2020 ਵਿੱਚ, 1.7 MB ਡਾਟਾ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹਰ ਸਕਿੰਟ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ. ਅਤੇ ਉਸੇ ਸਾਲ, ਅਸੀਂ 2.5 ਵਿੱਚ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਲਗਭਗ 2020 ਕੁਇੰਟਲੀਅਨ ਡੇਟਾ ਬਾਈਟ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ। ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ 2025 ਤੱਕ, ਲੋਕ 463 ਐਕਸਬਾਈਟਸ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਡਾਟਾ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਪਯੋਗੀ ਸੂਝ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਟੂਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਗਈ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦਾ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਟੂਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਟੈਗ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਫਿਰ ਵੀ, ਜਦੋਂ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਇੱਕ ਸਮਾਂ ਆਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਪਏਗਾ - ਇੱਕ ਜੋ ਕਿ ML ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਂ ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ. ਤੁਹਾਡਾ ਫੈਸਲਾ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਬਜਟ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਆਓ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਪਛਾਣੀਏ।
ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਬਨਾਮ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ
| ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ | ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ |
| ਲਚਕੀਲਾਪਨ | |
| ਜੇਕਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਧਾਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੀਮ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। | ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਹ ਕਾਫ਼ੀ ਖਾਸ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲੋੜਾਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। |
| ਕੀਮਤ | |
| ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। | ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਜਬ ਕੀਮਤ ਯੋਜਨਾ ਚੁਣਨ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। |
| ਪ੍ਰਬੰਧਨ | |
| ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਏ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੀਮ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਮੇਂ, ਪੈਸੇ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। | ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ML ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਿਪਟਾਰੇ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। |
| ਸਿਖਲਾਈ | |
| ਸਟੀਕ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਸਟਾਫ ਦੀ ਬਹੁਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਟੀਮਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਪੈਸਾ ਖਰਚ ਕਰਨਾ ਪਏਗਾ। | ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅਤੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਟੂਲਸ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। |
| ਸੁਰੱਖਿਆ | |
| ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵੇਰਵੇ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। | ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੰਮ ਘਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਿੰਨਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਖ਼ਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਹੱਲ ਹੈ। |
| ਟਾਈਮ | |
| ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕੀਤੇ ਕੰਮ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਤਰੀਕਿਆਂ, ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। | ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੈਨਾਤੀ ਸਮੇਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗੀ-ਸਥਾਪਿਤ ਸਹੂਲਤ 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
ਸ਼ੈਪ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਰਕ ਦੇ ਫਾਇਦੇ
ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੀਮ ਹੈ ਜਿਸ ਕੋਲ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸਹੀ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਵਾਧੂ ਡਾਟਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਹੀਂ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਸਾਫ਼-ਸਫ਼ਾਈ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ, ਆਪਣੀ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋਗੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੈਪ ਵਰਗੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਨੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਮਾਹਰ ਮਦਦ ਲੈਣ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਕੁ ਲਾਭ ਸ਼ੈਪ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਨ:
ਮੁੱਖ ਵਿਕਾਸ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ
ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਪਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਬੇਲੋੜੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਵਿਕਾਸ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਗੜਬੜੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Shaip ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੀ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮ ਮਜ਼ਬੂਤ AI-ਆਧਾਰਿਤ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਯੋਗਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਭਰੋਸਾ
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਮਰਪਿਤ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ, ਅਤੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਟੀਮ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸ਼ੈਪ ਵਿਭਿੰਨ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ML ਅਤੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵੱਡੀ ਡਾਟਾ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇੱਕ ਲੇਬਰ-ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਕੰਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਇੱਕ ਆਮ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਕਿਸਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵਾਧਾ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਮੀਲਪੱਥਰ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਬਲਕ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਹੋਰ ਟੀਮਾਂ ਤੋਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕੰਮ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸਮਰਪਿਤ ਟੀਮਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰੰਤਰ ਸਹਾਇਤਾ ਦਾ ਆਨੰਦ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਹਨ।
ਸ਼ੈਪ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫੈਸਲਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦਾ ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ, ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਬਜਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗਾਈਡ: ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ]
