ਬੁੱਧੀਮਾਨ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੀਡ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਇਨਪੁਟ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਝਣ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਕਾਰਜ ਵਜੋਂ। ਸਿਰਫ਼ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਕਰਨ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ AI ਲਾਗੂਕਰਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ, ਚਿੱਤਰ, ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਚੋਣਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ NASSCOM ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਰਿਪੋਰਟ, ਗਲੋਬਲ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ 700 ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ 2023% ਦੇ ਵਾਧੇ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ, 2018 ਵਿੱਚ ਉਸ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ। ਇਹ ਕਥਿਤ ਵਾਧਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਰਥਿਤ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲਸ ਲਈ ਵਿੱਤੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਕਾਰਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਹੱਲ ਵੀ।
ਇਹਨਾਂ ਖੋਜਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਵੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗਲੋਬਲ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਾਰਕੀਟ ਨੇ 1.2 ਵਿੱਚ $2018 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਮੁੱਲ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਆਕਾਰ $4.4 ਬਿਲੀਅਨ ਦੇ ਵੱਡੇ ਮੁੱਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ। 2023 ਤੱਕ.
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਪਰ ਕਈ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੀਮਤ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਹੋਰ ਦਬਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਸੁਸਤ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਬੇਲੋੜੇ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ਿਸ਼ਟਤਾ
- ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਾਰਜਬਲ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਘਾਟ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਤਰਾ
- Avant-garde ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਸਹਾਇਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਪਹੁੰਚ
- ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਉੱਚ ਕੀਮਤ
- ਜਦੋਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਟੈਗਿੰਗ ਦਾ ਸਬੰਧ ਹੈ ਤਾਂ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਘਾਟ
- ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਦੀ ਘਾਟ, ਜੇਕਰ ਅਤੇ ਜਦੋਂ AI-ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
- ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਘਾਟ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਥਿਰ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸੰਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਟੂਲਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਆਡੀਓ ਵਰਗੀਕਰਣ: ਆਡੀਓ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਵਿਭਾਜਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਚਿੱਤਰ ਲੇਬਲਿੰਗ: ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਿਭਾਜਨ, ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਟੈਕਸਟ ਲੇਬਲਿੰਗ: ਟੈਕਸਟ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
- ਵੀਡੀਓ ਲੇਬਲਿੰਗ: ਵੀਡੀਓ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਵਿਭਾਜਨ ਵਰਗੇ ਤੱਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
- 3D ਲੇਬਲਿੰਗ: ਫੀਚਰ ਆਬਜੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ
ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਦੱਸੇ ਗਏ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਚਾਰ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨਯੋਗ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਜਾਣਕਾਰੀ, ਅਤੇ ਸੰਯੋਜਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਵਿਭਾਜਨ, ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਆਬਜੈਕਟ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ, ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਰਾਹੀਂ ਡੇਟਾ ਸੈਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਅੰਦਰੂਨੀ, ਓਪਨ ਸੋਰਸ, ਵਿਕਰੇਤਾ
- ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ NLP-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ
- ਤੈਨਾਤੀ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ
- ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਮਾਡਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲਸ ਦਾ ਸਹੀ ਸੈੱਟ, ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਸਮਾਨਾਰਥੀ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਚੁਣਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਕਿਸਮ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ
- ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਣ
- ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਿਆਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਹਨ
- ਪਾਲਣਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲੋੜਾਂ
- ਵਪਾਰਕ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ, ਅਤੇ ਫ੍ਰੀਵੇਅਰ ਟੂਲ
- ਬਜਟ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਚਾ ਸਕਦੇ ਹੋ
ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਕਾਰਕਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਬਿਹਤਰ ਹੋ:
- ਸੰਦਾਂ ਦੀ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
- ਸੰਦਾਂ ਦੁਆਰਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
- ਏਕੀਕਰਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ
- ਲੀਕ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਟੀਕਾਕਰਨ
- ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਸੈੱਟਅੱਪ ਜਾਂ ਨਹੀਂ
- ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਹੁਨਰ
- ਫੇਲ-ਸੇਫ, ਸਟਾਪ-ਗੈਪਸ, ਅਤੇ ਟੂਲ ਦੀ ਸਕੇਲੇਬਲ ਸਮਰੱਥਾ
- ਸੰਦ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੰਪਨੀ
ਵਰਟੀਕਲ ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੇਵਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਮੈਡੀਕਲ AI: ਫੋਕਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ, ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਉਡੀਕ ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਬੈਕਲਾਗ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
- ਵਿੱਤ: ਫੋਕਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮਾਂ, ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
- ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਜਾਂ ਆਵਾਜਾਈ: ਫੋਕਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਆਂ, ਸਿਗਨਲਾਂ, ਨਾਕਾਬੰਦੀਆਂ ਆਦਿ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਪਾਗਲ ਮਾਤਰਾ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਕ ਕਰਨ ਲਈ NLP ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
- ਰੀਟੇਲ: ਫੋਕਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫੈਸਲੇ, ਬਿਹਤਰ ਈ-ਕਾਮਰਸ, ਖਰੀਦਦਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਖਰੀਦਣ ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
- ਤਕਨਾਲੋਜੀ: ਫੋਕਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਨਿਰਮਾਣ, ਬਿਨ ਚੁੱਕਣਾ, ਨਿਰਮਾਣ ਸੰਬੰਧੀ ਗੰਭੀਰ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
- ਭੂ-ਸਥਾਨਕ: ਫੋਕਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚੁਣੀਆਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੁਆਰਾ GPS ਅਤੇ ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
- ਖੇਤੀ ਬਾੜੀ: ਫੋਕਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧ ਖੇਤੀ ਦੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ, ਮਿੱਟੀ ਅਤੇ ਫਸਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ, ਪੈਦਾਵਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰਨ ਲਈ GPS ਸੈਂਸਰ, ਡਰੋਨ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਅਜੇ ਵੀ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਟਰੈਕ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਬਿਹਤਰ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ, ਭਾਵ, ਇੱਕ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੈੱਟਅੱਪ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਤੋਂ ਇੱਕ ਖਰੀਦਣਾ। ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਥੇ ਹਰੇਕ ਦੇ ਚੰਗੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ:
'ਬਿਲਡ' ਪਹੁੰਚ
| ਬਣਾਓ | ਖਰੀਦੋ |
|---|---|
ਹਿੱਟ:
| ਹਿੱਟ:
|
ਮਿਸ:
| ਮਿਸ:
|
ਲਾਭ:
| ਲਾਭ:
|
ਫੈਸਲੇ
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮੇਂ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨਾ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਰਥ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਚੀਜ਼ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਖਰੀਦਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਹੁੰਚ ਹੈ
