ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਚੱਲ ਰਹੀ ਦਲੀਲ ਹੈ ਆਫ-ਦ-ਸ਼ੈਲਫ ਡੇਟਾਸੈਟ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਦੇ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ। ਪਰ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਉਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਹੱਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ, ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ML ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਮਾਡਲ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਗਤੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਉ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੀਏ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਡਾਟਾ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜਾਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।
ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੇਲਫ ਡੇਟਾਸੈਟ ਕੀ ਹਨ?
ਇੱਕ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜੋ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਜਾਂ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਘੱਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਅਗਲਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਇੱਕ ਹੋਵੇਗਾ ਆਫ-ਦ-ਸ਼ੈਲਫ ਡੇਟਾਸੈਟ।
ਕਿਉਂ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਡੇਟਾਸੇਟਸ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਆਉ ਕਥਨ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਭਾਗ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ—The 'ਕਿਉਂ।'
ਸ਼ਾਇਦ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਗਤੀ. ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੁਣ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਾਂ, ਪੈਸਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਖਰਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੱਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕਰੋਗੇ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਸੁਭਾਅ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਘੱਟ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।
ਇਕ ਹੋਰ ਫਾਇਦਾ ਹੈ ਕੀਮਤ ਬਿੰਦੂਪੂਰਵ-ਬਿਲਟ ਡੇਟਾਸੇਟ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਕਿੰਟ ਲਈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ: ਇੱਕ AI ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਰੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੰਪਨੀ ਸਿਰਫ ਇਸ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਪਰ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਸਫਾਈ ਅਤੇ ਮੁੜ ਕੰਮ ਲਈ ਵੀ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਲਈ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹਨ, ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਡੇਟਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਏ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡੇਟਾਸੈਟ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤਤਕਾਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਜੋਖਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਉੱਤੇ ਘੱਟ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੀ ਘਾਟ।
ਆਉ ਹੁਣ ਬਿਆਨ ਦੇ ਅਗਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠੀਏ: "ਜਦੋਂ" ਇੱਕ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਵਰਤਣ ਲਈ ਡੇਟਾਸੇਟ?
ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਪਛਾਣ
ASR, ਜਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ, ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ, ਵੀਡੀਓ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ASR-ਅਧਾਰਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ
ਸਟੀਕ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਵਧੇ ਹੋਏ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਸਪੀਚ
ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਸਪੀਚ ਸਹਾਇਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਨ-ਕਾਰ ਸਿਸਟਮਾਂ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਟੀਟੀਐਸ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਐਮਐਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਐਨੋਟੇਟਡ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਲਾਭ
ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ
ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ML ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੁੰਜੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਨਵੇਂ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਉਸੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ।
ਫਿਰ ਵੀ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਸਾਫ਼ ਕਰਨ, ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਲੱਗਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ, ਕਿਫ਼ਾਇਤੀ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ।
ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਬੰਦ ਕਰੋ
ਕਦੇ-ਕਦੇ, AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਬੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵੇਂ ਹੱਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸਮਝਦਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਪੂਰਵ-ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਇੱਕ-ਵਾਰ ਫਿਕਸ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਈ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਤੁਹਾਡੇ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੇਲਫ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਜੋਖਮ
ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇਸਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਹੱਲ 'ਤੇ ਘੱਟ ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੋਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਕਲਪ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਸੀਮਤ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਡਾਟਾ ਪਾਰਟਨਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪਾਰਟਨਰ ਚੁਣ ਕੇ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਡਾਟਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸਮੇਂ-ਤੋਂ-ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸ਼ੇਪ ਕੋਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਟੀਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ AI ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਕਿੱਕਸਟਾਰਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
