AI ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲವೂ
ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ AI ಮತ್ತು ML ಮಾದರಿಗಳು ಉದ್ಯಮಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತಿವೆ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳವರೆಗೆ. ಆದರೆ ಈ ಶಕ್ತಿಯುತ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಯಾವುದು ಇಂಧನವಾಗಿದೆ? ಡೇಟಾ. ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ, ಮತ್ತು ಅದರಲ್ಲಿ ಬಹಳಷ್ಟು. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ AI ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಹರಿಕಾರರು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
AI ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಎಂದರೇನು?
AI ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾವು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ AI ತರಬೇತಿಗಾಗಿ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಹೀಗಿರಬೇಕು:
- ಬೃಹತ್: ದೃಢವಾದ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ವೈವಿಧ್ಯಮಯ: ಮಾದರಿಯು ಎದುರಿಸುವ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಡೇಟಾ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬೇಕು.
- ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ, ಮಾದರಿಯ ಕಲಿಕೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರಿಹಾರ: ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ (ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಬೃಹತ್ ಮೊತ್ತಗಳು.)
ML ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು
ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು: ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ AI ಯೋಜನೆಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿ.
- ಡೇಟಾಸೆಟ್ ತಯಾರಿ: ಬಹು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಯೋಜನೆ (ತರಬೇತಿ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ, ಪರೀಕ್ಷೆ).
ಬಜೆಟ್ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಾಗಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. - ಡೇಟಾ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ: ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ AI ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಉದ್ದೇಶಿತ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: ನೀವು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
- ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನ: ನೀವು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಾ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ.
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ವಿಧಾನಗಳು
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು:
- ಉಚಿತ ಮೂಲಗಳು: ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು (ಉದಾ, ಕಾಗಲ್, ಗೂಗಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು, ಓಪನ್‌ಎಂಎಲ್), ಓಪನ್ ಫೋರಮ್‌ಗಳು (ಉದಾ, ರೆಡ್ಡಿಟ್, ಕ್ವೋರಾ). ಸೂಚನೆ: ಉಚಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.
- ಆಂತರಿಕ ಮೂಲಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗಿನ ಡೇಟಾ (ಉದಾ, CRM, ERP ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು).
- ಪಾವತಿಸಿದ ಮೂಲಗಳು: ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು, ಡೇಟಾ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು.
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ ಬಜೆಟ್
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ ಬಜೆಟ್ ಮಾಡುವುದು ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ:
- ಯೋಜನೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ: ಗಾತ್ರ, ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಕಾರ (ಉದಾ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, NLP, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ).
- ಡೇಟಾ ವಾಲ್ಯೂಮ್: ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವು ಯೋಜನೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
- ಬೆಲೆ ತಂತ್ರ: ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಪರಿಣತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಬೆಲೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ವಿಧಾನ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ, ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಂದ ಅಥವಾ ಪಾವತಿಸಿದ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ವೆಚ್ಚಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಹೇಗೆ?
ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ನೀಡಲಾದ ಡೇಟಾವು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ್ದಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅದು ಈ ಕೆಳಗಿನ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ:
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ
- ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
- ನೈಜ-ಸಮಯದ ರಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ
ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಅಂಶಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಹೊಂದಲು ನೀವು ಬಯಸುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಏಕರೂಪತೆ: ದತ್ತಾಂಶದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಬಹು ಮಾರ್ಗಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಏಕರೂಪವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಾಯ್ಸ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗಳಂತಹ NLP ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಮೀಸಲಾದ ಆಡಿಯೊ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಉತ್ತಮವಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಏಕರೂಪವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.
- ಸ್ಥಿರತೆ: ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಎಂದು ಕರೆಯಬೇಕಾದರೆ ಅವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಬೇಕು. ಇದರರ್ಥ ಡೇಟಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟಕವು ಯಾವುದೇ ಇತರ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಪೂರಕ ಅಂಶವಾಗಿ, ಮಾದರಿಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
- ಸಮಗ್ರತೆ: ಮಾದರಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೂಲದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, NLP-ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವು ಶಬ್ದಾರ್ಥ, ವಾಕ್ಯರಚನೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರಬೇಕು.
- ಪ್ರಸ್ತುತತೆ: ನೀವು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಡೇಟಾವು ಏಕರೂಪ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
- ವೈವಿಧ್ಯಮಯ: 'ಏಕರೂಪತೆ' ಅಂಶಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ನೀವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಯಸಿದರೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ. ಇದು ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- ನಿಖರತೆ: ಡೇಟಾ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆಗಳಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿರಬೇಕು.
ಆನ್‌ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೊದಲು, ಒಟ್ಟಾರೆ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಅಂಶಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ
- ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಜನರು
- ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅನುಸರಿಸಲಾಯಿತು
ಮತ್ತು ಆಟದಲ್ಲಿ ಅನುಭವಿ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸರ್ವೀಸ್ ಪ್ರೊವೈಡರ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್, ಹೆಚ್ಚು ಅನುಭವಿ ಜನರು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ ಅದು ನಿಮಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಗೆ ತರಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನೋಟಕ್ಕೆ ಅರ್ಹವಾದ ಕೆಲವು ಹೆಚ್ಚು ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಪ್ರಸ್ತುತತೆ: ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒದಗಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಅವರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
- ವೈವಿಧ್ಯತೆ: ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಟ್ರಕ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು. ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್, ಅನುಭವಿ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮಾರಾಟಗಾರ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವಂತಹ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಲಭ್ಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಡೇಟಾ: ಅನುಭವಿ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಉತ್ತಮ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಅವರು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ರಚನೆಗೆ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವಂತೆ ಅವರು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
- ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಟಿಪ್ಪಣಿ: ಅನುಭವಿ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ದತ್ತಾಂಶದ ಬೃಹತ್ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯ ತಜ್ಞರನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ರದ್ದು: ಡೇಟಾ ಭದ್ರತಾ ನಿಯಮಗಳು ನಿಮ್ಮ AI ತರಬೇತಿ ಅಭಿಯಾನವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಮುರಿಯಬಹುದು. ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು, ಆದಾಗ್ಯೂ, GDPR, HIPAA ಮತ್ತು ಇತರ ಅಧಿಕಾರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅನುಸರಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಗಮನಹರಿಸಲಿ.
- ಶೂನ್ಯ ಪಕ್ಷಪಾತ: ಇನ್-ಹೌಸ್ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಾಹಕರು, ಕ್ಲೀನರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಂತಲ್ಲದೆ, ಹೆಚ್ಚು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸಲು ಮಾದರಿಗಳಿಂದ AI ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತಾರೆ.
ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಆರಿಸುವುದು
ಪ್ರತಿ AI ತರಬೇತಿ ಅಭಿಯಾನವು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಥವಾ, ನಿಮ್ಮ AI ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ತರಲಾದ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದಂತೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳಬಹುದು.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಆನ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಮಾಡಲು ಸಲಹೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವರು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತಾರೆ:
- ನವೀನತೆ ಅಥವಾ ವಿಶಿಷ್ಟತೆ
- ಸಮಯೋಚಿತ ವಿತರಣೆಗಳು
- ನಿಖರತೆ
- ಸಂಪೂರ್ಣತೆ
- ಸ್ಥಿರತೆ
ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಶೂನ್ಯಗೊಳಿಸಲು ನೀವು ಸಂಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ: ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮಾದರಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ.
- ಅನುಸರಣೆ: ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ: ಅವರ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಪಕ್ಷಪಾತ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆ: Iಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಅವರ ವಿಧಾನದ ಬಗ್ಗೆ ವಿಚಾರಿಸಿ.
- ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯೊಂದಿಗೆ ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಾ?
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಯಾವುದೇ ಯಶಸ್ವಿ AI ಯೋಜನೆಯ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬಹುದು. ನಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಸೇವೆಗಳ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಇಂದೇ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ದೃಶ್ಯ ಸಾರಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ನಮ್ಮ ಇನ್ಫೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ.
