ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਫਲ ਡੋਨਟ ਕਾਰੋਬਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡੋਨਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਤੁਹਾਡੇ ਡੋਨਟਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੇ ਟੀਚੇ ਵਾਲੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸੱਚਮੁੱਚ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਵਰਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਕੋਮਲਤਾ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੋਨਟਸ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਉਹ ਥਾਂ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੂਰਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਡੋਨਟ ਦੇ ਸਵਾਦ, ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਵੀ ਇਹੀ ਸੱਚ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਮਾਨਤਾ ਅਜੀਬ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮੱਗਰੀ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਉਹ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ AI (ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ) ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹਿੱਸਾ ਵੀ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਤਾਂ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਾਲਾ ਹੱਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਬਜਟ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ, ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਔਫਬੀਟ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਸਹਾਰਾ ਲੈਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹਨ। ਤਾਂ, ਕੀ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਹੈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇੱਕ ਚੀਜ਼? ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੇ ਹੋ?
ਆਓ ਪਤਾ ਕਰੀਏ.
ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੇ ਹੋ?
ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਕਿੰਨੇ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਹਨ। ਇਹ ਸੁਹਜ ਮਾਪਦੰਡ ਹਨ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਲ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਕਿੰਨਾ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਏ.ਆਈ. ਮਾਡਲ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਹੱਲ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਕੜੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਜੋ ਵੀ ਹੈ ਉਹ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਹੈ।
ਇਸ ਨਾਲ, ਕੋਈ ਠੋਸ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਨਿਕਲਦਾ. ਇਸ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਉਬਾਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵਪਾਰਕ ਇੱਛਾਵਾਂ, ਸੰਪੂਰਨ, ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਸਫਾਈ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੈ।
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਖਰਾਬ ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਵੀ ਹੈ ਹੇਠਾਂ ਸੂਚੀਬੱਧ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ 5 ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ।
ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ?
ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਫਾਰਮੂਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ 'ਤੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ।
ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ
ਇਹ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਵਾਲੀਅਮ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਖਾਲੀ ਮੁੱਲ
ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਧੂਰੇ, ਗੁੰਮ, ਜਾਂ ਖਾਲੀ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਗਲਤੀਆਂ ਅਨੁਪਾਤ
ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵੇਲੇ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡਾਰਕ ਡਾਟਾ ਵਾਲੀਅਮ
ਡਾਰਕ ਡੇਟਾ ਕੋਈ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਯੋਗੀ, ਬੇਲੋੜਾ ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਲ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸਮਾਂ
ਇਹ ਉਸ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਸਟਾਫ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਖਰਚਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ
ਕਈ ਵਾਰ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਖਤ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਧੱਕਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ. ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਤਕਨੀਕ ਮਦਦ ਕਰੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਤੌਰ ਤੇ ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੀ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਭੀੜ-ਭੜੱਕਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਉਪਾਅ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਵਧੇਗੀ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ AI ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕਰਿਸਪ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼
ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਲਈ ਇੰਟਰਨੈਟ 'ਤੇ ਭੀੜ-ਸਰੋਤ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰੋਗੇ।
ਅਜਿਹੇ ਮੌਕੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਸੱਚੇ ਲੋਕ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵੇਰਵੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ, ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਵੇਰਵੇ ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦੇ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।
ਡੇਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ
ਬੁਨਿਆਦ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਜਿੱਠਣ 'ਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਪੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਉਦੋਂ ਹੀ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕਾਰਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਸਲ, ਲਿੰਗ, ਜਨਸੰਖਿਆ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵੱਲ ਝੁਕੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਆਪਣੀ ਭੀੜ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਵਿਭਿੰਨ ਬਣਾਓ.
ਆਪਣੀ ਭੀੜ ਸੋਰਸਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਪਾਸੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸੇ, ਦਰਸ਼ਕ ਵਿਅਕਤੀ, ਜਾਤੀ, ਉਮਰ ਸਮੂਹ, ਆਰਥਿਕ ਪਿਛੋਕੜ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ. ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਮੀਰ ਡੇਟਾ ਪੂਲ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਿਰਪੱਖ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕਈ QA ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ
ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਡੀ QA ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਦੋ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ:
- ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
- ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ QA
ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਸਾਰੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਖੇਤਰ ਭਰੇ ਗਏ ਹਨ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜਾਂ ਵੇਰਵੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਜੇਕਰ ਇੰਦਰਾਜ਼ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਖੇਤਰਾਂ, ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ। ਔਡੀਓ, ਚਿੱਤਰ, ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਵਰਗੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਾਰਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਿਆਦ, ਆਡੀਓ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।.
ਮੈਨੁਅਲ QA
ਇਹ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਦੂਜੀ-ਲੇਅਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੋਵੇਗੀ, ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਟੀਮ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਡਿਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਲੋੜੀਂਦੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਪੂਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਪੈਟਰਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮੈਨੁਅਲ QA ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਹੈ।
ਤਾਂ, ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਜਨਾ ਕੀ ਹੈ?
ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਹਾਰਕ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਸਨ ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ. ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਔਖੀ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਉਪਾਅ ਇਸ ਨੂੰ ਘੱਟ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਤੁਹਾਡੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹਨ।