ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ
ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਆਫ-ਦ-ਸ਼ੈਲਫ ਫੇਸ਼ੀਅਲ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟ
ਇੱਕ ਮੋਹਰੀ ਗਲੋਬਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਮੂਹ ਲਈ AI ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੋਤ, ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ
ਕਲਾਇੰਟ ਨੇ ਲੰਬੇ, ਮਹਿੰਗੇ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਚੱਕਰਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸਨ , ਸਗੋਂ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੋਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਸਨ ।
ਸ਼ਾਈਪ ਨੇ ਰੋਸ਼ਨੀ, ਸਿਰ ਦੇ ਪੋਜ਼, ਆਕਲੂਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਲਾਇੰਟ ਦੇ ਮਾਡਲ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਸਲੀ ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕੇ। ਹਰੇਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਪੋਜ਼ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵਿਭਿੰਨ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ।
ਮੁੱਖ ਅੰਕੜੇ
7,000+ ਵਿਸ਼ੇ
ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ 300,000+ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ 2,000 ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ।
10,000+ ਵਿਸ਼ੇ
ਮਲਟੀ-ਐਂਗਲ ਇਮੋਸ਼ਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ।
74,880 ਚਿੱਤਰ
ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ
ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟ।
18,600 ਚਿੱਤਰ
ਛੇ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਮੁੱਖ ਭਾਵਨਾਵਾਂ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਕੋਪ
ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੋਤ ਕੀਤੇ ਗਏ, ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਇਹ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਐਂਟੀ-ਸਪੂਫਿੰਗ, ਪਛਾਣ ਤਸਦੀਕ, ਚਿੱਤਰ ਮੈਚਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਮੀਕਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪਾਵਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਨ , ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ:
- ਸਪੁਰਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਰੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਐਂਟੀ-ਸਪੂਫਿੰਗ, ਪਛਾਣ ਤਸਦੀਕ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਰਗੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਵੇਰਵੇ ਸਹਿਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਜਨਸੰਖਿਆ, ਸਿਰ ਦੇ ਪੋਜ਼, ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਲਈ।
- ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਤੁਲਿਤ ਜਨਸੰਖਿਆ ਕਵਰੇਜ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ।
- ਗਾਰੰਟੀ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਗਲੋਬਲ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।
ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਯੋਗਦਾਨ:
- ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾਸੈਟ (~7,000 ਵਿਸ਼ੇ): 300,000+ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ 2,000 ਵੀਡੀਓ ਪੋਜ਼ ਅਤੇ ਓਕਲੂਜ਼ਨ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।
- ਮਲਟੀ-ਐਂਗਲ ਇਮੋਸ਼ਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟ (~10,000 ਵਿਸ਼ੇ): ਕੋਣਾਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਸ਼ਾ 15-20 ਚਿੱਤਰ।
- ਛੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਡੇਟਾਸੈੱਟ (~3,100 ਵਿਸ਼ੇ): 18,600 ਐਨੋਟੇਟਡ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜੋ ਮੁੱਖ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਲਾਈਟਿੰਗ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟ (~468 ਵਿਸ਼ੇ): ਨੌਂ ਰੋਸ਼ਨੀ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ 74,880 ਤਸਵੀਰਾਂ।
ਚੁਣੌਤੀ
ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੇ ਮਜ਼ਬੂਤ AI ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਆਮ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ:
AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ
ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਖਾਸ ਨਸਲਾਂ ਜਾਂ ਲਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ।
ਅਸਲ-ਵਿਸ਼ਵ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ
ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਕੋਣ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਹਾਵ-ਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ।
ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ
ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲੱਖਾਂ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ।
ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ
ਪੂਰੀ ਭਾਗੀਦਾਰ ਸਹਿਮਤੀ ਨਾਲ ਸਖ਼ਤ ਗਲੋਬਲ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ।
ਦਾ ਹੱਲ
ਸ਼ੈਪ ਨੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪਹੁੰਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ:
- ਕਿਊਰੇਟਿਡ ਬੈਲੈਂਸਡ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿਆਪਕ ਨਸਲੀ, ਲਿੰਗ ਅਤੇ ਉਮਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ।
- ਕੈਪਚਰ ਮਲਟੀ-ਐਂਗਲ ਪੋਜ਼ ਅਤੇ ਲਾਈਟਿੰਗ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ।
- ਜੋੜੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਸਿਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ) ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ।
- ਸਖ਼ਤ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਵਰਕਫਲੋ ਨੈਤਿਕ ਸੋਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ।
ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ
| ਡਾਟਾਸੈਟ | ਵਾਲੀਅਮ | ਜਨਸੰਖਿਆ / ਵਿਭਿੰਨਤਾ | ਮਿਆਰ / ਨਿਰਧਾਰਨ |
|---|---|---|---|
| ਇਤਿਹਾਸਕ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈੱਟ (~7,000 ਵਿਸ਼ੇ) | 7,000 ਦਾਖਲਾ ਤਸਵੀਰਾਂ; 300,000+ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤਸਵੀਰਾਂ; 2,000 ਵੀਡੀਓ (ਪ੍ਰਤੀ 1,000 ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ 1 ਅੰਦਰੂਨੀ + 1 ਬਾਹਰੀ) | ਨਸਲ: ਕਾਲਾ (35%), ਪੂਰਬੀ ਏਸ਼ੀਆਈ (42%), ਦੱਖਣੀ ਏਸ਼ੀਆਈ (13%), ਗੋਰਾ (10%); ਲਿੰਗ: 50% ਮਰਦ / 50% ਔਰਤ; ਉਮਰ: 18+ ਸਾਲ ਦੇ ਬਾਲਗ (ਪਿਛਲੇ 10 ਸਾਲ) | ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਮਿਆਦ: 1–2 ਮਿੰਟ; ਸਿਰ ਦੀ ਪੋਜ਼ ਭਿੰਨਤਾ (P1–P7); 5 ਔਕਲੂਜ਼ਨ ਕਿਸਮਾਂ (O0–O4) |
| ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ (~5,000 ਵਿਸ਼ੇ) | ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਸ਼ਾ 35 ਤਸਵੀਰਾਂ; 2,500 ਭਾਰਤੀ; 1,000 ਏਸ਼ੀਆਈ; 1,500 ਕਾਲੇ | ਉਮਰ: 18-60 ਸਾਲ; ਸੰਤੁਲਿਤ ਲਿੰਗ ਵੰਡ | ਕੋਈ ਸੁੰਦਰਤਾ ਨਹੀਂ; ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਿਛੋਕੜ ਅਤੇ ਕੱਪੜੇ; ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ: 960×1280 |
| ਮਲਟੀ-ਐਂਗਲ ਇਮੋਸ਼ਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟ (~10,000 ਵਿਸ਼ੇ - ਚੀਨੀ) | ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਸ਼ਾ 15–20 ਤਸਵੀਰਾਂ; ਪੋਜ਼: ਸਾਹਮਣੇ, ਖੱਬੇ, ਸੱਜੇ (30°–60°); ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ: ਮੁਸਕਰਾਹਟ, ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਮੂੰਹ, ਉਦਾਸ, ਗੰਭੀਰ, ਨਿਰਪੱਖ | ਨਸਲ: ਚੀਨੀ; ਉਮਰ: 18–26; ਲਿੰਗ: 50/50 ਵੰਡ | ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ: 2160×3840 ਪਿਕਸਲ ਜਾਂ ਵੱਧ |
| ਛੇ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਡੇਟਾਸੈੱਟ (~3,100 ਵਿਸ਼ੇ) | ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਸ਼ਾ 6 ਤਸਵੀਰਾਂ (ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੀਕਰਨ); ਕੁੱਲ 18,600 ਤਸਵੀਰਾਂ | ਨਸਲਾਂ: ਜਪਾਨੀ (9,000), ਕੋਰੀਆਈ (2,400), ਚੀਨੀ (2,400), ਦੱਖਣ-ਪੂਰਬੀ ਏਸ਼ੀਆਈ (2,400), ਦੱਖਣੀ ਏਸ਼ੀਆਈ (2,400); ਉਮਰ: 20-65 ਸਾਲ | ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਲਈ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ; ਸਾਦਾ ਪਿਛੋਕੜ; ਕੋਈ ਟੋਪੀਆਂ, ਐਨਕਾਂ, ਜਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਹੀਂ |
| ਲਾਈਟਿੰਗ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟ (~468 ਭਾਰਤੀ ਵਿਸ਼ੇ) | ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਸ਼ਾ 160 ਤਸਵੀਰਾਂ; ਕੁੱਲ: 74,880 ਤਸਵੀਰਾਂ | ਉਮਰ: 20–70; 70% ਮਰਦ | 9 ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ (ਅੰਦਰੂਨੀ, ਬਾਹਰੀ, ਸਾਈਡ ਲਾਈਟ, ਬੈਕਲਾਈਟ, ਨਿਓਨ, ਆਦਿ) |
| ਬਹੁ-ਨਸਲੀ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ (~600 ਵਿਸ਼ੇ) | ਕੁੱਲ 3,752 ਤਸਵੀਰਾਂ | ਨਸਲਾਂ: ਅਫ਼ਰੀਕੀ, ਮੱਧ ਪੂਰਬੀ, ਮੂਲ ਅਮਰੀਕੀ, ਦੱਖਣੀ ਏਸ਼ੀਆਈ, ਦੱਖਣ-ਪੂਰਬੀ ਏਸ਼ੀਆਈ; ਉਮਰ: 20-70 ਸਾਲ | - |
ਨਤੀਜਾ
ਇਸ ਸਹਿਯੋਗ ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਪਾਰਕ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਇਆ:
- ਸੁਧਾਰੀ ਗਈ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਕਈ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਧੀ ਹੋਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਯਾਦ।
- ਪੱਖਪਾਤ ਘਟਾਉਣਾ: ਸੰਤੁਲਿਤ ਜਨਸੰਖਿਆ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨੇ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ।
- ਤੇਜ਼ ਵਿਕਾਸ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾਵਾਂ: ਸ਼ੈਲਫ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੇ ਲੰਬੇ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ।
- ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ: ਸਾਰੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਗਲੋਬਲ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਸਨ ਅਤੇ ਭਾਗੀਦਾਰ ਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਸਨ।
ਸ਼ਾਈਪ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨ, ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੋਤ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਗਤੀ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ। ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ AI ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਇਆ।
