ನೀವು ಯಶಸ್ವಿ ಡೋನಟ್ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ನೀವು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾದ ಡೋನಟ್ ಅನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬೇಕು. ನಿಮ್ಮ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಭವವು ನಿಮ್ಮ ಡೋನಟ್ಸ್ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯು ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮರುಕಳಿಸುವ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಲು, ನಿಮ್ಮ ಡೊನಟ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮ ಪದಾರ್ಥಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬೇಕು.
ನಿಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪದಾರ್ಥಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ, ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಮೂಲದಿಂದ ಪಡೆಯುವ ಸ್ಥಳ, ಅವುಗಳು ಹೇಗೆ ಮಿಶ್ರಣವಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಪೂರಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಡೋನಟ್ನ ರುಚಿ, ಆಕಾರ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಏಕರೂಪವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಇದು ನಿಜವಾಗಿದೆ.
ಸಾದೃಶ್ಯವು ವಿಲಕ್ಷಣವಾಗಿ ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ನೀವು ತುಂಬಿಸಬಹುದಾದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಘಟಕಾಂಶವೆಂದರೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ. ವಿಪರ್ಯಾಸವೆಂದರೆ, ಇದು AI (ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ) ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಅತ್ಯಂತ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ತಮ್ಮ AI ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗಾಗಿ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂಲ ಮತ್ತು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತವೆ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಮಯವನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ನಿರೀಕ್ಷಿತಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ದಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ.
ಬಜೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿ, ಅವರು ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಂತಹ ಆಫ್ಬೀಟ್ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಶ್ರಯಿಸಲು ಒತ್ತಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ? ಇದೆ ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಒಂದು ವಿಷಯ? ಮೊದಲ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ನೀವು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೀರಿ?
ಕಂಡುಹಿಡಿಯೋಣ.
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೀರಿ?
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಎಷ್ಟು ಸ್ವಚ್ಛ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇವು ಸೌಂದರ್ಯದ ಮಾಪನಗಳು. ನಿಮ್ಮ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಎಷ್ಟು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ನೀವು AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ a ಆರೋಗ್ಯ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಕೇವಲ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ, ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾ.
ಇದರೊಂದಿಗೆ, ಯಾವುದೇ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಫಲಿತಾಂಶವಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರದ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತವಾದ ಡೇಟಾಗೆ ಕುದಿಯುತ್ತದೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ-ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ನೈರ್ಮಲ್ಯವು ಈ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ.
ಕಳಪೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಏನು ಎಂದು ಈಗ ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ, ನಾವು ಸಹ ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಕೆಳಗೆ ಪಟ್ಟಿಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ 5 ಅಂಶಗಳ ಪಟ್ಟಿ.
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಹೇಗೆ?
ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಸೂತ್ರವಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಉಪಯುಕ್ತ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳಿವೆ.
ದೋಷಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾದ ಅನುಪಾತ
ಡೇಟಾಸಮೂಹವು ಅದರ ಪರಿಮಾಣಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಹೊಂದಿರುವ ದೋಷಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಇದು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಖಾಲಿ ಮೌಲ್ಯಗಳು
ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಪೂರ್ಣ, ಕಾಣೆಯಾದ ಅಥವಾ ಖಾಲಿ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರ ದೋಷಗಳ ಅನುಪಾತಗಳು
ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರೂಪಾಂತರಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಬೇರೆ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದಾಗ ಉಂಟಾಗುವ ದೋಷಗಳ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಇದು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡಾರ್ಕ್ ಡೇಟಾ ವಾಲ್ಯೂಮ್
ಡಾರ್ಕ್ ಡೇಟಾವು ಬಳಸಲಾಗದ, ಅನಗತ್ಯ ಅಥವಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ.
ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಡೇಟಾ ಸಮಯ
ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ನಿಮ್ಮ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಎಷ್ಟು ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಟೈಮ್ಲೈನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ತಂಡವನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ತೋರಿಕೆಯ ಫಲಿತಾಂಶ ಎಂದು ಇದರ ಅರ್ಥವೇ?
ನೀವು ಈ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸ್ಡ್ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಟ್ಟಿಗೆ ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತ AI ತರಬೇತಿ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
ಗರಿಗರಿಯಾದ ಮತ್ತು ನಿಸ್ಸಂದಿಗ್ಧವಾದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು
ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ನೀವು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಲು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಕ್ರೌಡ್-ಸೋರ್ಸ್ಡ್ ಕೆಲಸಗಾರರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತೀರಿ.
ನಿಮ್ಮ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ನಿಜವಾದ ಜನರು ಸರಿಯಾದ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ವಿಫಲವಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳಿವೆ. ಇದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಏನು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿ, ಅವರ ಕೊಡುಗೆಗಳು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಅವರು ಹೇಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವು. ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ವಿವರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಲ್ಲಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಕುರಿತು ಕಿರು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಹೊಂದುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದರ ಸ್ಕ್ರೀನ್ಶಾಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿ.
ಡೇಟಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು
ಅಡಿಪಾಯದ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹರಿಸಿದಾಗ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಪೂಲ್ಗೆ ಪರಿಚಯಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಮಾಣವು ಜನಾಂಗ, ಲಿಂಗ, ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಶದ ಕಡೆಗೆ ಒಲವು ತೋರಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ನಿಮ್ಮ ಗುಂಪನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿಸಿ.
ನಿಮ್ಮ ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಅಭಿಯಾನವನ್ನು ಎಲ್ಲೆಡೆ ಪ್ರಕಟಿಸಿ ವಿವಿಧ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಾಗಗಳು, ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು, ಜನಾಂಗಗಳು, ವಯಸ್ಸಿನ ಗುಂಪುಗಳು, ಆರ್ಥಿಕ ಹಿನ್ನೆಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು. ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ನೀವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಶ್ರೀಮಂತ ಡೇಟಾ ಪೂಲ್ ಅನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಬಹು QA ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು
ತಾತ್ತ್ವಿಕವಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ QA ವಿಧಾನವು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು:
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ನೇತೃತ್ವದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ
- ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಸಹವರ್ತಿಗಳ ತಂಡದ ನೇತೃತ್ವದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ QA
ಇದು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿರಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ, ಅಗತ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಅಥವಾ ವಿವರಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ, ನಮೂದುಗಳು ಪ್ರಕಟಿತ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ್ದರೆ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವು. ಆಡಿಯೊ, ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊಗಳಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ, ಅವಧಿ, ಆಡಿಯೊ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಅಗತ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು..
ಕೈಪಿಡಿ QA
ಇದು ಆದರ್ಶವಾದ ಎರಡನೇ-ಪದರದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ವೃತ್ತಿಪರರ ತಂಡವು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಕ್ಷಿಪ್ರ ಆಡಿಟ್ಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ.
ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಇದ್ದರೆ, ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಹಸ್ತಚಾಲಿತ QA ಒಂದು ಆದರ್ಶ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗದಿರುವ ಕಾರಣ ನೀವು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಪಡೆಯುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಪರಿಮಾಣವಾಗಿದೆ.
ಹಾಗಾದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆ ಏನು?
ಆದ್ದರಿಂದ, ಇವುಗಳು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಾಗಿವೆ ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸ್ಡ್ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಬೇಸರದ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಈ ರೀತಿಯ ಕ್ರಮಗಳು ಅದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ತೊಡಕಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವು ನಿಮ್ಮ ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿವೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ನಿಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ.
