ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ: ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਚਾਲਨ
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਸਾਈਬਰ ਧੱਕੇਸ਼ਾਹੀ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਔਨਲਾਈਨ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਵਜੋਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ। ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ 38% ਵਿਅਕਤੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਇਸ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਕਾਢਕਾਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਮੰਗ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅੱਜ ਸੰਗਠਨ ਸਾਈਬਰ ਧੱਕੇਸ਼ਾਹੀ ਦੀ ਸਥਾਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ:
Facebook ਦੀ Q4 ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼ ਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਰਿਪੋਰਟ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ - 6.3% ਦੀ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਖੋਜ ਦਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਧੱਕੇਸ਼ਾਹੀ ਅਤੇ ਪਰੇਸ਼ਾਨੀ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ 49.9 ਮਿਲੀਅਨ ਟੁਕੜਿਆਂ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਸਿੱਖਿਆ:
A 2021 ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਪਾਇਆ ਹੈ ਕਿ 36.5%ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦਾ % ਉਮਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੈ 12 ਅਤੇ 17 ਆਪਣੀ ਸਕੂਲੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਦੌਰਾਨ ਕਿਸੇ ਨਾ ਕਿਸੇ ਸਮੇਂ ਸਾਈਬਰ ਧੱਕੇਸ਼ਾਹੀ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ।
2020 ਦੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 4.07 ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ ਸਮਗਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ਹੱਲ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦਾ ਮੁੱਲ USD 2019 ਬਿਲੀਅਨ ਸੀ ਅਤੇ 11.94 ਤੱਕ 2027% ਦੇ CAGR ਦੇ ਨਾਲ, USD 14.7 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਸੀ।
ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਹੱਲ
ਡਾਟਾ ਜੋ ਗਲੋਬਲ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਕਲਾਇੰਟ ਆਪਣੀ ਕਲਾਉਡ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਕੰਟੈਂਟ ਮਾਡਰੇਸ਼ਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਜਿਸ ਲਈ ਉਹ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕੇ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਵਿਆਪਕ ਗਿਆਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ 30,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅੰਗ੍ਰੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਸਪੈਨਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕੀਤੀ ਤਾਂ ਕਿ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ, ਪਰਿਪੱਕ, ਜਾਂ ਜਿਨਸੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ
ਸਮੱਸਿਆ
- ਵੈੱਬ ਤਰਜੀਹੀ ਡੋਮੇਨਾਂ ਤੋਂ ਸਪੈਨਿਸ਼ ਅਤੇ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ 30,000 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ
- ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਦਰਮਿਆਨੇ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ
- ਕੰਪਾਇਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ, ਪਰਿਪੱਕ, ਜਾਂ ਜਿਨਸੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਗਰੀ ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ
- ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 90% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ।
ਦਾ ਹੱਲ
- ਵੈੱਬ ਨੇ BFSI, ਹੈਲਥਕੇਅਰ, ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ, ਰਿਟੇਲ ਤੋਂ ਸਪੈਨਿਸ਼ ਅਤੇ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਲਈ ਹਰੇਕ 30,000 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕੀਤਾ। ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਛੋਟੇ, ਦਰਮਿਆਨੇ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਸੀ
- ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ, ਪਰਿਪੱਕ, ਜਾਂ ਜਿਨਸੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸ਼ਲੀਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਜੋਂ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ
- 90% ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸ਼ੈਪ ਨੇ ਦੋ-ਪੱਧਰੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ:
»ਪੱਧਰ 1: ਕੁਆਲਿਟੀ ਅਸ਼ੋਰੈਂਸ ਜਾਂਚ: 100% ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਹੈ।
»ਪੱਧਰ 2: ਨਾਜ਼ੁਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂਚ: ਸ਼ੈਪਸ ਦੀ CQA ਟੀਮ 15%-20% ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ।
ਪਰਿਣਾਮ
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਸਮਗਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ML ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਜੋ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਔਨਲਾਈਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਕਈ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ
- ਸੰਜਮ ਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਇਕਸਾਰ ਲਾਗੂਕਰਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ
- ਵਧ ਰਹੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਧਾਰ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਵਾਲੀਅਮ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਮਾਪਯੋਗਤਾ
- ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸੰਚਾਲਨ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ
ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਉਤਪੰਨ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਹਟਾਓ - ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਚਾਲਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ
ਆਪਣੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ 100% ਤੇਜ਼ ਕਰੋ।
ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀ ਅਗਲੀ AI ਪਹਿਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ.