ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ

ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ AI-ਆਧਾਰਿਤ ਹੱਲ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ - ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾ, ਬਲਕਿ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ। ਸਿਰਫ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡਾਟਾ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਤਾਕਤ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਡਾਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਵੇਗੀ।

ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਬਾਲਣ ਕਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਲਿਫਟ ਆਫ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਰਾਕੇਟ ਬਾਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਟੈਂਕ ਵਿੱਚ ਕੱਚਾ ਤੇਲ ਨਹੀਂ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਈਂਧਨ) ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਸਿਰਫ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਸ ਸੁਧਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਾਫ਼ੀ ਕੁਝ ਲਗਾਤਾਰ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ।

ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਫਰਕ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ML ਮਾਡਲ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ।

ਪਰ ਅਸੀਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?

ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਮਾਮਲਾ। ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਇਸਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੁਆਰਾ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਮਾਪਦੰਡ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਕਾਰਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

  • ਮਾੜੀ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦਾ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
  • ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਓਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇਸ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
  • ਚੰਗੀ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦਾ ਡਾਟਾ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  • ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਲੇਬਲਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੇ ਹਾਂ?

ਲੇਬਲਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੇ ਹਾਂ?

ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੇ ਕਈ ਤਰੀਕੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਠੋਸ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

  • ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਪਦੰਡ

    ਕੁਆਲਿਟੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਜਾਂ ਗੋਲਡ ਸਟੈਂਡਰਡ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਕਿਫਾਇਤੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਵਿਕਲਪ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਬਿੰਦੂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਹਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।

  • ਕਰੋਨਬਾਚ ਦਾ ਅਲਫ਼ਾ ਟੈਸਟ

    ਕ੍ਰੋਨਬੈਚ ਦਾ ਅਲਫ਼ਾ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾਸੇਟ ਆਈਟਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਜਾਂ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵੱਧ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਖੋਜ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

  • ਸਹਿਮਤੀ ਮਾਪ

    ਸਹਿਮਤੀ ਮਾਪ ਮਸ਼ੀਨ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਝੌਤੇ ਦਾ ਪੱਧਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਲਈ ਸਹਿਮਤੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇਸ 'ਤੇ ਆਰਬਿਟਰੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

  • ਪੈਨਲ ਸਮੀਖਿਆ

    ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਪੈਨਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਕੇ ਲੇਬਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ, ਡਾਟਾ ਲੇਬਲ ਦੇ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਵਜੋਂ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਆਉ ਅੱਜ ਤੁਹਾਡੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰੀਏ।

ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕੁਆਲਟੀ

AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਲੈ ਰਹੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਇਹ ਸੋਚਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਏ ਗਏ ਆਟੋ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਹੱਥੀਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਹੁਣ ਲਈ, ਅਸਲੀਅਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਵਾਧੂ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਨੂੰ ਨਕਾਰਦੇ ਹੋਏ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ - ਅਤੇ ਇੱਕ ਜੋ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਟੋ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਰਹੀ ਹੈ - ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਛੋਟੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਛੋਟੀਆਂ-ਛੋਟੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ AI ਡ੍ਰੀਫਟ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਵਰਤਾਰੇ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਸੰਗਤਤਾ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਕਦੇ ਇਰਾਦਾ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ ਸਨ।

ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ - ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੇ ਪਹਿਲੂਆਂ - ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ -

ਆਟੋ ਐਨੋਟੇਟ ਤਕਨੀਕ

ਆਟੋ ਐਨੋਟੇਟ ਤਕਨੀਕ ਆਟੋ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਫੀਡਬੈਕ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਐਨੋਟੇਟਰ ਆਪਣੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਣ।

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਆਟੋ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਹੀ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਹੈ। ਆਟੋ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮੈਨੂਅਲ QAs ਦੇ ਖਰਚੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਗੰਭੀਰ ਤਰੁੱਟੀਆਂ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਆਟੋ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਵੈਧ ਜਵਾਬਾਂ, ਦੁਹਰਾਓ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਹੱਥੀਂ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਰਾਹੀਂ

ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਛੋਟੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਤੇ ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਆਟੋ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਮੀਖਿਆ ਟੂਲਸ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜੀਆਂ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਣਇੱਛਤ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬੈਚਾਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਤੋਂ ਨਮੂਨਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਹਰ ਏਆਈ ਹੈੱਡਲਾਈਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਸ਼ੈਪ ਇਸ ਨੂੰ ਦਰਦ ਰਹਿਤ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ

AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ

ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅੰਦਰ-ਅੰਦਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਅਤੇ ਇੰਜਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੰਗ ਹੈ, ਅਤੇ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇੱਕ ਜਾਂਚ ਲਿਖਣਾ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ। ਇੱਕ ਬਜਟ ਵਿਕਲਪ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ) ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜੋ ਆਖਰਕਾਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਪਸ ਆਵੇਗਾ, ਕਿਸੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਬਾਹਰੀ ਸਾਥੀ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਭਰਤੀ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੈਪ ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਟੈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਭ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰੇਗਾ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਾਰਜਬਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਯਤਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਗਾਊਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਵੱਧ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰੇਗਾ ਜਦੋਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸਾਡੀਆਂ ਡੇਟਾ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵੀ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੋਰਸਿੰਗ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹੋਰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ, ਭੂਗੋਲਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਸਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਬਤ ਕੀਤੇ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਤੱਕ ਵੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੋਚ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਰੱਕੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਮਾਹਰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਸੀਂ ਉੱਥੇ ਰਹੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਗੇ ਕਿ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਦੱਸੇ ਗਏ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।

Shaip ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ AI ਦੇ ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਬਾਰੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਨੇ ਜ਼ਮੀਨ ਤੋਂ ਅਣਗਿਣਤ ਸਫਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਖੁਦ ਦੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ ਅੱਜ.

ਸਮਾਜਕ ਸ਼ੇਅਰ