ದೃಢವಾದ AI-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ - ಕೇವಲ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ, ನಿಖರವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ. ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಷ್ಕೃತ ಡೇಟಾ ಮಾತ್ರ ನಿಮ್ಮ AI ಯೋಜನೆಗೆ ಶಕ್ತಿ ತುಂಬುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧತೆಯು ಯೋಜನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಭಾರಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು AI ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಇಂಧನ ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯು ಎತ್ತುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನಿಮಗೆ ರಾಕೆಟ್ ಇಂಧನ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ನೀವು ತೊಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಕಚ್ಚಾ ತೈಲವನ್ನು ಹಾಕಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಉನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾಹಿತಿಯು ಮಾತ್ರ ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗೆ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು (ಇಂಧನದಂತಹ) ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆ ಪರಿಷ್ಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಕೆಲವು ನಿರಂತರ ತಪ್ಪುಗ್ರಹಿಕೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ.
ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು AI ಯೋಜನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ. ಕೆಲವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು-ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ML ಮಾದರಿಗಳು ವಿವರವಾದ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ.
ಆದರೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಾವು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ?
ನಾವು ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಗುಣಮಟ್ಟದ, ನಿಖರತೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯ ವಿಷಯ. ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ನೆಲದ ಸತ್ಯ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾದರೆ ಅದು ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾದ ಸ್ಥಿರತೆಯು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಾದ್ಯಂತ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ನಿಖರತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಯೋಜನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಅದರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಇದು ಮಾನದಂಡವಾಗಿರಬೇಕು.
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಯೋಜನೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಸಮಗ್ರ ಅಂಶವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
- ಕಳಪೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವು ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ತಂತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಮರುಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಇದು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಯೋಜನೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವಾಗ ನಾವು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೇವೆ?
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳಿವೆ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಮೊದಲು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ. ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳು ಸೇರಿವೆ:
ತಜ್ಞರು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ಮಾನದಂಡಗಳು
ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳು ಅಥವಾ ಚಿನ್ನದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವಿಧಾನಗಳು ಯೋಜನೆಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಉಲ್ಲೇಖ ಬಿಂದುವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸುಲಭ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಒಳ್ಳೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಆಯ್ಕೆಗಳಾಗಿವೆ. ಇದು ತಜ್ಞರು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ಮಾನದಂಡದ ವಿರುದ್ಧ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.
ಕ್ರೋನ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ನ ಆಲ್ಫಾ ಪರೀಕ್ಷೆ
ಕ್ರೋನ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ನ ಆಲ್ಫಾ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಐಟಂಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಅಥವಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಲೇಬಲ್ನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಳೆಯಬಹುದು.
ಒಮ್ಮತದ ಮಾಪನ
ಒಮ್ಮತದ ಮಾಪನವು ಯಂತ್ರ ಅಥವಾ ಮಾನವ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರ ನಡುವಿನ ಒಪ್ಪಂದದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ ಒಮ್ಮತವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಲುಪಬೇಕು ಮತ್ತು ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ವಹಿಸಬೇಕು.
ಪ್ಯಾನಲ್ ವಿಮರ್ಶೆ
ಪರಿಣಿತ ಸಮಿತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಲೇಬಲ್ನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ಡೇಟಾ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಭಾಗವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮಾದರಿಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ
AI ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಶಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಖರೀದಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ AI ನಿಂದ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸ್ವಯಂ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಹಲವರು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸದ್ಯಕ್ಕೆ, ವಾಸ್ತವವೆಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮಾನವರು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ನಿಖರತೆ ತುಂಬಾ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ರಚಿಸಲಾದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ಸಮಯದ ಉಳಿತಾಯವನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮತ್ತೊಂದು ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆ - ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಅಳವಡಿಕೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ - ಸಣ್ಣ ದೋಷಗಳು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ. AI ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಎಂಬ ವಿದ್ಯಮಾನದಿಂದಾಗಿ ಸಣ್ಣ ದೋಷಗಳು ಸಹ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಎಂದಿಗೂ ಉದ್ದೇಶಿಸದ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತವೆ.
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ - ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯ ಅಂಶಗಳು - ಯೋಜನೆಗಳ ಅನನ್ಯ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸತತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ -
ಸ್ವಯಂ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರಗಳು
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಸ್ವಯಂ ಟಿಪ್ಪಣಿ ನಿಖರ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಕೈಪಿಡಿ QA ಗಳು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ದೋಷಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಅಮಾನ್ಯ ಉತ್ತರಗಳು, ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ತಜ್ಞರ ಮೂಲಕ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಸಣ್ಣ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ತಪ್ಪುಗಳು ಯೋಜನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವಿಮರ್ಶೆ ಪರಿಕರಗಳಿಂದ ಈ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಡೇಟಾ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿವಿಧ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳ ಗಾತ್ರದಿಂದ ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಪ್ರತಿ AI ಹೆಡ್‌ಲೈನ್‌ನ ಹಿಂದೆ ಒಂದು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಶೈಪ್ ಅದನ್ನು ನೋವುರಹಿತವಾಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ
AI ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮೋಸಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು
ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಆಂತರಿಕ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಕೊರತೆಯಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಿವೆ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೇಡಿಕೆಯಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು AI ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಈ ವೃತ್ತಿಪರರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ತಲುಪದ ಚೆಕ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ಬಜೆಟ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕ್ರೌಡ್‌ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಂತಹ) ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ಅದು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕಾಡಲು ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಅನುಭವಿ ಬಾಹ್ಯ ಪಾಲುದಾರರಿಗೆ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ನೀಡುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ನೀವು ಆಂತರಿಕ ತಂಡವನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದಾಗ ಉಂಟಾಗುವ ನೇಮಕಾತಿ, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಶೈಪ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ಮಾಡಿದಾಗ, ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಶಾರ್ಟ್‌ಕಟ್‌ಗಳಿಲ್ಲದೆ ನಿಮ್ಮ AI ಉಪಕ್ರಮವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಬಲ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನೀವು ಸ್ಪರ್ಶಿಸುತ್ತೀರಿ. ನಾವು ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಪಡೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ, ಅಂದರೆ ಕ್ರೌಡ್‌ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಮೂಲಕ ನೀವು ಸಾಧಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೀವು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಮುಂಗಡ ಹೂಡಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಅದು ಪಾವತಿಸುತ್ತದೆ.
ನಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸೇವೆಗಳು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಇತರ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನಮ್ಮ ಅನುಭವದೊಂದಿಗೆ, ಗುರುತಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಬಂಧಿತ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿರುವ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಭೌಗೋಳಿಕವಾಗಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ನೀವು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮ್ಮ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿದಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನ ಒಟ್ಟಾರೆ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮತ್ತು ನೀವು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಾಬೀತಾದ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳಿಗೆ ನೀವು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.
ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ ಉದ್ಯಮ ತಜ್ಞರು ನಿಮ್ಮ ಅನನ್ಯ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ. ನೀವು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮುಖ-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ, ನಾವು ಅಲ್ಲಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಾಗಿ ವಿವರಿಸಿರುವ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
ಶೈಪ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಾವು AI ಯ ಹೊಸ ಯುಗದ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ಸುಕರಾಗಿಲ್ಲ. ನಾವು ಅದನ್ನು ನಂಬಲಾಗದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಅನುಭವವು ನೆಲದಿಂದ ಲೆಕ್ಕವಿಲ್ಲದಷ್ಟು ಯಶಸ್ವಿ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು, ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ಡೆಮೊಗೆ ವಿನಂತಿಸಿ ಇಂದು.
