ਅੱਜ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਨੁਕਸਾਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਬੈਕਐਂਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇੰਜਣਾਂ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਣ ਤੱਕ, AI ਗੋਦ ਲੈਣਾ ਅਟੱਲ ਹੈ ਅਤੇ 2021 ਵਿੱਚ ਬਚਾਅ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ ਜਿੱਥੇ AI ਸਹਿਜ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। ਸਹੀ ਅਮਲ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਇਹ ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਜਾਰੀ ਰਹਿ ਸਕਦੀ ਹੈ। AI ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਮਿਆਦ ਜਿੰਨੀ ਲੰਬੀ ਹੋਵੇਗੀ, ਨਤੀਜੇ ਓਨੇ ਹੀ ਸਟੀਕ ਹੋਣਗੇ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਇੱਕ ਲੰਮੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਮਿਆਦ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਵਪਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਇਹ ਲਗਭਗ ਅਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਦੀਵੀ ਸਰੋਤ ਹੋਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਿਸਟਮ ਬਹੁਤ ਕੁਸ਼ਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜਾਂ ਇੱਕ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਸਹੂਲਤਾਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਪਰ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਸਹੀ ਵਿਕਲਪ ਚੁਣਨਾ ਇੰਨਾ ਸੌਖਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਬਪਾਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨਾ ਚੁਣਦੇ ਹੋ। ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਯੋਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਲਾਂਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਣਮਿੱਥੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਧੱਕ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਪੂੰਜੀ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਸਹੀ AI ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਗਾਈਡ ਬਣਾਈ ਹੈ। ਪੜ੍ਹਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਸੰਪੂਰਣ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਾਰਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨਾ ਸਿਰਫ 50% ਕੰਮ ਹੈ। ਬਾਕੀ 50% ਤੁਹਾਡੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਆਧਾਰ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮਦਾ ਹੈ। ਸੰਪੂਰਣ ਸਹਿਯੋਗ ਸਵਾਲਾਂ ਜਾਂ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਜਾਂ ਹੋਰ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਓ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਨੂੰ ਦੇਖੀਏ।
ਤੁਹਾਡਾ AI ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ ਕੀ ਹੈ?
ਤੁਹਾਡੇ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਠੋਸ ਉਦੇਸ਼ ਦੇ AI ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੀਡ ਬਣਾਉਣ, ਵਿਕਰੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ, ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ, ਗਾਹਕ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਖਾਸ ਹੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਏਗਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀ?
ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਇੱਕ ਆਮ ਕੈਪ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਾਡਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਉੱਚ ਵੋਲਯੂਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਹੋਣਗੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਕਿੰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਰਬਾਦੀ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰੋਗੇ।ਹੇਠਾਂ ਕੁਝ ਆਮ ਸਵਾਲ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਮਾਲਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ:
- ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ?
- ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਖਾਸ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ?
- ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਿਆਉਣ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸਿਕ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਕਿੰਨਾ ਵੱਖਰਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਕਿੰਨਾ ਵਿਭਿੰਨ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਭਾਵ, ਉਮਰ ਸਮੂਹ, ਲਿੰਗ, ਨਸਲ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਬੋਲੀ, ਸਿੱਖਿਆ ਯੋਗਤਾ, ਆਮਦਨ, ਵਿਆਹੁਤਾ ਸਥਿਤੀ, ਅਤੇ ਭੂਗੋਲਿਕ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ।
ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ?
ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨਿੱਜੀ ਜਾਂ ਗੁਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡਰੱਗ ਟਰਾਇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਆਦਰਸ਼ ਉਦਾਹਰਣ ਹਨ। ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਪ੍ਰਚਲਿਤ HIPAA ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਹਨਾਂ ਸੂਝਾਂ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ।
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਅਜਿਹਾ ਕਰੇ।
ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੇ ਸਰੋਤ
ਡਾਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਮੁਫਤ ਅਤੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਯੋਗ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਰਕਾਰੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਅਤੇ ਪੁਰਾਲੇਖਾਂ ਤੱਕ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਕੋਈ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਸੰਬੰਧਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ, ਸਾਫ਼, ਅਤੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਾਲੀਆ ਮੂਲ ਦਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ AI ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ।
ਬਜਟ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ?
AI ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਖਰਚੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ, ਸੰਚਾਲਨ ਫੀਸਾਂ, ਡੇਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਾਈਕਲ ਖਰਚੇ, ਅਸਿੱਧੇ ਖਰਚੇ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਿੱਧੇ ਅਤੇ ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਖਰਚੇ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਰ ਇੱਕ ਖਰਚੇ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਬਜਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦਾ ਬਜਟ ਵੀ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਇੱਕ ਆਮ ਕੈਪ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਾਡਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਉੱਚ ਵੋਲਯੂਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਹੋਣਗੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਕਿੰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਰਬਾਦੀ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰੋਗੇ।AI ਅਤੇ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡਾਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੀਏ?
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ ਸਥਾਪਤ ਹਨ, ਹੁਣ ਆਦਰਸ਼ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਸਾਨ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਢੁਕਵੇਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਇੱਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਉਹਨਾਂ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਤੁਰੰਤ ਜਾਂਚ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਵੱਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾਸੈਟਸ
ਪੁਛਣ ਲਈ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਕਿਸੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ। ਤੁਹਾਡੇ AI ਮੌਡਿਊਲਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕਿੰਨਾ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ, ਸ਼ਾਮਲ ਅਤੇ ਵਚਨਬੱਧ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਦੇਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਸਹਿਯੋਗ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ।
ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ
ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਏਜੰਸੀਆਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਔਖਾ ਕੰਮ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਤਜਰਬੇ ਵਾਲੇ ਮਾਹਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਸੰਭਾਵੀ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਭਿੰਨ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕਨੂੰਨੀ ਨਤੀਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀਵਾਲੀਆ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਤਸੱਲੀ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਔਖੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਤ ਜੋੜ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਅੱਪਲੋਡ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਲਾਇੰਟ ਰੈਫਰਲ
ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਮਿਆਰਾਂ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਪਹਿਲੀ-ਹੱਥ ਰਾਏ ਮਿਲੇਗੀ। ਗ੍ਰਾਹਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੈਫ਼ਰਲ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸੌਦੇ ਨੂੰ ਸੀਲ ਕਰੋ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਫਿਟ ਹਨ.
ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ
ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਹਿਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕੁੰਜੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਜੋ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਉਹ ਹਨ, ਤਾਂ ਕਿਸ ਹੱਦ ਤੱਕ? ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਤਸਵੀਰ ਤੋਂ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਦੇ ਸਹੀ ਸਮੇਂ ਜਾਂ ਸਰੋਤ ਦੀ ਪਛਾਣ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਉਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਵਾਲੀਅਮ ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ
ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਧਣ ਵਾਲਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਦਾਇਰਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਲਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਰੋਸਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਵਪਾਰਕ ਮੰਗਾਂ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਘਰ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਹੈ? ਕੀ ਉਹ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਥਕਾ ਰਹੇ ਹਨ? ਕੀ ਉਹ ਵਿਲੱਖਣ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਇਹਨਾਂ ਵਰਗੇ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਗੇ ਕਿ ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਦੀ ਉੱਚ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡਾ ਭਵਿੱਖ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਲੱਭਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਮੂਨਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨਾ, ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਕੋਈ ਅਰਥ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਕੰਪਨੀ ਲੱਭ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਲਈ ਦੋ ਮਹੀਨੇ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਉਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਨਿਰਦੋਸ਼ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਅੱਜ ਹੀ ਸ਼ੈਪ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸਾਡੀ ਭਾਈਵਾਲੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਸੀਂ ਚੈਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਅੱਜ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਾਰੇ, ਅਤੇ ਆਓ ਇਸ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਤੋਂ ਜਲਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੀਏ।
