AI ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ ಆರಂಭಿಕರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ನಿಮ್ಮ AI / ML ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಾಗಿ AI ಡೇಟಾ ಕಲೆಕ್ಷನ್ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಆರಿಸುವುದು
ಪರಿಚಯ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಮ್ಮ ಜೀವನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾನವರಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗಲು, ಅವರ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಸಾಧಿಸಲು ಅಲ್ಲ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
AI ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ನೆರವು, ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ಲಸಿಕೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ದಾಪುಗಾಲು ಹಾಕುತ್ತಿದೆ. ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳವರೆಗೆ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಜಾಗತಿಕ AI ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು 267 ರ ವೇಳೆಗೆ $2027 ಶತಕೋಟಿಯನ್ನು ತಲುಪುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ, 37% ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಈಗಾಗಲೇ AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ನಾವು ಇಂದು ಬಳಸುವ ಸುಮಾರು 77% ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳು AI-ಚಾಲಿತವಾಗಿವೆ. ಸರಳ ಸಾಧನಗಳು ಹೃದಯಾಘಾತವನ್ನು ಹೇಗೆ ಊಹಿಸುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಕಾರುಗಳು ಸ್ವತಃ ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ? ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಮನುಷ್ಯರಂತೆ ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತವೆ?
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಡೇಟಾ. ಡೇಟಾವು AI ಗೆ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ, ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ತಲುಪಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. AI ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
AI ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಎಂದರೇನು?
ಈ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಿದ ನಂತರ, ಇದು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆ:
ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಗೃಹ ಸಾಧನಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ AI-ಚಾಲಿತ ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದೆ. ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸ್ಥಗಿತ ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ಅವರು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಭಾಷಾ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಿಂದ ಸಾವಿರಾರು ಭಾಗವಹಿಸುವವರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಶೈಪ್ನಂತಹ ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಏಜೆನ್ಸಿಯನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳು, ಉಪಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
- ಅಲಾರಂಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು, ಹವಾಮಾನ ನವೀಕರಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿಚಾರಿಸುವುದು, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಹೋಮ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಆಜ್ಞೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವಂತಹ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಕಂಪನಿಯು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸಾಕಷ್ಟು ಕೊಠಡಿಗಳು, ಬಿಡುವಿಲ್ಲದ ಅಡುಗೆಮನೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೊರಾಂಗಣ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಂತಹ ನಿಜ ಜೀವನದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಅವರು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
- ಕಂಪನಿಯು ನಾಯಿ ಬೊಗಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ದೂರದರ್ಶನದ ಧ್ವನಿಗಳಂತಹ ಸುತ್ತುವರಿದ ಶಬ್ದಗಳ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದಗಳಿಂದ ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು AI ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಅವರು ಪ್ರತಿ ಆಡಿಯೊ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪೀಕರ್ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಅವರ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ.
- ಆಡಿಯೋ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಪಿಚ್ ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಅಥವಾ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅವರು ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆಗಾಗಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
- ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿಲಿಪಿಗಳಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- AI ನ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ವಿಭಿನ್ನ ವಯಸ್ಸಿನ ಗುಂಪುಗಳು, ವಿಭಿನ್ನ ಲಿಂಗಗಳು ಮತ್ತು ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಪನಿಯು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
- ನೈಜ-ಜೀವನದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕಂಪನಿಯು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಪ್ರಶ್ನೆ ಪ್ರಕಾರಗಳ AI ಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಸಹಜವಾಗಿ, ಇವೆಲ್ಲವೂ ಬಳಕೆದಾರರ ಒಪ್ಪಿಗೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲುಗಳು
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:
ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ
ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಡೇಟಾದಿಂದ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು (ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ) ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಶ್ರೇಣಿಗೆ (ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವುದು) ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು. ಈ ಭಾಗವು ಡೇಟಾವನ್ನು AI ಮಾದರಿಗೆ (ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್) ಸೂಕ್ತವಾದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಡೇಟಾ
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವು ಸರಿಯಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಈ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾನವ ತಜ್ಞರು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಥವಾ ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಅರೆ-ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ತಂತ್ರಗಳಂತಹ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾಡಬಹುದು. AI ಮಾದರಿಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು
ಸಂಶೋಧನೆ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳಂತಹ ಯಾವುದೇ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಾಗ, GDPR ಅಥವಾ CCPA ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶ ಅಥವಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮಾನದಂಡಗಳ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಮುಂದುವರಿಯುವ ಮೊದಲು ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಒಪ್ಪಿಗೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಸಹ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಅಥವಾ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಹಾನಿ ಅಥವಾ ತಾರತಮ್ಯದ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ನೈತಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು.
ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ
ಸಾಮಾಜಿಕ ಅಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುವ ಅಥವಾ ವರ್ಧಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವು ವಿಭಿನ್ನ ಗುಂಪುಗಳು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಈ ಹಂತವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಅಥವಾ ಸಮತೋಲಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ವಿಧಗಳು
ಈಗ, AI ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಒಂದು ಛತ್ರಿ ಪದವಾಗಿದೆ. ಈ ಜಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದು. ಅದು ಪಠ್ಯ, ವಿಡಿಯೋ ತುಣುಕಾಗಿರಬಹುದು, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ ಅಥವಾ ಇವೆಲ್ಲವುಗಳ ಮಿಶ್ರಣವಾಗಿರಬಹುದು. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಯಾವುದಾದರೂ ಡೇಟಾ. ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾದ ಕುರಿತು ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡಲು, ತ್ವರಿತ ಪಟ್ಟಿ ಇಲ್ಲಿದೆ:
ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ರಚನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಮೂಲದಿಂದ ಆಗಿರಬಹುದು. ಪ್ರಾರಂಭಿಸದವರಿಗೆ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಅರ್ಥ ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರಗಳಿಂದ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದವು, ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿನ ವಿವರಗಳಾಗಿವೆ. ಅವರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರಚನೆ ಅಥವಾ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾ
ಡೇಟಾದ ಅತ್ಯಂತ ಹೇರಳವಾಗಿರುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು, ಜಿಪಿಎಸ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಯೂನಿಟ್ಗಳು, ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಧನಗಳು, ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ರಚಿಸಬಹುದು. ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯವು ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು, ಕೈಬರಹದ ದಾಖಲೆಗಳು, ಪಠ್ಯದ ಚಿತ್ರಗಳು, ಇಮೇಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಾಗಿರಬಹುದು.
ಆಡಿಯೋ ಡೇಟಾ
ಆಡಿಯೋ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಉತ್ತಮ ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವು. ಒಂದೇ ಪ್ರಶ್ನೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಬಹುದಾದ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವರು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾ
ಚಿತ್ರಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಪ್ರಕಾರವಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್ ಲೆನ್ಸ್ನಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಂದ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯವರೆಗೆ, ಚಿತ್ರಗಳು ತಡೆರಹಿತ ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾ
ವೀಡಿಯೊಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಾಗಿವೆ, ಅದು ಯಂತ್ರಗಳು ಏನನ್ನಾದರೂ ಆಳವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು?
ಆದ್ದರಿಂದ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಮೂಲ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ? ನಿಮಗೆ ಯಾವ ಡೇಟಾ ಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದರಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು? ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಹು ಮೂಲಗಳು ಯಾವುವು?
ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ML ಮಾದರಿಗಳ ಸ್ಥಾಪಿತ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಡೇಟಾ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಕಾಳಜಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ಉತ್ತಮ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನೀಡಲು, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ ವಿವಿಧ ಚಾನಲ್ಗಳು, ಮಾರ್ಗಗಳು, ಮೂಲಗಳು ಅಥವಾ ಮಾಧ್ಯಮಗಳಿವೆ:
ಉಚಿತ ಮೂಲಗಳು
ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಇವುಗಳು AI ತರಬೇತಿ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಉಚಿತವಾಗಿ ನೀಡುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಾಗಿವೆ. ಉಚಿತ ಮೂಲಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವೇದಿಕೆಗಳು, ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೈರೆಕ್ಟರಿಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಆರ್ಕೈವ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸರ್ಕಾರಿ ಪೋರ್ಟಲ್ಗಳವರೆಗೆ ಯಾವುದಾದರೂ ಆಗಿರಬಹುದು.
ಉಚಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರಮ ಹಾಕಲು ಬಯಸದಿದ್ದರೆ, ಕಾಗಲ್, AWS ಸಂಪನ್ಮೂಲ, UCI ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಮೀಸಲಾದ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟಲ್ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಅದು ನಿಮಗೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಉಚಿತವಾಗಿ ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ.
ಆಂತರಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು
ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಅನುಕೂಲಕರ ಆಯ್ಕೆಗಳಾಗಿ ಕಂಡುಬಂದರೂ, ಅವುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹಲವಾರು ಮಿತಿಗಳಿವೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನೀವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ಖಚಿತವಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಟೈಮ್ಲೈನ್ಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಬಹುದು.
ನಿಮ್ಮ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಾಗವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಸದಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಅನ್ವೇಷಿಸದಿದ್ದರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವರ್ಗಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಿತವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ
ನೀವು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು. ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಅಲ್ಲಿ
ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಚಾನಲ್ನಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಡೇಟಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ.
ಅವು ನಿಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ ಮೂಲಗಳಾದ CRM ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು, ಫಾರ್ಮ್ಗಳು, ಇಮೇಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಲೀಡ್ಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಸೇವೆ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಟಚ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾ, ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ, ವೆಬ್ಸೈಟ್ ಡೇಟಾ, ಹೀಟ್ ಮ್ಯಾಪ್ಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವು. ಈ ಆಂತರಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ, ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅದರ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನತನದ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಖಚಿತವಾಗಿರಬಹುದು.
ಪಾವತಿಸಿದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು
ಅವರು ಎಷ್ಟು ಉಪಯುಕ್ತವೆಂದು ಧ್ವನಿಸಿದರೂ, ಆಂತರಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ತೊಡಕುಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳ ನ್ಯಾಯಯುತ ಪಾಲನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಟ್ಯಾಲೆಂಟ್ ಪೂಲ್ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನವು ಡೇಟಾ ಟಚ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಿಮ್ಮ ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ನಡುವಿನ ಸಮನ್ವಯವು ನಿಷ್ಪಾಪವಾಗಿರಬೇಕು.
ಇಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ನೀವು ಪಾವತಿಸಿದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಿರಿ. ಅವು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸೇವೆಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಪಾವತಿಸಿದ ಮೂಲಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಮೇಲೆ ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವರು ಹೊಂದಿರುವ ಮೊದಲ ಅನಿಸಿಕೆ ಅವರು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ,
ನೀವು ಗಣಿತವನ್ನು ಮಾಡಿದಾಗ, ಅವು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಅಗ್ಗವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಅವರ ವಿಸ್ತಾರವಾದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ನಿಮ್ಮ AI ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಎಷ್ಟು ಅಸಂಬದ್ಧವಾಗಿದ್ದರೂ ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಮೂರು ಮೂಲಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ವಿವರವಾದ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೀಡಲು, ಇಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಟೇಬಲ್ ಇಲ್ಲಿದೆ:
ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು | ಆಂತರಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು | ಪಾವತಿಸಿದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು |
---|---|---|
ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಉಚಿತವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. | ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಆಂತರಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಸಹ ಉಚಿತವಾಗಬಹುದು. | ನಿಮಗಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ನೀವು ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಪಾವತಿಸುತ್ತೀರಿ. |
ಆದ್ಯತೆಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಬಹು ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ. | AI ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನೀವು ಕಸ್ಟಮ್-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. | ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಷ್ಟು ಕಾಲ ನೀವು ಕಸ್ಟಮ್-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. |
ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಕಂಪೈಲಿಂಗ್, ಕ್ಯುರೇಟಿಂಗ್, ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. | ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಟಚ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ನೀವು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು. | ಮಾರಾಟಗಾರರಿಂದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿವೆ. ಅರ್ಥ, ಅವುಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆಯೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ. |
ನೀವು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪರವಾನಗಿ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ. | ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ಸೀಮಿತ ಸಮಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಆಂತರಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗುತ್ತವೆ. | ನಿಮ್ಮ ಗಡುವನ್ನು ನೀವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸಬಹುದು. |
ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾವು ನಿಮ್ಮ AI ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ?
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನೀವು ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಮೂರು ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರವು ನಿಮ್ಮ AI ಪರಿಹಾರದ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಏಕರೂಪವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಸಮಯೋಚಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರಂತೆಯೇ, ಕೆಟ್ಟ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮುರಿಯಬಹುದು, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಓರೆಯಾಗಿಸಬಹುದು, ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇತರ ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
ಆದರೆ ಇದು ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ? ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲವೇ? ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ, ಇಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ಮುಂದೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ.
ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾ - ಅದು ಏನು?
ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಒಳನೋಟಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿವೆ. ಆದರೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಅವರು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುವ ಮೂಲಕ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅದು ಅಲ್ಲ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಯಾವುದೇ/ಸೀಮಿತ ಒಳನೋಟಗಳು ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ AI ಯೋಜನೆಗೆ ಅಥವಾ ಅದರ ತರಬೇತಿ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಂದ ನೀವು ಮೂಲವನ್ನು ಪಡೆದಾಗ ಅಥವಾ ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾ ಟಚ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸಡಿಲವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಿದಾಗ, ನೀವು ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ರಚಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು. ನಿಮ್ಮ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ನೀವು ಮಾನವ ಸಮಯವನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡುವುದಲ್ಲದೆ ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನದ ಉಡಾವಣೆಯನ್ನೂ ತಳ್ಳುತ್ತೀರಿ.
ನಿಮ್ಮ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿಮಗೆ ಇನ್ನೂ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ, ತ್ವರಿತ ಪಟ್ಟಿ ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ನೀವು ಲೆಕ್ಕವಿಲ್ಲದಷ್ಟು ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವ್ಯರ್ಥ ಸಮಯಗಳು, ಶ್ರಮ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಮೇಲೆ ಹಣವನ್ನು ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ.
- ಗಮನಿಸದಿದ್ದಲ್ಲಿ ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾವು ನಿಮಗೆ ಕಾನೂನು ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ತರಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಬಹುದು
ಮಾದರಿಗಳು. - ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ನೀವು ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಾಗ, ಅದು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ
- ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಪಕ್ಷಪಾತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹಿನ್ನಡೆಗಳನ್ನು ತರಬಹುದು.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದಕ್ಕೆ ಪರಿಹಾರವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೀವು ಆಶ್ಚರ್ಯ ಪಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಇದೆ.
ಪಾರುಗಾಣಿಕಾಕ್ಕೆ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು
ನೀವು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿರುವುದು ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು. ಅದರೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರೊಂದಿಗೆ ಸಹಯೋಗದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವೆಚ್ಚಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ಖಚಿತವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿ ಕೆಲವರು ಈಗಾಗಲೇ ಮಾನಸಿಕ ಬಜೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ನಾವು ಮುಂದಿನ ಕಡೆಗೆ ಹೋಗುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಬಜೆಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತಿರುವಾಗ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶಗಳು
AI ತರಬೇತಿಯು ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಬಜೆಟ್ ಅದರ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅಂಗವಾಗುತ್ತದೆ. AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಹಣವನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು RoI, ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಿಖರತೆ, ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಬಹಳಷ್ಟು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಲೀಕರು ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಎಡವುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ತರುವ ಆತುರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಖರ್ಚು ಮಾಡಲು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವಿಭಾಗವು ನಿಮಗೆ ಸರಿಯಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನೀವು AI ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಬಜೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಕುಳಿತಿರುವಾಗ, ಮೂರು ವಿಷಯಗಳು ಅಥವಾ ಅಂಶಗಳು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ನೋಡೋಣ.
ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣ
ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯು ಅದು ಎಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಳುತ್ತಾ ಬಂದಿದ್ದೇವೆ. ಇದರರ್ಥ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಪರಿಮಾಣವು ಹೆಚ್ಚು, ಕಲಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು. ಆದರೆ ಇದು ತುಂಬಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಈ ಕಲ್ಪನೆಗೆ ಒಂದು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹಾಕಲು, ಡೈಮೆನ್ಷನಲ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಒಂದು ವರದಿಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿತು, ಅದು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಕನಿಷ್ಠ 100,000 ಮಾದರಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು.
100,000 ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಮೂಲಕ, ನಾವು 100,000 ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಅಗತ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
ಇದರೊಂದಿಗೆ ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿಯಮವಾಗಿದೆ, ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವಾದ ಮತ್ತೊಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ. ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಪರಿಹಾರದೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಏನು ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದು ನಿಮಗೆ ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಶಿಫಾರಸ್ಸು ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ವ್ಯವಹಾರವು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಬೆಲೆ ತಂತ್ರ
ನಿಮಗೆ ನಿಜವಾಗಿ ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ನೀವು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ನೀವು ಡೇಟಾ ಬೆಲೆ ತಂತ್ರದ ಮೇಲೆ ಮುಂದಿನ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸರಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ, ನೀವು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಅಥವಾ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ನೀವು ಹೇಗೆ ಪಾವತಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂದರ್ಥ.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಇವುಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಅನುಸರಿಸುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಬೆಲೆ ತಂತ್ರಗಳಾಗಿವೆ:
ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ | ಬೆಲೆ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ |
---|---|
ಒಂದೇ ಇಮೇಜ್ ಫೈಲ್ಗೆ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ | |
ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡ್, ನಿಮಿಷ, ಒಂದು ಗಂಟೆ ಅಥವಾ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಫ್ರೇಮ್ಗೆ ಬೆಲೆ | |
ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡ್, ಒಂದು ನಿಮಿಷ ಅಥವಾ ಗಂಟೆಗೆ ಬೆಲೆ | |
ಪ್ರತಿ ಪದ ಅಥವಾ ವಾಕ್ಯಕ್ಕೆ ಬೆಲೆ |
ಆದರೆ ನಿಲ್ಲು. ಇದು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ನೈಜ ವೆಚ್ಚವು ಈ ರೀತಿಯ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ:
- ಅನನ್ಯ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಾಗ, ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಅಥವಾ ಭೌಗೋಳಿಕತೆಯಿಂದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮೂಲವಾಗಿ ಪಡೆಯಬೇಕು
- ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣದ ಜಟಿಲತೆ
- ನಿಮಗೆ ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಬೇಕು?
- ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ಸಮಯ
- ಯಾವುದೇ ಸೂಕ್ತವಾದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು
ನೀವು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ AI ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಾಗಿ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವೆಚ್ಚವು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿರಬಹುದು ಆದರೆ ನೀವು ಹಲವಾರು ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಬೆಲೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು
ಇದು ಟ್ರಿಕಿ ಆಗಿದೆ. ನೀವು ನೋಡಿದಂತೆ, ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅಥವಾ ಮೂಲಕ್ಕೆ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ. ಯಾವುದೇ ತೊಡಕುಗಳಿಲ್ಲದೆ ನೀವು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಉಚಿತವಾಗಿ ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕಾರಣ ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಉತ್ತಮವೆಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನವು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದೀಗ, ಪಾವತಿಸಿದ ಮೂಲಗಳು ತುಂಬಾ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಇಲ್ಲಿ ತೊಡಕುಗಳ ಪದರವನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿರುವಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು, ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ನೀವು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶ್ರಮವನ್ನು ವ್ಯಯಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವಿರಿ.
ಪಾವತಿಸಿದ ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ, ಪಾವತಿಯು ಒಂದು ಬಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಯಂತ್ರ-ಸಿದ್ಧ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವು ಇಲ್ಲಿ ಬಹಳ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿದೆ. ಉಚಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ನೀವು ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯಬಹುದು ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸಿದರೆ, ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನೀವು ಬಜೆಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಪರ್ಧೆಯು ತೀವ್ರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ಸೀಮಿತ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ನೀವು ನಂಬಿದರೆ, ನೀವು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಏರಿಳಿತದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ನೀವು ಪಾವತಿಸಿದ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು.
ಬಜೆಟ್ ಮಾಡುವುದು ನಿಶ್ಚಿತಗಳನ್ನು ಒಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ತುಣುಕನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು. ಈ ಮೂರು ಅಂಶಗಳು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ AI ತರಬೇತಿ ಬಜೆಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಮನೆಯೊಳಗಿನ ಡೇಟಾ ಸ್ವಾಧೀನವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯೇ?
ಬಜೆಟ್ ಮಾಡುವಾಗ, ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾ ಸ್ವಾಧೀನತೆಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. ಪಾವತಿಸಿದ ಮೂಲಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಹಿಂಜರಿಯುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಈ ವಿಭಾಗವು ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಗುಪ್ತ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಚ್ಚಾ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ: ಕಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು ಬಳಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಸಿಬ್ಬಂದಿ ವೆಚ್ಚಗಳು: ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಪಾವತಿಸುವುದು.
ಟೂಲ್ ಚಂದಾದಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ: ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರಗಳು, CMS, CRM ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ವೆಚ್ಚಗಳು.
ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು: ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವಿಂಗಡಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಅಟ್ರಿಷನ್ ವೆಚ್ಚಗಳು: ಹೊಸ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನೀವು ಗಳಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ನೀವು ಖರ್ಚು ಮಾಡಬಹುದು. ಒಟ್ಟು ವೆಚ್ಚವು ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರ ಶುಲ್ಕಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಉಂಟಾದ ವೆಚ್ಚ = ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ * ಪ್ರತಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗೆ ವೆಚ್ಚ + ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ವೆಚ್ಚ
ನಿಮ್ಮ AI ತರಬೇತಿ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಅನ್ನು ತಿಂಗಳುಗಳವರೆಗೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದರೆ, ನೀವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅನುಭವಿಸುವ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಿ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಡೇಟಾ ಸ್ವಾಧೀನ ಕಾಳಜಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪರಿಹಾರವೇ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಪರ್ಯಾಯವಿದೆಯೇ?
ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ AI ಡೇಟಾ ಕಲೆಕ್ಷನ್ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪರಿಹಾರವಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದ ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ. ನಾವು ಅವರನ್ನು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ.
ಅವು ನಿಮ್ಮ ಅನನ್ಯ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ Shaip ನಂತಹ ವ್ಯವಹಾರಗಳಾಗಿವೆ. ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು, ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಅವು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಗಮನಹರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರೊಂದಿಗೆ ಸಹಯೋಗ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಮುಖ್ಯವಾದ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ನೀವು ನಿಯಂತ್ರಣ ಹೊಂದಿರುವವರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಸಹ ನೀವು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತೀರಿ. ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಪ್ರಯೋಜನದ ಕುರಿತು ನಿಮಗೆ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡಲು, ತ್ವರಿತ ಪಟ್ಟಿ ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ನಿಮ್ಮ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಇತರ ನಿಶ್ಚಿತಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
- ಚಿತ್ರಗಳು, ವೀಡಿಯೊಗಳು, ಪಠ್ಯ, ಆಡಿಯೊ ಫೈಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಇವೆಲ್ಲವುಗಳಂತಹ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮೂಲ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅವು ಹೊಂದಿವೆ.
- ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅದನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪ್ರಯತ್ನವಾಗಿದ್ದು, ವಿವರ ಮತ್ತು ಸಮಯಕ್ಕೆ ನಿಖರವಾದ ಗಮನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
- ನೀವು ವಿಷಯದ ಪರಿಣಿತರನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಿರಿ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವು ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಆರೋಗ್ಯೇತರ ವೃತ್ತಿಪರರಿಂದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರೊಂದಿಗೆ, ಅದು ಹಾಗಲ್ಲ. ಅವರು SMEಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉದ್ಯಮದ ಪರಿಣತರು ಸರಿಯಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
- ಅವರು ಡೇಟಾ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು HIPAA ಅಥವಾ ಇತರ ಉದ್ಯಮ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಸರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಯಾವುದೇ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ಕಾನೂನು ತೊಡಕುಗಳಿಂದ ದೂರವಿರಿ.
- ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವಲ್ಲಿ ದಣಿವರಿಯಿಲ್ಲದೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ನೀವು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
- ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಾಪಿತ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ನೀವು ಇತ್ತೀಚಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ದಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಅವರು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಹ ಸುಲಭ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯತೆಗಳಲ್ಲಿನ ಹಠಾತ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸಿದ ಅಗತ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವರು ಮನಬಂದಂತೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ.
ಈ ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಎಷ್ಟು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಸರಳವಾದ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ನೀವು ಈಗ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ನಾವು ದೃಢವಾಗಿ ನಂಬುತ್ತೇವೆ. ಈ ತಿಳುವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ AI ಯೋಜನೆಗಾಗಿ ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯೋಣ.
ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು
ನಿಮ್ಮ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ, ಇತ್ತೀಚಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಚಿತ್ರಗಳು, ವೀಡಿಯೊಗಳು, ಪಠ್ಯ, ಅಥವಾ ಆಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಮೂಲವಾಗಿಸಲು ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ
ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ.
ಡೇಟಾ ಪಕ್ಷಪಾತ
ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ನಿವಾರಿಸಿ, ನೀವು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಿರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್ಗಳಿಂದ ವಿಷಯ ತಜ್ಞರು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಡೇಟಾ ಡಿ-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಕಾನೂನು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು HIPAA, GDPR, ಅಥವಾ ಇತರ ಉದ್ಯಮ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಸರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧರಾಗಿರಿ.
