ಆಂತರಿಕ ಅಥವಾ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ - ಯಾವುದು ಉತ್ತಮ AI ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ?

ಇನ್-ಹೌಸ್ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಯಾವಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ?

ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆಗೆ ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳಿದ್ದರೂ, ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆಗಿಂತ ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಯಾವಾಗ:

• ಆಂತರಿಕ ತಂಡಗಳು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವಾಲ್ಯೂಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ
• ವಿಶೇಷ ಉತ್ಪನ್ನವು ಕಂಪನಿಯ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ತಿಳಿದಿದೆ
• ಯೋಜನೆಯು ಆಂತರಿಕ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ
• ಬಾಹ್ಯ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ 

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ಮಾಡಬೇಕಾದ 4 ಕಾರಣಗಳು

1. ಪರಿಣಿತ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು

   ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವಿಷಯದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ. ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ವೃತ್ತಿಪರರು, ಅವರು ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸರಿಯಾದ ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ನಿಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರತಿಭಾ ಪೂಲ್‌ಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರಿಗೆ ಇದು ಏಕೈಕ ವಿಶೇಷ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಯಾವ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವಿಧಾನವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗಗಳು, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ತಿಳಿದಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

   ಹಲವಾರು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ, ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರು ನೀವು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಅಂತಿಮ ಡೇಟಾವು ನಿಷ್ಪಾಪವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗೆ ನೀಡಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.

2. ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ

   ನೀವು AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿರುತ್ತೀರಿ. ನಿಮಗೆ ಯಾವಾಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಬೇಕು ಅಥವಾ ನೀವು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ವಿರಾಮಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸುಗಮವಾಗಿ ನಡೆಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ ವೃತ್ತಿಪರರೊಂದಿಗೆ ಈ ತಡೆರಹಿತತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

   ಇದು ವೃತ್ತಿಪರ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಮಾತ್ರ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಬೇಡಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮುಂದುವರಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ತಲುಪಿಸಬಹುದು. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ ಆದರೆ ಯಂತ್ರ-ಫೀಡ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುವುದು ಎಂದು ನೀವು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

3. ಆಂತರಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ನಿವಾರಿಸಿ

   ನೀವು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿದರೆ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಸುರಂಗ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಂಡಿದೆ. ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು, ವಿಧಾನಗಳು, ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು, ಕೆಲಸದ ಸಂಸ್ಕೃತಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಂದ ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಉದ್ಯೋಗಿ ಅಥವಾ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು ಹೆಚ್ಚು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಸರ್ವಾನುಮತದ ಶಕ್ತಿಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಪಕ್ಷಪಾತವು ಹರಿದಾಡುವ ಅವಕಾಶ ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಇರುತ್ತದೆ.

   ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಎಲ್ಲಿಯೂ ಯಾವುದೇ AI ಡೆವಲಪರ್‌ಗೆ ಒಳ್ಳೆಯ ಸುದ್ದಿಯನ್ನು ತಂದಿಲ್ಲ. ಪಕ್ಷಪಾತದ ಪರಿಚಯ ಎಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಂಬಿಕೆಗಳ ಕಡೆಗೆ ಒಲವು ತೋರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ಪಕ್ಷಪಾತವು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಕೆಟ್ಟ ಖ್ಯಾತಿಯನ್ನು ತರಬಹುದು. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಈ ರೀತಿಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿಷಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿರಂತರ ಗಮನಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ನಿಮಗೆ ಒಂದು ಜೋಡಿ ತಾಜಾ ಕಣ್ಣುಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.

   ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಪಕ್ಷಪಾತವು ಹರಿದಾಡಬಹುದಾದ ಆರಂಭಿಕ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಮತ್ತು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುವುದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

4. ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು

   ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ, AI ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅವು ಕಳಪೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ್ದಾಗಿವೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ. ಅವರು ತಿನ್ನುವ ಆಹಾರದಿಂದ ಅವರು ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನೀವು ಕಳಪೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ, ಅವು ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಅಥವಾ ಕೆಟ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊರಹಾಕುತ್ತವೆ.

   ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಆಂತರಿಕ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ, ನೀವು ಅಪ್ರಸ್ತುತ, ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು. ನಿಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾ ಟಚ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಘಟಕಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯು ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

   ಅಲ್ಲದೆ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಗೆ ಬಂದಾಗ, ನಿಮ್ಮ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು ತಾವು ಮಾಡಬೇಕಾದದ್ದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡದೇ ಇರಬಹುದು. ತಪ್ಪು ಬಣ್ಣದ ಕೋಡ್‌ಗಳು, ವಿಸ್ತೃತ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಲ್ಲದ ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಲಿಯಲು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

   ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಉತ್ಕೃಷ್ಟರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಸವಾಲಿನ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಅವರು ಅದ್ಭುತರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು ತಪ್ಪಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ SME ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಂದು ತಿಳಿಯಬಹುದು. ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಂದ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.

[ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗೆ ಆರಂಭಿಕರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ: ಸಲಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು]