ಯಾವುದೇ AI ಮಾದರಿಯ ಯಶಸ್ಸು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ನೀಡಲಾದ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ML ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ. AI ಮಾದರಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅಧಿಕೃತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿರಬೇಕು ಎಂದು ಹೇಳಲು ಅನಾವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವು ಉನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
AI ಮತ್ತು ML ಮಾದರಿಗಳು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿರುವ ಡೇಟಾವು ವ್ಯವಹಾರದಿಂದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಮಟ್ಟದ್ದಾಗಿರಬೇಕು. ಆದರೂ, ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಸವಾಲಾಗಿದೆ.
ಕಂಪನಿಗಳು ಈ ಸವಾಲನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ತಮ್ಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿರ್ವಹಣಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ Shaip ನಂತಹ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಬೇಕು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಶೈಪ್ನಲ್ಲಿ, ವಿಕಾಸಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ನಾವು ನಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳ ನಿರಂತರ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಸಹ ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
ಶೈಪ್ನ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಪರಿಚಯ
ಶೈಪ್ನಲ್ಲಿ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಮಹತ್ವ ಮತ್ತು ML ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಅದರ ಭಾಗ ಮತ್ತು AI- ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಕೆಲಸಗಾರರನ್ನು ಕೌಶಲ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಅವರ ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ನಾವು ಸಮಾನವಾಗಿ ಗಮನಹರಿಸಿದ್ದೇವೆ.
ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿರುವ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಾವು ಅನುಸರಿಸುತ್ತೇವೆ ಇದರಿಂದ ನಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ.
ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿರ್ವಹಣೆ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುವಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿರ್ವಹಣಾ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ-ಇನ್-ಲೂಪ್ನೊಂದಿಗೆ, ನಮ್ಮ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿರ್ವಹಣಾ ಮಾದರಿಯು ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ನಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಹಲವಾರು ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ತಲುಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ನಮ್ಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಆಡಿಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಹರಿವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ.
- ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
- ಆಡಿಟ್ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ
- ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್
- ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ 2-ಲೇಯರ್ ಆಡಿಟ್
- ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪಠ್ಯ ಮಾಡರೇಶನ್
- ಟಿಪ್ಪಣಿ 2-ಲೇಯರ್ ಆಡಿಟ್
- ಕೆಲಸದ ವಿತರಣೆ
- ಗ್ರಾಹಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ
ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸ್ ವರ್ಕರ್ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಆನ್ಬೋರ್ಡಿಂಗ್
ನಮ್ಮ ಕಠಿಣ ಕೆಲಸಗಾರರ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಆನ್ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಉಳಿದ ಸ್ಪರ್ಧೆಯಿಂದ ನಮ್ಮನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅತ್ಯಂತ ನುರಿತ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮಂಡಳಿಯಲ್ಲಿ ತರಲು ನಾವು ನಿಖರವಾದ ಆಯ್ಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ:
- ಅವರ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಭವವು ನಮ್ಮ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪಠ್ಯ ಮಾಡರೇಟರ್ ಆಗಿ ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವ.
- ಅವುಗಳ ಉತ್ಪಾದಕತೆ, ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹಿಂದಿನ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಯೋಜನೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲಂಬಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸಗಾರನನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನವು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
ನಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಇಲ್ಲಿಗೆ ಮುಗಿಯುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರ ಅರ್ಹತೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನಾವು ಕಾರ್ಮಿಕರನ್ನು ಮಾದರಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ಅವರನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಒಮ್ಮೆ ಕೆಲಸಗಾರರನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಅವರು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ SOW, ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, ಮಾದರಿ ವಿಧಾನಗಳು, ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅಗತ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಪೂರ್ಣ ತರಬೇತಿಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತಾರೆ.
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
ಮಾತ್ರ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡಬಲ್-ಲೇಯರ್ಡ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತಪಾಸಣೆಗಳನ್ನು ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಮುಂದಿನ ತಂಡಕ್ಕೆ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹಂತ 1: ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಪರಿಶೀಲನೆ
ಶೈಪ್ನ QA ತಂಡವು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ ಹಂತ 1 ಗುಣಮಟ್ಟ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅವರು ಎಲ್ಲಾ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ವಿರುದ್ಧ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹಂತ 2: ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಕ್ವಾಲಿಟಿ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಚೆಕ್
ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ, ಅನುಭವಿ ಮತ್ತು ಅರ್ಹ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ CQA ತಂಡವು ಉಳಿದ 20% ರೆಟ್ರೋಸ್ಪೆಕ್ಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಐಟಂಗಳು ಸೇರಿವೆ,
- URL ಮೂಲವು ಅಧಿಕೃತವಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಇದು ಡೇಟಾ ವೆಬ್-ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆಯೇ?
- ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಶಾರ್ಟ್ಲಿಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ URL ಗಳಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಇದೆಯೇ?
- ವಿಷಯವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?
- ವಿಷಯವು ಮಾಡರೇಶನ್ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆಯೇ?
- ಆದ್ಯತೆಯ ಡೊಮೇನ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆಯೇ?
- ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರವು ಮೂಲವಾಗಿದೆಯೇ?
- ಪ್ರತಿ ಮಾಡರೇಶನ್ ವರ್ಗವು ಕನಿಷ್ಟ ವಾಲ್ಯೂಮ್ ಸ್ಲ್ಯಾಬ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ?
- ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ-ಇನ್-ಲೂಪ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?
ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಂತೆಯೇ, ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಾಗಿ ನಾವು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯ ಎರಡು ಪದರಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ.
ಹಂತ 1: ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಪರಿಶೀಲನೆ
ತಂಡ ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಹೊಂದಿಸಿರುವ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ವಿರುದ್ಧ 100% ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಂತ 2: ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಕ್ವಾಲಿಟಿ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಚೆಕ್
ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು 15 ರಿಂದ 20% ರಷ್ಟು ರೆಟ್ರೋಸ್ಪೆಕ್ಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಬ್ಲ್ಯಾಕ್ ಬೆಲ್ಟ್ ಹೊಂದಿರುವವರು ಕನಿಷ್ಠ 10 ವರ್ಷಗಳ ಅನುಭವ ಹೊಂದಿರುವ ಅರ್ಹ ಮತ್ತು ಅನುಭವಿ CQA ತಂಡದಿಂದ ಈ ಹಂತವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಪಠ್ಯ ಮಾಡರೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆ
- ಪ್ರತಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗೆ ಸರಿಯಾದ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಡರೇಶನ್ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
- ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ನಾವು ಆಧರಿಸಿ ದೈನಂದಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಹ ನೀಡುತ್ತೇವೆ ಪ್ಯಾರೆಟೊ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅವರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಕ್ಲೈಂಟ್ನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು.
ಬಾಟಮ್ ಕ್ವಾರ್ಟೈಲ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಡಿಮೆ-ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ನಾವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಪದರವನ್ನು ಇರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಅಂತಿಮ ವಿತರಣೆಯ ಮೊದಲು, ಮಾದರಿ ನೈರ್ಮಲ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿವೆ ಎಂದು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್
ಯೋಜನೆಯ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ನಾವು 90 ರಿಂದ 95% ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಉನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿರ್ವಹಣಾ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕೆಳಗಿನ ಯಾವುದೇ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ನಮ್ಮ ತಂಡವು ಸಜ್ಜುಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- F1 ಸ್ಕೋರ್ ಅಥವಾ F ಅಳತೆ - ಎರಡು ವರ್ಗೀಕರಣಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು - 2* ((ನಿಖರತೆ * ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ)/ (ನಿಖರತೆ + ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ))
- ಅವಕಾಶಗಳಿಂದ ಭಾಗಿಸಿದ ದೋಷಗಳ ಅನುಪಾತವಾಗಿ DPO ಅಥವಾ ದೋಷಗಳು ಪ್ರತಿ ಅವಕಾಶ ವಿಧಾನವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿ ಆಡಿಟ್ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
Shaip ನ ಮಾದರಿ ಆಡಿಟ್ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್ನ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಇದನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಕ್ಲೈಂಟ್ನಿಂದ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಅದನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಚರ್ಚೆಯ ನಂತರ ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಬಹುದು.
- ಭಾಷಾ ಪರಿಶೀಲನೆ
- URL ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಚೆಕ್
- ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆ
- ಪ್ರತಿ ಭಾಷೆಗೆ ಸಂಪುಟ ಮತ್ತು ಮಾಡರೇಶನ್ ವರ್ಗ
- ಉದ್ದೇಶಿತ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳು
- ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತತೆ
- ವಿಷಕಾರಿ ನುಡಿಗಟ್ಟು ಪರಿಶೀಲನೆ
- ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಪರಿಶೀಲನೆ
- ಸ್ಥಿರತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ
- ಟಿಪ್ಪಣಿ ವರ್ಗ ಪರಿಶೀಲನೆ
- ಕ್ಲೈಂಟ್ನ ಆದ್ಯತೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಯಾವುದೇ ಇತರ ಕಡ್ಡಾಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಾವು ಕಠಿಣ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಎಲ್ಲಾ AI- ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತವಾಗಿವೆ ಎಂದು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. ಮತ್ತು, ಹೊಂದಿರುವ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಾ AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ಣಾಯಕತೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಯಶಸ್ಸಿನ ಮೇಲೆ ಅದರ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ.