ಸರಿಯಾದ AI ಡೇಟಾ ಕಲೆಕ್ಷನ್ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು
AI ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಥವಾ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಕೆಲವು ಸರಳ ಅಂಶಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಸಹಯೋಗಕ್ಕಾಗಿ ಕೈಕುಲುಕಬೇಕು.
ನೀವು ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ, ನಾವು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಚರ್ಚಿಸಿದ್ದನ್ನು ನೀವು ಅನುಸರಿಸಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ನಾವು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತ ರೀಕ್ಯಾಪ್ ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ನೀವು ಚೆನ್ನಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ
- ನಿಮ್ಮ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಾಗ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ
- ನಿಮ್ಮ ಬಜೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಆಗಿದೆ
- ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ
ಈ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ನಂತರ, ಆದರ್ಶ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಹುಡುಕಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ.
ಮಾದರಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಲಿಟ್ಮಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಒಪ್ಪಂದಕ್ಕೆ ಸಹಿ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಒಳ್ಳೆಯದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೀವು ಪಾವತಿಸುವ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಅವಶ್ಯಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.
ಅವರು ನಿಮ್ಮ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದರೆ, ಸರಿಯಾದ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅವರ ಸಹಯೋಗದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಇದು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿರಬಹುದು. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನೀವು ಬಹು ಮಾರಾಟಗಾರರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರುತ್ತೀರಿ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಒದಗಿಸುವವರನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಯಾರು ಸೂಕ್ತರು ಎಂಬುದನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಲು ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅವರು ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಆಗಿದ್ದರೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಎಲ್ಲಾ ನಿಯಂತ್ರಕ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಬದಿಯಲ್ಲಿರಲು, ಅವರ ಅನುಸರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿಚಾರಿಸಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಿ.
ಅವರ QA ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿ
ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮತ್ತು ಲೇಯರ್ಡ್ ಆಗಿದೆ. ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿರುವ ರೇಖೀಯ ವಿಧಾನವಿದೆ. ಅವರು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಅವರ QA ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿ ಮತ್ತು ಅವರು ಮೂಲ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ಗಳ ಮೂಲಕ ರವಾನಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ವಿಚಾರಿಸಿ. ಇದು ನಿಮಗೆ ಒಂದು ನೀಡುತ್ತದೆ
ನೀವು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಅಂತಿಮ ವಿತರಣೆಗಳು ಯಂತ್ರ-ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆ.
ಡೇಟಾ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು
ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಗ್ರಾಹಕರು ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳುತ್ತಾರೆ. ನೀವು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ, ಡೇಟಾ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಅವರು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಅಥವಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಮಾತನಾಡಿ. ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಕಷ್ಟ ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನವಾಗಿದ್ದರೂ, ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ದೂರವಿರಿಸಲು ಅವರು ಅನುಸರಿಸುವ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನೀವು ಇನ್ನೂ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಅವರು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿದ್ದಾರೆಯೇ?
ಒಂದು-ಬಾರಿ ವಿತರಣೆಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ. ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ವಿತರಣೆಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಉತ್ತಮ ಸಹಯೋಗಗಳು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಹೆಚ್ಚಳದೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅಳೆಯುತ್ತವೆ
ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಲ್ಲಿ ನೀವು ಮಾತನಾಡುತ್ತಿರುವ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಬಹುದೇ ಎಂದು ಚರ್ಚಿಸಿ. ಮತ್ತು ಅವರು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಬೆಲೆ ತಂತ್ರವು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಅತ್ಯುತ್ತಮ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಹುಡುಕಲು ನೀವು ಶಾರ್ಟ್ಕಟ್ ಅನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವಿರಾ? ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರಿ. ಈ ಎಲ್ಲಾ ಬೇಸರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ.
ನಾವು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಚರ್ಚಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಪ್ರವರ್ತಕರಾಗಿರುವುದರಿಂದ, AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲು ಏನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವು ಎಲ್ಲದರ ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ.
ಖರೀದಿದಾರರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ನಂಬುತ್ತೇವೆ. AI ತರಬೇತಿಯು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಈ ಸಲಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸುಗಳೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಬೇಸರಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನವು ಈ ಎಲ್ಲದರಿಂದ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುವ ಏಕೈಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.
ನೀವು ಒಪ್ಪುವುದಿಲ್ಲವೇ?