ਕੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਖਰੀਦਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਸਿਰਫ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਖਰੀਦਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ - ਕਾਰਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲਗਭਗ 50-60% ਲਈ ਲੇਖਾ ਜੋਖਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਕੁਝ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿੰਦੀ ਵਾਲੀ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

• ਕੀਮਤ:

  ਕੀਮਤ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲਾ ਡ੍ਰਾਈਵਰ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਫੈਸਲਾ ਸਿਰਫ ਕੀਮਤ ਬਿੰਦੂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਹੀਂ ਲੈਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ। AI ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ, ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ, ਸੰਚਾਲਨ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖਰਚੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੌਰਾਨ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਹੋਵੇਗਾ।

• ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ:

  ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰੰਪ ਦੀ ਕੀਮਤ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਤਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਏ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਡਾਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ. ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ ਡਾਟਾ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉੱਤਮ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੇਗਾ। ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚੁਣੋ ਜੋ ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

• ਡਾਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ:

  ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸਾਰੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਲਿਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ, ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੋਕਣਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਡਾਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 100 ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ 10,000 ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਫਿੱਕਾ ਪੈ ਜਾਵੇਗਾ।

• ਕਨੂੰਨੀ ਪਾਲਣਾ:

  ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਥਰਡ-ਪਾਰਟੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ। ਇਹ ਕੰਮ ਥਕਾਵਟ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਾਨੂੰਨੀਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਹਰ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਉਚਿਤ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

• ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ:

  ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਜਿਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਹ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕਰੇਗਾ।

• ਡੀ-ਪਛਾਣਿਆ ਡੇਟਾ:

  ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਨੂੰਨੀ ਮੁਸੀਬਤਾਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰਹਿਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ-ਸਬੰਧਤ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਰਗੜਿਆ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਦੋ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਸੀਮਤ ਹਨ।

• ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ:

  ਚੋਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਾਲੀਅਮ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਆਪਣਾ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ:

  • ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ?
  • ਕੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ?
  • ਕੀ ਡੇਟਾ ਅਨੁਕੂਲਨ ਉਪਲਬਧ ਹੈ?

ਨੂੰ ਸਮੇਟਣਾ ਹੈ

ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਕੋਈ ਆਸਾਨ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਤੁਹਾਡੀ ਚੋਣ ਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਣਗੇ। ਅਸੀਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ ਉਹ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਗਾਈਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹਮੇਸ਼ਾ ਭਵਿੱਖੀ ਰਿਟਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਾਗਤਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਯਾਦ ਰੱਖੋ।

ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਵਾਲੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਇੱਕ ਔਖਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਹੈ। ਵਪਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਸਾਰੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਵਿਹਾਰਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਤੱਕ, ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਕੋਲ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਸੌਖਾ ਬਣਾਓ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਵਿਭਿੰਨ, ਉੱਤਮ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਜੁੜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ।