ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ

ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ? ਸਭ ਕੁਝ ਜੋ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਸੋਚਿਆ ਹੈ
ਡਾਟਾ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ

ਬੁੱਧੀਮਾਨ AI ਅਤੇ ML ਮਾਡਲ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਹਨ, ਇਹ ਹੋਵੇ

  • ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਮਾਡਲ
  • ਲੇਨ-ਕੀਪਿੰਗ, ਰਿਵਰਸ ਪਾਰਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ
  • ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਚੈਟਬੋਟਸ ਜੋ ਸਮੱਗਰੀ, ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਇਰਾਦੇ ਲਈ ਗੁਪਤ ਹਨ

ਪਰ ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੀਕ, ਉੱਚ ਸਵੈਚਾਲਤ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਖਾਸ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਡੇਟਾ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ।

ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:

  • ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ
  • ਡਾਟਾ ਬਲਾਕ ਬਹੁ-ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਹਨ
  • ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਸ਼ੋਰ ਵਰਗਾ ਹੈ 

ਦਾ ਹੱਲ: ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ (ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ)

ਐਮਐਲ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ

ML ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ

ਭਰੋਸੇਮੰਦ AI ਡੇਟਾ ਕੁਲੈਕਟਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਕੈਪਚਰਿੰਗ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

  • ਮਲਟੀਪਲ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ
  • ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬਜਟ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ
  • ਮਾਡਲ ਅਨੁਸਾਰੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ
  • ਸਿਰਫ਼ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾਸੇਟ ਐਗਰੀਗੇਟਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ
  • ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ
  • ਢੁਕਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ
  • ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਜਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ

ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਕਲਪ:

  1. ਮੁਫਤ ਸਰੋਤ: Quora ਅਤੇ Reddit ਵਰਗੇ ਖੁੱਲੇ ਫੋਰਮ ਅਤੇ Kaggle OpenML, Google Datasets, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਰਗੇ ਓਪਨ ਐਗਰੀਗੇਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
  2. ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ: CRM ਅਤੇ ERP ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਤੋਂ ਕੱਢਿਆ ਗਿਆ ਡੇਟਾ
  3. ਅਦਾਇਗੀ ਸਰੋਤ: ਬਾਹਰੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ

ਨੋਟ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿੰਦੂ: ਲੂਣ ਦੀ ਇੱਕ ਚੁਟਕੀ ਨਾਲ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।

ਬਜਟ ਕਾਰਕ

ਬਜਟ ਕਾਰਕ

ਸਾਡੀ AI ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਦਾ ਬਜਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕੋ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਅਤੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ:

  • ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
  • ਕੀ ਮਾਡਲ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ?
  • ਕੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ?
  • ਕੀ ਇਹ NLP, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਜਾਂ ਦੋਵੇਂ ਹਨ
  • ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਕੀ ਹਨ?

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਇੱਥੇ ਉਹ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜੋ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ:

  1. ਡਾਟਾ ਵਾਲੀਅਮ: ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ: ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਤਰਜੀਹਾਂ, ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਏਆਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਕਿਸਮ ਜਿਸਦੀ ਇਹ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਜਾਂ ਇਸਦੀ ਘਾਟ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ। 
  2. ਕੀਮਤ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ: ਨਿਰਭਰਤਾ: ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ
  3. ਸੋਰਸਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ: ਨਿਰਭਰਤਾ: ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਆਕਾਰ, ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਰੱਖੇ ਗਏ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ 'ਤੇ, ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੋਰਸ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਚੋਣ, ਵਿਕਲਪ ਖੁੱਲੇ, ਜਨਤਕ, ਅਦਾਇਗੀ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।
ਡਾਟਾ ਗੁਣ

ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ?

ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਇਹ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ:

  • ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ
  • ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ
  • ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ 
  • ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਦੱਸੇ ਗਏ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇੱਥੇ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਣ:

  1. ਇਕਸਾਰਤਾ: ਭਾਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਇਕਸਾਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਚੰਗੀ-ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾਸੇਟ ਇੱਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਜੇਕਰ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਸਿਰਫ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਲਈ ਹਨ।
  2. ਇਕਸਾਰਤਾ: ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕਿਹਾ ਜਾਣਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਹਰੇਕ ਇਕਾਈ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਇਕਾਈ ਦੇ ਪੂਰਕ ਕਾਰਕ ਵਜੋਂ, ਮਾਡਲ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
  3. ਵਿਆਪਕਤਾ: ਮਾਡਲ ਦੇ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਸਰੋਤ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਸਾਰੇ ਅਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, NLP-ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਰਥ-ਵਿਵਸਥਾ, ਸੰਟੈਕਟਿਕ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। 
  4. ਸਾਰਥਕ: ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਨਤੀਜੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। 
  5. ਵਿਭਿੰਨ: 'ਯੂਨੀਫਾਰਮਿਟੀ' ਭਾਗਾਂਕ ਦੇ ਉਲਟ ਜਾਪਦਾ ਹੈ? ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਬਜਟ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਏਆਈ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਆਨਬੋਰਡ ਕਰਨ ਦੇ ਲਾਭ

ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ AI ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ ਸਰਵਿਸ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ 'ਤੇ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਦੇ ਲਾਭ

ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਥੇ ਉਹ ਪਹਿਲੂ ਹਨ ਜੋ ਸਮੁੱਚੇ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ:

  • ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਰਤਿਆ 
  • ਸ਼ਾਮਲ ਲੋਕ
  • ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ

ਅਤੇ ਪਲੇਅ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਲੋਕਾਂ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਕਿਉਰੇਟ ਕੀਤੇ ਲਾਭ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਦਿੱਖ ਦੇ ਹੱਕਦਾਰ ਹਨ:

  1. ਸਾਰਥਕ: ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸਿਰਫ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਅਨੁਭਵੀ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਜਨਸੰਖਿਆ, ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਵੀ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। 
  2. ਵਿਭਿੰਨਤਾ: ਕੁਝ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਟਰੱਕ ਲੋਡ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ। ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ, ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵਿਕਰੇਤਾ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸੋਰਸ ਕਰਕੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਈ ਗਈ ਹੈ।
  3. ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਡੇਟਾ: ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਪੱਧਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।
  4. ਉੱਚ-ਅੰਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ: ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
  5. ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਡੀ-ਪਛਾਣ: ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮ ਤੁਹਾਡੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਮੁਹਿੰਮ ਨੂੰ ਬਣਾ ਜਾਂ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ, GDPR, HIPAA, ਅਤੇ ਹੋਰ ਅਥਾਰਟੀਆਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਰੇਕ ਪਾਲਣਾ ਮੁੱਦੇ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
  6. ਜ਼ੀਰੋ ਪੱਖਪਾਤ: ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਕੁਲੈਕਟਰਾਂ, ਕਲੀਨਰ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵਧੇਰੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ AI ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ

ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ

ਹਰ AI ਸਿਖਲਾਈ ਮੁਹਿੰਮ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਾਂ, ਇਹ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਕਸਰ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਲਿਆਂਦੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਿੰਨਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਲਈ, ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਆਨ-ਬੋਰਡ ਕਰਨ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ:

  • ਨਵੀਨਤਾ ਜਾਂ ਵਿਲੱਖਣਤਾ
  • ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਡਿਲੀਵਰੀ
  • ਸ਼ੁੱਧਤਾ
  • ਸੰਪੂਰਨਤਾ
  • ਇਕਸਾਰਤਾ

ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਉਹ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਚੋਣ 'ਤੇ ਜ਼ੀਰੋ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਵਜੋਂ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:

  1. ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲਈ ਪੁੱਛੋ
  2. ਪਾਲਣਾ-ਸਬੰਧਤ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਕ੍ਰਾਸ-ਚੈੱਕ ਕਰੋ
  3. ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੋਰਸਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਸਮਝੋ
  4. ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰੁਖ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ
  5. ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਮਾਪਯੋਗ ਹਨ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ

ਸਮਾਜਕ ਸ਼ੇਅਰ