एआई विकास अवरोधहरू पार गर्ने कुञ्जी
थप विश्वसनीय डाटा
परिचय
सन् १९३९ मा "द विजार्ड अफ ओज" को टिन म्यानले सिल्वर स्क्रिनमा आएपछि आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले कल्पनाहरू कब्जा गर्न थाल्यो, र त्यसबेलादेखि यसले zeitgeist मा अझ बलियो खुट्टा प्राप्त गरेको छ। अनुप्रयोगमा, तथापि, एआई उत्पादनहरू नियमित बूम-एन्ड-बस्ट चक्रहरूबाट गुज्रिएका छन् जसले अहिलेसम्म सबैभन्दा प्रभावशाली अपनाउनेहरूलाई रोकेको छ।
बूमको समयमा, इन्जिनियरहरू र अन्वेषकहरूले ठूलो प्रगति गरेका छन्, तर जब तिनीहरूको आकांक्षाले अनिवार्य रूपमा त्यस समयमा उपलब्ध कम्प्युटिङ क्षमताहरूलाई पछाडि पार्छ, निष्क्रियताको अवधि पछ्याइएको छ। सौभाग्यवश, 1965 मा मूरको कानूनले भविष्यवाणी गरेको कम्प्युटिङ पावरमा घातीय वृद्धि धेरै हदसम्म सही साबित भएको छ, र यस वृद्धिको महत्त्वलाई अतिरंजित गर्न गाह्रो छ।
eBook पढ्नुहोस्: AI विकास अवरोधहरू पार गर्ने कुञ्जी, वा eBook को PDF संस्करण डाउनलोड गर्नुहोस्।
एआई विकास अवरोधहरू पार गर्ने कुञ्जी: थप विश्वसनीय डाटा
आज, औसत व्यक्तिसँग अहिले आफ्नो खल्तीमा 1969 मा NASA ले चन्द्रमा अवतरण गर्न थालेको भन्दा लाखौं गुणा बढी कम्प्युटिङ पावर छ। त्यही सर्वव्यापी यन्त्र जसले सहज रूपमा कम्प्युटिङ पावरको प्रशस्तता देखाउँछ, एआईको स्वर्ण युगको लागि अर्को शर्त पनि पूरा गरिरहेको छ: डाटा को एक बहुतायत। सूचना ओभरलोड अनुसन्धान समूहको अन्तर्दृष्टि अनुसार, विश्वको ९०% डाटा विगत दुई वर्षमा सिर्जना गरिएको थियो। अब जब कम्प्युटिङ पावरमा घातीय बृद्धि अन्ततः डाटाको उत्पादनमा समान रूपमा उल्का बृद्धिसँग रूपान्तरण भएको छ, एआई डाटा आविष्कारहरू यति धेरै विस्फोट भइरहेका छन् कि केही विज्ञहरूले चौथो औद्योगिक क्रान्ति जम्प-सुरु गर्ने सोच्छन्।
नेसनल भेन्चर क्यापिटल एसोसिएसनको तथ्याङ्कले सन् २०२० को पहिलो त्रैमासिकमा एआई क्षेत्रले रेकर्ड $६.९ बिलियन लगानी गरेको देखाएको छ। AI उपकरणको सम्भाव्यता हेर्न गाह्रो छैन किनभने यो पहिले नै हाम्रो वरिपरि ट्याप भइरहेको छ। AI उत्पादनहरूका लागि थप दृश्य प्रयोगका केसहरू हाम्रा मनपर्ने अनुप्रयोगहरू जस्तै Spotify र Netflix पछि सिफारिस इन्जिनहरू हुन्। यद्यपि यो सुन्नको लागि नयाँ कलाकार वा द्वि घातुमान हेर्नको लागि नयाँ टिभि कार्यक्रम पत्ता लगाउन रमाइलो छ, यी कार्यान्वयनहरू बरु कम दाँव हुन्। अन्य एल्गोरिदम ग्रेड परीक्षण स्कोरहरू - आंशिक रूपमा विद्यार्थीहरूलाई कलेजमा कहाँ स्वीकार गरिन्छ भनेर निर्धारण गर्ने — र अझै पनि अरूले उम्मेदवारको पुनरावृत्तिहरू मार्फत छान्छन्, कुन आवेदकहरूले विशेष जागिर पाउँछन् भन्ने निर्णय गर्दै। केहि AI उपकरणहरूमा जीवन-वा-मृत्युको प्रभाव पनि हुन सक्छ, जस्तै स्तन क्यान्सरको लागि स्क्रिन गर्ने AI मोडेल (जसले डाक्टरहरूलाई भन्दा बढी गर्छ)।
एआई विकासको वास्तविक-विश्व उदाहरणहरू र अर्को पुस्ताको रूपान्तरण उपकरणहरू सिर्जना गर्न खोज्ने स्टार्टअपहरूको संख्यामा स्थिर वृद्धि भएता पनि प्रभावकारी विकास र कार्यान्वयनका चुनौतीहरू बाँकी छन्। विशेष गरी, AI आउटपुट इनपुटले अनुमति दिए जस्तै मात्र सही छ, जसको मतलब गुणस्तर सर्वोपरि छ।
एआई समाधानहरूमा असंगत डेटा गुणस्तरको चुनौती
त्यहाँ साँच्चै डाटाको अविश्वसनीय मात्रा प्रत्येक दिन उत्पन्न भइरहेको छ: 2.5 क्विन्टिलियन बाइट्स, सोशल मिडिया टुडे अनुसार। तर यसको मतलब यो होइन कि यो सबै तपाइँको एल्गोरिथ्म प्रशिक्षण को लागी योग्य छ। केहि डाटा अपूर्ण छ, केहि कम-गुणस्तरको छ, र केहि केवल सादा गलत छ, त्यसैले यी दोषपूर्ण जानकारी को कुनै पनि प्रयोग गर्दा तपाईको (महंगा) AI डाटा नवाचारबाट उस्तै विशेषताहरू हुनेछन्। गार्टनरको अनुसन्धानका अनुसार २०२२ सम्ममा सिर्जना गरिएका लगभग ८५% एआई परियोजनाहरूले पक्षपाती वा गलत डाटाका कारण गलत नतिजा दिनेछन्। जब तपाइँ तपाइँको स्वाद अनुरूप नभएको गीत सिफारिस सजिलै छाड्न सक्नुहुन्छ, अन्य गलत एल्गोरिदमहरू महत्त्वपूर्ण वित्तीय र प्रतिष्ठाको लागतमा आउँछन्।
2018 मा, Amazon ले AI-संचालित हायरिङ उपकरण प्रयोग गर्न थाल्यो, 2014 देखि उत्पादनमा, जसमा महिलाहरू विरुद्ध बलियो र स्पष्ट पूर्वाग्रह थियो। यो बाहिर जान्छ कि उपकरणको आधारमा कम्प्युटर मोडेलहरू एक दशकमा कम्पनीमा पेश गरिएका रिजुमेहरू प्रयोग गरेर प्रशिक्षित गरिएको थियो। किनभने अधिकांश प्राविधिक आवेदकहरू पुरुषहरू थिए (र अझै पनि छन्, सायद यो प्रविधिको कारणले), एल्गोरिदमले "महिलाहरू" जहाँ पनि समावेश गरी पुन: सुरु गर्ने निर्णय गर्यो - उदाहरणका लागि, महिला फुटबल कप्तान वा महिला व्यवसाय समूह। यसले दुई महिला कलेजका आवेदकलाई जरिवाना गर्ने निर्णय पनि गरेको छ । अमेजनले दाबी गर्छ कि उपकरणलाई सम्भावित उम्मेद्वारहरूको मूल्याङ्कन गर्नको लागि एकमात्र मापदण्डको रूपमा कहिल्यै प्रयोग गरिएको थिएन, तर नयाँ भर्तीहरू खोज्दा भर्तीकर्ताहरूले सिफारिस इन्जिनलाई हेरे।
अमेजन भर्ती उपकरण अन्ततः वर्षौंको काम पछि खारेज गरिएको थियो, तर पाठ लामो छ, एल्गोरिदम र एआई उपकरणहरू प्रशिक्षण गर्दा डेटा गुणस्तरको महत्त्वलाई हाइलाइट गर्दै। "उच्च गुणस्तर" डेटा कस्तो देखिन्छ? छोटकरीमा, यसले यी पाँच बाकसहरू जाँच गर्दछ:
प्रासंगिक
उच्च-गुणस्तरको रूपमा विचार गर्न, डेटाले निर्णय प्रक्रियामा मूल्यवान कुरा ल्याउनु पर्छ। राज्य च्याम्पियन पोल भल्टरको रूपमा जागिर आवेदकको स्थिति र काममा उनीहरूको प्रदर्शन बीचको सम्बन्ध छ? यो सम्भव छ, तर यो धेरै असम्भव देखिन्छ। सान्दर्भिक नभएको डेटालाई बाहिर निकालेर, एल्गोरिथ्मले परिणामहरूलाई प्रभाव पार्ने जानकारी मार्फत क्रमबद्ध गर्नमा ध्यान केन्द्रित गर्न सक्छ।
2. सटीक
तपाईंले प्रयोग गरिरहनुभएको डाटाले तपाईंले परीक्षण गरिरहनुभएको विचारहरूलाई सही रूपमा प्रतिनिधित्व गर्नुपर्छ। यदि होइन भने, यो यसको लायक छैन। उदाहरणका लागि, Amazon ले आफ्नो भर्ती एल्गोरिदमलाई 10 वर्षको आवेदक रिज्युमेहरू प्रयोग गरेर तालिम दियो, तर यो स्पष्ट छैन कि कम्पनीले ती रिजुमेहरूमा प्रदान गरिएको जानकारीलाई पहिले पुष्टि गर्यो। सन्दर्भ जाँच गर्ने कम्पनी चेकस्टरको अनुसन्धानले देखाउँछ कि 78% आवेदकहरूले झूट बोल्छन् वा जागिरको आवेदनमा झूट बोल्ने विचार गर्छन्। यदि एल्गोरिदमले उम्मेद्वारको GPA प्रयोग गरेर सिफारिस निर्णयहरू गरिरहेको छ भने, उदाहरणका लागि, ती नम्बरहरूको प्रामाणिकता पुष्टि गर्नु राम्रो विचार हो। यो प्रक्रियाले समय र पैसा लिनेछ, तर यसले निस्सन्देह तपाइँको नतिजाहरूको शुद्धतामा पनि सुधार गर्नेछ।
3. ठीकसँग संगठित र एनोटेट
रिज्युमेहरूमा आधारित एक भर्ती मोडेलको मामलामा, एनोटेसन अपेक्षाकृत सजिलो छ। एक अर्थमा, एक रिजुमे पूर्व-एनोटेट आउँछ, यद्यपि त्यहाँ कुनै शंका छैन अपवाद हुनेछ। अधिकांश आवेदकहरूले आफ्नो कामको अनुभवलाई "अनुभव" शीर्षक अन्तर्गत र सान्दर्भिक सीपहरू "कौशलहरू" अन्तर्गत सूचीबद्ध गर्छन्। यद्यपि, अन्य अवस्थाहरूमा, जस्तै क्यान्सर स्क्रिनिङ, डाटा धेरै फरक हुनेछ। जानकारी मेडिकल इमेजिङको रूपमा आउन सक्छ, शारीरिक जाँचको नतिजा, वा डाक्टर र बिरामीबीच पारिवारिक स्वास्थ्य इतिहास र क्यान्सरका उदाहरणहरू, डेटाका अन्य रूपहरू बीचको कुराकानी। सही पत्ता लगाउने एल्गोरिदममा योगदान दिन यो जानकारीको लागि, AI मोडेलले सही निष्कर्षमा आधारित सही भविष्यवाणी गर्न सिक्छ भनेर सुनिश्चित गर्न यसलाई सावधानीपूर्वक व्यवस्थित र एनोटेट गर्नुपर्छ।
4. अप-टु-डेट
अमेजनले एक उपकरण सिर्जना गर्ने प्रयास गरिरहेको थियो जसले समय र पैसा बचत गर्ने समान कामदार निर्णयहरू पुन: उत्पादन गरेर मानिसहरूले धेरै कम समयमा गर्छन्। सिफारिसहरूलाई सकेसम्म सही बनाउनको लागि, डाटा अप-टु-डेट राख्न आवश्यक छ। यदि कुनै कम्पनीले एक पटक टाइपराइटरहरू मर्मत गर्ने क्षमता भएका उम्मेदवारहरूको लागि प्राथमिकता देखाएको छ भने, उदाहरणका लागि, यी ऐतिहासिक हायरहरूले कुनै पनि प्रकारको भूमिकाको लागि वर्तमान-दिनको जागिर आवेदकहरूको फिटनेसमा धेरै असर पार्दैन। नतिजाको रूपमा, तिनीहरूलाई हटाउन बुद्धिमानी हुनेछ।
5. उपयुक्त रूपमा विविध
अमेजन इन्जिनियरहरूले आवेदकहरूको पूलको साथ एल्गोरिदम प्रशिक्षित गर्न छनौट गरे जुन अत्यधिक पुरुष थियो। यो निर्णय एक महत्वपूर्ण त्रुटि थियो, र यो कम्पनी को समयमा उपलब्ध थियो रिज्यूमहरु थिए भन्ने तथ्य द्वारा यो कुनै कम गम्भीर बनाइएको छैन। अमेजन इन्जिनियरहरूले समान संग सम्मानित संस्थाहरूसँग साझेदारी गर्न सक्थे उपलब्ध पदहरू जसले कमीलाई पूरा गर्न थप महिला जागिर आवेदकहरू प्राप्त गरेका थिए, वा हुन सक्छ महिलाको संख्यासँग मेल खाने र प्रशिक्षित र पुरुषहरूको रिजुमेको संख्या कृत्रिम रूपमा घटाउनुहोस् जनसंख्याको अधिक सटीक प्रतिनिधित्वको साथ एल्गोरिथ्म निर्देशित। बिन्दु त्यो डाटा हो विविधता कुञ्जी हो, र इनपुटहरूमा पूर्वाग्रह हटाउन एक ठोस प्रयास नगरेसम्म, पक्षपाती आउटपुटहरू हुनेछन्। प्रबल
स्पष्ट रूपमा, उच्च-गुणस्तर डेटा कतैबाट मात्र देखा पर्दैन। यसको सट्टा, यो मनमा अभिप्रेत नतिजाहरूसँग सावधानीपूर्वक क्युरेट हुनुपर्छ। एआई फिल्डमा, यो अक्सर भनिन्छ कि "फोहोर भित्रको अर्थ फोहोर बाहिर निस्कन्छ।" यो कथन सत्य हो, तर यसले गुणस्तरको महत्त्वलाई केही हदसम्म बुझाउँछ। AI ले अविश्वसनीय मात्रामा जानकारी प्रशोधन गर्न सक्छ र यसलाई कुनै पनि चीजमा परिणत गर्न सक्छ, स्टक पिक्सदेखि लिएर सिफारिसहरू भर्ती गर्ने चिकित्सा निदानसम्म। यो क्षमता मानिसको क्षमता भन्दा धेरै टाढा छ, जसको मतलब यो पनि परिणाम बढाउँछ। एक पक्षपाती मानव भर्तीकर्ताले धेरै महिलाहरूलाई मात्र बेवास्ता गर्न सक्छ, तर एक पक्षपाती एआई भर्तीकर्ताले ती सबैलाई बेवास्ता गर्न सक्छ। त्यस अर्थमा, फोहोर भित्रको फोहोर मात्र होइन - यसको मतलब थोरै मात्रामा "फोहोर" डाटा सम्पूर्ण ल्यान्डफिलमा परिणत हुन सक्छ।
जटिल अनुपालन मागहरू नेभिगेट गर्दै
गुणस्तरीय डाटा फेला पार्न पर्याप्त गाह्रो भएन भने, AI डाटा आविष्कारहरूबाट सबैभन्दा बढी लाभ उठाउने केही उद्योगहरू पनि सबैभन्दा धेरै विनियमित छन्। हेल्थकेयर सायद सबैभन्दा राम्रो उदाहरण हो, र HIT इन्फ्रास्ट्रक्चरको सर्वेक्षणले पत्ता लगाएको छ कि 91% उद्योग भित्रीहरूले टेक्नोलोजीले हेरचाहमा पहुँच सुधार गर्न सक्छ भन्ने सोच्दछन्, त्यो आशावादलाई 75% ले बिरामीको सुरक्षा र गोपनीयताको लागि खतराको रूपमा हेर्छ भन्ने तथ्यबाट टेम्पर गरिएको छ। - र बिरामीहरू मात्र जोखिममा छैनन्।
स्वास्थ्य बीमा पोर्टेबिलिटी र एकाउन्टेबिलिटी ऐन मार्फत लागू गरिएका व्यापक नियमहरू अब युरोपको सामान्य डेटा संरक्षण नियमन, संयुक्त राज्यमा क्यालिफोर्निया उपभोक्ता गोपनीयता ऐन, र सिंगापुरमा व्यक्तिगत डेटा संरक्षण ऐन जस्ता विभिन्न स्थानीय डेटा अनुपालन बाधाहरूसँग प्रतिच्छेद गर्दै छन्। यी स्थानीय नियमहरू अरू धेरैद्वारा सामेल हुनेछन्, र टेलिहेल्थ स्वास्थ्य सेवा डेटाको एक महत्त्वपूर्ण स्रोतको रूपमा देखा पर्दा, नियमहरूले ट्रान्जिटमा बिरामी डेटामा अझ कडा पकड पाउने सम्भावना छ। नतिजाको रूपमा, Shaip को सुरक्षित र अनुरूप क्लाउड प्लेटफर्म एआई उत्पादनहरू प्रशिक्षित गर्न स्वास्थ्य सेवा डेटा जम्मा गर्न र पहुँच गर्न अझ धेरै मूल्यवान माध्यम साबित हुनेछ।
व्यक्तिगत रूपमा पहिचान योग्य जानकारी तपाईंको AI विकासको लागि महत्त्वपूर्ण खतरा हुन सक्छ, तर पूर्ण रूपमा अनुपालन कार्यान्वयन पनि जोखिममा छ यदि यसले विभिन्न प्रकारका प्रशिक्षण डेटाको साथ मात्र आउने सही परिणामहरू प्रदान गर्न सक्दैन। अमेरिकन मेडिकल एसोसिएसनको जर्नलमा २०२० को अध्ययनले देखाएको छ कि चिकित्सा क्षेत्रमा मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रायः क्यालिफोर्निया, न्यूयोर्क र म्यासाचुसेट्सका बिरामीहरूबाट प्राप्त डाटाबाट प्रशिक्षित हुन्छन्। यी बिरामीहरूले संयुक्त राज्यको जनसंख्याको एक-पाँच भाग भन्दा कम प्रतिनिधित्व गर्दछन्, बाँकी संसारको केही भन्नको लागि, यो कल्पना गर्न गाह्रो छ कि यी मोडेलहरूले पक्षपाती नतिजाहरू बाहेक अरू केही उत्पादन गर्न सक्छन्।
अनुरूप, भौगोलिक रूपमा विविध जानकारी सुरक्षित गर्न कठिनाइलाई मान्यता दिँदै, Shaip ले सही एल्गोरिदमहरू निर्माण गर्ने उद्देश्यले विशेष रूपमा क्युरेट गरिएका विभिन्न क्षेत्रहरूबाट इजाजतपत्र प्राप्त स्वास्थ्य सेवा डेटा प्रदान गर्दछ। यो डाटा पाठको रूपमा आउँछ, जस्तै मेडिकल रेकर्ड वा दाबी जानकारी, मेडिकल डायग्नोस्टिक इमेजिङ जस्तै CT स्क्यान, अडियो जस्तै चिकित्सकहरूबाट बोलिएका नोटहरू वा डाक्टरहरू र बिरामीहरू बीचको कुराकानी, र MRI परिणामहरूबाट भिडियो पनि। यो पूर्ण रूपमा पहिचान गरिएको र बेनामी पनि छ, तपाईंको संगठनलाई नैतिक र वित्तीय दुवै प्रभावहरूबाट जोगाउँछ जसले घरेलु र अन्तर्राष्ट्रिय मूलको डेटालाई नियन्त्रण गर्ने नियमहरूको बढ्दो संख्यामा उल्लङ्घन गर्न सक्छ।
एआई विकास अवरोधहरू पार गर्दै
एआई विकास प्रयासहरूले महत्त्वपूर्ण अवरोधहरू समावेश गर्दछ जुनसुकै उद्योगमा तिनीहरूले स्थान लिन्छन्, र सम्भव विचारबाट सफल उत्पादनमा पुग्ने प्रक्रिया कठिनाईले भरिएको छ। सही डाटा प्राप्त गर्ने चुनौतिहरू र सबै सान्दर्भिक नियमहरूको पालना गर्न यसलाई गुमनाम गर्ने आवश्यकताको बीचमा, यसले वास्तवमा एल्गोरिथ्म निर्माण र तालिम दिन सजिलो भाग हो जस्तो महसुस गर्न सक्छ।
नयाँ AI विकास डिजाइन गर्ने प्रयासमा आफ्नो संगठनलाई आवश्यक पर्ने हरेक फाइदा दिनको लागि, तपाईंले Shaip जस्तो कम्पनीसँग साझेदारी गर्ने विचार गर्न चाहनुहुन्छ। चेतन पारिख र वत्सल घियाले कम्पनीहरूलाई संयुक्त राज्यमा स्वास्थ्य सेवालाई रूपान्तरण गर्न सक्ने प्रकारका समाधानहरू इन्जिनियर गर्न मद्दत गर्न शैपको स्थापना गरेका छन् 16 वर्ष भन्दा बढीको व्यापार पछि, हाम्रो कम्पनीले 600 भन्दा बढी टोली सदस्यहरू समावेश गरेको छ, र हामीले सयौंसँग काम गरेका छौं। ग्राहकहरूलाई आकर्षक विचारहरूलाई AI समाधानहरूमा परिणत गर्न।
हाम्रो व्यक्तिहरू, प्रक्रियाहरू, र तपाईंको संगठनको लागि काम गर्ने प्लेटफर्मको साथ, तपाईंले तुरुन्तै निम्न चार फाइदाहरू अनलक गर्न सक्नुहुन्छ र आफ्नो परियोजनालाई सफल समापनतर्फ लैजान सक्नुहुन्छ:
1. तपाईंको डाटा वैज्ञानिकहरूलाई मुक्त गर्ने क्षमता
एआई विकास प्रक्रियाले समयको पर्याप्त लगानी लिन्छ भन्ने कुरामा कुनै पहल छैन, तर तपाइँ जहिले पनि कार्यहरू अनुकूलन गर्न सक्नुहुन्छ जुन तपाइँको टोलीले प्रदर्शन गर्न धेरै समय खर्च गर्दछ। तपाईंले आफ्ना डेटा वैज्ञानिकहरूलाई काममा राख्नुभयो किनभने तिनीहरू उन्नत एल्गोरिदमहरू र मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको विकासमा विशेषज्ञ छन्, तर अनुसन्धानले निरन्तर रूपमा देखाउँछ कि यी कामदारहरूले वास्तवमा तिनीहरूको समयको 80% सोर्सिङ, सरसफाइ र आयोजनालाई व्यवस्थित गर्नमा खर्च गर्छन्। डेटा वैज्ञानिकहरूको तीन-चौथाई (76%) भन्दा बढी रिपोर्ट गर्दछ कि यी सांसारिक डेटा सङ्कलन प्रक्रियाहरू कामको सबैभन्दा कम मनपर्ने भागहरू पनि हुन्छन्, तर गुणस्तर डेटाको आवश्यकताले वास्तविक विकासको लागि उनीहरूको समयको 20% मात्र छोड्छ, जुन हो। धेरै डेटा वैज्ञानिकहरूको लागि सबैभन्दा रोचक र बौद्धिक उत्तेजक काम। Shaip जस्ता तेस्रो-पक्ष विक्रेता मार्फत डेटा सोर्सिङ गरेर, कम्पनीले आफ्नो महँगो र प्रतिभाशाली डाटा इन्जिनियरहरूलाई डाटा जेनिटरहरूको रूपमा आफ्नो काम आउटसोर्स गर्न र यसको सट्टा AI समाधानहरूको भागहरूमा आफ्नो समय खर्च गर्न दिन सक्छ जहाँ तिनीहरूले सबैभन्दा मूल्य उत्पादन गर्न सक्छन्।
२. राम्रो नतिजा हासिल गर्ने क्षमता
धेरै एआई विकास नेताहरूले खर्च कम गर्न खुला स्रोत वा क्राउडसोर्स गरिएको डाटा प्रयोग गर्ने निर्णय गर्छन्, तर यो निर्णयले लामो समयसम्म बढी लागतमा समाप्त हुन्छ। यी प्रकारका डेटाहरू सजिलै उपलब्ध छन्, तर तिनीहरू सावधानीपूर्वक क्युरेट गरिएका डेटा सेटहरूको गुणस्तरसँग मेल खाँदैनन्। विशेष गरी क्राउडसोर्स गरिएको डेटा त्रुटिहरू, भूलहरू र अशुद्धताहरूले भरिपूर्ण छ, र यी समस्याहरू कहिलेकाहीं तपाईंका इन्जिनियरहरूको सतर्क नजरमा विकास प्रक्रियाको क्रममा हल गर्न सकिन्छ, यसले थप पुनरावृत्तिहरू लिन्छ जुन तपाईंले उच्चसँग सुरु गर्नुभयो भने आवश्यक पर्दैन। - सुरु देखि गुणस्तर डाटा।
खुला-स्रोत डेटामा भर पर्नु अर्को सामान्य सर्टकट हो जुन आफ्नै समस्याहरूको सेटको साथ आउँछ। भिन्नताको अभाव सबैभन्दा ठूलो समस्याहरू मध्ये एक हो, किनकि खुला स्रोत डेटा प्रयोग गरेर प्रशिक्षित एल्गोरिदमलाई इजाजतपत्र प्राप्त डेटा सेटहरूमा बनाइएको भन्दा सजिलैसँग प्रतिकृति बनाइन्छ। यस मार्गमा गएर, तपाईंले अन्तरिक्षमा अन्य प्रवेशकर्ताहरूबाट प्रतिस्पर्धा निम्तो दिनुहुन्छ जसले तपाईंको मूल्यहरू घटाउन र कुनै पनि समयमा बजार साझेदारी लिन सक्छ। जब तपाइँ Shaip मा भरोसा गर्नुहुन्छ, तपाइँ कुशल व्यवस्थित कार्यबल द्वारा भेला गरिएको उच्चतम-गुणस्तरको डेटा पहुँच गर्दै हुनुहुन्छ, र हामी तपाइँलाई तपाइँको हार्ड-जीत बौद्धिक सम्पत्ति सजिलै पुन: सिर्जना गर्न प्रतियोगीहरूलाई रोक्न अनुकूलन डेटा सेट को लागी एक विशेष इजाजतपत्र प्रदान गर्न सक्छौं।
3. अनुभवी पेशेवरहरूको पहुँच
तपाईंको इन-हाउस रोस्टरमा दक्ष इन्जिनियरहरू र प्रतिभाशाली डेटा वैज्ञानिकहरू समावेश भए तापनि, तपाईंका AI उपकरणहरूले अनुभवबाट मात्र प्राप्त हुने बुद्धिबाट फाइदा लिन सक्छन्। हाम्रा विषयवस्तु विज्ञहरूले आफ्नो क्षेत्रहरूमा धेरै AI कार्यान्वयनहरूको नेतृत्व गरेका छन् र बाटोमा बहुमूल्य पाठहरू सिकेका छन्, र तिनीहरूको एकमात्र लक्ष्य तपाईंलाई आफ्नो प्राप्तिमा मद्दत गर्नु हो।
डोमेन विशेषज्ञहरूले तपाइँको लागि डेटा पहिचान, संगठित, वर्गीकरण, र लेबलिङको साथ, तपाइँलाई थाहा छ तपाइँको एल्गोरिथ्मलाई तालिम दिन प्रयोग गरिने जानकारीले उत्कृष्ट सम्भावित परिणामहरू उत्पादन गर्न सक्छ। डाटाले उच्चतम मापदण्ड पूरा गर्छ र प्रयोगशालामा मात्र नभई वास्तविक संसारको परिस्थितिमा पनि उद्देश्यअनुसार काम गर्छ भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्न हामीले नियमित गुणस्तर आश्वासन पनि सञ्चालन गर्छौं।
4. एक द्रुत विकास समयरेखा
एआई विकास रातारात हुँदैन, तर जब तपाईं Shaip सँग साझेदारी गर्नुहुन्छ यो छिटो हुन सक्छ। इन-हाउस डाटा सङ्कलन र एनोटेशनले एक महत्त्वपूर्ण परिचालन बाधा सिर्जना गर्दछ जसले बाँकी विकास प्रक्रियालाई समात्छ। Shaip सँग काम गर्नाले तपाईलाई हाम्रो प्रयोग गर्न तयार डेटाको विशाल पुस्तकालयमा तुरुन्त पहुँच प्रदान गर्दछ, र हाम्रा विशेषज्ञहरूले हाम्रो गहिरो उद्योग ज्ञान र विश्वव्यापी नेटवर्कको साथ तपाईलाई आवश्यक पर्ने कुनै पनि प्रकारको अतिरिक्त इनपुटहरू स्रोत गर्न सक्षम हुनेछन्। सोर्सिङ र एनोटेसनको बोझ बिना, तपाईंको टोलीले वास्तविक विकासमा तुरुन्तै काम गर्न सक्छ, र हाम्रो प्रशिक्षण मोडेलले सटीकता लक्ष्यहरू पूरा गर्न आवश्यक पुनरावृत्तिहरू कम गर्न प्रारम्भिक अशुद्धताहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
यदि तपाईं आफ्नो डेटा व्यवस्थापनका सबै पक्षहरूलाई आउटसोर्स गर्न तयार हुनुहुन्न भने, Shaip ले क्लाउड-आधारित प्लेटफर्म पनि प्रदान गर्दछ जसले टोलीहरूलाई छविहरू, भिडियो, पाठ, र अडियोको लागि समर्थन सहित विभिन्न प्रकारका डेटा उत्पादन, परिवर्तन, र एनोटेट गर्न मद्दत गर्दछ। । ShaipCloud ले विभिन्न प्रकारका सहज प्रमाणीकरण र कार्यप्रवाह उपकरणहरू समावेश गर्दछ, जस्तै वर्कलोडहरू ट्र्याक र मोनिटर गर्नको लागि पेटेन्ट गरिएको समाधान, जटिल र कठिन अडियो रेकर्डिङहरू ट्रान्सक्रिप्शन गर्नको लागि ट्रान्सक्रिप्शन उपकरण, र असहज गुणस्तर सुनिश्चित गर्न गुणस्तर-नियन्त्रण घटक। सबै भन्दा राम्रो, यो मापनयोग्य छ, त्यसैले यो तपाईंको परियोजनाको विभिन्न मागहरू बढ्दै जाँदा बढ्न सक्छ।
एआई इनोभेसनको युग भर्खरै मात्र सुरु भएको छ, र हामी आगामी वर्षहरूमा अविश्वसनीय प्रगति र आविष्कारहरू देख्नेछौं जसले सम्पूर्ण उद्योगहरूलाई पुन: आकार दिने वा सम्पूर्ण समाजलाई पनि परिवर्तन गर्ने क्षमता राख्छ। Shaip मा, हामी विश्वका सबैभन्दा क्रान्तिकारी कम्पनीहरूलाई महत्वाकांक्षी लक्ष्यहरू प्राप्त गर्न AI समाधानहरूको शक्ति प्रयोग गर्न मद्दत गर्दै परिवर्तनकारी शक्तिको रूपमा सेवा गर्न हाम्रो विशेषज्ञता प्रयोग गर्न चाहन्छौं।
हामीसँग हेल्थकेयर एप्लिकेसनहरू र संवादात्मक एआईमा गहिरो अनुभव छ, तर हामीसँग लगभग कुनै पनि प्रकारको अनुप्रयोगको लागि मोडेलहरू तालिम दिन आवश्यक सीपहरू पनि छन्। Shaip ले कसरी तपाईंको परियोजनालाई विचारबाट कार्यान्वयनमा लैजान मद्दत गर्न सक्छ भन्ने बारे थप जानकारीको लागि, हाम्रो वेबसाइटमा उपलब्ध धेरै स्रोतहरू हेर्नुहोस् वा आज हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।