਈਆਂ ਹਨ।
ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ 90 ਤੋਂ 95% ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਕਰਨ ਲਈ ਲੈਸ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਹੈ।
- F1 ਸਕੋਰ ਜਾਂ F ਮਾਪ - ਦੋ ਵਰਗੀਕਰਣਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਲਈ - 2* ((ਸ਼ੁੱਧਤਾ * ਰੀਕਾਲ)/ (ਪ੍ਰੀਸੀਜ਼ਨ + ਰੀਕਾਲ))
- DPO ਜਾਂ ਨੁਕਸ ਪ੍ਰਤੀ ਅਵਸਰ ਵਿਧੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਮੌਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵੰਡੀਆਂ ਗਈਆਂ ਨੁਕਸਾਂ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਨਮੂਨਾ ਆਡਿਟ ਚੈੱਕਲਿਸਟ
ਸ਼ੈਪ ਦੀ ਨਮੂਨਾ ਆਡਿਟ ਚੈਕਲਿਸਟ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਕਲਾਇੰਟ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੋਧਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਚਰਚਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ
- URL ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਜਾਂਚ
- ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਜਾਂਚ
- ਵਾਲੀਅਮ ਪ੍ਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਕਲਾਸ
- ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਕੀਵਰਡਸ
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ
- ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ
- ਮੈਟਾਡਾਟਾ ਜਾਂਚ
- ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ
- ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਲਾਸ ਦੀ ਜਾਂਚ
- ਗਾਹਕ ਦੀ ਤਰਜੀਹ ਅਨੁਸਾਰ ਕੋਈ ਹੋਰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਜਾਂਚ
CQA ਟੀਮ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ,ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਕਦਮ ਚੁੱਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਾਰੇ AI-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹਨ। ਅਤੇ, ਹੋਣ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਸਾਰੇ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਨਾਜ਼ੁਕਤਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ।