ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਾਡਲ ਚੁਣਨਾ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਸੌਖਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ, ਭੀੜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰੋ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਲਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੀਵਰੇਜ-ਭਾਰੀ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ - ਕਿਉਂਕਿ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਗਤੀ, ਅਤੇ ਰੀਵਰਕ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਖਰਚ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ।
ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਕਸਰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ - ਅਤੇ ਉਦੋਂ ਤੱਕ, ਸਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਡੁੱਬ ਚੁੱਕਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
"ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪਹੁੰਚ" ਦਾ ਅਸਲ ਅਰਥ ਕੀ ਹੈ?
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਲੇਬਲਰ ਕਿੱਥੇ ਬੈਠਦੇ ਹਨ (ਤੁਹਾਡੇ ਦਫ਼ਤਰ ਵਿੱਚ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵਿਕਰੇਤਾ 'ਤੇ)। ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਇਹ ਹੈ:
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪਹੁੰਚ = ਲੋਕ + ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ + ਪਲੇਟਫਾਰਮ।
- ਲੋਕ: ਖੇਤਰ ਮੁਹਾਰਤ, ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ
- ਕਾਰਵਾਈ: ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, ਨਮੂਨਾ, ਆਡਿਟ, ਨਿਰਣਾ, ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
- ਪਲੇਟਫਾਰਮ: ਟੂਲਿੰਗ, ਟਾਸਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨਿਯੰਤਰਣ (ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਪੈਟਰਨਾਂ ਸਮੇਤ)
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ "ਲੋਕਾਂ" ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਮਾੜੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਹਾਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਟੂਲਿੰਗ ਖਰੀਦਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਸੰਗਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਅਜੇ ਵੀ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨੂੰ ਜ਼ਹਿਰ ਦੇਣਗੇ।
ਤੇਜ਼ ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ (ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਦ੍ਰਿਸ਼)
| ਮਾਪਦੰਡ | ਅੰਦਰ-ਅੰਦਰ | ਕਰਾਊਡਸੋਰਸਡ | ਆਊਟਸੋਰਸਡ (ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਦਾਤਾ) |
|---|---|---|---|
| ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ IP | ਉਚ੍ਚ | ਦਰਮਿਆਨੇ | ਦਰਮਿਆਨਾ–ਉੱਚ (ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਾਲਾ) |
| ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਗਤੀ | ਹੌਲੀ-ਦਰਮਿਆਨੀ | ਲਗਭਗ | ਦਰਮਿਆਨੇ |
| ਮਾਪਯੋਗਤਾ | ਔਖਾ (ਨਿਯੁਕਤੀ) | ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ | ਹਾਈ |
| ਗੁਣਵੱਤਾ ਇਕਸਾਰਤਾ | ਉੱਚ (ਜੇਕਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚਲਾਇਆ ਜਾਵੇ) | ਵੇਰੀਬਲ | ਉੱਚ (ਦੁਹਰਾਓਣਯੋਗ ਓਪਸ) |
| ਟੂਲਿੰਗ ਦੀ ਲਾਗਤ | ਤੁਸੀਂ ਖਰੀਦਦੇ/ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ | ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਫੀਸ | ਸ਼ਾਮਲ/ਪੈਕ ਕੀਤਾ |
| ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀ | ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ (ਤੁਹਾਡੇ ਘੇਰੇ ਵਿੱਚ) | ਡਿਫਾਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋਖਮ ਭਰਪੂਰ | ਜੇਕਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ + ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਮਜ਼ਬੂਤ |
| ਲਈ ਵਧੀਆ | ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ + ਗੁੰਝਲਦਾਰ + ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ | ਸਧਾਰਨ + ਪਾਇਲਟ + ਵੱਡਾ ਪੈਮਾਨਾ | ਉਤਪਾਦਨ + ਮਲਟੀ-ਫਾਰਮੈਟ + ਸਖ਼ਤ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ |
ਸਮਾਨਤਾ: ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਰਸੋਈ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ।
- ਘਰ ਵਿੱਚ ਹੀ ਤੁਹਾਡੀ ਆਪਣੀ ਰਸੋਈ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੈੱਫਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- ਕਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਘਰੇਲੂ ਰਸੋਈਆਂ ਤੋਂ ਆਰਡਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
- ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਇੱਕ ਕੇਟਰਿੰਗ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਿਆਰੀ ਪਕਵਾਨਾਂ, ਸਟਾਫਿੰਗ ਅਤੇ QA ਹੋਵੇ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਚੋਣ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ "ਸਿਗਨੇਚਰ ਡਿਸ਼" (ਡੋਮੇਨ ਸੂਝ) ਜਾਂ "ਉੱਚ ਥਰੂਪੁੱਟ" (ਸਕੇਲ) ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਕਿੰਨੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹਨ।
ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ: ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ
ਜਦੋਂ ਘਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਚਮਕਦੀ ਹੈ
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੇਬਲਰਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਮਾਲਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਖ਼ਤ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਡੂੰਘੇ ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਦੁਹਰਾਓ ਲੂਪਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਆਮ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਥਿਤੀਆਂ:
- ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ (ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ, ਮਲਕੀਅਤ, ਜਾਂ ਗਾਹਕ-ਗੁਪਤ)
- ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ, ਕਾਨੂੰਨੀ NLP, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਓਨਟੋਲੋਜੀ)
- ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਜਿੱਥੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਹੈ
ਉਹ ਬਦਲਾਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋਗੇ
ਇੱਕ ਸੁਮੇਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਲਈ। ਆਮ ਦਰਦ ਦੇ ਨੁਕਤੇ:
- ਲੇਬਲਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਰਹਿਣ ਵਾਲੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ
- ਟੂਲ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ/ਨਿਰਮਾਣ ਲਾਗਤਾਂ (ਅਤੇ ਟੂਲ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਓਵਰਹੈੱਡ)
ਹਕੀਕਤ ਜਾਂਚ: ਘਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦੀ "ਅਸਲੀ ਲਾਗਤ" ਸਿਰਫ਼ ਤਨਖਾਹ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪਰਤ ਹੈ: QA ਸੈਂਪਲਿੰਗ, ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ, ਨਿਰਣਾਇਕ ਮੀਟਿੰਗਾਂ, ਵਰਕਫਲੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯੰਤਰਣ।
ਕਰਾਊਡਸੋਰਸਡ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ: ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ
ਜਦੋਂ ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਸਮਝਦਾਰੀ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਬਣ ਜਾਵੇ
ਕਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ:
- ਲੇਬਲ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਿੱਧੇ ਹਨ (ਵਰਗੀਕਰਨ, ਸਧਾਰਨ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਕਸੇ, ਮੁੱਢਲੀ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ)
- ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਲਦੀ ਹੀ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਬਰਸਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
- ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਓਪਸ ਮਾਡਲ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
"ਪਾਇਲਟ-ਪਹਿਲਾਂ" ਵਿਚਾਰ: ਸਕੇਲਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਭੀੜ ਸੋਰਸਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਿਟਮਸ ਟੈਸਟ ਵਜੋਂ ਸਮਝੋ।
ਜਿੱਥੇ ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਟੁੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਦੋ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹਨ:
- ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਿੰਨਤਾ (ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਮੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ)
- ਸੁਰੱਖਿਆ/ਪਾਲਣਾ ਘ੍ਰਿਣਾ (ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਕਸਰ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ)
ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ 'ਤੇ ਹਾਲੀਆ ਖੋਜ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਗੁਣਵੱਤਾ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਕਿਵੇਂ ਖਿੱਚ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ।
ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ: ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ
ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਖਰੀਦਦੀ ਹੈ
ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
- ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਮਚਾਰੀ (ਅਕਸਰ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਕੋਚਿੰਗ ਪ੍ਰਾਪਤ)
- ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਕਫਲੋ
- ਬਿਲਟ-ਇਨ QA ਲੇਅਰ, ਟੂਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਥਰੂਪੁੱਟ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ
ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਇਕਸਾਰਤਾ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਭਾਰ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ।
ਸੌਦੇਬਾਜ਼ੀ
ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ:
- ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ, ਨਮੂਨਿਆਂ, ਐਜ ਕੇਸਾਂ, ਅਤੇ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਰੈਂਪ-ਅੱਪ ਸਮਾਂ
- ਘੱਟ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਿਖਲਾਈ (ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇੰਟਰਪ੍ਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੰਨੀ ਜਲਦੀ ਵਿਕਸਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ)
- ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋਖਮ: ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀ, ਕਾਰਜਬਲ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ML ਟੀਮ ਦੇ ਇੱਕ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਵਾਂਗ ਵਿਹਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ—ਸਪਸ਼ਟ SLA, QA ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਐਸਕੇਲੇਸ਼ਨ ਮਾਰਗਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪਲੇਬੁੱਕ
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਗੱਲ ਯਾਦ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾਓ:
ਗੁਣਵੱਤਾ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ - ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਢੰਗ ਹਨ ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਟੂਲਿੰਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
1. ਬੈਂਚਮਾਰਕ/ਸੋਨੇ ਦੇ ਮਿਆਰ
ਲੇਬਲਬਾਕਸ "ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ" ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਨਹਿਰੀ ਮਿਆਰੀ ਕਤਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ "ਚੰਗਾ ਦਿਖਦਾ ਹੈ" ਨੂੰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹੋ।
2. ਸਹਿਮਤੀ ਸਕੋਰਿੰਗ (ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ)
ਸਹਿਮਤੀ ਸਕੋਰਿੰਗ ਸਮਝੌਤੇ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕੋ ਆਈਟਮ 'ਤੇ ਕਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਭਾਵਨਾ, ਇਰਾਦਾ, ਡਾਕਟਰੀ ਖੋਜਾਂ)।
3. ਨਿਰਣਾ/ਆਰਬਿਟਰੇਸ਼ਨ
ਜਦੋਂ ਅਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਟਾਈ-ਬ੍ਰੇਕਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ਾਈਪ ਦਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋਹਰੀ ਵੋਟਿੰਗ ਅਤੇ ਆਰਬਿਟਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
4. ਇੰਟਰ-ਐਨੋਟੇਟਰ ਐਗਰੀਮੈਂਟ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (IAA)
ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਕੋਹੇਨ ਦਾ ਕਪਾ / ਫਲੀਸ ਦਾ ਕਪਾ ਵਰਗੇ IAA ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੇ ਆਮ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਯੂਐਸ ਨੈਸ਼ਨਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਆਫ਼ ਮੈਡੀਸਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮੈਡੀਕਲ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਪੇਪਰ ਕਪਾ-ਅਧਾਰਤ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਚੈੱਕਲਿਸਟ
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਘੇਰੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਡੇਟਾ ਭੇਜ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੋਣ ਮਾਪਦੰਡ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਫੁੱਟਨੋਟ ਨਹੀਂ।
ਵਿਕਰੇਤਾ ਭਰੋਸਾ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਢਾਂਚੇ ਹਨ:
- ISO / IEC 27001 (ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ)
- ਐਸਓਸੀ 2 (ਸੁਰੱਖਿਆ, ਉਪਲਬਧਤਾ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇਕਸਾਰਤਾ, ਗੁਪਤਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਿਯੰਤਰਣ)
ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਕੀ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ
- ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਕੌਣ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਕਿਵੇਂ ਦਿੱਤੀ/ਰੱਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਡਾਟਾ ਆਰਾਮ ਵੇਲੇ/ਟ੍ਰਾਂਜ਼ਿਟ ਦੌਰਾਨ ਇਨਕ੍ਰਿਪਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਲੇਬਲਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ-ਅਧਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਲੌਗਿੰਗ ਹੈ?
- ਕੀ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਸਕਡ/ਮਿਨੀਮਾਈਜ਼ਡ ਡੇਟਾਸੈਟ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ (ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਜੋ ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ)?
ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਢਾਂਚਾ
ਇਹਨਾਂ ਪੰਜ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਫਿਲਟਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ:
- ਡਾਟਾ ਕਿੰਨਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ?
