AI ഡാറ്റാ ശേഖരണത്തിലേക്കുള്ള ഒരു തുടക്കക്കാരന്റെ ഗൈഡ്

നിങ്ങളുടെ AI / ML പ്രോജക്റ്റിനായി AI ഡാറ്റ ശേഖരണ കമ്പനി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു

ഉള്ളടക്ക പട്ടിക

ഇബുക്ക് ഡൗൺലോഡുചെയ്യുക

ഡാറ്റ ശേഖരണം bg_tablet

അവതാരിക

Ai പരിശീലന ഡാറ്റ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നത് യന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ആളുകളുടെ ജീവിതവും ജീവിതശൈലിയും ഉയർത്തി, അവരുടെ ലൗകിക ജീവിതത്തെ രസകരവും അനാവശ്യമായ ജോലികളും ലളിതമാക്കുന്നു. AI ഒരിക്കലും ഒരു ആധിപത്യ ശക്തി ആയിരിക്കണമെന്നില്ല, എന്നാൽ അസംഭവ്യമായ കാര്യങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും കൂട്ടായ പരിണാമത്തിന് വഴിയൊരുക്കുന്നതിനും മനുഷ്യരുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു പൂരകമാണ്.

നിലവിൽ, AI-യുടെ സഹായത്തോടെ വ്യവസായങ്ങളിൽ ഉടനീളം സംഭവിക്കുന്ന കാര്യമായ മുന്നേറ്റങ്ങളിലൂടെ ഞങ്ങൾ ശരിയായ പാതയിലാണ് സഞ്ചരിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം എടുക്കുകയാണെങ്കിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്കൊപ്പം AI സംവിധാനങ്ങൾ ക്യാൻസറിനെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാനും അതിനുള്ള ചികിത്സകൾ കണ്ടെത്താനും വിദഗ്ധരെ സഹായിക്കുന്നു. ന്യൂറോളജിക്കൽ ഡിസോർഡേഴ്സും PTSD പോലുള്ള ആശങ്കകളും AI യുടെ സഹായത്തോടെ ചികിത്സിക്കുന്നു. AI- പവർഡ് ക്ലിനിക്കൽ ട്രയലുകൾക്കും സിമുലേഷനുകൾക്കും നന്ദി പറഞ്ഞ് വാക്സിനുകൾ അതിവേഗം വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു.

ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം മാത്രമല്ല, AI സ്പർശിക്കുന്ന എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളും വിഭാഗങ്ങളും വിപ്ലവകരമായി മാറുകയാണ്. ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങൾ, സ്മാർട്ട് കൺവീനിയൻസ് സ്റ്റോറുകൾ, FitBit പോലുള്ള വെയറബിൾസ്, നമ്മുടെ സ്മാർട്ട്ഫോൺ ക്യാമറകൾ എന്നിവയ്ക്ക് പോലും AI ഉപയോഗിച്ച് നമ്മുടെ മുഖത്തിന്റെ മികച്ച ചിത്രങ്ങൾ പകർത്താൻ കഴിയും.

AI സ്‌പെയ്‌സിൽ നടക്കുന്ന പുതുമകൾക്ക് നന്ദി, കമ്പനികൾ വിവിധ ഉപയോഗ കേസുകളും പരിഹാരങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് സ്പെക്‌ട്രത്തിലേക്ക് കടന്നുവരുന്നു. ഇക്കാരണത്താൽ, ആഗോള AI വിപണി 267 അവസാനത്തോടെ ഏകദേശം $2027bn എന്ന വിപണി മൂല്യത്തിൽ എത്തുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. കൂടാതെ, അവിടെയുള്ള ഏകദേശം 37% ബിസിനസുകൾ ഇതിനകം തന്നെ അവരുടെ പ്രക്രിയകളിലും ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലും AI പരിഹാരങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നുണ്ട്.

കൂടുതൽ രസകരമെന്നു പറയട്ടെ, ഇന്ന് നമ്മൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന 77% ഉൽപ്പന്നങ്ങളും സേവനങ്ങളും AI ആണ്. സാങ്കേതിക ആശയം ലംബങ്ങളിലുടനീളം ഗണ്യമായി ഉയരുമ്പോൾ, AI ഉപയോഗിച്ച് ബിസിനസ്സുകൾ എങ്ങനെ അസാധ്യമാക്കുന്നു?

എഐ ഡാറ്റ ശേഖരണം

എഐ ഡാറ്റ ശേഖരണം വാച്ച് പോലെ ലളിതമായ ഉപകരണങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് മനുഷ്യരിൽ ഹൃദയാഘാതം കൃത്യമായി പ്രവചിക്കുന്നത്? എല്ലായ്‌പ്പോഴും ഡ്രൈവറെ ആവശ്യമുള്ള കാറുകളും ഓട്ടോമൊബൈലുകളും പെട്ടെന്ന് ഡ്രൈവർ കുറവായി റോഡുകളിൽ പോകുന്നത് എങ്ങനെ സാധ്യമാണ്?

നമ്മൾ മറുവശത്തുള്ള മറ്റൊരു മനുഷ്യനോടാണ് സംസാരിക്കുന്നതെന്ന് ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ നമ്മെ എങ്ങനെ വിശ്വസിപ്പിക്കും?

എല്ലാ ചോദ്യങ്ങളുടെയും ഉത്തരം നിങ്ങൾ നിരീക്ഷിച്ചാൽ, അത് ഒരു ഘടകമായി ചുരുങ്ങുന്നു - ഡാറ്റ. എല്ലാ AI-നിർദ്ദിഷ്‌ട പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും പ്രക്രിയകളുടെയും കേന്ദ്രത്തിലാണ് ഡാറ്റ സ്ഥിതിചെയ്യുന്നത്. ആശയങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനും ഇൻപുട്ടുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകാനും മെഷീനുകളെ സഹായിക്കുന്ന ഡാറ്റയാണിത്.

പുറത്തുള്ള എല്ലാ പ്രധാന AI സൊല്യൂഷനുകളും ഒരു നിർണായക പ്രക്രിയയുടെ എല്ലാ ഉൽപ്പന്നങ്ങളും ഞങ്ങൾ ഡാറ്റ ശേഖരണം അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ ഏറ്റെടുക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ AI പരിശീലന ഡാറ്റ എന്ന് വിളിക്കുന്നു.

ഈ വിപുലമായ ഗൈഡ് അത് എന്താണെന്നും എന്തുകൊണ്ട് അത് പ്രധാനമാണെന്നും മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.

എന്താണ് AI ഡാറ്റ ശേഖരണം?

യന്ത്രങ്ങൾക്ക് സ്വന്തമായി ഒരു മനസ്സില്ല. ഈ അമൂർത്ത സങ്കൽപ്പത്തിന്റെ അഭാവം അവരെ അഭിപ്രായങ്ങൾ, വസ്തുതകൾ, ന്യായവാദം, വിജ്ഞാനം എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള കഴിവുകളും ഇല്ലാത്തവരാക്കി മാറ്റുന്നു. അവ വെറും സ്ഥാവര പെട്ടികളോ ഇടം പിടിച്ചടക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങളോ ആണ്. അവയെ ശക്തമായ മാധ്യമങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നതിന്, നിങ്ങൾക്ക് അൽഗോരിതങ്ങളും അതിലും പ്രധാനമായി ഡാറ്റയും ആവശ്യമാണ്.

എഐ ഡാറ്റ ശേഖരണം വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് പ്രവർത്തിക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും എന്തെങ്കിലും ആവശ്യമാണ്, അത് പ്രസക്തവും സാന്ദർഭികവും സമീപകാലവുമായ ഡാറ്റയാണ്. യന്ത്രങ്ങൾ ഉദ്ദേശിച്ച ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി അത്തരം ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ AI ഡാറ്റ ശേഖരണം എന്ന് വിളിക്കുന്നു.

AI- പ്രാപ്‌തമാക്കിയ ഓരോ ഉൽപ്പന്നവും അല്ലെങ്കിൽ പരിഹാരവും ഞങ്ങൾ ഇന്ന് ഉപയോഗിക്കുന്നതും അവ നൽകുന്ന ഫലങ്ങളും വർഷങ്ങളുടെ പരിശീലനം, വികസനം, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ എന്നിവയിൽ നിന്നാണ്. നാവിഗേഷൻ റൂട്ടുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ മുതൽ ഉപകരണങ്ങളുടെ പരാജയം ദിവസങ്ങൾക്ക് മുമ്പേ പ്രവചിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ സിസ്റ്റങ്ങൾ വരെ, ഫലങ്ങൾ കൃത്യമായി നൽകുന്നതിന് ഓരോ എന്റിറ്റിയും വർഷങ്ങളോളം AI പരിശീലനത്തിലൂടെ കടന്നുപോയി.

AI ഡാറ്റ ശേഖരണം ഒരു AI സംവിധാനം എത്രത്തോളം ഫലപ്രദവും കാര്യക്ഷമവുമാകുമെന്ന് ആദ്യം മുതൽ തന്നെ നിർണ്ണയിക്കുന്ന AI വികസന പ്രക്രിയയിലെ പ്രാഥമിക ഘട്ടമാണിത്. അസംഖ്യം ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉറവിടമാക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണിത്, വിശദാംശങ്ങൾ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും അർത്ഥവത്തായ ഫലങ്ങൾ നേടാനും AI മോഡലുകളെ സഹായിക്കും.

മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ AI പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ തരങ്ങൾ

ഇപ്പോൾ, AI ഡാറ്റ ശേഖരണം ഒരു കുട പദമാണ്. ഈ സ്ഥലത്തെ ഡാറ്റയ്ക്ക് എന്തും അർത്ഥമാക്കാം. അത് ടെക്‌സ്‌റ്റ്, വീഡിയോ ഫൂട്ടേജ്, ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ ഇവയുടെ എല്ലാം കൂടിച്ചേരൽ ആകാം. ചുരുക്കത്തിൽ, ഫലങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഒരു യന്ത്രത്തിന് അതിന്റെ ചുമതല നിർവഹിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗപ്രദമായ എന്തും ഡാറ്റയാണ്. വ്യത്യസ്‌ത തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ഉൾക്കാഴ്‌ചകൾ നൽകുന്നതിന്, ഇതാ ഒരു ദ്രുത ലിസ്റ്റ്:

ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഘടനാപരമായ അല്ലെങ്കിൽ ഘടനാരഹിതമായ ഉറവിടത്തിൽ നിന്നായിരിക്കാം. ആരംഭിക്കാത്തവർക്ക്, ഘടനാപരമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വ്യക്തമായ അർത്ഥവും ഫോർമാറ്റും ഉള്ളവയാണ്. അവ യന്ത്രങ്ങൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്നതേയുള്ളൂ. മറുവശത്ത്, ഘടനയില്ലാത്തത്, എല്ലായിടത്തും ഉള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ വിശദാംശങ്ങളാണ്. അവ ഒരു പ്രത്യേക ഘടനയോ ഫോർമാറ്റോ പിന്തുടരുന്നില്ല, അത്തരം ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് വിലപ്പെട്ട സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പുറത്തെടുക്കാൻ മനുഷ്യ ഇടപെടൽ ആവശ്യമാണ്.

ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ

ഡാറ്റയുടെ ഏറ്റവും സമൃദ്ധവും പ്രമുഖവുമായ രൂപങ്ങളിൽ ഒന്ന്. ഡാറ്റാബേസുകൾ, ജിപിഎസ് നാവിഗേഷൻ യൂണിറ്റുകൾ, സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റുകൾ, മെഡിക്കൽ ഉപകരണങ്ങൾ, ഫോമുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ രൂപത്തിൽ ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഡാറ്റ ക്രമീകരിക്കാം. ഘടനാരഹിതമായ ടെക്‌സ്‌റ്റ് സർവേകൾ, കൈയെഴുത്ത് രേഖകൾ, ടെക്‌സ്‌റ്റിന്റെ ചിത്രങ്ങൾ, ഇമെയിൽ പ്രതികരണങ്ങൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ അഭിപ്രായങ്ങൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും ആകാം.

ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ ശേഖരണം

ഓഡിയോ ഡാറ്റ

മികച്ച ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും സിസ്റ്റങ്ങളും വികസിപ്പിക്കാനും മികച്ച വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുമാരെയും മറ്റും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും കമ്പനികളെ ഓഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സഹായിക്കുന്നു. ഒരൊറ്റ ചോദ്യമോ ചോദ്യമോ ചോദിക്കാൻ കഴിയുന്ന വ്യത്യസ്ത രീതികളിലേക്കുള്ള ഉച്ചാരണവും ഉച്ചാരണവും മനസിലാക്കാനും അവ യന്ത്രങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.

ഓഡിയോ ഡാറ്റ ശേഖരണം

ഇമേജ് ഡാറ്റ

വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്ന മറ്റൊരു പ്രമുഖ ഡാറ്റാസെറ്റ് തരമാണ് ചിത്രങ്ങൾ. സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകളും ഗൂഗിൾ ലെൻസ് പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളും മുതൽ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ വരെ, തടസ്സമില്ലാത്ത പരിഹാരങ്ങൾ കൊണ്ടുവരാൻ ചിത്രങ്ങൾ സഹായിക്കുന്നു.

ചിത്ര ഡാറ്റ ശേഖരണം

വീഡിയോ ഡാറ്റ

മെഷീനുകളെ ആഴത്തിൽ എന്തെങ്കിലും മനസ്സിലാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന കൂടുതൽ വിശദമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളാണ് വീഡിയോകൾ. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, ഡിജിറ്റൽ ഇമേജിംഗ് എന്നിവയിൽ നിന്നും മറ്റും വീഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സ്രോതസ്സുചെയ്യുന്നു.

വീഡിയോ ഡാറ്റ ശേഖരണം

ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗിനായി ഡാറ്റ എങ്ങനെ ശേഖരിക്കാം?

Ai പരിശീലന ഡാറ്റ ഇവിടെയാണ് കാര്യങ്ങൾ അൽപ്പം ദുഷ്‌കരമാകാൻ തുടങ്ങുന്നത്. തുടക്കത്തിൽ തന്നെ, ഒരു യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്‌നത്തിന് നിങ്ങളുടെ മനസ്സിൽ ഒരു പരിഹാരം ഉണ്ടെന്ന് തോന്നും, അതിനുള്ള ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ മാർഗ്ഗം AI ആണെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാം, നിങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. എന്നാൽ ഇപ്പോൾ, നിങ്ങൾ AI പരിശീലന പ്രക്രിയകൾ ആരംഭിക്കേണ്ട നിർണായക ഘട്ടത്തിലാണ്. നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾക്ക് ആശയങ്ങൾ പഠിക്കാനും ഫലങ്ങൾ നൽകാനും നിങ്ങൾക്ക് ധാരാളം AI പരിശീലന ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. നിങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനും അൽഗരിതങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും നിങ്ങൾക്ക് മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാറ്റയും ആവശ്യമാണ്.

അതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ എങ്ങനെ ഉറവിടമാക്കും? നിങ്ങൾക്ക് എന്ത് ഡാറ്റയാണ് വേണ്ടത്, അത് എത്രയാണ്? പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങൾ ഏതൊക്കെയാണ്?

കമ്പനികൾ അവരുടെ ML മോഡലുകളുടെ സ്ഥാനവും ലക്ഷ്യവും വിലയിരുത്തുകയും പ്രസക്തമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉറവിടമാക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യതയുള്ള വഴികൾ ചാർട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ആവശ്യമായ ഡാറ്റ തരം നിർവചിക്കുന്നത് ഡാറ്റ സോഴ്‌സിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള നിങ്ങളുടെ ആശങ്കയുടെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗം പരിഹരിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു മികച്ച ആശയം നൽകുന്നതിന്, ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിനായി വ്യത്യസ്ത ചാനലുകൾ, വഴികൾ, ഉറവിടങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ മാധ്യമങ്ങൾ ഉണ്ട്:

Ai പരിശീലന ഡാറ്റ

സ്വതന്ത്ര ഉറവിടങ്ങൾ

പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, AI പരിശീലന ആവശ്യങ്ങൾക്കായി സൗജന്യമായി ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഉറവിടങ്ങളാണ് ഇവ. പൊതു ഫോറങ്ങൾ, സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾ, ഡാറ്റാബേസുകൾ, ഡയറക്‌ടറികൾ എന്നിവ മുതൽ വർഷങ്ങളായി വിവരങ്ങളുടെ ആർക്കൈവുകൾ സൂക്ഷിക്കുന്ന സർക്കാർ പോർട്ടലുകൾ വരെ സൗജന്യ ഉറവിടങ്ങൾ ആകാം.

സൗജന്യ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സോഴ്‌സിംഗ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ വളരെയധികം പരിശ്രമിക്കേണ്ടതില്ലെങ്കിൽ, Kaggle, AWS റിസോഴ്‌സ്, UCI ഡാറ്റാബേസ് എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള സമർപ്പിത വെബ്‌സൈറ്റുകളും പോർട്ടലുകളും ഉണ്ട്, അത് വൈവിധ്യമാർന്ന പര്യവേക്ഷണം നടത്താൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
വിഭാഗങ്ങളും ആവശ്യമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൗജന്യമായി ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക.

ആന്തരിക വിഭവങ്ങൾ

സൌജന്യ വിഭവങ്ങൾ സൗകര്യപ്രദമായ ഓപ്ഷനുകളായി തോന്നുമെങ്കിലും, അവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിരവധി പരിമിതികളുണ്ട്. ഒന്നാമതായി, നിങ്ങളുടെ ആവശ്യകതകളുമായി കൃത്യമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തുമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് എല്ലായ്പ്പോഴും ഉറപ്പുണ്ടായിരിക്കാൻ കഴിയില്ല. അവ പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടെങ്കിൽപ്പോലും, ടൈംലൈനുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അപ്രസക്തമായേക്കാം.

നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റ് സെഗ്‌മെന്റ് താരതമ്യേന പുതിയതോ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യപ്പെടാത്തതോ ആണെങ്കിൽ, നിരവധി വിഭാഗങ്ങളോ പ്രസക്തമോ ഉണ്ടാകില്ല
നിങ്ങൾക്കും ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാനുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ. സ്വതന്ത്ര വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രാഥമിക പോരായ്മകൾ ഒഴിവാക്കാൻ, അവിടെ
നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ പ്രസക്തവും സന്ദർഭോചിതവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ചാനലായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന മറ്റൊരു ഡാറ്റാ റിസോഴ്സ് നിലവിലുണ്ട്.

CRM ഡാറ്റാബേസുകൾ, ഫോമുകൾ, ഇമെയിൽ മാർക്കറ്റിംഗ് ലീഡുകൾ, ഉൽപ്പന്നം അല്ലെങ്കിൽ സേവന നിർവ്വചിച്ച ടച്ച് പോയിന്റുകൾ, ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ, ധരിക്കാവുന്ന ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ, വെബ്സൈറ്റ് ഡാറ്റ, ഹീറ്റ് മാപ്പുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലെയുള്ള നിങ്ങളുടെ ആന്തരിക ഉറവിടങ്ങളാണ് അവ. ഈ ആന്തരിക ഉറവിടങ്ങൾ നിങ്ങൾ നിർവചിക്കുകയും സജ്ജീകരിക്കുകയും പരിപാലിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അതിനാൽ, അതിന്റെ വിശ്വാസ്യത, പ്രസക്തി, കാലികത എന്നിവയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പുണ്ടായിരിക്കാം.

പണമടച്ചുള്ള വിഭവങ്ങൾ

അവ എത്ര ഉപയോഗപ്രദമാണെങ്കിലും, ആന്തരിക വിഭവങ്ങൾക്ക് സങ്കീർണതകളുടെയും പരിമിതികളുടെയും ന്യായമായ പങ്ക് ഉണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ ടാലന്റ് പൂളിന്റെ ഭൂരിഭാഗം ശ്രദ്ധയും ഡാറ്റ ടച്ച് പോയിന്റുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലേക്ക് പോകും. മാത്രമല്ല, നിങ്ങളുടെ ടീമുകളും വിഭവങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ഏകോപനം കുറ്റമറ്റതായിരിക്കണം.

ഇതുപോലുള്ള കൂടുതൽ തടസ്സങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ, നിങ്ങൾക്ക് പണമടച്ചുള്ള ഉറവിടങ്ങളുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി നിങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും ഉപയോഗപ്രദവും സാന്ദർഭികവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന സേവനങ്ങളാണ് അവ, നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളപ്പോഴെല്ലാം അവ സ്ഥിരമായി ലഭിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

പണമടച്ചുള്ള ഉറവിടങ്ങളിലോ ഡാറ്റ വെണ്ടർമാരിലോ നമ്മിൽ മിക്കവർക്കും ഉള്ള ആദ്യത്തെ മതിപ്പ് അവ ചെലവേറിയതാണ് എന്നതാണ്. എന്നിരുന്നാലും,
നിങ്ങൾ കണക്ക് ചെയ്യുമ്പോൾ, ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ അവ വിലകുറഞ്ഞതാണ്. അവരുടെ വിപുലമായ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്കും ഡാറ്റ സോഴ്‌സിംഗ് രീതികൾക്കും നന്ദി, നിങ്ങളുടെ AI പ്രോജക്‌റ്റുകൾ എത്രത്തോളം അസംഭവ്യമായാലും അവയ്‌ക്കായി സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സ്വീകരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും.

മൂന്ന് സ്രോതസ്സുകൾക്കിടയിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങളുടെ വിശദമായ രൂപരേഖ നിങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നതിന്, ഇവിടെ ഒരു വിശദമായ പട്ടികയുണ്ട്:

സൗജന്യ ഉറവിടങ്ങൾആന്തരിക വിഭവങ്ങൾപണമടച്ചുള്ള വിഭവങ്ങൾ
ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൗജന്യമായി ലഭ്യമാണ്.നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തന ചെലവുകൾ അനുസരിച്ച് ആന്തരിക ഉറവിടങ്ങളും സൗജന്യമായിരിക്കും.നിങ്ങൾക്കായി പ്രസക്തമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉറവിടമാക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റ വെണ്ടർക്ക് പണം നൽകുന്നു.
തിരഞ്ഞെടുത്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാൻ ഒന്നിലധികം സൗജന്യ ഉറവിടങ്ങൾ ഓൺലൈനിൽ ലഭ്യമാണ്.AI പരിശീലനത്തിനായി നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് ഇഷ്‌ടാനുസൃതമായി നിർവ്വചിച്ച ഡാറ്റ നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും.നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളിടത്തോളം കാലം നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്‌ടാനുസൃത-നിർവചിക്കപ്പെട്ട ഡാറ്റ സ്ഥിരമായി ലഭിക്കും.
ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കംപൈൽ ചെയ്യുന്നതിനും ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും നിങ്ങൾ സ്വമേധയാ പ്രവർത്തിക്കേണ്ടതുണ്ട്.ആവശ്യമായ വിവരങ്ങളുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ടച്ച് പോയിന്റുകൾ പരിഷ്‌ക്കരിക്കാനും നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും.വെണ്ടർമാരിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ്-റെഡിയാണ്. അർത്ഥം, അവ വ്യാഖ്യാനിച്ചതും ഗുണനിലവാര ഉറപ്പുമായാണ് വരുന്നത്.
നിങ്ങൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ ലൈസൻസിംഗും പാലിക്കൽ നിയന്ത്രണങ്ങളും സംബന്ധിച്ച് ജാഗ്രത പാലിക്കുക.നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തിന് മാർക്കറ്റ് ചെയ്യാൻ പരിമിതമായ സമയമുണ്ടെങ്കിൽ ആന്തരിക വിഭവങ്ങൾ അപകടകരമാകും.നിങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളുടെ സമയപരിധി നിർവചിക്കാനും അതനുസരിച്ച് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നൽകാനും കഴിയും.

 

മോശം ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ AI അഭിലാഷങ്ങളെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു?

ഡാറ്റ ശേഖരണത്തെയും ഉറവിടത്തെയും എങ്ങനെ സമീപിക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ആശയം ലഭിക്കുമെന്ന കാരണത്താലാണ് ഞങ്ങൾ ഏറ്റവും സാധാരണമായ മൂന്ന് ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തിയത്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഘട്ടത്തിൽ, നിങ്ങളുടെ തീരുമാനത്തിന് നിങ്ങളുടെ AI പരിഹാരത്തിന്റെ ഭാഗധേയം സ്ഥിരമായി തീരുമാനിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള AI പരിശീലന ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ മോഡലിനെ കൃത്യവും സമയബന്ധിതവുമായ ഫലങ്ങൾ നൽകാൻ സഹായിക്കുന്നത് പോലെ, മോശം പരിശീലന ഡാറ്റയ്ക്ക് നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകളെ തകർക്കാനും ഫലങ്ങൾ വളച്ചൊടിക്കാനും പക്ഷപാതം അവതരിപ്പിക്കാനും മറ്റ് അനഭിലഷണീയമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ നൽകാനും കഴിയും.

എന്നാൽ എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നത്? നിങ്ങളുടെ AI മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും ഒരു ഡാറ്റയും ഇല്ലേ? സത്യസന്ധമായി, ഇല്ല. നമുക്ക് ഇത് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാം.

മോശം ഡാറ്റ - അതെന്താണ്?

മോശം ഡാറ്റ അപ്രസക്തമോ തെറ്റായതോ അപൂർണ്ണമോ പക്ഷപാതപരമോ ആയ ഏതൊരു ഡാറ്റയുമാണ് മോശം ഡാറ്റ. മോശമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട ഡാറ്റാ ശേഖരണ തന്ത്രങ്ങൾക്ക് നന്ദി, മിക്ക ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരും വ്യാഖ്യാന വിദഗ്ധർ മോശം ഡാറ്റയിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ നിർബന്ധിതരാകുന്നു.

ഘടനയില്ലാത്തതും മോശം ഡാറ്റയും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം, ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയിലെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എല്ലായിടത്തും ഉണ്ട് എന്നതാണ്. എന്നാൽ സാരാംശത്തിൽ, അവ പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ ഉപയോഗപ്രദമാകും. കൂടുതൽ സമയം ചിലവഴിക്കുന്നതിലൂടെ, ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാൻ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് തുടർന്നും കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, മോശം ഡാറ്റയുടെ കാര്യത്തിൽ അങ്ങനെയല്ല. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിങ്ങളുടെ AI പ്രോജക്റ്റിനോ അതിന്റെ പരിശീലന ആവശ്യങ്ങൾക്കോ ​​വിലപ്പെട്ടതോ പ്രസക്തമായതോ ആയ/പരിമിതമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളോ വിവരങ്ങളോ അടങ്ങിയിട്ടില്ല.

അതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൌജന്യ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉറവിടമാക്കുകയോ അല്ലെങ്കിൽ ആന്തരിക ഡാറ്റ ടച്ച് പോയിന്റുകൾ സ്ഥാപിക്കുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ മോശം ഡാറ്റ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുകയോ സൃഷ്ടിക്കുകയോ ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത വളരെ കൂടുതലാണ്. നിങ്ങളുടെ ശാസ്ത്രജ്ഞർ മോശം ഡാറ്റയിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ മനുഷ്യ സമയം പാഴാക്കുക മാത്രമല്ല നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ സമാരംഭം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

നിങ്ങളുടെ അഭിലാഷങ്ങളെ മോശമായ ഡാറ്റയ്ക്ക് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്നതിനെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും വ്യക്തതയില്ലെങ്കിൽ, ഇതാ ഒരു ദ്രുത ലിസ്റ്റ്:

  • മോശം ഡാറ്റ സോഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നതിന് നിങ്ങൾ എണ്ണമറ്റ മണിക്കൂറുകൾ ചെലവഴിക്കുകയും വിഭവങ്ങളിൽ മണിക്കൂറുകളും പരിശ്രമവും പണവും പാഴാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
  • ശ്രദ്ധയിൽപ്പെട്ടില്ലെങ്കിൽ, മോശം ഡാറ്റ നിങ്ങൾക്ക് നിയമപരമായ പ്രശ്‌നങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുകയും നിങ്ങളുടെ AI-യുടെ കാര്യക്ഷമത കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യും
    മോഡലുകൾ.
  • മോശം ഡാറ്റയിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം തത്സമയം എടുക്കുമ്പോൾ, അത് ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തെ ബാധിക്കുന്നു
  • മോശം ഡാറ്റ ഫലങ്ങളും അനുമാനങ്ങളും പക്ഷപാതപരമാക്കും, ഇത് കൂടുതൽ തിരിച്ചടികൾ കൊണ്ടുവരും.

അതിനാൽ, ഇതിന് ഒരു പരിഹാരമുണ്ടോ എന്ന് നിങ്ങൾ ചിന്തിക്കുകയാണെങ്കിൽ, യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉണ്ട്.

AI പരിശീലന ഡാറ്റ ദാതാക്കൾ രക്ഷാപ്രവർത്തനത്തിന്

രക്ഷാപ്രവർത്തനത്തിലേക്ക് എഐ പരിശീലന ഡാറ്റ ദാതാക്കളെ അടിസ്ഥാന പരിഹാരങ്ങളിലൊന്ന് ഒരു ഡാറ്റ വെണ്ടറിലേക്ക് പോകുക എന്നതാണ് (പണമടച്ച ഉറവിടങ്ങൾ). നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കുന്നത് കൃത്യവും പ്രസക്തവുമാണെന്ന് AI പരിശീലന ഡാറ്റ ദാതാക്കൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു, കൂടാതെ ഘടനാപരമായ രൂപത്തിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഡെലിവർ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന്. ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തിരയുന്നതിനായി പോർട്ടലിൽ നിന്ന് പോർട്ടലിലേക്ക് മാറുന്നതിനുള്ള തടസ്സങ്ങളിൽ നിങ്ങൾ ഉൾപ്പെടേണ്ടതില്ല.

നിങ്ങൾ ചെയ്യേണ്ടത് എല്ലാ ഡാറ്റയും എടുത്ത് നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകളെ പൂർണതയ്ക്കായി പരിശീലിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്. അങ്ങനെ പറഞ്ഞാൽ, നിങ്ങളുടെ അടുത്ത ചോദ്യം ഡാറ്റ വെണ്ടർമാരുമായി സഹകരിക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവുകളെ കുറിച്ചാണെന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പുണ്ട്. നിങ്ങളിൽ ചിലർ ഇതിനകം തന്നെ ഒരു മാനസിക ബഡ്ജറ്റിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു, ഞങ്ങളും അടുത്തത് എങ്ങോട്ടാണ്.

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ശേഖരണ പദ്ധതിക്കായി ഫലപ്രദമായ ബജറ്റ് കൊണ്ടുവരുമ്പോൾ പരിഗണിക്കേണ്ട ഘടകങ്ങൾ
 

AI പരിശീലനം ഒരു ചിട്ടയായ സമീപനമാണ്, അതുകൊണ്ടാണ് ബജറ്റിംഗ് അതിന്റെ അവിഭാജ്യ ഘടകമാകുന്നത്. AI വികസനത്തിനായി വൻതോതിൽ പണം നിക്ഷേപിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് RoI, ഫലങ്ങളുടെ കൃത്യത, പരിശീലന രീതികൾ എന്നിവയും മറ്റും പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. ഈ ഘട്ടത്തിൽ ഒരുപാട് പ്രോജക്ട് മാനേജർമാരോ ബിസിനസ്സ് ഉടമകളോ കുഴങ്ങുന്നു. അവരുടെ ഉൽപ്പന്ന വികസന പ്രക്രിയയിൽ മാറ്റാനാവാത്ത മാറ്റങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുന്ന തിടുക്കത്തിലുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ അവർ എടുക്കുന്നു, ആത്യന്തികമായി കൂടുതൽ ചെലവഴിക്കാൻ അവരെ നിർബന്ധിക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ഈ വിഭാഗം നിങ്ങൾക്ക് ശരിയായ ഉൾക്കാഴ്‌ചകൾ നൽകും. നിങ്ങൾ AI പരിശീലനത്തിനായി ബജറ്റിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ ഇരിക്കുമ്പോൾ, മൂന്ന് കാര്യങ്ങളോ ഘടകങ്ങളോ അനിവാര്യമാണ്.

നിങ്ങളുടെ AI പരിശീലന ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള ബജറ്റ്

നമുക്ക് ഓരോന്നും വിശദമായി നോക്കാം.

നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഡാറ്റയുടെ അളവ്

നിങ്ങളുടെ AI മോഡലിന്റെ കാര്യക്ഷമതയും കൃത്യതയും അത് എത്രത്തോളം പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ എല്ലായ്‌പ്പോഴും പറഞ്ഞുകൊണ്ടിരുന്നു. ഇതിനർത്ഥം ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ അളവ് കൂടുന്നതിനനുസരിച്ച് പഠനവും കൂടും എന്നാണ്. എന്നാൽ ഇത് വളരെ അവ്യക്തമാണ്. ഈ ആശയത്തിന് ഒരു സംഖ്യ നൽകുന്നതിന്, ഡൈമൻഷണൽ റിസർച്ച് ഒരു റിപ്പോർട്ട് പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു, ബിസിനസുകൾക്ക് അവരുടെ AI മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് കുറഞ്ഞത് 100,000 സാമ്പിൾ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ആവശ്യമാണെന്ന് വെളിപ്പെടുത്തി.

100,000 ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ എന്നതുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ അർത്ഥമാക്കുന്നത് 100,000 ഗുണനിലവാരവും പ്രസക്തമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുമാണ്. വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും ഉദ്ദേശിച്ച ടാസ്‌ക്കുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ അൽഗോരിതങ്ങൾക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്കും ആവശ്യമായ എല്ലാ അവശ്യ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും വ്യാഖ്യാനങ്ങളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ ഉണ്ടായിരിക്കണം.

ഇത് ഒരു പൊതു നിയമമാണ്, നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവ് നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന്റെ ഉപയോഗ കേസായ മറ്റൊരു സങ്കീർണ്ണ ഘടകത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നുവെന്ന് നമുക്ക് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാം. നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നമോ പരിഹാരമോ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ എന്താണ് ചെയ്യാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്നത് എന്നതും നിങ്ങൾക്ക് എത്ര ഡാറ്റ വേണമെന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ശുപാർശ എഞ്ചിൻ നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരു ബിസിനസ്സിന് ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട് നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരു കമ്പനിയെ അപേക്ഷിച്ച് വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റ വോളിയം ആവശ്യകതകൾ ഉണ്ടായിരിക്കും.

ഡാറ്റ വിലനിർണ്ണയ തന്ത്രം

നിങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ എത്ര ഡാറ്റ ആവശ്യമാണെന്ന് അന്തിമമാക്കുന്നത് പൂർത്തിയാക്കിക്കഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങൾ അടുത്തതായി ഒരു ഡാറ്റാ വിലനിർണ്ണയ തന്ത്രത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഇത്, ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, നിങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നതോ സൃഷ്ടിക്കുന്നതോ ആയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് നിങ്ങൾ എങ്ങനെ പണമടയ്ക്കുന്നു എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്.

പൊതുവേ, വിപണിയിൽ പിന്തുടരുന്ന പരമ്പരാഗത വിലനിർണ്ണയ തന്ത്രങ്ങൾ ഇവയാണ്:

ഡാറ്റ തരംവില നിർണയം
ചിത്രം ചിത്രംഒരൊറ്റ ഇമേജ് ഫയലിന് വില
വീഡിയോ വീഡിയോസെക്കൻഡ്, മിനിറ്റ്, ഒരു മണിക്കൂർ അല്ലെങ്കിൽ വ്യക്തിഗത ഫ്രെയിമിന്റെ വില
ഓഡിയോ ഓഡിയോ / പ്രസംഗംഒരു സെക്കൻഡ്, ഒരു മിനിറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ മണിക്കൂറിന് വില
ടെക്സ്റ്റ് ടെക്സ്റ്റ്ഓരോ വാക്കിനും വാക്യത്തിനും വില

എന്നാൽ കാത്തിരിക്കുക. ഇത് വീണ്ടും ഒരു നിയമമാണ്. ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിനുള്ള യഥാർത്ഥ ചെലവും ഇതുപോലുള്ള ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു:

  • ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉറവിടമാക്കേണ്ട തനത് മാർക്കറ്റ് സെഗ്‌മെന്റ്, ജനസംഖ്യാശാസ്‌ത്രം അല്ലെങ്കിൽ ഭൂമിശാസ്ത്രം
  • നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗ കേസിന്റെ സങ്കീർണ്ണത
  • നിങ്ങൾക്ക് എത്ര ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്?
  • മാർക്കറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള നിങ്ങളുടെ സമയം
  • ഏതെങ്കിലും അനുയോജ്യമായ ആവശ്യകതകളും മറ്റും

നിങ്ങൾ നിരീക്ഷിച്ചാൽ, നിങ്ങളുടെ AI പ്രോജക്റ്റിനായി ബൾക്ക് അളവിലുള്ള ചിത്രങ്ങൾ നേടുന്നതിനുള്ള ചെലവ് കുറവായിരിക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാം, എന്നാൽ നിങ്ങൾക്ക് വളരെയധികം പ്രത്യേകതകൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ, വിലകൾ വർദ്ധിക്കും.

