एआई डाटा संग्रह को लागी एक शुरुआती गाइड
तपाईंको AI / ML परियोजनाको लागि AI डाटा सङ्कलन कम्पनी छनोट गर्दै
परिचय
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) ले कार्यहरू सरल बनाएर र अनुभवहरू बृद्धि गरेर हाम्रो जीवनमा सुधार गर्छ। यो मानिसहरूलाई पूरक बनाउनको लागि हो, तिनीहरूलाई हावी नगर्ने, जटिल समस्याहरू समाधान गर्न र प्रगतिलाई ड्राइभ गर्न मद्दत गर्न।
AI ले स्वास्थ्य सेवा, क्यान्सर अनुसन्धानमा सहयोग, स्नायविक विकारहरूको उपचार, र खोपको विकासलाई गति दिने जस्ता क्षेत्रमा प्रगति गरिरहेको छ। यसले स्वायत्त सवारीसाधनदेखि स्मार्ट उपकरणहरू र सुधारिएको स्मार्टफोन क्यामेरासम्मका उद्योगहरूमा क्रान्ति ल्याइरहेको छ।
विश्वव्यापी एआई बजारले 267 सम्ममा $ 2027 बिलियन पुग्ने अपेक्षा गरिएको छ, 37% व्यवसायहरूले पहिले नै एआई समाधानहरू प्रयोग गरिसकेका छन्। आज हामीले प्रयोग गर्ने उत्पादन र सेवाहरूको लगभग 77% एआई-संचालित छन्। साधारण यन्त्रहरूले कसरी हृदयघात वा कारहरू आफैं चलाउने भविष्यवाणी गर्छन्? च्याटबटहरू कसरी मानव जस्तो देखिन्छ?
मुख्य कुरा डाटा हो। डाटा एआईको केन्द्रबिन्दु हो, जसले मेसिनहरूलाई सही नतिजाहरू बुझ्न, प्रक्रिया गर्न र डेलिभर गर्न सक्षम पार्छ। यो गाइडले तपाईंलाई AI मा डाटाको महत्त्व बुझ्न मद्दत गर्नेछ।
एआई डाटा संग्रह के हो?
यी मापदण्डहरू पूरा गरेपछि, यसले AI प्रणालीहरूको प्रभावकारिता र भविष्यवाणीहरू प्रदान गर्ने तिनीहरूको क्षमतालाई असर गर्न सक्छ।
उदाहरण:
एक टेक कम्पनीले हाल घरेलु उपकरणहरूको लागि डिजाइन गरिएको एआई-संचालित भ्वाइस सहायकको विकास गरिरहेको छ। यहाँ कम्पनीको डाटा सङ्कलन प्रक्रियाको संक्षिप्त ब्रेकडाउन छ:
- तिनीहरूले विभिन्न भाषिक पृष्ठभूमिका हजारौं सहभागीहरूलाई भर्ती गर्न र व्यवस्थापन गर्न Shaip जस्ता विशेष डेटा सङ्कलन एजेन्सीलाई भाडामा लिन्छन्, उच्चारण, बोली, र बोली ढाँचाहरूको विस्तृत दायरा सुनिश्चित गर्दै।
- कम्पनीले व्यक्तिहरूलाई अलार्म सेट गर्ने, मौसम अपडेटहरूको बारेमा सोधपुछ गर्ने, स्मार्ट होम डिभाइसहरू प्रबन्ध गर्ने र विभिन्न आदेशहरू र प्रश्नहरूको जवाफ दिने जस्ता गतिविधिहरू सञ्चालन गर्न व्यवस्थित गर्दछ।
- तिनीहरूले वातावरणमा आवाजहरू रेकर्ड गर्छन् वास्तविक जीवन परिस्थितिहरू, जस्तै धेरै कोठाहरू, व्यस्त भान्साहरू र बाहिरी सेटिङहरू प्रतिकृति गर्न।
- कम्पनीले एआईलाई पृष्ठभूमि आवाजहरूबाट भ्वाइस कमाण्डहरू छुट्याउन मद्दत गर्न कुकुरको भुकहरू र टेलिभिजन ध्वनिहरू जस्ता परिवेशको आवाजहरूको रेकर्डिङहरू पनि सङ्कलन गर्दछ।
- तिनीहरूले प्रत्येक अडियो नमूना सुन्छन् र स्पिकरका विशेषताहरूका साथै तिनीहरूको भावनात्मक अभिव्यक्तिहरू र प्रत्येक नमूनामा अवस्थित पृष्ठभूमि शोरको स्तरको बारेमा जानकारी लेख्छन्।
- तिनीहरू अडियो नमूनाहरूको विभिन्न संस्करणहरू उत्पन्न गर्न, पिच र गति परिमार्जन गर्न वा सिंथेटिक पृष्ठभूमि शोर समावेश गर्न डेटा वृद्धिको लागि विधिहरू प्रयोग गर्छन्।
- गोपनीयता सुरक्षित गर्न, व्यक्तिगत जानकारी ट्रान्सक्रिप्टहरूबाट हटाइन्छ, र अडियो नमूनाहरू बेनामी छन्।
- कम्पनीले AI को कार्यसम्पादनमा कुनै पनि पूर्वाग्रहलाई रोक्न विभिन्न उमेर समूह, विभिन्न लिङ्ग र उच्चारणका व्यक्तिहरूलाई समान रूपमा प्रतिनिधित्व गर्छ भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्दछ।
- कम्पनीले वास्तविक जीवन परिदृश्यहरूमा तिनीहरूको भ्वाइस सहायक प्रयोग गरेर डेटा सङ्कलन गर्नको लागि प्रक्रिया स्थापना गर्दछ। लक्ष्य भनेको AI को प्राकृतिक भाषा र समयसँगै विभिन्न प्रकारका प्रश्नहरूको बुझाइ बढाउनु हो। निस्सन्देह, यी सबै प्रयोगकर्ता सहमति संग गरिन्छ।
डाटा सङ्कलनमा साझा चुनौतीहरू
डाटा सङ्कलन अघि र समयमा यी कारकहरूलाई विचार गर्नुहोस्:
डाटा प्रशोधन र सफाई
डाटा प्रशोधन र सफाईमा डाटा (सफाई) बाट त्रुटिहरू वा विसंगतिहरू हटाउने र सटीकता र स्थिरता कायम राख्न संख्यात्मक सुविधाहरूलाई मानकीकृत दायरा (सामान्यीकरण) मा स्केल गर्ने समावेश छ। यस भागमा डाटालाई एआई मोडेल (ढाँचा) को लागी उपयुक्त ढाँचामा रूपान्तरण पनि समावेश छ।
लेबलिङ डाटा
पर्यवेक्षित शिक्षामा, डेटामा सही आउटपुट वा लेबलहरू हुनु आवश्यक छ। यो कार्य मानव विज्ञहरूले म्यानुअल रूपमा वा क्राउडसोर्सिङ वा अर्ध-स्वचालित प्रविधिहरू मार्फत गर्न सकिन्छ। उद्देश्य एआई मोडेलहरूको इष्टतम प्रदर्शनको लागि निरन्तर र उच्च-गुणस्तरको लेबलिङ कायम राख्नु हो।
गोपनीयता र नैतिक विचारहरू
अनुसन्धान वा मार्केटिङ अभियानहरू जस्ता कुनै पनि उद्देश्यका लागि डेटा सङ्कलन गर्दा, GDPR वा CCPA दिशानिर्देशहरूसँग पङ्क्तिबद्ध गर्न आवश्यक छ। अनाधिकृत पहुँच वा गोपनीयता मापदण्डहरूको उल्लङ्घनलाई रोक्न अगाडि बढ्नु अघि सहभागीहरूको सहमति प्राप्त गर्न र कुनै पनि व्यक्तिगत जानकारी गुमाउन आवश्यक छ। थप रूपमा, कुनै पनि रूपमा डेटाको सङ्कलन वा उपयोगबाट उत्पन्न हुने हानि वा भेदभावपूर्ण अभ्यासहरूलाई रोक्नको लागि नैतिक प्रभावहरू विचार गर्नुपर्छ।
पूर्वाग्रहलाई ध्यानमा राख्दै
सुनिश्चित गर्नुहोस् कि एकत्रित डाटाले विभिन्न समूह र परिस्थितिहरूलाई सही रूपमा प्रतिबिम्बित गर्दछ पूर्वाग्रही मोडेलहरू सिर्जना गर्नबाट बच्न जसले सामाजिक असमानताहरूलाई सुदृढीकरण वा विस्तार गरेर बिग्रन सक्छ। यस चरणमा डेटा पोइन्टहरू खोज्नु समावेश हुन सक्छ जुन राम्रोसँग प्रतिनिधित्व नगरिएको वा सन्तुलित डेटासेट कायम राख्ने।
मेशिन लर्निङमा AI प्रशिक्षण डेटाका प्रकारहरू
अब, एआई डाटा संग्रह एक छाता शब्द हो। यस ठाउँमा भएको डेटाले कुनै पनि अर्थ राख्न सक्छ। यो पाठ, भिडियो फुटेज, छविहरू, अडियो वा यी सबैको मिश्रण हुन सक्छ। छोटकरीमा भन्नुपर्दा, मेसिनको लागि सिकाउने र नतिजाहरूलाई अनुकूलन गर्ने कार्य गर्नका लागि उपयोगी हुने कुनै पनि कुरा भनेको डाटा हो। तपाईंलाई विभिन्न प्रकारका डाटाहरूमा थप अन्तरदृष्टि दिनको लागि, यहाँ द्रुत सूची छ:
डाटासेटहरू संरचित वा असंरचित स्रोतबाट हुन सक्छ। सुरु नगरिएको, संरचित डेटासेटहरू ती हुन् जसको स्पष्ट अर्थ र ढाँचा हुन्छ। तिनीहरू मेसिनद्वारा सजिलै बुझ्न सकिन्छ। असंरचित, अर्कोतर्फ, डाटासेटहरूमा विवरणहरू हुन् जुन सबै ठाउँमा छन्। तिनीहरूले कुनै खास संरचना वा ढाँचालाई पछ्याउँदैनन् र त्यस्ता डेटासेटहरूबाट बहुमूल्य अन्तर्दृष्टिहरू बाहिर निकाल्न मानव हस्तक्षेप आवश्यक हुन्छ।
पाठ डाटा
डाटाको सबैभन्दा प्रचुर र प्रमुख रूपहरू मध्ये एक। पाठ डाटा डाटाबेस, GPS नेभिगेसन एकाइहरू, स्प्रेडसिटहरू, चिकित्सा उपकरणहरू, फारमहरू र थपबाट अन्तर्दृष्टिको रूपमा संरचित हुन सक्छ। असंरचित पाठ सर्वेक्षणहरू, हस्तलिखित कागजातहरू, पाठका छविहरू, इमेल प्रतिक्रियाहरू, सामाजिक मिडिया टिप्पणीहरू र थप हुन सक्छन्।
अडियो डाटा
अडियो डेटासेटहरूले कम्पनीहरूलाई राम्रो च्याटबटहरू र प्रणालीहरू विकास गर्न, राम्रो भर्चुअल सहायकहरू र थप डिजाइन गर्न मद्दत गर्दछ। तिनीहरूले मेसिनहरूलाई एकल प्रश्न वा प्रश्न सोध्न सकिने विभिन्न तरिकाहरूमा उच्चारण र उच्चारणहरू बुझ्न मद्दत गर्छन्।
छवि डेटा
छविहरू अर्को प्रमुख डेटासेट प्रकार हुन् जुन विभिन्न उद्देश्यका लागि प्रयोग गरिन्छ। सेल्फ-ड्राइभिङ कारहरू र गुगल लेन्स जस्ता अनुप्रयोगहरू देखि अनुहार पहिचान सम्म, छविहरूले प्रणालीहरूलाई निर्बाध समाधानहरू ल्याउन मद्दत गर्दछ।
भिडियो डाटा
भिडियोहरू थप विस्तृत डेटासेटहरू हुन् जसले मेसिनहरूलाई केही गहिराइमा बुझ्न दिन्छ। भिडियो डेटासेटहरू कम्प्युटर दृष्टि, डिजिटल इमेजिङ र थपबाट प्राप्त गरिन्छ।
मेसिन लर्निङका लागि डाटा कसरी सङ्कलन गर्ने?
त्यसोभए, तपाइँ तपाइँको डाटा कसरी स्रोत गर्नुहुन्छ? तपाईलाई कुन डाटा चाहिन्छ र कति चाहिन्छ? सान्दर्भिक डाटा ल्याउन बहुविध स्रोतहरू के हुन्?
कम्पनीहरूले आफ्नो ML मोडेलहरूको आला र उद्देश्यको मूल्याङ्कन गर्छन् र सान्दर्भिक डेटासेटहरू स्रोतको सम्भावित तरिकाहरू चार्ट बनाउँछन्। आवश्यक डाटा प्रकार परिभाषित गर्नाले डाटा सोर्सिङमा तपाईंको चिन्ताको एक प्रमुख भाग हल गर्दछ। तपाईंलाई राम्रो विचार दिनको लागि, डेटा सङ्कलनका लागि विभिन्न च्यानलहरू, बाटोहरू, स्रोतहरू वा माध्यमहरू छन्:
नि: शुल्क स्रोतहरू
नामले सुझाव दिए जस्तै, यी स्रोतहरू हुन् जसले AI प्रशिक्षण उद्देश्यका लागि डेटासेटहरू निःशुल्क प्रस्ताव गर्छन्। नि:शुल्क स्रोतहरू सार्वजनिक फोरमहरू, खोज इन्जिनहरू, डाटाबेसहरू र डाइरेक्टरीहरूदेखि लिएर सरकारी पोर्टलहरू जुन वर्षौंदेखि जानकारीको अभिलेख राख्छन्।
यदि तपाईं नि:शुल्क डेटासेटहरू सोर्सिङमा धेरै प्रयास गर्न चाहनुहुन्न भने, त्यहाँ समर्पित वेबसाइटहरू र पोर्टलहरू छन् जस्तै कागल, AWS संसाधन, UCI डाटाबेस र थप जसले तपाईंलाई विविध अन्वेषण गर्न अनुमति दिनेछ।
कोटिहरू र नि: शुल्क आवश्यक डेटासेटहरू डाउनलोड गर्नुहोस्।
आन्तरिक स्रोतहरू
यद्यपि नि: शुल्क स्रोतहरू सुविधाजनक विकल्पहरू जस्तो देखिन्छ, त्यहाँ तिनीहरूसँग सम्बन्धित धेरै सीमितताहरू छन्। सबैभन्दा पहिले, तपाइँ सधैं निश्चित हुन सक्नुहुन्न कि तपाइँ डेटासेटहरू फेला पार्नुहुनेछ जुन तपाइँका आवश्यकताहरूसँग ठीकसँग मेल खान्छ। तिनीहरू मेल खाए तापनि, डेटासेटहरू टाइमलाइनको सन्दर्भमा अप्रासंगिक हुन सक्छ।
यदि तपाइँको बजार खण्ड अपेक्षाकृत नयाँ वा खोजिएको छैन भने, त्यहाँ धेरै कोटिहरू वा सान्दर्भिक हुनेछैनन्।
तपाईका लागि डेटासेटहरू डाउनलोड गर्नका लागि पनि। नि: शुल्क स्रोतहरूको साथ प्रारम्भिक कमजोरीहरूबाट बच्न, त्यहाँ
थप सान्दर्भिक र सान्दर्भिक डेटासेटहरू उत्पन्न गर्नको लागि एउटा च्यानलको रूपमा कार्य गर्ने अर्को डेटा स्रोत अवस्थित छ।
तिनीहरू तपाईंका आन्तरिक स्रोतहरू हुन् जस्तै CRM डाटाबेसहरू, फारमहरू, इमेल मार्केटिङ लीडहरू, उत्पादन वा सेवा-परिभाषित टचपोइन्टहरू, प्रयोगकर्ता डेटा, पहिरनयोग्य यन्त्रहरूबाट डेटा, वेबसाइट डेटा, ताप नक्सा, सामाजिक मिडिया अन्तर्दृष्टिहरू र थप। यी आन्तरिक स्रोतहरू तपाइँद्वारा परिभाषित, सेट अप र मर्मत गरिएको हो। त्यसोभए, तपाइँ यसको विश्वसनीयता, सान्दर्भिकता र नवीकरणको बारेमा निश्चित हुन सक्नुहुन्छ।
भुक्तान गरिएका स्रोतहरू
तिनीहरू जतिसुकै उपयोगी लागे पनि, आन्तरिक स्रोतहरूमा पनि जटिलता र सीमितताहरूको उचित हिस्सा हुन्छ। उदाहरण को लागी, तपाईको प्रतिभा पूल को फोकस को अधिकांश डेटा टच बिन्दुहरु लाई अनुकूलन मा जानेछ। यसबाहेक, तपाईंको टोली र स्रोतहरू बीचको समन्वय पनि त्रुटिरहित हुनुपर्छ।
यस्ता थप हिचकीहरूबाट बच्नको लागि, तपाइँसँग भुक्तानी स्रोतहरू छन्। तिनीहरू सेवाहरू हुन् जसले तपाईंलाई तपाईंको परियोजनाहरूका लागि सबैभन्दा उपयोगी र प्रासंगिक डेटासेटहरू प्रस्ताव गर्छन् र तपाईंलाई आवश्यक पर्दा तिनीहरूलाई निरन्तर रूपमा प्राप्त गर्न सुनिश्चित गर्दछ।
हामी मध्ये धेरै जसो भुक्तान स्रोतहरू वा डाटा विक्रेताहरूमा पहिलो प्रभाव छ कि तिनीहरू महँगो छन्। तर,
जब तपाईं गणित गर्नुहुन्छ, तिनीहरू लामो समयसम्म सस्तो हुन्छन्। तिनीहरूको विस्तारित नेटवर्कहरू र डाटा सोर्सिङ विधिहरूका लागि धन्यवाद, तपाईंले आफ्नो AI परियोजनाहरूका लागि जटिल डेटासेटहरू प्राप्त गर्न सक्षम हुनुहुनेछ तिनीहरू जतिसुकै अकल्पनीय छन्।
तपाईंलाई तीन स्रोतहरू बीचको भिन्नताहरूको विस्तृत रूपरेखा दिनको लागि, यहाँ एउटा विस्तृत तालिका छ:
| नि: शुल्क संसाधन | आन्तरिक स्रोतहरू | भुक्तान गरिएका स्रोतहरू |
|---|---|---|
| डाटासेटहरू निःशुल्क उपलब्ध छन्। | आन्तरिक स्रोतहरू पनि तपाइँको परिचालन खर्चको आधारमा निःशुल्क हुन सक्छ। | तपाईंले आफ्नो लागि स्रोत सान्दर्भिक डेटासेटहरूमा डेटा विक्रेतालाई भुक्तानी गर्नुहुन्छ। |
| मनपर्ने डेटासेटहरू डाउनलोड गर्न अनलाइन उपलब्ध बहु निःशुल्क स्रोतहरू। | तपाईंले AI प्रशिक्षणको लागि आफ्नो आवश्यकता अनुसार अनुकूलित-परिभाषित डेटा प्राप्त गर्नुहुन्छ। | तपाईले आफूलाई चाहिने लामो समयसम्म अनुकूलित-परिभाषित डेटा प्राप्त गर्नुहुन्छ। |
| तपाईंले डेटासेटहरू संकलन, क्युरेटिङ, ढाँचा र एनोटेटिंगमा म्यानुअल रूपमा काम गर्न आवश्यक छ। | तपाईले आवश्यक जानकारीको साथ डेटासेटहरू उत्पन्न गर्न आफ्नो डेटा टच बिन्दुहरू परिमार्जन गर्न सक्नुहुन्छ। | विक्रेताहरूबाट डाटासेटहरू मेसिन लर्निङ-तयार छन्। अर्थ, तिनीहरू एनोटेट छन् र गुणस्तर आश्वासनको साथ आउँछन्। |
| तपाईंले डाउनलोड गर्नुहुने डेटासेटहरूमा इजाजतपत्र र अनुपालन बाधाहरू बारे सतर्क रहनुहोस्। | यदि तपाइँसँग तपाइँको उत्पादनको लागि बजारको लागि सीमित समय छ भने आन्तरिक स्रोतहरू जोखिमपूर्ण हुन्छन्। | तपाइँ तपाइँको समय सीमा परिभाषित गर्न सक्नुहुन्छ र तदनुसार डाटासेटहरू डेलिभर गर्न सक्नुहुन्छ। |
खराब डाटाले तपाईको एआई महत्वाकांक्षालाई कसरी असर गर्छ?
हामीले तथ्याङ्क सङ्कलन र सोर्सिङमा कसरी पुग्ने भन्ने बारेमा तपाइँसँग विचार हुनेछ भन्ने कारणका लागि हामीले तीनवटा सबैभन्दा सामान्य डेटा स्रोतहरू सूचीबद्ध गरेका छौं। जे होस्, यस बिन्दुमा, यो पनि बुझ्न आवश्यक छ कि तपाईको निर्णयले तपाईको एआई समाधानको भाग्य निश्चित रूपमा निर्णय गर्न सक्छ।
कसरी उच्च-गुणस्तरको AI प्रशिक्षण डेटाले तपाईंको मोडेललाई सही र समयमै नतिजाहरू प्रदान गर्न मद्दत गर्न सक्छ, खराब प्रशिक्षण डेटाले पनि तपाईंको AI मोडेलहरू तोड्न सक्छ, नतिजाहरू घटाउन सक्छ, पूर्वाग्रह प्रस्तुत गर्न सक्छ र अन्य अवांछनीय परिणामहरू प्रस्ताव गर्दछ।
तर किन यस्तो भइरहेको छ? तपाईको एआई मोडेललाई तालिम दिन र अप्टिमाइज गर्ने कुनै पनि डाटा छैन? इमानदारीपूर्वक, छैन। यसलाई थप बुझौं।
खराब डाटा - यो के हो?
असंरचित र खराब डाटा बीचको भिन्नता भनेको असंरचित डाटामा अन्तर्दृष्टिहरू सबै ठाउँमा छन्। तर संक्षेपमा, तिनीहरू उपयोगी हुन सक्छन्। अतिरिक्त समय खर्च गरेर, डाटा वैज्ञानिकहरूले अझै पनि असंरचित डाटासेटहरूबाट सान्दर्भिक जानकारी निकाल्न सक्षम हुनेछन्। यद्यपि, त्यो खराब डाटाको मामला होइन। यी डेटासेटहरूले कुनै/सीमित अन्तर्दृष्टि वा जानकारी समावेश गर्दैन जुन मूल्यवान वा तपाईंको AI परियोजना वा यसको प्रशिक्षण उद्देश्यहरूसँग सान्दर्भिक छ।
त्यसोभए, जब तपाइँ तपाइँको डेटासेटहरू नि: शुल्क स्रोतहरूबाट स्रोत गर्नुहुन्छ वा ढिलो रूपमा आन्तरिक डेटा टच बिन्दुहरू स्थापना गर्नुहुन्छ, संभावनाहरू अत्यधिक सम्भावना हुन्छ कि तपाइँ खराब डेटा डाउनलोड वा उत्पन्न गर्नुहुनेछ। जब तपाईंका वैज्ञानिकहरूले खराब डाटामा काम गर्छन्, तपाईंले मानव घण्टा मात्र बर्बाद गरिरहनुभएको छैन तर तपाईंको उत्पादनको सुरुवातलाई पनि धक्का दिनुहुन्छ।
यदि तपाइँ अझै पनि तपाइँको महत्वाकांक्षालाई खराब डाटाले के गर्न सक्छ भन्ने बारे अस्पष्ट हुनुहुन्छ भने, यहाँ द्रुत सूची छ:
- तपाईले अनगिन्ती घण्टाहरू नराम्रो डाटा सोर्सिङमा खर्च गर्नुहुन्छ र घण्टा, प्रयास र स्रोतहरूमा पैसा बर्बाद गर्नुहुन्छ।
- खराब डाटाले तपाईंलाई कानुनी समस्याहरू ल्याउन सक्छ, यदि ध्यान नदिइयो भने र तपाईंको AI को दक्षता घटाउन सक्छ।
मोडेलहरू। - जब तपाइँ तपाइँको उत्पादनलाई खराब डाटा लाइभमा प्रशिक्षित लिनुहुन्छ, यसले प्रयोगकर्ता अनुभवलाई असर गर्छ
- खराब डाटाले परिणामहरू र निष्कर्षहरूलाई पक्षपाती बनाउन सक्छ, जसले थप प्रतिक्रियाहरू ल्याउन सक्छ।
त्यसोभए, यदि तपाइँ सोच्दै हुनुहुन्छ कि त्यहाँ यसको समाधान छ भने, त्यहाँ वास्तवमा छ।
उद्धारको लागि AI प्रशिक्षण डाटा प्रदायकहरू
तपाईले गर्नुपर्ने भनेको डेटा लिनु हो र तपाईको एआई मोडेलहरूलाई पूर्णताको लागि तालिम दिनुहोस्। यसो भनिएपछि, हामी पक्का छौं कि तपाईको अर्को प्रश्न डाटा विक्रेताहरूसँग सहकार्यमा संलग्न खर्चहरूमा छ। हामी बुझ्छौं कि तपाईहरु मध्ये केहि पहिले नै मानसिक बजेटमा काम गरिरहनु भएको छ र ठ्याक्कै हामी अर्कोतिर जाँदैछौं।
तपाईंको डाटा सङ्कलन परियोजनाको लागि प्रभावकारी बजेट ल्याउने क्रममा विचार गर्नुपर्ने कारकहरू
एआई प्रशिक्षण एक व्यवस्थित दृष्टिकोण हो र यसैले बजेट यसको अभिन्न अंग बन्छ। AI विकासमा ठूलो रकम लगानी गर्नु अघि RoI, परिणामहरूको शुद्धता, प्रशिक्षण विधिहरू र थप जस्ता कारकहरू विचार गर्नुपर्छ। धेरै परियोजना प्रबन्धकहरू वा व्यवसाय मालिकहरू यस चरणमा फम्बल गर्छन्। तिनीहरूले हतारमा निर्णयहरू गर्छन् जसले तिनीहरूको उत्पादन विकास प्रक्रियामा अपरिवर्तनीय परिवर्तनहरू ल्याउँदछ, अन्ततः तिनीहरूलाई थप खर्च गर्न बाध्य पार्छ।
यद्यपि, यो खण्डले तपाईंलाई सही अन्तरदृष्टि दिनेछ। जब तपाईं एआई प्रशिक्षणको लागि बजेटमा काम गर्न बसिरहनु भएको छ, तीन चीज वा कारकहरू अपरिहार्य छन्।
प्रत्येकलाई विस्तृत रूपमा हेरौं।
तपाईलाई चाहिने डेटाको मात्रा
तपाईको एआई मोडेलको दक्षता र शुद्धता यो कत्तिको प्रशिक्षित छ भन्ने कुरामा निर्भर गर्दछ भन्ने कुरा हामीले सधैं भनिरहेका छौं। यसको मतलब यो हो कि डाटासेटको मात्रा जति बढी हुन्छ, त्यति नै बढी सिकाइ हुन्छ। तर यो धेरै अस्पष्ट छ। यस धारणामा संख्या राख्नको लागि, आयामी अनुसन्धानले एउटा रिपोर्ट प्रकाशित गर्यो जसले पत्ता लगायो कि व्यवसायहरूलाई उनीहरूको एआई मोडेलहरू तालिम दिन न्यूनतम 100,000 नमूना डेटासेटहरू चाहिन्छ।
100,000 डेटासेटहरू द्वारा, हाम्रो मतलब 100,000 गुणस्तर र सान्दर्भिक डेटासेटहरू। यी डेटासेटहरूमा सबै आवश्यक विशेषताहरू, एनोटेसनहरू र तपाईंको एल्गोरिदमहरू र मेसिन लर्निङ मोडेलहरूका लागि आवश्यक जानकारीहरू प्रशोधन गर्न र इच्छित कार्यहरू कार्यान्वयन गर्न आवश्यक पर्दछ।
यो थम्बको सामान्य नियम हो, हामी थप बुझौं कि तपाईलाई चाहिने डेटाको मात्रा पनि अर्को जटिल कारकमा निर्भर गर्दछ जुन तपाईको व्यवसायको प्रयोग केस हो। तपाइँ तपाइँको उत्पादन वा समाधान संग के गर्न चाहानुहुन्छ तपाइँलाई कति डेटा चाहिन्छ भनेर पनि निर्णय गर्दछ। उदाहरणका लागि, सिफारिस इन्जिन निर्माण गर्ने व्यवसायले च्याटबोट निर्माण गर्ने कम्पनीभन्दा फरक डेटा भोल्युम आवश्यकताहरू हुनेछ।
डाटा मूल्य निर्धारण रणनीति
तपाईले वास्तवमा कति डेटा चाहिन्छ भनेर अन्तिम रूप दिएपछि, तपाईले डेटा मूल्य निर्धारण रणनीतिमा अर्को काम गर्न आवश्यक छ। यो, सरल सर्तहरूमा, यसको मतलब तपाईंले खरिद वा उत्पन्न गर्ने डेटासेटहरूको लागि कसरी भुक्तानी गरिरहनुभएको छ।
सामान्यतया, यी बजारमा पालना गरिएका परम्परागत मूल्य निर्धारण रणनीतिहरू हुन्:
| डाटा प्रकार | मूल्य निर्धारण रणनीति |
|---|---|
 छवि | प्रति एकल छवि फाइल मूल्य |
 भिडियो | प्रति सेकेन्ड, मिनेट, एक घण्टा, वा व्यक्तिगत फ्रेमको मूल्य |
 अडियो / भाषण | प्रति सेकेन्ड, एक मिनेट, वा घण्टाको मूल्य |
 पाठ | प्रति शब्द वा वाक्यको मूल्य |
तर पर्खनुहोस्। यो पुन: थम्ब को नियम हो। डाटासेटहरू खरिद गर्ने वास्तविक लागत पनि कारकहरूमा निर्भर गर्दछ:
- अद्वितीय बजार खण्ड, जनसांख्यिकी वा भूगोल जहाँबाट डेटासेटहरू स्रोत हुनुपर्छ
- तपाईको प्रयोग केसको जटिलता
- तपाईलाई कति डाटा चाहिन्छ?
- बजारमा तपाईंको समय
- कुनै पनि अनुकूल आवश्यकताहरू र थप
यदि तपाईंले अवलोकन गर्नुभयो भने, तपाईंले थाहा पाउनुहुनेछ कि तपाईंको AI परियोजनाको लागि ठूलो मात्रामा छविहरू प्राप्त गर्न लागत कम हुन सक्छ तर यदि तपाईंसँग धेरै विशिष्टताहरू छन् भने, मूल्यहरू बढ्न सक्छ।
तपाईंको सोर्सिङ रणनीतिहरू
यो मुश्किल छ। तपाईंले देख्नुभए जस्तै, तपाईंको AI मोडेलहरूको लागि डेटा उत्पन्न गर्ने वा स्रोत गर्ने विभिन्न तरिकाहरू छन्। सामान्य ज्ञानले नि:शुल्क स्रोतहरू सबै भन्दा राम्रो हो भनेर निर्देशन दिनेछ किनकि तपाइँ कुनै पनि जटिलता बिना डेटासेटहरूको आवश्यक मात्राहरू डाउनलोड गर्न सक्नुहुन्छ।
अहिले, यो पनि देखिन्छ कि भुक्तानी स्रोतहरू धेरै महँगो छन्। तर यो जहाँ जटिलता को एक तह थपिन्छ। जब तपाइँ नि:शुल्क स्रोतहरूबाट डेटासेटहरू सोर्स गर्दै हुनुहुन्छ, तपाइँ तपाइँको डेटासेटहरू सफा गर्न, तपाइँको व्यवसाय-विशिष्ट ढाँचामा कम्पाइल गर्न र त्यसपछि व्यक्तिगत रूपमा एनोटेट गर्न थप समय र प्रयास खर्च गर्दै हुनुहुन्छ। तपाईंले प्रक्रियामा परिचालन लागतहरू खर्च गर्दै हुनुहुन्छ।
भुक्तान स्रोतहरूको साथ, भुक्तानी एक पटक हो र तपाईंले आवश्यक समयमा मेसिन-रेडी डाटासेटहरू पनि हातमा प्राप्त गर्नुहुन्छ। लागत-प्रभावकारिता यहाँ धेरै व्यक्तिपरक छ। यदि तपाइँ नि: शुल्क डेटासेटहरू एनोटेट गर्न समय खर्च गर्न खर्च गर्न सक्नुहुन्छ जस्तो लाग्छ भने, तपाइँ तदनुसार बजेट गर्न सक्नुहुन्छ। र यदि तपाइँ विश्वास गर्नुहुन्छ कि तपाइँको प्रतिस्पर्धा भयंकर छ र बजार को लागी सीमित समय संग, तपाइँ बजार मा एक लहर प्रभाव सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ, तपाइँ भुक्तान स्रोतहरु लाई प्राथमिकता दिनुपर्छ।
बजेट विनिर्देशहरू तोड्ने र प्रत्येक टुक्रालाई स्पष्ट रूपमा परिभाषित गर्ने बारे हो। यी तीन कारकहरूले भविष्यमा तपाईंको एआई प्रशिक्षण बजेट प्रक्रियाको लागि रोडम्यापको रूपमा सेवा गर्नुपर्छ।
के इन-हाउस डाटा अधिग्रहण साँच्चै लागत-प्रभावी छ?
बजेट बनाउँदा, हामीले फेला पारेका छौं कि इन-हाउस डाटा अधिग्रहण समयको साथमा अझ महँगो हुन सक्छ। यदि तपाईं सशुल्क स्रोतहरूको बारेमा हिचकिचाउनुहुन्छ भने, यो खण्डले इन-हाउस डाटा उत्पादनको लुकेका खर्चहरू प्रकट गर्नेछ।
कच्चा र असंरचित डाटा: अनुकूलन डेटा पोइन्टहरूले प्रयोग गर्न तयार डेटासेटहरूको ग्यारेन्टी गर्दैन।
कर्मचारी लागत: भुक्तानी गर्ने कर्मचारीहरू, डाटा वैज्ञानिकहरू, र गुणस्तर आश्वासन पेशेवरहरू।
उपकरण सदस्यता र रखरखाव: एनोटेसन उपकरण, CMS, CRM, र पूर्वाधारको लागि लागत।
पूर्वाग्रह र शुद्धता मुद्दाहरू: म्यानुअल क्रमबद्ध गर्न आवश्यक छ।
एट्रिशन लागत: नयाँ टोली सदस्यहरू भर्ती र प्रशिक्षण।
अन्ततः, तपाईंले प्राप्त गर्नुभन्दा बढी खर्च गर्न सक्नुहुन्छ। कुल लागतमा एनोटेटर शुल्क र प्लेटफर्म खर्चहरू समावेश छन्, दीर्घकालीन लागतहरू बढाउँदै।
लागत खर्च = एनोटेटरहरूको संख्या * प्रति एनोटेटर लागत + प्लेटफर्म लागत
यदि तपाइँको AI प्रशिक्षण क्यालेन्डर महिनाको लागि निर्धारित छ भने, तपाइँ लगातार खर्च गर्ने खर्चहरू कल्पना गर्नुहोस्। त्यसोभए, के यो डाटा अधिग्रहण चिन्ताहरूको लागि आदर्श समाधान हो वा त्यहाँ कुनै विकल्प छ?
अन्त-देखि-अन्त AI डाटा संग्रह सेवा प्रदायकको फाइदाहरू
यस समस्याको भरपर्दो समाधान छ र तपाईंको AI मोडेलहरूको लागि प्रशिक्षण डेटा प्राप्त गर्ने राम्रो र कम महँगो तरिकाहरू छन्। हामी तिनीहरूलाई प्रशिक्षण डेटा सेवा प्रदायक वा डेटा विक्रेताहरू भन्छौं।
तिनीहरू शैप जस्ता व्यवसायहरू हुन् जुन तपाईंको अद्वितीय आवश्यकता र आवश्यकताहरूको आधारमा उच्च गुणस्तरको डाटासेटहरू प्रदान गर्न विशेषज्ञ छन्। तिनीहरूले सान्दर्भिक डेटासेटहरू सोर्सिङ, सफाई, कम्पाइलिङ र एनोटेटिङ र थप जस्ता डेटा सङ्कलनमा तपाईंले सामना गर्नुहुने सबै बाधाहरू हटाउँछन्, र तपाईंलाई आफ्नो AI मोडेलहरू र एल्गोरिदमहरू अनुकूलन गर्नमा मात्र ध्यान केन्द्रित गर्न दिन्छ। डेटा विक्रेताहरूसँग सहकार्य गरेर, तपाईंले महत्त्वपूर्ण कुराहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्नुहुन्छ र तिनीहरूमाथि आफ्नो नियन्त्रण छ।
साथै, तपाईंले नि:शुल्क र आन्तरिक स्रोतहरूबाट डेटासेटहरू सोर्सिङसँग सम्बन्धित सबै बाधाहरूलाई पनि हटाउनुहुनेछ। तपाईंलाई अन्त-देखि-अन्त डेटा प्रदायकहरूको फाइदाको राम्रो बुझाइ दिनको लागि, यहाँ द्रुत सूची छ:
- प्रशिक्षण डेटा सेवा प्रदायकहरूले तपाइँको बजार खण्डलाई पूर्ण रूपमा बुझ्दछन्, केसहरू, जनसांख्यिकी र अन्य विशिष्टताहरू तपाइँलाई तपाइँको AI मोडेलको लागि सबैभन्दा सान्दर्भिक डेटा ल्याउन प्रयोग गर्दछ।
- तिनीहरूसँग छविहरू, भिडियोहरू, पाठ, अडियो फाइलहरू वा यी सबै जस्ता तपाईंको परियोजनाको लागि उपयुक्त ठान्ने विविध डेटासेटहरू स्रोत गर्ने क्षमता छ।
- डाटा विक्रेताहरूले डाटा सफा गर्छन्, यसलाई संरचना गर्छन् र मेशिन र एल्गोरिदमहरूलाई सिक्न र प्रक्रिया गर्न आवश्यक पर्ने विशेषताहरू र अन्तरदृष्टिहरूसँग ट्याग गर्छन्। यो एक म्यानुअल प्रयास हो जसलाई विवरण र समयमा सावधानीपूर्वक ध्यान चाहिन्छ।
- तपाईंसँग जानकारीको महत्त्वपूर्ण टुक्राहरू एनोटेट गर्ने हेरचाह गर्ने विषय विशेषज्ञहरू छन्। उदाहरणका लागि, यदि तपाईंको उत्पादन प्रयोग केस हेल्थकेयर स्पेसमा छ भने, तपाईंले यसलाई गैर-स्वास्थ्य सेवा पेशेवरबाट एनोटेट गर्न सक्नुहुन्न र सही परिणामहरू आशा गर्न सक्नुहुन्न। डाटा विक्रेताहरूसँग, त्यो मामला होइन। तिनीहरू एसएमईहरूसँग काम गर्छन् र तपाईंको डिजिटल इमेजिङ डेटा उद्योगका दिग्गजहरूले ठीकसँग एनोटेट गरिएको छ भनी सुनिश्चित गर्छन्।
- तिनीहरूले डाटा डि-पहिचानको ख्याल राख्छन् र HIPAA वा अन्य उद्योग-विशेष अनुपालन र प्रोटोकलहरूको पालना गर्छन् ताकि तपाईं कुनै पनि र सबै प्रकारका कानुनी जटिलताहरूबाट टाढा रहनुहोस्।
- डाटा विक्रेताहरूले आफ्नो डेटासेटहरूबाट पूर्वाग्रह हटाउन अथक प्रयास गर्छन्, तपाईंसँग वस्तुगत परिणामहरू र निष्कर्षहरू छन् भन्ने सुनिश्चित गर्दै।
- तपाईंले आफ्नो स्थानमा सबैभन्दा भर्खरको डाटासेटहरू पनि प्राप्त गर्नुहुनेछ ताकि तपाईंको एआई मोडेलहरू इष्टतम दक्षताका लागि अनुकूलित हुन्छन्।
- तिनीहरूसँग काम गर्न पनि सजिलो छ। उदाहरणका लागि, डेटा आवश्यकताहरूमा अचानक परिवर्तनहरू तिनीहरूलाई सञ्चार गर्न सकिन्छ र तिनीहरूले सहज रूपमा अद्यावधिक आवश्यकताहरूमा आधारित उपयुक्त डेटा स्रोत गर्नेछन्।
यी कारकहरूका साथ, हामी दृढतापूर्वक विश्वास गर्छौं कि तपाईंले अब प्रशिक्षण डेटा प्रदायकहरूसँगको लागत-प्रभावी र सरल सहकार्य हो भनेर बुझ्नुभयो। यो बुझाइको साथ, तपाइँ तपाइँको AI परियोजना को लागी सबै भन्दा आदर्श डेटा विक्रेता कसरी छनौट गर्न सक्नुहुन्छ भनेर पत्ता लगाउनुहोस्।
सोर्सिङ सान्दर्भिक डाटासेट
तपाईंको बजार बुझ्नुहोस्, केसहरू, जनसांख्यिकीहरू प्रयोग गर्नुहोस् भर्खरको डेटासेटहरू यो छविहरू, भिडियोहरू, पाठ, वा अडियोहरू हुन्।
सान्दर्भिक डाटा सफा गर्नुहोस्
मेसिन र एल्गोरिदमहरूले बुझेका विशेषताहरू र अन्तरदृष्टिहरूका साथ डाटालाई संरचना र ट्याग गर्नुहोस्।
डाटा पूर्वाग्रह
डेटासेटहरूबाट पूर्वाग्रह हटाउनुहोस्, तपाईंसँग वस्तुगत परिणामहरू र निष्कर्षहरू छन् भनी सुनिश्चित गर्नुहोस्।
डाटा एनोटेशन
विशिष्ट डोमेनहरूका विषयवस्तु विशेषज्ञहरूले महत्त्वपूर्ण सूचनाहरू एनोटेट गर्ने ख्याल राख्छन्।
डाटा De- पहिचान
कानूनी जटिलताहरू हटाउन HIPAA, GDPR, वा अन्य उद्योग-विशेष अनुपालन र प्रोटोकलहरूको पालना गर्नुहोस्।
सही AI डाटा संग्रह कम्पनी कसरी छनौट गर्ने
एआई डाटा सङ्कलन कम्पनी छनोट गर्नु नि:शुल्क स्रोतहरूबाट डाटा सङ्कलन गर्नु जत्तिकै जटिल वा समय-खपत होइन। त्यहाँ केवल केहि साधारण कारकहरू छन् जुन तपाईंले विचार गर्न आवश्यक छ र त्यसपछि सहयोगको लागि हात मिलाउनुहोस्।
जब तपाइँ डेटा विक्रेता खोज्न थाल्नुहुन्छ, हामीले अहिलेसम्म हामीले छलफल गरेका सबै कुरालाई तपाइँले अनुसरण गर्नुभएको छ र विचार गर्नुभएको छ भनी हामीले अनुमान गर्छौं। यद्यपि, यहाँ एक द्रुत रिक्याप छ:
- तपाईको दिमागमा राम्रोसँग परिभाषित प्रयोग केस छ
- तपाईको बजार खण्ड र डेटा आवश्यकताहरू स्पष्ट रूपमा स्थापित छन्
- तपाईको बजेट बिन्दुमा छ
- र तपाईलाई चाहिने डेटाको भोल्युमको एक विचार छ
यी वस्तुहरू जाँच गरिएपछि, तपाईं कसरी एक आदर्श प्रशिक्षण डेटा सेवा प्रदायक खोज्न सक्नुहुन्छ भनेर बुझौं।
नमूना डाटासेट लिटमस परीक्षण
दीर्घकालीन सम्झौतामा हस्ताक्षर गर्नु अघि, डेटा विक्रेतालाई विस्तृत रूपमा बुझ्नु सधैं राम्रो विचार हो। त्यसोभए, तपाईले भुक्तान गर्नुहुने नमूना डेटासेटको आवश्यकतासँग आफ्नो सहकार्य सुरु गर्नुहोस्।
तिनीहरूले तपाईंको आवश्यकताहरू बुझेका छन् कि छैनन्, सही खरिद रणनीतिहरू छन्, तिनीहरूको सहकार्य प्रक्रियाहरू, पारदर्शिता र थप कुराहरू छन् कि छैनन् भनी मूल्याङ्कन गर्न यो डेटासेटको सानो मात्रा हुन सक्छ। तपाईं यस बिन्दुमा धेरै विक्रेताहरूसँग सम्पर्कमा हुनुहुनेछ भन्ने तथ्यलाई ध्यानमा राख्दै, यसले तपाईंलाई प्रदायकको निर्णय गर्न र तपाईंको आवश्यकताहरूको लागि अन्ततः को उपयुक्त छ भनेर अन्तिम रूप दिनमा समय बचत गर्न मद्दत गर्दछ।
तिनीहरू अनुरूप छन् भने जाँच गर्नुहोस्
पूर्वनिर्धारित रूपमा, धेरैजसो प्रशिक्षण डेटा सेवा प्रदायकहरूले सबै नियामक आवश्यकताहरू र प्रोटोकलहरूको पालना गर्छन्। यद्यपि, केवल सुरक्षित पक्षमा हुनको लागि, तिनीहरूको अनुपालन र नीतिहरूको बारेमा सोधपुछ गर्नुहोस् र त्यसपछि आफ्नो चयनलाई कम गर्नुहोस्।
तिनीहरूको QA प्रक्रियाहरूको बारेमा सोध्नुहोस्
तथ्याङ्क सङ्कलन गर्ने प्रक्रिया आफैंमा व्यवस्थित र स्तरिय हुन्छ। त्यहाँ एक रैखिक पद्धति लागू गरिएको छ। तिनीहरूले कसरी सञ्चालन गर्छन् भन्ने बारे एक विचार प्राप्त गर्न, तिनीहरूको QA प्रक्रियाहरूको बारेमा सोध्नुहोस् र तिनीहरूले स्रोत र एनोटेट डेटासेटहरू गुणस्तर जाँच र लेखा परीक्षणहरू मार्फत पास भएका छन् कि छैनन् भनी सोध्नुहोस्। यसले तपाईंलाई एक दिनेछ
तपाईंले प्राप्त गर्नुहुने अन्तिम डेलिभरेबलहरू मेसिन-रेडी छन् कि छैनन् भन्ने बारे विचार।
डाटा पूर्वाग्रहको सामना गर्दै
केवल एक सूचित ग्राहकले प्रशिक्षण डेटासेटहरूमा पूर्वाग्रहको बारेमा सोध्नेछ। जब तपाइँ प्रशिक्षण डेटा विक्रेताहरूसँग बोल्दै हुनुहुन्छ, डेटा पूर्वाग्रहको बारेमा कुरा गर्नुहोस् र उनीहरूले उत्पन्न गर्ने वा खरिद गर्ने डेटासेटहरूमा पूर्वाग्रह हटाउन कसरी व्यवस्थापन गर्छन्। पूर्वाग्रहलाई पूर्णतया मेटाउन गाह्रो छ भन्ने सामान्य ज्ञान भए तापनि, तपाईंले अझै पनि पूर्वाग्रहलाई बेवास्ता गर्नका लागि पालना गर्ने उत्तम अभ्यासहरू थाहा पाउन सक्नुहुन्छ।
के तिनीहरू स्केलेबल छन्?
एक पटक वितरण योग्य छन्। दीर्घकालीन डेलिभरीहरू राम्रो छन्। जे होस्, सबै भन्दा राम्रो सहकार्यहरू ती हुन् जसले तपाइँको व्यवसायिक दृष्टिकोणलाई समर्थन गर्दछ र तपाइँको बढ्दो साथ तिनीहरूको डेलिभरेबलहरू मापन गर्दछ।
आवश्यकताहरु।
त्यसोभए, यदि आवश्यक पर्दा तपाईले बोल्नु भएको विक्रेताहरूले डाटा भोल्युमको सर्तमा मापन गर्न सक्छन् भने छलफल गर्नुहोस्। र यदि तिनीहरूले सक्छन् भने, कसरी मूल्य निर्धारण रणनीति तदनुसार परिवर्तन हुनेछ।
निष्कर्ष
के तपाइँ उत्तम एआई प्रशिक्षण डाटा प्रदायक फेला पार्न सर्टकट जान्न चाहनुहुन्छ? हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्। यी सबै कठिन प्रक्रियाहरू छोड्नुहोस् र तपाईंको AI मोडेलहरूको लागि सबैभन्दा उच्च-गुणस्तर र सटीक डेटासेटहरूको लागि हामीसँग काम गर्नुहोस्।
हामीले अहिलेसम्म छलफल गरेका सबै बाकसहरू जाँच गर्छौं। यस ठाउँमा अग्रगामी भएकोले, हामीलाई थाहा छ कि यसले एआई मोडेल बनाउन र मापन गर्न के लिन्छ र कसरी डाटा सबै कुराको केन्द्रमा छ।
हामी यो पनि विश्वास गर्छौं कि क्रेता गाइड विभिन्न तरिकामा व्यापक र संसाधन थियो। AI प्रशिक्षण जटिल छ तर यी सुझावहरू र सिफारिसहरूको साथ, तपाईंले तिनीहरूलाई कम थकाऊ बनाउन सक्नुहुन्छ। अन्तमा, तपाइँको उत्पादन एक मात्र तत्व हो जुन अन्ततः यी सबैबाट लाभ उठाउनेछ।
तपाईं सहमत हुनुहुन्न?