ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਏਆਈ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਭੂਮਿਕਾ - ਲਾਭ, ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ, ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ?

ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੇਸ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਦਲ ਵਜੋਂ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਗੈਰ-ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕੁਝ ਵਧੀਆ ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸ ਹਨ:

ਸਿਖਲਾਈ

ਇੱਕ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ML ਮਾਡਲ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਉਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਤੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਆਉਣਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਨਮੂਨੇ (ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨ) ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਟੈਸਟਿੰਗ

ਜਦੋਂ ML ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਫ਼ਲਤਾ ਲਈ ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਪਯੋਗ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਵੀ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਤਣਾਅ-ਟੈਸਟਿੰਗ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਅਨੁਕੂਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਵੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਫਾਇਦੇ

ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਸੰਤੁਲਿਤ, ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੁਝ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਹੈ, ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਕਿਉਂਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਭਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
• ਇਹ ਮਾਪਯੋਗ, ਲਚਕਦਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਇਹ ਡੇਟਾ ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਹੈ।
• ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਜਾਂ ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ।
• ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਤੇਜ਼, ਸਸਤਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੈ।

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਵੀਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਵਿਧੀ ਵਾਂਗ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।

The ਪਹਿਲੀ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ outliers. ਹਾਲਾਂਕਿ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਤੋਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਇਹ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਆਊਟਲੀਅਰ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

The ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਬੀਜ ਜਾਂ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬੀਜ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਬੀਜ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਹ ਮੰਨ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਅੰਤਿਮ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਹੋਵੇਗਾ।

ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਕੁਝ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ.

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ

ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮਾਡਲ ਜੋ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ​​ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ, ਅਸਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।

ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਮੂਲ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਿਵੇਂ ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਹਨ:

ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ

ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਜਾਂ VAE ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਵੰਡ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਇਸਨੂੰ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਗਲਤੀ' ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਗੈਰ-ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਡਾਟਾ ਵੰਡਣ ਦੀ ਪੈਦਾਇਸ਼ੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ।

ਜਨਰੇਟਿਵ ਵਿਰੋਧੀ ਨੈੱਟਵਰਕ

ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਮਾਡਲ, ਜਨਰੇਟਿਵ ਵਿਰੋਧੀ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਜਾਂ GAN, ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ, ਦੋ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਨੈਟਵਰਕ ਨਕਲੀ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਤਿਆਰ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅਸਲ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ।

ਕਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਜਨਰੇਟਰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਨਕਲੀ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ GAN ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਗੈਰ ਸੰਗਠਿਤ ਡਾਟਾ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਇਸਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸੀਮਤ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਜਾਅਲੀ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਨਿਊਰਲ ਰੇਡੀਅਨਸ ਫੀਲਡ

ਇਹ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖੇ ਗਏ 3D ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਨਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਰੈਡੀਅੰਸ ਫੀਲਡ ਜਾਂ NeRF ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫੋਕਲ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮੂਵਿੰਗ 3D ਸੀਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਥਿਰ 5D ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ, ਇਹ ਹਰੇਕ ਵੌਕਸੇਲ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਾਲ ਜੁੜ ਕੇ, NeRF ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਭਰਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ NeRF ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਇਹ ਰੈਂਡਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ ਹੈ ਅਤੇ ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਬੇਕਾਰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਤਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?

ਹੁਣ ਤੱਕ, ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਉੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਏ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਵਾਲਟ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਸਿਪ ਜਾਣ ਲਈ ਸਹੀ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਅਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਉਹ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਵਰਟੀਕਲ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਈ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।