ਜੇਕਰ ਉੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਘਰ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ (ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ + ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ) ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ। - ਲੇਬਲ ਕਿੰਨੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ?
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ SMEs ਅਤੇ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ (ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ) ਜਾਂ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁੱਧ ਕਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। - ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਥਰੂਪੁੱਟ?
- ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ: ਘਰ ਵਿੱਚ ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
- ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਲਈ: ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ/ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਗਤੀ ਖਰੀਦਦਾ ਹੈ
- ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ "ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਓਪਸ" ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਹੈ?
ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਧੋਖੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ-ਭਾਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਅਕਸਰ ਉਸ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ। - ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੀ ਕੀ ਕੀਮਤ ਹੈ?
ਜੇਕਰ ਲੇਬਲ ਗਲਤੀਆਂ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤੀ ਯੂਨਿਟ ਲਾਗਤ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ 'ਤੇ ਉਤਰਦੀਆਂ ਹਨ :
- ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਘਰ ਵਿੱਚ
- ਸਕੇਲੇਬਲ ਬੇਸਲਾਈਨ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਤਾ/ਭੀੜ
- ਹਰ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ QC ਪਰਤ (ਸੋਨੇ ਦੇ ਸੈੱਟ + ਨਿਰਣਾ)
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੂੰਘਾ ਬਿਲਡ-ਬਨਾਮ-ਖਰੀਦਣ ਵਾਲਾ ਲੈਂਸ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸ਼ੇਪ ਦੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਖਰੀਦਦਾਰ ਗਾਈਡ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਅਤੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
"ਇਨ-ਹਾਊਸ ਬਨਾਮ ਕਰਾਊਡਸੋਰਸਡ ਬਨਾਮ ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ" ਕੋਈ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਚੋਣ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਫੈਸਲਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ ਸਸਤੇ ਲੇਬਲ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ, ਇਕਸਾਰ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੀ ਮੰਗ ਅਨੁਸਾਰ ਗਤੀ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਦੋ ਚਾਲਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
- ਆਪਣੇ QA ਬਾਰ (ਸੋਨੇ ਦੇ ਸੈੱਟ + ਨਿਰਣਾ) ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
- ਉਹ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਉਸ ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕੇ - ਤੁਹਾਡੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮ ਨੂੰ ਥਕਾਏ ਬਿਨਾਂ।
ਉਤਪਾਦਨ-ਗ੍ਰੇਡ ਵਿਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਸ਼ੇਪ ਦੀਆਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੇਖੋ ।
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ: ਇਨ-ਹਾਊਸ, ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ, ਜਾਂ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ?
"ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ" ਪਹੁੰਚ ਡੇਟਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਕਾਰਜ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਕਿੰਨੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ, ਸਕੇਲ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਸਮਰੱਥਾ।
ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ?
ਬੈਂਚਮਾਰਕ (ਗੋਲਡ ਸੈੱਟ), ਸਹਿਮਤੀ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਨਿਰਣਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ - ਫਿਰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ ਕਿ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਕਿੱਥੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ।
ਕੀ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਡ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ?
ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਕੰਮ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ, ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ/ਆਡਿਟ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਅਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇਸ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਾਇਲਟਾਂ ਅਤੇ ਸਰਲ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਕਦੋਂ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ?
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ QA ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਜਦੋਂ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੰਗ ਹੋਣ, ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਮਲਟੀ-ਫਾਰਮੈਟ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਪਰਿਪੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕੋਲ ਕਿਹੜੇ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?
ਆਮ ਭਰੋਸਾ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿੱਚ ISO/IEC 27001 ਅਤੇ SOC 2 ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸੂਚਨਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਭਰੋਸਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਲੁਕਵੀਂ ਲਾਗਤ ਕੀ ਹੈ?
ਰੀਵਰਕ: ਰੀਲੇਬਲਿੰਗ, ਗਾਈਡਲਾਈਨ ਰੀਰਾਈਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਮਾਡਲ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਜੋ ਅਸੰਗਤ ਲੇਬਲਾਂ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਿਹਤਰ QC ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
