ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿ: ಕಂಟೆಂಟ್ ಮಾಡರೇಶನ್
ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಬಳಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವಂತೆ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಶ್ರಮಿಸುತ್ತಿರುವ ವೇದಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸೈಬರ್‌ಬುಲ್ಲಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಗಮನಾರ್ಹ ಅಡಚಣೆಯಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದೆ. ಶೇ. 38 ರಷ್ಟು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಪ್ರತಿದಿನ ಈ ಹಾನಿಕಾರಕ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಸೃಜನಶೀಲ ವಿಷಯ ಮಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳ ತುರ್ತು ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. ಸೈಬರ್‌ಬುಲ್ಲಿಂಗ್‌ನ ನಿರಂತರ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಇಂದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ.
ಸೈಬರ್‌ ಸುರಕ್ಷತೆ:
ಫೇಸ್‌ಬುಕ್‌ನ Q4 ಸಮುದಾಯ ಮಾನದಂಡಗಳ ಜಾರಿ ವರದಿ ಬಹಿರಂಗವಾಗಿದೆ - 6.3 ಮಿಲಿಯನ್ ಬೆದರಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಿರುಕುಳದ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕ್ರಮ, ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಪತ್ತೆ ದರ 49.9%
ಶಿಕ್ಷಣ:
A 2021 ಅಧ್ಯಯನವು ಅದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ 36.5%ವಯಸ್ಸಿನ ನಡುವಿನ ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ನ % ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು 12 & 17 ತಮ್ಮ ಶಾಲಾ ಶಿಕ್ಷಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದರಲ್ಲಿ ಸೈಬರ್‌ಬುಲ್ಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ ಅನುಭವಿಸಿದ್ದಾರೆ.
2020 ರ ವರದಿಯ ಪ್ರಕಾರ, ಜಾಗತಿಕ ವಿಷಯ ಮಾಡರೇಶನ್ ಪರಿಹಾರಗಳ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು 4.07 ರಲ್ಲಿ USD 2019 ಶತಕೋಟಿ ಮೌಲ್ಯದ್ದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು 11.94% ನ CAGR ನೊಂದಿಗೆ 2027 ರ ವೇಳೆಗೆ USD 14.7 ಶತಕೋಟಿಯನ್ನು ತಲುಪುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ.
ರಿಯಲ್ ವರ್ಲ್ಡ್ ಪರಿಹಾರ
ಜಾಗತಿಕ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡರೇಟ್ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾ
ಕ್ಲೈಂಟ್ ತನ್ನ ಕ್ಲೌಡ್ ಕೊಡುಗೆಗಾಗಿ ದೃಢವಾದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿಷಯ ಮಾಡರೇಶನ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿತ್ತು, ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಅವರು ನಿಖರವಾದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದರು.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ (NLP) ನಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಾವು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ 30,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ವರ್ಗಗಳು.
ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು
- ಆದ್ಯತೆಯ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಿಂದ ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಮತ್ತು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಎರಡರಲ್ಲೂ ವೆಬ್ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ 30,000 ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳು
- ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಣ್ಣ, ಮಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು
- ಸಂಕಲಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಷಕಾರಿ, ಪ್ರಬುದ್ಧ ಅಥವಾ ಲೈಂಗಿಕವಾಗಿ ಅಶ್ಲೀಲ ವಿಷಯ ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು
- ಕನಿಷ್ಠ 90% ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
ಪರಿಹಾರ
- BFSI, ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್, ಮ್ಯಾನುಫ್ಯಾಕ್ಚರಿಂಗ್, ರಿಟೇಲ್‌ನಿಂದ ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಮತ್ತು ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ಗೆ ತಲಾ 30,000 ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ವೆಬ್ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿದೆ. ವಿಷಯವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸಣ್ಣ, ಮಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘ ದಾಖಲೆಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲಾಗಿದೆ
- ವಿಷಕಾರಿ, ಪ್ರಬುದ್ಧ ಅಥವಾ ಲೈಂಗಿಕವಾಗಿ ಅಶ್ಲೀಲ ವಿಷಯ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ವಿಷಯವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು
- 90% ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಶೈಪ್ ಎರಡು ಹಂತದ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿತು:
» ಹಂತ 1: ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಪರಿಶೀಲನೆ: ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕಾದ 100% ಫೈಲ್‌ಗಳು.
» ಹಂತ 2: ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಕ್ವಾಲಿಟಿ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಚೆಕ್: 15%-20% ರೆಟ್ರೋಸ್ಪೆಕ್ಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು Shaips ನ CQA ತಂಡ.
ಫಲಿತಾಂಶ
ಸುರಕ್ಷಿತ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾದ ಹಲವಾರು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿಷಯ ಮಾಡರೇಶನ್ ML ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದೆ. ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ದಕ್ಷತೆ
- ಮಾಡರೇಶನ್ ನೀತಿಗಳ ಏಕರೂಪದ ಜಾರಿಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆ
- ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಬಳಕೆದಾರ ಬೇಸ್ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಸಂಪುಟಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ
- ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮಾಡರೇಶನ್ ಗುರುತಿಸಬಹುದು &
ಸಂಭಾವ್ಯ ಹಾನಿಕಾರಕ ವಿಷಯವನ್ನು ಅದು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವಂತೆ ತೆಗೆದುಹಾಕಿ - ಮಾನವ ಮಾಡರೇಟರ್‌ಗಳ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ
ನಿಮ್ಮ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು 100% ರಷ್ಟು ವೇಗಗೊಳಿಸಿ
ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿನ AI ಉಪಕ್ರಮಕ್ಕೆ ನಾವು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ.