ಮಾದರಿಗಳು, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ AI ಮಾದರಿಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಬೇಕು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕು.
ಯಂತ್ರಗಳ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ವರ್ಧಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಪ್ರಕಾರ ಮಾಹಿತಿ ಅಥವಾ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಬರುತ್ತದೆ. ಸರಳವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿಸಲು, ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ AI ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಡೇಟಾ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಪಠ್ಯ, ಆಡಿಯೋ, ವೀಡಿಯೊಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ದವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಅದರಂತೆ NASSCOM ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ವರದಿ, ಜಾಗತಿಕ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು 700 ರಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಸಿದರೆ 2023 ರ ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ ಮೌಲ್ಯದಲ್ಲಿ 2018% ರಷ್ಟು ಬೆಳೆಯುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ. ಈ ಉದ್ದೇಶಿತ ಬೆಳವಣಿಗೆಯು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಸ್ವಯಂ-ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಹಣಕಾಸಿನ ಹಂಚಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು, ಮತ್ತು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪರಿಹಾರಗಳು.
ಈ ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಜಾಗತಿಕ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು 1.2 ರಲ್ಲಿ $2018 ಶತಕೋಟಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದೆ ಎಂದು ಸಹ ಊಹಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಗಾತ್ರವು $4.4 ಶತಕೋಟಿಯಷ್ಟು ಬೃಹತ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. 2023 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಸಮಯದ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಹಲವಾರು ಅನುಷ್ಠಾನ ಮತ್ತು ಬೆಲೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸವಾಲುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಒತ್ತುವ ಕೆಲವು ಸೇರಿವೆ:
- ನಿಧಾನಗತಿಯ ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆ, ಅನಗತ್ಯ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಸಾಧನಗಳ ಸೌಜನ್ಯ
- ಬೃಹತ್ ಕಾರ್ಯಪಡೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಯಂತ್ರಾಂಶದ ಕೊರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಅತಿಯಾದ ಪರಿಮಾಣ
- ಅವಂತ್-ಗಾರ್ಡ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಪೋಷಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪ್ರವೇಶ
- ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್‌ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೆಚ್ಚ
- ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಕೊರತೆ
- ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಕೊರತೆ, AI-ಮಾಡೆಲ್ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗುಂಪನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಬೇಕಾದರೆ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ
- ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಸ್ಥಿರವಾದ ಡೇಟಾ ಭದ್ರತಾ ಭಂಗಿಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಂದಾಗ ಅನುಸರಣೆಯ ಕೊರತೆ
ನೀವು ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಸಂಬಂಧಿತ ಸಾಧನಗಳು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳ ಸಹಿತ:
- ಆಡಿಯೋ ವರ್ಗೀಕರಣ: ಆಡಿಯೋ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ವಿಭಾಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಲೇಖನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ
- ಚಿತ್ರ ಲೇಬಲಿಂಗ್: ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ವರ್ಗೀಕರಣ, ವಿಭಾಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಪಾಯಿಂಟ್ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ
- ಪಠ್ಯ ಲೇಬಲಿಂಗ್: ಪಠ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ
- ವೀಡಿಯೊ ಲೇಬಲಿಂಗ್: ವೀಡಿಯೊ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಯಂತಹ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ
- 3D ಲೇಬಲಿಂಗ್: ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು
ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ಹೊರತಾಗಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಶಾಲ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ತಿಳಿವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜನೆ ಸೇರಿದಂತೆ ನಾಲ್ಕು ವಿಧಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ತರಬೇತಿಯ ಏಕೈಕ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೀಗೆ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ: ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ವಿಭಾಗೀಕರಣ, ಪ್ರತಿಲೇಖನ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ಚರ್ಚಿಸಿರುವ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಒಂದು ವಿವರವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
- ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಅಂದರೆ, ಆಂತರಿಕ, ತೆರೆದ ಮೂಲ, ಮಾರಾಟಗಾರರು
- ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು NLP-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು
- ನಿಯೋಜನೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು
- ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಸಮಗ್ರ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವುದು
ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಾದ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳ ಸರಿಯಾದ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಲು ನೀವು ಬಯಸುವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಪ್ರಕಾರ
- ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಅನುಭವ, ಇದರಿಂದ ಅವರು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು
- ನೀವು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿರುವ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳು
- ಅನುಸರಣೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳು
- ವಾಣಿಜ್ಯ, ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಫ್ರೀವೇರ್ ಉಪಕರಣಗಳು
- ನೀವು ಉಳಿಸಬಹುದಾದ ಬಜೆಟ್
ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಅಂಶಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪರಿಗಣನೆಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಉತ್ತಮ:
- ಉಪಕರಣಗಳ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ನಿಖರತೆ
- ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಉಪಕರಣಗಳಿಂದ ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ
- ಏಕೀಕರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು
- ಸೋರಿಕೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣೆ
- ಮೇಘ ಆಧಾರಿತ ಸೆಟಪ್ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲ
- ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ ನಿರ್ವಹಣೆ ಕುಶಾಗ್ರಮತಿ
- ಫೇಲ್-ಸೇಫ್ಸ್, ಸ್ಟಾಪ್-ಗ್ಯಾಪ್ಸ್ ಮತ್ತು ಟೂಲ್‌ನ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಪರಾಕ್ರಮ
- ಕಂಪನಿಯು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಂದ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುವ ಲಂಬಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ವೈದ್ಯಕೀಯ AI: ಫೋಕಸ್ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಸುಧಾರಿತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ, ಕಡಿಮೆಯಾದ ಕಾಯುವ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಬ್ಯಾಕ್‌ಲಾಗ್‌ಗಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
- ಹಣಕಾಸು: ಫೋಕಸ್ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪಾಯಗಳು, ಸಾಲದ ಅರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಇತರ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು
- ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ಅಥವಾ ಸಾರಿಗೆ: ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು, ಸಂಕೇತಗಳು, ದಿಗ್ಬಂಧನಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಹುಚ್ಚುಚ್ಚಾದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು NLP ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ.
- ಚಿಲ್ಲರೆ ಮತ್ತು ಐಕಾಮರ್ಸ್: ಫೋಕಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಬೆಲೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿರ್ಧಾರಗಳು, ಸುಧಾರಿತ ಇಕಾಮರ್ಸ್, ಖರೀದಿದಾರರ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು, ಖರೀದಿ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ವರ್ಧಿಸುವುದು
- ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ: ಫೋಕಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ಪನ್ನ ತಯಾರಿಕೆ, ಬಿನ್ ಪಿಕಿಂಗ್, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಉತ್ಪಾದನಾ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವು ಸೇರಿವೆ
- ಜಿಯೋಸ್ಪೇಷಿಯಲ್: ಫೋಕಸ್ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಆಯ್ದ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ GPS ಮತ್ತು ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ
- ವ್ಯವಸಾಯ: ನಿಖರವಾದ ಕೃಷಿಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ಮಣ್ಣು ಮತ್ತು ಬೆಳೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು, ಇಳುವರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಲು GPS ಸಂವೇದಕಗಳು, ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಸೇರಿವೆ.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಡೆಯಲು ಯಾವುದು ಉತ್ತಮ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ, ಸ್ವಯಂ-ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಂದ ಒಂದನ್ನು ಖರೀದಿಸುವುದು ಯಾವುದು ಎಂದು ಇನ್ನೂ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗಿದೆ. ನೀವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಪ್ರತಿಯೊಂದರ ಸಾಧಕ-ಬಾಧಕಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
'ಬಿಲ್ಡ್' ಅಪ್ರೋಚ್
| ನಿರ್ಮಿಸಲು | ಖರೀದಿ |
|---|---|
ಹಿಟ್ಸ್:
| ಹಿಟ್ಸ್:
|
ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ:
| ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ:
|
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು:
| ಪ್ರಯೋಜನಗಳು:
|
ವರ್ಡಿಕ್ಟ್
ಸಮಯದ ನಿರ್ಬಂಧವಿಲ್ಲದ ವಿಶೇಷ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನೀವು ಯೋಜಿಸಿದರೆ, ಮೊದಲಿನಿಂದ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಸಾಧನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಉಳಿದಂತೆ, ಉಪಕರಣವನ್ನು ಖರೀದಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ
