ਇਨ-ਹਾਊਸ ਜਾਂ ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਕਿਹੜਾ ਵਧੀਆ AI ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?

ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਦੋਂ ਵਧੇਰੇ ਅਰਥ ਰੱਖਦੀ ਹੈ?

ਹਾਲਾਂਕਿ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਦੇ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਹਨ, ਕਈ ਵਾਰ ਅਜਿਹੇ ਵੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਰਥ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਦੋਂ:

• ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦੀਆਂ
• ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਤਪਾਦ ਸਿਰਫ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
• ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਹਨ
• ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨਾ 

4 ਕਾਰਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

1. ਮਾਹਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ

   ਆਓ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੀਏ। ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਹੀ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਪੂਲ ਲਈ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੰਮ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਫ਼ਰਕ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਐਨੋਟੇਟਰ ਜਾਣਦੇ ਹੋਣਗੇ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਲਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ, ਅਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਸਰੋਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।

   ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਾਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਗੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅੰਤਮ ਡੇਟਾ ਨਿਰਦੋਸ਼ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

2. ਮਾਪਯੋਗਤਾ

   ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦੋਂ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ AI ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਹਿਜਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।

   ਇਹ ਸਿਰਫ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਹਨ ਜੋ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੈਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਡਿਲੀਵਰ ਕਰਨਾ ਕੁੰਜੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਖਾਣਯੋਗ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।

3. ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰੋ

   ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਇੱਕ ਸੁਰੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਵਿੱਚ ਫਸ ਗਈ ਹੈ. ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਵਰਕਫਲੋ, ਵਿਧੀਆਂ, ਵਿਚਾਰਧਾਰਾਵਾਂ, ਕੰਮ ਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੁਆਰਾ ਬੰਨ੍ਹੇ ਹੋਏ, ਹਰ ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਾਂ ਇੱਕ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਜਾਂ ਘੱਟ ਇੱਕ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਰਬਸੰਮਤੀ ਵਾਲੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਇੱਕ ਮੌਕਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

   ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੱਖਪਾਤ ਨੇ ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਏਆਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਕਿਤੇ ਵੀ ਚੰਗੀ ਖ਼ਬਰ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ ਵੱਲ ਝੁਕੇ ਹੋਏ ਹਨ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਬੁਰੀ ਸਾਖ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵਰਗੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਅਤੇ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਜੋੜਾ ਤਾਜ਼ਾ ਅੱਖਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

   ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਸਭ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਿਓ।

4. ਉੱਤਮ ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾਸੇਟਸ

   ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, AI ਕੋਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਉਹ ਖਰਾਬ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਬਸ ਉਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਖੁਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਮਾੜੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਂ ਮਾੜੇ ਨਤੀਜੇ ਕੱਢਦੇ ਹਨ।

   ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ, ਗਲਤ, ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਨੂੰ ਆਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

   ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਦੋਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਨਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਣ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਗਲਤ ਰੰਗ ਕੋਡ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮੰਨਣ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਸਨ।

   ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਉੱਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ। ਉਹ ਗਲਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਐਸਐਮਈਜ਼ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਡਾਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ।

[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗਾਈਡ: ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ]