AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಕೀ
ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾ
ಪರಿಚಯ
1939 ರಲ್ಲಿ "ದಿ ವಿಝಾರ್ಡ್ ಆಫ್ ಓಝ್" ನಿಂದ ಟಿನ್ ಮ್ಯಾನ್ ಬೆಳ್ಳಿ ಪರದೆಯನ್ನು ಹೊಡೆದಾಗ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು ಮತ್ತು ಅಂದಿನಿಂದ ಇದು ಯುಗಧರ್ಮದಲ್ಲಿ ದೃಢವಾದ ಹಿಡಿತವನ್ನು ಗಳಿಸಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ, AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ನಿಯಮಿತ ಬೂಮ್-ಮತ್ತು-ಬಸ್ಟ್ ಚಕ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಗಿವೆ, ಅದು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಅಳವಡಿಕೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಉತ್ಕರ್ಷದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ಪ್ರಚಂಡ ದಾಪುಗಾಲುಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ಅವರ ಆಕಾಂಕ್ಷೆಗಳು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿ ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಿದಾಗ, ಸುಪ್ತ ಅವಧಿಯು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್, 1965 ರಲ್ಲಿ ಮೂರ್‌ನ ಕಾನೂನು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪವರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಘಾತೀಯ ಹೆಚ್ಚಳವು ಬಹುಪಾಲು ನಿಖರವಾಗಿ ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಈ ಹೆಚ್ಚಳದ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೇಳುವುದು ಕಷ್ಟ.
ಇ-ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಓದಿ: AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಕೀ, ಅಥವಾ ಇಬುಕ್‌ನ PDF ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ.
AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಕೀ: ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾ
ಇಂದು, 1969 ರಲ್ಲಿ NASA ಚಂದ್ರನ ಲ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಎಳೆಯಬೇಕಾಗಿದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಮಿಲಿಯನ್ ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ತಮ್ಮ ಜೇಬಿನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಅದೇ ಸರ್ವತ್ರ ಸಾಧನವು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿ ಹೇರಳವಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು AI ಯ ಸುವರ್ಣ ಯುಗಕ್ಕೆ ಮತ್ತೊಂದು ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತವನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತಿದೆ: ಡೇಟಾದ ಸಮೃದ್ಧಿ. ಇನ್‌ಫಾರ್ಮೇಶನ್ ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಗ್ರೂಪ್‌ನ ಒಳನೋಟಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಪ್ರಪಂಚದ 90% ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳೆದ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈಗ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯಲ್ಲಿನ ಘಾತೀಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಸಮಾನವಾದ ಉಲ್ಕೆಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯೊಂದಿಗೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗಿದೆ, AI ಡೇಟಾ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳು ತುಂಬಾ ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ, ಕೆಲವು ತಜ್ಞರು ನಾಲ್ಕನೇ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ.
ನ್ಯಾಷನಲ್ ವೆಂಚರ್ ಕ್ಯಾಪಿಟಲ್ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್‌ನ ಡೇಟಾವು 6.9 ರ ಮೊದಲ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ AI ವಲಯವು ದಾಖಲೆಯ $2020 ಶತಕೋಟಿ ಹೂಡಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. AI ಪರಿಕರಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೋಡುವುದು ಕಷ್ಟವೇನಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಈಗಾಗಲೇ ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಲೂ ಟ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಕೆಲವು ಹೆಚ್ಚು ಗೋಚರಿಸುವ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು Spotify ಮತ್ತು Netflix ನಂತಹ ನಮ್ಮ ಮೆಚ್ಚಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಹಿಂದಿನ ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಕೇಳಲು ಹೊಸ ಕಲಾವಿದರನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಅಥವಾ ಬಿಂಜ್-ವಾಚ್ ಮಾಡಲು ಹೊಸ ಟಿವಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮೋಜಿನ ಸಂಗತಿಯಾದರೂ, ಈ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಕಡಿಮೆ-ಪಾಲುಗಳಾಗಿವೆ. ಇತರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ದರ್ಜೆಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಗಳು - ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಕಾಲೇಜಿಗೆ ಎಲ್ಲಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಭಾಗಶಃ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ - ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಕೆಲವರು ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ರೆಸ್ಯೂಮ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಶೋಧಿಸುತ್ತಾರೆ, ಯಾವ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವು AI ಉಪಕರಣಗಳು ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ಗಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ AI ಮಾದರಿಯಂತಹ ಜೀವನ ಅಥವಾ ಮರಣದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿರಬಹುದು (ಇದು ವೈದ್ಯರಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ).
AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಪರಿವರ್ತನಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸ್ಪರ್ಧಿಸುವ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಸವಾಲುಗಳು ಉಳಿದಿವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನುಮತಿಸುವಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಅತ್ಯುನ್ನತವಾಗಿದೆ.
AI ಪರಿಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಮಂಜಸ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಸವಾಲು
ಸೋಶಿಯಲ್ ಮೀಡಿಯಾ ಟುಡೇ ಪ್ರಕಾರ, ಪ್ರತಿ ದಿನವೂ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತಿದೆ: 2.5 ಕ್ವಿಂಟಿಲಿಯನ್ ಬೈಟ್‌ಗಳು. ಆದರೆ ಇದು ನಿಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ, ಕೆಲವು ಕಡಿಮೆ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸರಳವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ಯಾವುದೇ ದೋಷಯುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ (ದುಬಾರಿ) AI ಡೇಟಾ ಆವಿಷ್ಕಾರದ ಅದೇ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಗಾರ್ಟ್ನರ್‌ನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, 85 ರ ವೇಳೆಗೆ ರಚಿಸಲಾದ ಸುಮಾರು 2022% AI ಯೋಜನೆಗಳು ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಡೇಟಾದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಅಭಿರುಚಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಹಾಡಿನ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನೀವು ಸುಲಭವಾಗಿ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬಹುದು, ಇತರ ತಪ್ಪಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಆರ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ಖ್ಯಾತಿ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆ.
2018 ರಲ್ಲಿ, ಅಮೆಜಾನ್ 2014 ರಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ AI- ಚಾಲಿತ ನೇಮಕಾತಿ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು, ಅದು ಮಹಿಳೆಯರ ವಿರುದ್ಧ ಬಲವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಒಂದು ದಶಕದಲ್ಲಿ ಕಂಪನಿಗೆ ಸಲ್ಲಿಸಿದ ರೆಸ್ಯೂಮೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉಪಕರಣದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅದು ತಿರುಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಟೆಕ್ ಅರ್ಜಿದಾರರು ಪುರುಷರಾಗಿರುವುದರಿಂದ (ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ, ಬಹುಶಃ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ), ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ "ಮಹಿಳೆಯರ" ರೆಸ್ಯೂಮ್‌ಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿಯಾದರೂ ಸೇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮಹಿಳಾ ಸಾಕರ್ ಕ್ಯಾಪ್ಟನ್ ಅಥವಾ ಮಹಿಳಾ ವ್ಯಾಪಾರ ಗುಂಪು. ಎರಡು ಮಹಿಳಾ ಕಾಲೇಜುಗಳ ಅರ್ಜಿದಾರರಿಗೆ ದಂಡ ವಿಧಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಏಕೈಕ ಮಾನದಂಡವಾಗಿ ಈ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಬಳಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು Amazon ಹೇಳಿಕೊಂಡಿದೆ, ಆದರೆ ಹೊಸ ನೇಮಕಾತಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವಾಗ ನೇಮಕಾತಿ ಮಾಡುವವರು ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ.
ಅಮೆಜಾನ್ ನೇಮಕಾತಿ ಉಪಕರಣವನ್ನು ವರ್ಷಗಳ ಕೆಲಸದ ನಂತರ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ರದ್ದುಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು, ಆದರೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವಾಗ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ಹಿಡಿಯುವ ಪಾಠವು ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. "ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ" ಡೇಟಾ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ? ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, ಇದು ಈ ಐದು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ:
1. ಸಂಬಂಧಿತ
ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲು, ಡೇಟಾವು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದದ್ದನ್ನು ತರಬೇಕು. ರಾಜ್ಯ ಚಾಂಪಿಯನ್ ಪೋಲ್ ವಾಲ್ಟರ್ ಆಗಿ ಉದ್ಯೋಗ ಅರ್ಜಿದಾರರ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಅವರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ನಡುವೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವಿದೆಯೇ? ಇದು ಸಾಧ್ಯ, ಆದರೆ ಇದು ತುಂಬಾ ಅಸಂಭವವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಸಂಬಂಧಿತವಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರಹಾಕುವ ಮೂಲಕ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲಕ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಗಮನಹರಿಸಬಹುದು.
2. ನಿಖರ
ನೀವು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾವು ನೀವು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿರುವ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬೇಕು. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Amazon ತನ್ನ ನೇಮಕಾತಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು 10 ವರ್ಷಗಳ ಅರ್ಜಿದಾರರ ರೆಸ್ಯೂಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿತು, ಆದರೆ ಕಂಪನಿಯು ಆ ರೆಸ್ಯೂಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮೊದಲು ದೃಢೀಕರಿಸಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. 78% ಅರ್ಜಿದಾರರು ಸುಳ್ಳು ಅಥವಾ ಕೆಲಸದ ಅರ್ಜಿಯಲ್ಲಿ ಸುಳ್ಳು ಹೇಳುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖ ತಪಾಸಣೆ ಕಂಪನಿ ಚೆಕ್‌ಸ್ಟರ್‌ನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯ GPA ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಶಿಫಾರಸು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಮೊದಲು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ಒಳ್ಳೆಯದು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಹಣವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ನಿಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಾತೀತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಸರಿಯಾಗಿ ಆಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ
ರೆಸ್ಯೂಮ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೇಮಕ ಮಾಡುವ ಮಾದರಿಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ, ರೆಸ್ಯೂಮೆಯು ಪೂರ್ವ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ಯಾವುದೇ ಸಂದೇಹವೂ ವಿನಾಯಿತಿಗಳಿಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಅರ್ಜಿದಾರರು ತಮ್ಮ ಉದ್ಯೋಗ ಅನುಭವವನ್ನು "ಅನುಭವ" ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು "ಕೌಶಲ್ಯ" ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ತಪಾಸಣೆಯಂತಹ ಇತರ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವು ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿಯು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ, ಭೌತಿಕ ತಪಾಸಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಅಥವಾ ಕುಟುಂಬದ ಆರೋಗ್ಯದ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ನ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಕುರಿತು ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಬರಬಹುದು. ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ನಿಖರವಾದ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಲು, AI ಮಾದರಿಯು ಸರಿಯಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಕಲಿಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಸಂಘಟಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬೇಕು.
4. ಅಪ್-ಟು-ಡೇಟ್
ಅಮೆಜಾನ್ ಮಾನವರು ಕಡಿಮೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾಡುವ ಅದೇ ನೇಮಕಾತಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಹಣವನ್ನು ಉಳಿಸುವ ಸಾಧನವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ. ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಡಲು, ಡೇಟಾವನ್ನು ನವೀಕೃತವಾಗಿ ಇರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಯು ಒಮ್ಮೆ ಟೈಪ್‌ರೈಟರ್‌ಗಳನ್ನು ದುರಸ್ತಿ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಈ ಐತಿಹಾಸಿಕ ನೇಮಕಗಳು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಪಾತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ಇಂದಿನ ಉದ್ಯೋಗ ಅರ್ಜಿದಾರರ ಫಿಟ್‌ನೆಸ್‌ನ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗಿದೆ.
5. ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ
ಅಮೆಜಾನ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಅಗಾಧವಾಗಿ ಪುರುಷ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಪೂಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದರು. ಈ ನಿರ್ಧಾರವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ದೋಷವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಂಪನಿಯು ಲಭ್ಯವಿರುವ ರೆಸ್ಯೂಮ್‌ಗಳು ಎಂಬ ಅಂಶದಿಂದ ಇದು ಕಡಿಮೆ ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿದೆ. ಅಮೆಜಾನ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಗೌರವಾನ್ವಿತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪಾಲುದಾರಿಕೆ ಹೊಂದಬಹುದಿತ್ತು ಕೊರತೆಯನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಮಹಿಳಾ ಉದ್ಯೋಗ ಅರ್ಜಿದಾರರನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸ್ಥಾನಗಳು, ಅಥವಾ ಅದು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಮಹಿಳೆಯರ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದವರ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಪುರುಷರ ರೆಸ್ಯೂಮೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕೃತಕವಾಗಿ ಕಡಿತಗೊಳಿಸಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಿದರು. ಪಾಯಿಂಟ್ ಆ ಡೇಟಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಒಳಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಸಂಘಟಿತ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಮಾಡದ ಹೊರತು, ಪಕ್ಷಪಾತದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮೇಲುಗೈ ಸಾಧಿಸಿ.
ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ, ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವು ಎಲ್ಲಿಯೂ ಗೋಚರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಉದ್ದೇಶಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಕ್ಯೂರೇಟ್ ಮಾಡಬೇಕು. AI ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, "ಕಸದಲ್ಲಿ ಕಸ ಎಂದರೆ ಕಸವನ್ನು ಹೊರಹಾಕುವುದು" ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹೇಳಿಕೆಯು ನಿಜವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. AI ನಂಬಲಾಗದ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಕ್ ಪಿಕ್ಸ್‌ನಿಂದ ಹಿಡಿದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯದವರೆಗೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರವರೆಗೆ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಮಾನವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರರ್ಥ ಇದು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ಪಕ್ಷಪಾತಿ ಮಾನವ ನೇಮಕಾತಿಯು ಅನೇಕ ಮಹಿಳೆಯರನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕಡೆಗಣಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಪಕ್ಷಪಾತಿ AI ನೇಮಕಾತಿದಾರನು ಅವರೆಲ್ಲರನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸಬಹುದು. ಆ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ, ಕಸವು ಕೇವಲ ಕಸವನ್ನು ಹೊರಹಾಕುತ್ತದೆ ಎಂದರ್ಥವಲ್ಲ - ಇದರರ್ಥ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ "ಕಸ" ದತ್ತಾಂಶವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಭೂಕುಸಿತವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು.
ಸಂಕೀರ್ಣ ಅನುಸರಣೆ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುವುದು
ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗದಿದ್ದರೂ, AI ಡೇಟಾ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಕೆಲವು ಉದ್ಯಮಗಳು ಸಹ ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಬಹುಶಃ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು HIT ಇನ್‌ಫ್ರಾಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ನ ಸಮೀಕ್ಷೆಯು 91% ಉದ್ಯಮದ ಒಳಗಿನವರು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಆರೈಕೆಯ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದ್ದಾರೆ, 75% ಜನರು ಅದನ್ನು ರೋಗಿಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಬೆದರಿಕೆಯಾಗಿ ನೋಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬ ಅಂಶದಿಂದ ಆಶಾವಾದವು ಮೃದುವಾಗಿರುತ್ತದೆ. - ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳು ಮಾತ್ರ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಆರೋಗ್ಯ ವಿಮೆ ಪೋರ್ಟೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಅಕೌಂಟೆಬಿಲಿಟಿ ಆಕ್ಟ್ ಮೂಲಕ ಜಾರಿಗೊಳಿಸಲಾದ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ನಿಯಮಗಳು ಈಗ ಯುರೋಪ್‌ನ ಜನರಲ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಟೆಕ್ಷನ್ ರೆಗ್ಯುಲೇಶನ್, ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ ಗ್ರಾಹಕ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಯಿದೆ ಮತ್ತು ಸಿಂಗಾಪುರದಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾಯಿದೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಸ್ಥಳೀಯ ಡೇಟಾ ಅನುಸರಣೆ ಅಡಚಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಛೇದಿಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ಸ್ಥಳೀಯ ನಿಬಂಧನೆಗಳು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಂದ ಸೇರಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಟೆಲಿಹೆಲ್ತ್ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ ಮೂಲವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವುದರಿಂದ, ಸಾರಿಗೆಯಲ್ಲಿ ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ನಿಯಮಗಳು ಇನ್ನಷ್ಟು ಬಿಗಿಯಾದ ಹಿಡಿತವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಶೈಪ್‌ನ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯು ನಿಮ್ಮ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಬೆದರಿಕೆಯಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಬರುವ ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅನುಸರಣೆಯ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆ. ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ದಿ ಅಮೇರಿಕನ್ ಮೆಡಿಕಲ್ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್‌ನಲ್ಲಿನ 2020 ರ ಅಧ್ಯಯನವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ, ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್‌ನ ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಈ ರೋಗಿಗಳು US ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಐದನೇ ಒಂದು ಭಾಗಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತಾರೆ, ಪ್ರಪಂಚದ ಉಳಿದ ಭಾಗಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಏನನ್ನೂ ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಏನನ್ನೂ ಹೇಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ.
AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದು
AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಯಾವುದೇ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿದ್ದರೂ ಗಮನಾರ್ಹ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಯಶಸ್ವಿ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಕಷ್ಟದಿಂದ ಕೂಡಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಬಂಧಿತ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯತೆಯ ನಡುವೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಸುಲಭವಾದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಬಹುದು.
ಹೊಸ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡಲು, ನೀವು Shaip ನಂತಹ ಕಂಪನಿಯೊಂದಿಗೆ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ. ಚೇತನ್ ಪಾರಿಖ್ ಮತ್ತು ವತ್ಸಲ್ ಘಿಯಾ ಕಂಪನಿಗಳು US ನಲ್ಲಿ ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ರೀತಿಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಮಾಡಲು ಶೈಪ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದರು, 16 ವರ್ಷಗಳಿಗೂ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯವಹಾರದ ನಂತರ, ನಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯು 600 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಬೆಳೆದಿದೆ ಮತ್ತು ನಾವು ನೂರಾರು ಜನರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ಬಲವಾದ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು AI ಪರಿಹಾರಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು.
ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ನಮ್ಮ ಜನರು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಯಶಸ್ವಿ ಮುಕ್ತಾಯದ ಕಡೆಗೆ ಕವಣೆಯಂತ್ರ ಮಾಡಬಹುದು:
1. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯದ ಹೂಡಿಕೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳನ್ನು ನೀವು ನೇಮಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಸುಧಾರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣತರಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಈ ಕೆಲಸಗಾರರು ತಮ್ಮ ಸಮಯದ 80% ರಷ್ಟು ಸಮಯವನ್ನು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್, ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಗೆ ಶಕ್ತಿ ತುಂಬುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮುಕ್ಕಾಲು ಭಾಗದಷ್ಟು (76%) ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಈ ಪ್ರಾಪಂಚಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಕನಿಷ್ಠ ನೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾದ ಅಗತ್ಯವು ನಿಜವಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಕೇವಲ 20% ಸಮಯವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಮತ್ತು ಬೌದ್ಧಿಕವಾಗಿ ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಕೆಲಸ. Shaip ನಂತಹ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಭಾವಂತ ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಡೇಟಾ ದ್ವಾರಪಾಲಕರಾಗಿ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಬದಲಿಗೆ ಅವರು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ AI ಪರಿಹಾರಗಳ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯಬಹುದು.
2. ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೋಸಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುವ ಮತ್ತೊಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಶಾರ್ಟ್‌ಕಟ್ ಆಗಿದೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಕೊರತೆಯು ದೊಡ್ಡ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ತೆರೆದ ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪರವಾನಗಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ಹೋಗುವುದರ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪಾಲನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಲ್ಲಿ ಇತರ ಪ್ರವೇಶಿಸುವವರಿಂದ ನೀವು ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ಶೈಪ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದಾಗ, ಕೌಶಲ್ಯಪೂರ್ಣ ನಿರ್ವಹಣಾ ಕಾರ್ಯಪಡೆಯಿಂದ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಿರುವಿರಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕಷ್ಟಪಟ್ಟು ಗಳಿಸಿದ ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸದಂತೆ ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳನ್ನು ತಡೆಯುವ ಕಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಾಗಿ ನಾವು ನಿಮಗೆ ವಿಶೇಷ ಪರವಾನಗಿಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
3. ಅನುಭವಿ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ
ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು ನಿಮಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ, ಸಂಘಟಿಸುವ, ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸುವ ಮಾಹಿತಿಯು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ. ಡೇಟಾವು ಅತ್ಯುನ್ನತ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿಯೂ ಉದ್ದೇಶಿಸಿದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ನಿಯಮಿತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆಯನ್ನು ಸಹ ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ.
4. ವೇಗವರ್ಧಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಟೈಮ್‌ಲೈನ್
AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ರಾತ್ರೋರಾತ್ರಿ ಆಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನೀವು ಶೈಪ್ ಜೊತೆ ಪಾಲುದಾರರಾಗಿರುವಾಗ ಅದು ವೇಗವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಆಂತರಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಉಳಿದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. Shaip ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ನಮ್ಮ ಬಳಕೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾದ ವಿಶಾಲವಾದ ಲೈಬ್ರರಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ತಜ್ಞರು ನಮ್ಮ ಆಳವಾದ ಉದ್ಯಮ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಹೊರೆಯಿಲ್ಲದೆ, ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಈಗಿನಿಂದಲೇ ನಿಜವಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಯು ಆರಂಭಿಕ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ಮಾಡಲು ನೀವು ಸಿದ್ಧರಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಚಿತ್ರಗಳು, ವೀಡಿಯೊ, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ತಂಡಗಳು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು, ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಸಹ Shaip ನೀಡುತ್ತದೆ. . ಶೈಪ್‌ಕ್ಲೌಡ್ ವಿವಿಧ ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಪೇಟೆಂಟ್ ಪರಿಹಾರ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಆಡಿಯೊ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಲಿಪ್ಯಂತರಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರತಿಲೇಖನ ಸಾಧನ ಮತ್ತು ರಾಜಿಯಾಗದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಗುಣಮಟ್ಟ-ನಿಯಂತ್ರಣ ಘಟಕ. ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ, ಇದು ಆರೋಹಣೀಯವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ವಿವಿಧ ಬೇಡಿಕೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಅದು ಬೆಳೆಯಬಹುದು.
AI ಆವಿಷ್ಕಾರದ ಯುಗವು ಕೇವಲ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮುಂಬರುವ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಮರುರೂಪಿಸುವ ಅಥವಾ ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಸಮಾಜವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಂಬಲಾಗದ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. Shaip ನಲ್ಲಿ, ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು AI ಪರಿಹಾರಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿಶ್ವದ ಅತ್ಯಂತ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪರಿವರ್ತಕ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಮ್ಮ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲು ನಾವು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ.
ನಾವು ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣಾ AI ನಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ, ಆದರೆ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಕೊಂಡೊಯ್ಯಲು Shaip ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ನಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಹಲವಾರು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನೋಡಿ ಅಥವಾ ಇಂದೇ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
