ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਜਾਂ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਪੜਾਅ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਲੇਅਰਡ, ਥਕਾਵਟ ਵਾਲੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਹੈ। ਸਹੀ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਉਹ ਸਾਫ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਕੰਮ ਕਦੇ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੈਲੇਂਟ ਪੂਲ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਅਤੇ ਲੁਕਵੇਂ ਖਰਚਿਆਂ 'ਤੇ ਹੀ ਖਰਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਸਗੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਕ ਸਮੇਂ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਹਿੱਸਾ ਵੀ ਬਿਤਾ ਰਹੇ ਹੋ।
ਇਸ ਲਈ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਇਸ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਵਿਕਲਪ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣਦੇ ਹੋ? ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਭਰੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਸ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨਾ ਹੈ?
ਖੈਰ, ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰੇਗੀ.
ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ
ਆਪਣੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣੋ ਅਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ
ਸਹੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਇੰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਇਹ ਸੁਣਦਾ ਹੈ. ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਹਿਜ ਬਣਾਉਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਆਪਣੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਟੀਚੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕਾਂ ਕੋਲ ਸਿਰਫ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਵਿਚਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਮ ਉਮੀਦਾਂ ਤੈਅ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਦੋਵਾਂ ਧਿਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਉਲਝਣ ਵੱਲ ਖੜਦਾ ਹੈ, ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ ਬਾਰੇ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵੀ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨਾਲ ਬੈਠਣਾ ਅਤੇ ਆਪਣੇ AI ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ। ਆਪਣੀ ਐਸਓਪੀ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ, ਤਰਜੀਹੀ ਕੀਮਤ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਜੋਂ ਵਿਕਰੇਤਾ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਤੁਰੰਤ ਤੁਹਾਡੀ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਭਾਵ, ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡਾ ਸੰਚਾਰ ਸਖ਼ਤ ਅਤੇ ਸੁਚਾਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਮਿਆਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਹੋਣਗੇ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ, ਸਮਾਂ ਖੇਤਰ, ਰੁਟੀਨ, ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨਾਲ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਅਤੇ ਜਾਣੂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਮਿਆਦ ਲਈ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਵਜੋਂ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਡਿਲੀਵਰੀ ਮੋਡੀਊਲ
ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਵੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਤਰਲ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਹੈ। ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ। ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਾਲੀਅਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉੱਪਰ ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਗੁਪਤਤਾ, ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਾਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਵਿਹਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਡਾਟਾ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੋੜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GDPR, HIPAA, ਅਤੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛੋ ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵੀ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਸਹੀ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਏਅਰਟਾਈਟ ਕੰਮ ਦੇ ਮਾਹੌਲ ਨੂੰ ਵੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਲਈ ਜਾਓ
ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ਾਰਟਲਿਸਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਬਾਰੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਲਈ ਜਾਓ। ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਸਾਈਨ ਅੱਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰੋ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਨੈਤਿਕਤਾ, ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮਾਂ, ਸਮਾਂਬੱਧਤਾ, ਅੰਤਿਮ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸੰਚਾਲਨ ਵਿਧੀਆਂ, ਲਚਕਤਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਟੀਮ ਬਣਾਉਣਾ ਤੁਹਾਡੀ AI ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਾਬਤ ਹੋਵੇਗਾ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਰਵੱਈਏ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਗੁਣ ਅਤੇ ਗੁਣ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਅਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗਾ।
ਕੀਮਤ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ
ਹੁਣ, ਇਸ ਬਿੰਦੂ ਦੀ ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਦੇ ਤਹਿਤ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੈਧ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਜਟ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਸਰੋਤ ਭਰਪੂਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ AI ਬਜਟਿੰਗ 'ਤੇ ਇਸ ਲੇਖ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਬਜਟ ਬਾਰੇ ਜਾਣੂ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਕੀਮਤ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਖਰਚਿਆਂ ਦੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹੋ। ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਘੰਟੇ, ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਮ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੁਆਰਾ ਚਾਰਜ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਬਾਰੇ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਵੀ ਚੰਗਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਵਾਧੂ ਖਰਚੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਨੋਟਿਸ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ 'ਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਹੋਣ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਅਚਰਜ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੈ, ਹੁਣ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਅਗਲਾ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਮਿਹਨਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਵੇਗਾ, ਤਾਂ ਕਿਉਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ?
ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਸਹਿਯੋਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ, ਅਨੁਭਵੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ, ਨਿਰਦੋਸ਼ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ, ਏਅਰਟਾਈਟ ਵਰਕ ਨੈਤਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਉੱਤਮ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਰਹੋ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੱਜ ਹੀ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਵੈਲਯੂ ਐਡੀਸ਼ਨ ਹਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਹੱਲ ਦੇ ਹੱਕਦਾਰ ਹਨ।
