ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁੰਜੀ
ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ
ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੇ ਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਦੋਂ 1939 ਵਿੱਚ "ਦਿ ਵਿਜ਼ਾਰਡ ਆਫ ਓਜ਼" ਦੇ ਟੀਨ ਮੈਨ ਨੇ ਸਿਲਵਰ ਸਕ੍ਰੀਨ ਨੂੰ ਹਿੱਟ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਹੀ ਇਸਨੇ ਜ਼ੀਟਜੀਸਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪੈਰ ਪਕੜ ਲਿਆ ਹੈ। ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਉਤਪਾਦ ਨਿਯਮਤ ਬੂਮ-ਐਂਡ-ਬਸਟ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਹੁਣ ਤੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਗੋਦ ਲੈਣ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਹੈ।
ਉਛਾਲ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਇੰਜਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਬਹੁਤ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਸਮੇਂ ਉਪਲਬਧ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਸੁਸਤਤਾ ਦਾ ਦੌਰ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, 1965 ਵਿੱਚ ਮੂਰ ਦੇ ਕਾਨੂੰਨ ਦੁਆਰਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਵਿੱਚ ਘਾਤਕ ਵਾਧਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਸਹੀ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਵਾਧੇ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੱਸਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।
ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁੰਜੀ: ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ
ਅੱਜ, ਔਸਤ ਵਿਅਕਤੀ ਕੋਲ ਹੁਣ ਆਪਣੀ ਜੇਬ ਵਿੱਚ 1969 ਵਿੱਚ ਚੰਦਰਮਾ 'ਤੇ ਉਤਰਨ ਲਈ NASA ਨਾਲੋਂ ਲੱਖਾਂ ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਹੈ। ਉਹੀ ਸਰਵ-ਵਿਆਪੀ ਯੰਤਰ ਜੋ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਭਰਪੂਰਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, AI ਦੇ ਸੁਨਹਿਰੀ ਯੁੱਗ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪੂਰਵ ਸ਼ਰਤ ਵੀ ਪੂਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਡਾਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤਾਤ. ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਓਵਰਲੋਡ ਰਿਸਰਚ ਗਰੁੱਪ ਦੀ ਸੂਝ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਪਿਛਲੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਦਾ 90% ਡੇਟਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਵਿੱਚ ਘਾਤਕ ਵਾਧਾ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਬਰਾਬਰ ਦੇ ਮੀਟੋਰਿਕ ਵਾਧੇ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ, ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਇਨੋਵੇਸ਼ਨਾਂ ਇੰਨੀਆਂ ਵਿਸਫੋਟ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕੁਝ ਮਾਹਰ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਚੌਥੀ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੋਵੇਗੀ।
ਨੈਸ਼ਨਲ ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਦਾ ਡਾਟਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਸੈਕਟਰ ਨੇ 6.9 ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ 2020 ਬਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਾਡੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਟੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। AI ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸਾਡੀਆਂ ਮਨਪਸੰਦ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Spotify ਅਤੇ Netflix ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇੰਜਣ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਸੁਣਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਕਲਾਕਾਰ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਟੀਵੀ ਸ਼ੋਅ ਦੇਖਣ ਲਈ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਹੈ, ਇਹ ਲਾਗੂਕਰਨ ਘੱਟ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਹਨ। ਹੋਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗ੍ਰੇਡ ਟੈਸਟ ਦੇ ਸਕੋਰ — ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਲਜ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ — ਅਤੇ ਅਜੇ ਵੀ ਦੂਸਰੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਦੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕੋਈ ਖਾਸ ਨੌਕਰੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ AI ਟੂਲਸ ਦੇ ਜੀਵਨ ਜਾਂ ਮੌਤ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਮਾਡਲ ਜੋ ਛਾਤੀ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਲਈ ਸਕ੍ਰੀਨ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਜੋ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ)।
AI ਵਿਕਾਸ ਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਵਾਧੇ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਬਰਕਰਾਰ ਹਨ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਿਰਫ ਇੰਨਾ ਹੀ ਸਹੀ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਇਨਪੁਟ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
AI ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੰਗਤ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ
ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਟੂਡੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ: 2.5 ਕੁਇੰਟਲੀਅਨ ਬਾਈਟ. ਪਰ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਤੁਹਾਡੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। ਕੁਝ ਡਾਟਾ ਅਧੂਰਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਦਾ ਗਲਤ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਸ ਨੁਕਸਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਤੁਹਾਡੇ (ਮਹਿੰਗੇ) AI ਡੇਟਾ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਉਹੀ ਗੁਣ ਹੋਣਗੇ। ਗਾਰਟਨਰ ਦੀ ਖੋਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 85 ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਲਗਭਗ 2022% AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੱਖਪਾਤੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣਗੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗੀਤ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਨੂੰ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਦ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਦੂਜੇ ਗਲਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾਤਮਕ ਲਾਗਤ 'ਤੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
2018 ਵਿੱਚ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੇ 2014 ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹਾਇਰਿੰਗ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਔਰਤਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਪੱਖਪਾਤ ਸੀ। ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੂਲ ਨੂੰ ਅੰਡਰਪਿਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤਕਨੀਕੀ ਬਿਨੈਕਾਰ ਪੁਰਸ਼ ਸਨ (ਅਤੇ ਅਜੇ ਵੀ ਹਨ, ਸ਼ਾਇਦ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਕਾਰਨ), ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਨੂੰ "ਔਰਤਾਂ" ਦੇ ਨਾਲ ਕਿਤੇ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ - ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਔਰਤਾਂ ਦੀ ਫੁਟਬਾਲ ਕਪਤਾਨ ਜਾਂ ਔਰਤਾਂ ਦਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੂਹ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਦੋ ਮਹਿਲਾ ਕਾਲਜਾਂ ਦੇ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਜੁਰਮਾਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਭਾਵੀ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਦ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਇਕੋ ਮਾਪਦੰਡ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਫਿਰ ਵੀ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੇ ਨਵੇਂ ਭਾੜੇ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ.
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਹਾਇਰਿੰਗ ਟੂਲ ਆਖਰਕਾਰ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਸਬਕ ਲਟਕਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਏਆਈ ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। "ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ" ਡੇਟਾ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ? ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਪੰਜ ਬਕਸਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਸੰਬੰਧਿਤ
ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੰਨੇ ਜਾਣ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਕੁਝ ਕੀਮਤੀ ਲਿਆਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਸਟੇਟ ਚੈਂਪੀਅਨ ਪੋਲ ਵਾਲਟਰ ਵਜੋਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਬਿਨੈਕਾਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਕੰਮ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਸਬੰਧ ਹੈ? ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਅਸੰਭਵ ਜਾਪਦਾ ਹੈ. ਢੁਕਵੇਂ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਕੇ, ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸਹੀ
ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇਹ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੇ ਬਿਨੈਕਾਰ ਦੇ 10 ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਹਾਇਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ, ਪਰ ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ 'ਤੇ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਸੀ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਰੈਫਰੈਂਸ ਚੈਕਿੰਗ ਕੰਪਨੀ ਚੈਕਸਟਰ ਤੋਂ ਖੋਜ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ 78% ਬਿਨੈਕਾਰ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਅਰਜ਼ੀ 'ਤੇ ਝੂਠ ਬੋਲਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸੋਚਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਮੀਦਵਾਰ ਦੇ GPA ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਪੈਸਾ ਲੱਗੇਗਾ, ਪਰ ਇਹ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਤੁਹਾਡੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੇਗਾ।
ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ
ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਭਰਤੀ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਰਥ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਐਨੋਟੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸ਼ੱਕ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬਿਨੈਕਾਰ "ਅਨੁਭਵ" ਸਿਰਲੇਖ ਹੇਠ ਆਪਣੇ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਅਤੇ "ਹੁਨਰ" ਦੇ ਅਧੀਨ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹੋਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਂਸਰ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਿੰਨ ਹੋਵੇਗਾ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਡਾਕਟਰੀ ਇਮੇਜਿੰਗ, ਸਰੀਰਕ ਜਾਂਚ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ, ਜਾਂ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਵਿਚਕਾਰ ਪਰਿਵਾਰਕ ਸਿਹਤ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਦੇ ਹੋਰ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਹੀ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ AI ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਆਧੁਨਿਕ
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ ਜੋ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰੇਗਾ ਉਹੀ ਭਰਤੀ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਸਹੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਟਾਈਪਰਾਈਟਰਾਂ ਦੀ ਮੁਰੰਮਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਾਲੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦਾ ਸ਼ਾਇਦ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਅਜੋਕੇ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਤੰਦਰੁਸਤੀ 'ਤੇ ਬਹੁਤਾ ਅਸਰ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਅਕਲਮੰਦੀ ਦੀ ਗੱਲ ਹੋਵੇਗੀ।
ਢੁਕਵੇਂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਭਿੰਨ
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪੁਰਸ਼ ਬਿਨੈਕਾਰ ਸਨ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਗਲਤੀ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਤੱਥ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਗੰਭੀਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਹ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਸਨ ਜੋ ਉਸ ਸਮੇਂ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਉਪਲਬਧ ਸਨ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਮਾਨ ਉਪਲਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਸਤਿਕਾਰਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਘਾਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮਹਿਲਾ ਨੌਕਰੀ ਬਿਨੈਕਾਰ ਮਿਲੇ ਸਨ, ਜਾਂ ਇਹ ਔਰਤਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਰਦਾਂ ਦੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਸੀ ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨਾਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਬਿੰਦੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਮੁੱਖ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਨਪੁਟਸ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਯਤਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ, ਪੱਖਪਾਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਬਲ ਰਹੇਗਾ।
ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਕਿਤੇ ਵੀ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਉਦੇਸ਼ਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। AI ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਅਕਸਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਕੂੜਾ ਇਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਕੂੜਾ ਬਾਹਰ ਹੈ।" ਇਹ ਕਥਨ ਸੱਚ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਮਝਦਾ ਹੈ. AI ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਟਾਕ ਪਿਕਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡਾਕਟਰੀ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਤੱਕ ਭਰਤੀ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਤੱਕ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤੀ ਮਨੁੱਖੀ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਿਰਫ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਔਰਤਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤੀ AI ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਅਰਥ ਵਿੱਚ, ਕੂੜਾ-ਕਰਕਟ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸਿਰਫ਼ ਕੂੜਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ "ਕੂੜਾ" ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਮਾਤਰਾ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਲੈਂਡਫਿਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੰਪਲੈਕਸ ਪਾਲਣਾ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾ ਲੱਭਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਕੁਝ ਉਦਯੋਗ ਜੋ AI ਡੇਟਾ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਖੜ੍ਹੇ ਹਨ ਉਹ ਵੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਹਨ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕਿ HIT ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਉਦਯੋਗ ਦੇ 91% ਅੰਦਰੂਨੀ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇਖਭਾਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਆਸ਼ਾਵਾਦ ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ 75% ਇਸਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਲਈ ਖਤਰੇ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। - ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਮਰੀਜ਼ ਹੀ ਖ਼ਤਰੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਹੈਲਥ ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਐਕਟ ਦੁਆਰਾ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਆਪਕ ਨਿਯਮ ਹੁਣ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਾਨਕ ਡੇਟਾ ਪਾਲਣਾ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੂਰਪ ਦੇ ਜਨਰਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ, ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਖਪਤਕਾਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਐਕਟ, ਅਤੇ ਸਿੰਗਾਪੁਰ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਐਕਟ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸਥਾਨਕ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜੋੜਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਲੀਹੈਲਥ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਉਭਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿਯਮ ਟ੍ਰਾਂਜਿਟ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਸਖ਼ਤ ਪਕੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਗੇ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, Shaip ਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ AI ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵੀ ਕੀਮਤੀ ਸਾਧਨ ਸਾਬਤ ਹੋਵੇਗਾ।
ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੁਹਾਡੇ AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖ਼ਤਰਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵੀ ਖ਼ਤਰੇ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਭਿੰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਅਮੈਰੀਕਨ ਮੈਡੀਕਲ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਦੇ ਜਰਨਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ 2020 ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ, ਨਿਊਯਾਰਕ ਅਤੇ ਮੈਸੇਚਿਉਸੇਟਸ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇਹ ਮਰੀਜ਼ ਅਮਰੀਕਾ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਪੰਜਵੇਂ ਹਿੱਸੇ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬਾਕੀ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਕੁਝ ਵੀ ਕਹਿਣ ਲਈ, ਇਹ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਪੱਖਪਾਤੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੁਝ ਵੀ ਕਿਵੇਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ
AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਫਲ ਉਤਪਾਦ ਤੱਕ ਜਾਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਾਲ ਭਰੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਆਸਾਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਵੇਂ AI ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹਰ ਫਾਇਦਾ ਦੇਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ Shaip ਵਰਗੀ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੋਗੇ। ਚੇਤਨ ਪਾਰਿਖ ਅਤੇ ਵਤਸਲ ਘੀਆ ਨੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੈਪ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ ਜੋ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ 16 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਸਾਡੀ ਕੰਪਨੀ 600 ਤੋਂ ਵੱਧ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਸੈਂਕੜੇ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ AI ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਡੇ ਲੋਕਾਂ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਚਾਰ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਫਲ ਸਮਾਪਤੀ ਵੱਲ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹੋ:
1. ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁਕਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ AI ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਉੱਨਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ, ਪਰ ਖੋਜ ਲਗਾਤਾਰ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ 80% ਸਮਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੋਰਸਿੰਗ, ਸਫਾਈ, ਅਤੇ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ। ਤਿੰਨ-ਚੌਥਾਈ (76%) ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਸੰਸਾਰਕ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਪਸੰਦੀਦਾ ਹਿੱਸੇ ਵੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਅਸਲ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਸਿਰਫ 20% ਛੱਡਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਲਚਸਪ ਅਤੇ ਬੌਧਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਤੇਜਕ ਕੰਮ। ਇੱਕ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੈਪ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਦੁਆਰਾ, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਮਹਿੰਗੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾਸ਼ਾਲੀ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਜੈਨੀਟਰਾਂ ਵਜੋਂ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ AI ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
2. ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਇਕ ਹੋਰ ਆਮ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਬਣੇ ਇੱਕ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਰੂਟ 'ਤੇ ਜਾ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਸਪੇਸ ਦੇ ਦੂਜੇ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ਕਾਂ ਤੋਂ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਮਾਰਕੀਟ ਸ਼ੇਅਰ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੈਪ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹੁਨਰਮੰਦ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਾਇਸੈਂਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਹਾਰਡ-ਜਿੱਤੀ ਬੌਧਿਕ ਜਾਇਦਾਦ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
3. ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ
ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਿਯਮਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਉੱਚਤਮ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਉਦੇਸ਼ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੇਗਾ।
4. ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਵਿਕਾਸ ਸਮਾਂਰੇਖਾ
AI ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ Shaip ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਰੁਕਾਵਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਬਾਕੀ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਾਡੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਤੱਕ ਤੁਰੰਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਮਾਹਰ ਸਾਡੇ ਡੂੰਘੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਾਧੂ ਇਨਪੁਟਸ ਦਾ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ। ਸੋਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਬੋਝ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਅਸਲ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਡਾ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਦੁਹਰਾਓ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਤਾਂ Shaip ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਵੀਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। . ShaipCloud ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਨੁਭਵੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਅਤੇ ਮਾਨੀਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੇਟੈਂਟ ਹੱਲ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਟੂਲ, ਅਤੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਗੁਣਵੱਤਾ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਭਾਗ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ, ਇਹ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੰਗਾਂ ਦੇ ਵਧਣ ਨਾਲ ਵਧ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਨਵੀਨਤਾ ਦੀ ਉਮਰ ਸਿਰਫ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਜੋ ਸਮੁੱਚੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਜਾਂ ਸਮੁੱਚੇ ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। Shaip ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਵ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ AI ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸ਼ਕਤੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।
ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾ ਅਨੁਭਵ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁਨਰ ਵੀ ਹਨ। ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਕਿ ਸ਼ੈਪ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਾਡੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੋ ਜਾਂ ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
