ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹਿਮਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ, ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਹਰਾਂ ਨੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ 'ਤੇ ਕੁਝ ਵਿਚਾਰ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ AI ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਅਤੇ AI ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਲੇਖ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਉਪਾਅ ਹਨ
- AI ਮੌਡਿਊਲ ਓਨੇ ਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿੰਨਾ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਹੀ ਸੈੱਟ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੰਮ ਹੈ। AI ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ AI ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਖਰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ।
- AI ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਜਟ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਹਨ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਕੀਮਤ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ।
- ਔਸਤਨ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਕੰਮਕਾਜ ਲਈ ਲਗਭਗ 100,00 ਡਾਟਾ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਹਿਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਫੀਡ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਖਰਾਬ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਉੱਚ ਲਾਗਤਾਂ। ਜ਼ਾਹਰਾ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਦਾ ਤੁਸੀਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰੋਗੇ। AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਜਟ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਰਕੀਟ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮੁੱਖ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
https://www.kdnuggets.com/2021/05/shaip-budgeting-ai-training-data.html
