ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਤਹੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਰੋਤ ਔਨਲਾਈਨ ਇਹ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਪਰ ਗਿਆਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅੰਤਰ ਹੈ ਜੋ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਅਤੇ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖੋਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਘੱਟ ਬੋਲਣ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਖ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਕੁਝ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁਝ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਵਿਚਾਰ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ.
ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਐਨਾਟੋਮੀ
ਅਣਗਿਣਤ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਇੱਕ AI ਜਾਂ ਇੱਕ ML (ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ) ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਹੁਤ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਹੈ। ਇਹ ਰੇਖਿਕ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਠੋਸ ਵਰਕਫਲੋ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇਣ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
- ਸੰਕਲਪ ਦਾ ਸਬੂਤ
- ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਕੋਰਿੰਗ
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਾਸ
- ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ
- ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਖਲਾਈ
- ਪੋਸਟ-ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ
ਅੰਕੜੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਾਰੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਗਭਗ 78% ਤੈਨਾਤੀ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੂਜੇ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਰੁਕ ਗਏ ਹਨ। ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਪਾਸੇ ਵੱਡੀਆਂ ਖਾਮੀਆਂ, ਤਰਕਪੂਰਨ ਗਲਤੀਆਂ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਮੁੱਦੇ ਹਨ, ਉੱਥੇ ਸੂਖਮ ਤਰੁਟੀਆਂ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਵੀ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਟੁੱਟਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ.
ਡਾਟਾ ਪੱਖਪਾਤ
ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਕਾਰਕਾਂ ਜਾਂ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਸਵੈ-ਇੱਛਤ ਜਾਂ ਅਣਇੱਛਤ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵੱਲ ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਣਉਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਝੁਕਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਇੱਕ ਦੁਖਦਾਈ ਚਿੰਤਾ ਹੈ।
ਜੇ ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਮਝੋ ਕਿ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਮਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਸ ਲਈ, ਨੈਤਿਕਤਾ, ਨੈਤਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਰਗੀਆਂ ਅਮੂਰਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਹ ਆਪਣੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਲਾਜ਼ੀਕਲ, ਗਣਿਤਿਕ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੀ ਸਮਾਰਟ ਜਾਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਮਨੁੱਖ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਗੇ।
ਪੱਖਪਾਤ ਇੱਕ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਭਾਵ ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਹੱਲ ਲਈ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ, ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ AI ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਅਸੀਂ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਤਰਜੀਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਾਲਾ ਅਤੇ ਚਿੱਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਹ ਸਲੇਟੀ ਖੇਤਰ 'ਤੇ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵੀ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸੰਪੂਰਨ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਜਾਂ ਪਛਾਣਨਾ ਵੀ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਮਨ ਅਣਇੱਛਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ, ਰੂੜ੍ਹੀਆਂ, ਜਾਂ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵੱਲ ਝੁਕਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ AI ਮਾਹਰ ਸੰਭਾਵੀ ਪੱਖਪਾਤਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮਾਡਿਊਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਗੁਣ
ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਹੁਤ ਆਮ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਸੂਖਮ ਪਰਤਾਂ ਮਿਲਣਗੀਆਂ। ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:
- ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੀ ਘਾਟ
- ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ
- ਤਾਜ਼ਾ ਜਾਂ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ
- ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਹੁਤਾਤ ਜੋ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦੀ ਘਾਟ - ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ
- ਬਿਆਸ
- ਧਾਰਾਵਾਂ ਜੋ ਡੇਟਾ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ
- ਖਰਾਬ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡਾਟਾ
- ਗਲਤ ਡਾਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ
ਲਗਭਗ 96% AI ਮਾਹਰ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵਾਧੂ ਘੰਟੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਣ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ AI ਮਾਹਰ ਆਪਣੇ ਸੰਪੂਰਨ ਹਮਰੁਤਬਾ ਨਾਲੋਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਕਮ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸਮਝ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਕੋਈ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਫਾਰਮੈਟ, ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਅਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਹੈ। ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ, ਚਿੱਤਰ, ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ, ਸਰਵੇਖਣ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ, ਮੈਮੋ, ਜਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਹੋਰ ਰੂਪ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਹੱਥੀਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਦੋ ਵਿਕਲਪ ਹਨ:
- ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹੋ
- ਤਿੱਖੇ ਨਤੀਜੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ
ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ SMEs ਦੀ ਘਾਟ
ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਵਿਚਾਰੇ ਗਏ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਉਹ ਇੱਕ ਸੂਖਮਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਉੱਤੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੜਾਅ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਖਰਾਬ ਜਾਂ ਗਲਤ ਐਨੋਟੇਟਡ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਨੋਟੇਟਡ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਐਸਐਮਈ ਅਤੇ ਵੈਟਰਨਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੋਮੇਨ ਦਾ ਗਿਆਨ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਉਹਨਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਉਸ ਸੈਕਟਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜੀਵਨ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਮੀਦਾਂ 'ਤੇ ਖਰਾ ਉਤਰਦਾ ਹੈ। ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ, ਫਿਨਟੇਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਥਾਨਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਵੀ ਇਹੀ ਸੱਚ ਹੈ।
ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਇਹ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕ ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਅਲੋਨ ਯੂਨਿਟ ਵਜੋਂ AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਉੱਦਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਹੱਲ ਨੂੰ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਡਾਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ੈਪ ਵਰਗੇ ਮਾਹਰ। ਅਸੀਂ AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਚੇਤੰਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਹਨ।
ਪ੍ਰਾਪਤ in ਨੂੰ ਛੂਹ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸਾਡੀ ਮੁਹਾਰਤ ਤੁਹਾਡੇ AI ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
