ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ, ਕਈ ਵਾਰ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਦੇ ਦੂਜੇ ਸਿਰੇ 'ਤੇ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਅਣਗਿਣਤ ਸੰਘਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਘੱਟ ROI ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਫ਼ਸੋਸ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ, ਇਹ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਖਰਾਬ ROI ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਕੁਸ਼ਲ AI ਸਿਸਟਮ, ਉਤਪਾਦ ਲਾਂਚ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ, ਜਾਂ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਸੰਬੰਧੀ ਕੋਈ ਹੋਰ ਕਮੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਆਮ ਕਾਰਕ ਜੋ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਸਿਰਫ ਇੰਨਾ ਹੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਕੋਈ ਵੀ ਮਦਦਗਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ। ਅਕਸਰ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਯੋਗੀ, ਗਲਤ, ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਂ ਉਪਰੋਕਤ ਸਾਰੇ ਹਨ। ਕਿਸੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਰਨ ਲਈ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਰਵੇਖਣ TechRepublic ਦੁਆਰਾ, ਜੋ ਕਿ AI ਅਤੇ ML ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਾਰਨ 59% ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਉੱਦਮਾਂ ਨੇ ਮੰਗ ਦੀ ਗਲਤ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, 26% ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੇ ਗਲਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਇਆ।
ਇਹ ਪੋਸਟ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੇਗੀ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ROI ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ.
ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ?
ਗਾਰਬੇਜ ਇਨ ਗਾਰਬੇਜ ਆਉਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਪਾਲਣ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ML ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਾੜੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ। ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਨਪੁੱਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸ ਪੈਣ ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੈ। ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਤਿੰਨ ਆਮ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ:
- ਕੋਈ ਵੀ ਡਾਟਾ ਜੋ ਗਲਤ ਹੈ - ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਈਮੇਲ ਪਤਿਆਂ ਦੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ
- ਅਧੂਰਾ ਜਾਂ ਗੁੰਮ ਡੇਟਾ - ਜੇਕਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰ ਹਨ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਉਪਯੋਗੀ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਪੱਖਪਾਤੀ ਡੇਟਾ - ਸਵੈਇੱਛਤ ਜਾਂ ਅਣਇੱਛਤ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਕਾਰਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਡੇਟਾ ਬੇਕਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉਪਰੋਕਤ ਤੋਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਪਣਾ ਕੀਮਤੀ ਸਮਾਂ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਇੱਕ ਰਾਜ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲਗਭਗ 24% ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਟਾ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ 20 ਘੰਟਿਆਂ ਤੱਕ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੀ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਇੱਕ ਵਾਧੂ 22% ਨੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਿੱਚ 10-19 ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਏ।
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਆਓ ਇਸ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰੀਏ ਕਿ ਇਹ AI ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਰਾਹ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ 'ਤੇ ਮਾੜੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ
ਤੁਹਾਡੇ ਟੀਚਿਆਂ 'ਤੇ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਦੀ ਹੱਦ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਲਈ, ਆਓ ਇੱਕ ਕਦਮ ਪਿੱਛੇ ਚੱਲੀਏ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਦਾ 80% ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਦੀ ਹੈ (ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਤੇ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ)। ਤੁਹਾਡੇ ਵਿੱਤੀ ਸਰੋਤ ਇੱਕ ਉੱਚ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟੀਮ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਬੇਲੋੜੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਅਜਿਹਾ ਹੋਣ ਦਿਓ ਸਿੰਕ ਵਿੱਚ
ਤੁਸੀਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਕੇ ਪੈਸੇ ਬਰਬਾਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਬਲਕਿ ਤੁਹਾਡੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਮਿਆਦ ਵੀ ਇਸ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਮੁਲਤਵੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਗੁਣਵੱਤਾ ਡਾਟਾ (ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਵਿੱਚ 40% ਹੋਰ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ)। ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਉਤਪਾਦ ਲਾਂਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਾਰਣੀ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਉਹ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਸਿਰਫ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਤਕਨੀਕੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਵੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਤੀਜੇ ਹਨ:
- ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ।
- ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਵਿੱਤੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਧਿਐਨ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਗਭਗ 9.7 ਮਿਲੀਅਨ ਬਰਬਾਦ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
- ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਅੰਤਮ ਉਤਪਾਦ ਗਲਤ, ਹੌਲੀ, ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਹੀ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਗੁਆ ਦੇਵੋਗੇ।
- ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਸਫਾਈ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਦੇਰੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕ ਮਾੜੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਸਭ ਤੋਂ ਤਰਕਪੂਰਨ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਤੁਹਾਡੀਆਂ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਦਾ ਸੈੱਟ ਹੋਣਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਮੁੱਦਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅੱਗੇ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਰੇ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਮਝਦਾਰ ਰਣਨੀਤੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸਰੋਤ, ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਸਪਲਾਈ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਡੇਟਾ। ਸ਼ੈਪ 'ਤੇ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਹੈ। ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਸੈਂਕੜੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਿਆਰ ਪੂਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਅਸੀਂ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਖਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਏਅਰਟਾਈਟ ਖਰਾਬ-ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਸਭ ਤੋਂ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਆਪਣੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਇੱਕ-ਨਾਲ-ਇੱਕ ਸਲਾਹ ਬੁੱਕ ਕਰੋ।