ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಎಂದರೇನು [2025 ನವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ] - ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು, ಪರಿಕರಗಳು, ಪ್ರಯೋಜನಗಳು, ಸವಾಲುಗಳು, ವಿಧಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು

ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ

ನೀವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕಾದ ಮೊದಲ ಅಂಶವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.

• ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಅಳವಡಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ?
• ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅವರು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಾರೆಯೇ?
• ಅವರು ಯಾವುದೇ ಮುಂಭಾಗದ ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆಯೇ?
• ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಥವಾ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ನೀವು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಾ?
• ನಿಮ್ಮ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ?
• AI ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಾಕಷ್ಟು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಾ?

ಇವುಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳು ನಿಮ್ಮ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ - ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿರಬಹುದು - ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

AI ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ / ಪರವಾನಗಿ

AI ಮಾದರಿಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ಅಂಶದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ - ಡೇಟಾ. ನೆಲದ-ಸತ್ಯದ ದತ್ತಾಂಶದ ಬೃಹತ್ ಪರಿಮಾಣಗಳನ್ನು ನೀವು ಎಲ್ಲಿಂದ ರಚಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಗುರುತಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ವ್ಯವಹಾರ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು, ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಸಂಶೋಧನೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಚಂಚಲತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಅಧ್ಯಯನ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳ ಕುರಿತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಒಳನೋಟಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕಾದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದರೆ, ನಿಮಗೆ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಉಪಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಸಹ ನೀವು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, AI ಮಾದರಿಯು ಅದು ನೀಡಲಾದ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಏಕರೂಪವಾಗಿ ಈ ಅಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನೀವು ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾದ ಡೇಟಾ ಪರವಾನಗಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾರಾಟಗಾರರು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಾಕಷ್ಟು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬರಬಹುದು. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾರಾಟಗಾರನು ತರುವ ಮೌಲ್ಯದ ಭಾಗವು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಬಜೆಟ್

ನಾವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶದ ಮೇಲೆ ಬಹುಶಃ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಮತ್ತೊಂದು ಮೂಲಭೂತ ಸ್ಥಿತಿ. ನೀವು ಖರ್ಚು ಮಾಡಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಬಜೆಟ್ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಾಗ ನೀವು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕೇ ಅಥವಾ ಖರೀದಿಸಬೇಕೇ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಪರಿಹಾರವು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.

ಅನುಸರಣೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳು

ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾದ ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಬಂದಾಗ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಹೆಚ್ಚು ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು. HIPAA ಮತ್ತು ಇತರ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವ ಆಸ್ಪತ್ರೆ ಅಥವಾ ಆರೋಗ್ಯ-ಸಂಬಂಧಿತ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಈ ರೀತಿಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಹೊರಗೆ ಸಹ, ಯುರೋಪಿಯನ್ GDPR ನಂತಹ ಕಾನೂನುಗಳು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಿಗಿಗೊಳಿಸುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರ ಕಡೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜಾಗರೂಕತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಜನ ಬಲದ

ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರದ ಗಾತ್ರ, ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗೆ ನುರಿತ ಮಾನವಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನೀವು ಪ್ರತಿ ದಿನವೂ ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ತಜ್ಞರ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈಗ, ನೀವು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾನವಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಾ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ನೀವು ಮಾಡಿದರೆ, ಅವರು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತರಾಗಿದ್ದಾರೆಯೇ ಅಥವಾ ಅವರಿಗೆ ಕೌಶಲ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ? ಅವರಿಗೆ ಕೌಶಲ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಅವರಿಗೆ ಮೊದಲ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಬಜೆಟ್ ಇದೆಯೇ?

ಇದಲ್ಲದೆ, ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಹಲವಾರು ವಿಷಯ ಅಥವಾ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿಯ ಪ್ರದೇಶದಂತಹ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಪ್ರಕಾರ ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸುತ್ತದೆ - ಅಥವಾ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅವರು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸ್ಥಳೀಯ ಭಾಷೆಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ. ಅದು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ, ಶೈಪ್‌ನಲ್ಲಿ ನಾವು ಸರಿಯಾದ ಜನರನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಆಸನಗಳಲ್ಲಿ ಪಡೆಯುವುದರ ಕುರಿತು ಮಾತನಾಡುತ್ತೇವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಮಾನವ-ಇನ್-ಲೂಪ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ.

ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಯೋಜನೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದ ಮಿತಿಗಳು

ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾರಾಟಗಾರರ ಬೆಂಬಲವು ಚಿಕ್ಕ ಯೋಜನೆಗೆ ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ ಯೋಜನೆಯ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದಾಗ, ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಲು ಕಂಪನಿಯು ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು.

ಕಂಪನಿಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಬಹುದು - ಅಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಖರ್ಚು ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಇತರ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಟ್ಟುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಬೇಸರದ ಡೇಟಾ ನಮೂದನ್ನು ಮಾಡಲು ಕಂಪನಿಯು ಮಾರಾಟಗಾರರೊಂದಿಗೆ ಸೈನ್ ಅಪ್ ಮಾಡಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳೋಣ.

ಒಪ್ಪಂದದಲ್ಲಿ ಗುಪ್ತ ಮಿತಿ ಇರಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವ್ಯಾಪಾರ ಪಾಲುದಾರರು AWS ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಅಥವಾ Amazon ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳಿಂದ ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಇತರ ಮೂರನೇ-ಪಕ್ಷದ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಂದ ಕೆಲವು ಇತರ ಸೇವಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರು ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ವೆಚ್ಚಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾರಾಟಗಾರರಿಂದ ನೀವು ಪಡೆಯುವ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕೈಗೆಟುಕುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಯೋಜನಾ ವೆಚ್ಚವು ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಸಮಂಜಸವಾದ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಫ್ರೀವೇರ್ ಪರ್ಯಾಯಗಳು

ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಬೆಂಬಲಕ್ಕೆ ಕೆಲವು ಪರ್ಯಾಯಗಳು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅಥವಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಥವಾ ಫ್ರೀವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಮಧ್ಯಮ ನೆಲವಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕಂಪನಿಗಳು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ರಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ವಾಣಿಜ್ಯ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.

ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್‌ನ ಮಾಡು-ನೀವೇ ಮಾಡುವ ಮನಸ್ಥಿತಿಯು ಒಂದು ರೀತಿಯ ರಾಜಿಯಾಗಿದೆ - ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಜನರು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಸಮುದಾಯದ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ವಿಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಬಳಕೆದಾರ ನೆಲೆಗಳು ತಮ್ಮದೇ ರೀತಿಯ ತಳಮಟ್ಟದ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಇದು ಮಾರಾಟಗಾರರಿಂದ ನೀವು ಪಡೆಯುವಂತೆಯೇ ಇರುವುದಿಲ್ಲ - ಆಂತರಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡದೆಯೇ ನೀವು 24/7 ಸುಲಭ ಸಹಾಯ ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ - ಆದರೆ ಬೆಲೆ ಟ್ಯಾಗ್ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಶ್ನೆ - ನೀವು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರವನ್ನು ಯಾವಾಗ ಖರೀದಿಸಬೇಕು:

ಅನೇಕ ರೀತಿಯ ಹೈಟೆಕ್ ಯೋಜನೆಗಳಂತೆ, ಈ ರೀತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ - ಯಾವಾಗ ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಖರೀದಿಸಬೇಕು - ಈ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೂಲ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಮೀಸಲಾದ ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. "ಬಿಲ್ಡ್" ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವಾಗ AI/ML ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಸವಾಲುಗಳು ಇದು ಕೇವಲ ಯೋಜನೆಯ ಕಟ್ಟಡ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಭಾಗಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ. ನಿಜವಾದ AI/ML ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಸಂಭವಿಸುವ ಹಂತಕ್ಕೆ ಹೋಗಲು ಅಗಾಧವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇರುತ್ತದೆ. ಹೊಸ AI/ML ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ "ಅಜ್ಞಾತ ಅಪರಿಚಿತರ" ಸಂಖ್ಯೆಯು "ತಿಳಿದಿರುವ ಅಪರಿಚಿತರ" ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

• ನೀವು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ
• ನೀವು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ
• ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳಬಹುದು
• ನೀವು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ
• ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವೆಚ್ಚಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕಲ್ಪನೆ ಬೇಕಾದಾಗ
• ಮತ್ತು ನೀವು ಉಪಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯಪಡೆ ಅಥವಾ ನುರಿತ ತಜ್ಞರನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆಯನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವಾಗ

ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಈ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಉಪಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನೀವು ಗಮನಹರಿಸಬೇಕು.