ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ-ਸਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਓਵਰਟਾਈਮ ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ.
ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਉਦੋਂ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਹੀ, ਸੰਗਠਿਤ, ਐਨੋਟੇਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੋਵੇ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ, ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਮਨੁ—ਵਿਚ ਪਹੁੰਚ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਦੋਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਗਲਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਪਹੁੰਚ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ।
HITL ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ? ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਸਧਾਰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਪਰ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ, ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਮਨੁੱਖ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਗਿਆਨ, ਉਹ ਵਧੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਦੋਵੇਂ ਤੱਤ ਦੂਜੇ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਸੰਕਲਪ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ML ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ
- ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ
- ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ
- ਸੁਰੱਖਿਅਤ ML ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਸਵਾਲ ਦੇ ਦੂਜੇ ਹਿੱਸੇ ਲਈ, ਕਿੰਨਾ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੋਂ ਕੁਝ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਪੈਣਗੇ।
- ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ
- ਮਾਡਲ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਜਾਂ ਮਾਹਰ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੀ ਮਾਤਰਾ
- ਨੁਕਸਾਨ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਗਲਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ
HITL ਦੇ 5 ਮੁੱਖ ਤੱਤ
ਨਾਲ HITL, ਵਿਲੱਖਣ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਸੂਝ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਫੈਸਲੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਮੁੜ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
SME ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਦੇ ਮਾਹਿਰ
ਮਾਡਲ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ - ਇੱਕ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਬੈੱਡ ਅਲੋਕੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਇੱਕ ਲੋਨ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ, ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਮਨੁੱਖੀ ਡੋਮੇਨ ਮਹਾਰਤ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੇਗਾ। ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਬਿਸਤਰੇ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਹੀ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੌਣ ਬੈੱਡ ਦਾ ਹੱਕਦਾਰ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ, ਵੰਡਣ, ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
QA ਜਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ
ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਮਿਆਰਾਂ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪਾਲਣਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ, ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ. ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਤਰਜੀਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸੁਝਾਅ
ਸੁਝਾਅ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ML ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਤੋਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ. ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਮਾਡਲ ਆਪਣੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ।AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਨ ਜਾਂ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਬੰਦ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਨੁੱਖ ਨਾਲ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ, ਸਟੀਕਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਦੁਹਰਾਅ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ML ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਨੇੜਿਓਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਕਿ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਢੁਕਵਾਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਕੀਮਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕੇ।
ਤਕਨੀਕੀ ਸਮਰਥਾ
ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਟੂਲ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਤਕਨੀਕਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਏਆਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਬਣਾ ਕੇ ਕੁਸ਼ਲ ML ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ML ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਤੋਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ. ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਮਾਡਲ ਆਪਣੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ।ਸ਼ੈਪ ਨੇ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦਯੋਗ-ਮੋਹਰੀ ਅਭਿਆਸ ਕੀਤਾ ਹੈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿੱਖਣਾ. ਸਰਵੋਤਮ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਸਾਡੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਉੱਨਤ ML ਅਤੇ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਾਂ।
ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਖ਼ਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹਨ ਜੋ ਨਿਰਦੋਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਹਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਤੁਹਾਡੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਇਹ ਹੱਕਦਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਕਿ ਸਾਡਾ ਅਨੁਭਵ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਉੱਨਤ AI ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।