ਡੇਟਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਰਭਰਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਪੱਧਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕੀਤੇ, ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ, ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਅੰਨ੍ਹਾ ਹੋਣਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਨਾਲ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ! ਇਸ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਛੂਹਾਂਗੇ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਉਪਾਅ ਹਨ:
- ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ- ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਾਂ ਟੈਗ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ- AI ਅਤੇ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਆਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤੇ ਲੋਕ ਯਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਕੰਪਨੀਆਂ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ 'ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਬਿਹਤਰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੱਖਪਾਤ, ਬਲਕ ਵਿੱਚ ਡੈਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਦਬਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਸਹਿਤ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਪਣੀ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਬਜਟ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਜੇਕਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਇੱਕ ਚਿੰਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੰਦਰ-ਅੰਦਰ ਜਾਣ ਜਾਂ ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਗੁਪਤਤਾ ਸਮਝੌਤਿਆਂ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਇੱਥੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