നിങ്ങളുടെ ഉറവിട തന്ത്രങ്ങൾ

ഇത് തന്ത്രപരമാണ്. നിങ്ങൾ കണ്ടതുപോലെ, നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകൾക്കായി ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനോ ഉറവിടമാക്കുന്നതിനോ വ്യത്യസ്ത വഴികളുണ്ട്. നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമായ അളവിലുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ യാതൊരു സങ്കീർണതകളുമില്ലാതെ സൗജന്യമായി ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ സൗജന്യ ഉറവിടങ്ങളാണ് ഏറ്റവും മികച്ചതെന്ന് സാമാന്യബുദ്ധി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു.

ഇപ്പോൾ, പണമടച്ചുള്ള ഉറവിടങ്ങൾ വളരെ ചെലവേറിയതാണെന്നും ദൃശ്യമാകും. എന്നാൽ ഇവിടെയാണ് സങ്കീർണതയുടെ ഒരു പാളി കൂട്ടിച്ചേർക്കപ്പെടുന്നത്. നിങ്ങൾ സ്വതന്ത്ര ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉറവിടമാക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വൃത്തിയാക്കുന്നതിനും അവയെ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ്-നിർദ്ദിഷ്ട ഫോർമാറ്റിലേക്ക് കംപൈൽ ചെയ്യുന്നതിനും വ്യക്തിഗതമായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും നിങ്ങൾ കൂടുതൽ സമയവും പരിശ്രമവും ചെലവഴിക്കുന്നു. ഈ പ്രക്രിയയിൽ നിങ്ങൾ പ്രവർത്തന ചെലവുകൾ വഹിക്കുന്നു.

പണമടച്ചുള്ള ഉറവിടങ്ങളിൽ, പേയ്‌മെന്റ് ഒറ്റത്തവണയാണ്, നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള സമയത്ത് മെഷീൻ-റെഡി ഡാറ്റാസെറ്റുകളും നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും. ചെലവ്-ഫലപ്രാപ്തി ഇവിടെ വളരെ ആത്മനിഷ്ഠമാണ്. സൗജന്യ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന് സമയം ചെലവഴിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയുമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് തോന്നുന്നുവെങ്കിൽ, അതിനനുസരിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ബഡ്ജറ്റ് ചെയ്യാം. നിങ്ങളുടെ മത്സരം കടുത്തതാണെന്നും മാർക്കറ്റിന് പരിമിതമായ സമയമുണ്ടെന്നും നിങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് വിപണിയിൽ ഒരു തരംഗ പ്രഭാവം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, പണമടച്ചുള്ള ഉറവിടങ്ങൾ നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കണം.

ബജറ്റിംഗ് എന്നത് പ്രത്യേകതകൾ തകർത്ത് ഓരോ ശകലത്തെയും വ്യക്തമായി നിർവചിക്കുന്നതാണ്. ഈ മൂന്ന് ഘടകങ്ങളും ഭാവിയിൽ നിങ്ങളുടെ AI പരിശീലന ബജറ്റിംഗ് പ്രക്രിയയ്ക്കുള്ള ഒരു റോഡ്‌മാപ്പായി നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ അക്വിസിഷൻ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ ചെലവുകൾ ലാഭിക്കുന്നുണ്ടോ?

ഡാറ്റ ഏറ്റെടുക്കൽ ബജറ്റ് തയ്യാറാക്കുമ്പോൾ, ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ കൂടുതൽ ചെലവഴിക്കാൻ നിങ്ങളെ എങ്ങനെ സ്വതന്ത്ര വിഭവങ്ങൾ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്തു. ആ സമയത്ത്, ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ ഏറ്റെടുക്കൽ പ്രക്രിയയുടെ ചെലവ്-ഫലപ്രാപ്തിയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ സ്വയമേവ ആശ്ചര്യപ്പെടുമായിരുന്നു.

പണമടച്ചുള്ള സ്രോതസ്സുകളിൽ നിങ്ങൾ ഇപ്പോഴും മടിയുള്ളവരാണെന്ന് ഞങ്ങൾക്കറിയാം, അതുകൊണ്ടാണ് ഈ വിഭാഗം അതിനെക്കുറിച്ചുള്ള നിങ്ങളുടെ സംശയം ഇല്ലാതാക്കുകയും ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ചെലവുകളിലേക്ക് വെളിച്ചം വീശുകയും ചെയ്യുന്നത്.

ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ അക്വിസിഷൻ ചെലവേറിയതാണോ?

അതെ ഇതാണ്!

ഇപ്പോൾ, ഇതാ ഒരു വിശദമായ പ്രതികരണം. നിങ്ങൾ ചെലവഴിക്കുന്നതെന്തും ചെലവ്. സൗജന്യ വിഭവങ്ങളെ കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ പണവും സമയവും പരിശ്രമവും ചെലവഴിക്കുന്നതായി ഞങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തി. ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ ഏറ്റെടുക്കലിനും ഇത് ബാധകമാണ്.

ഡാറ്റ ഏറ്റെടുക്കൽ ചെലവേറിയതാണ് നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്‌ടാനുസൃതമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട ടച്ച് പോയിന്റുകളോ ഡാറ്റ ഫണലുകളോ ഉള്ളതിനാൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഉണ്ടായിരിക്കുമെന്ന് അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല മെഷീൻ-റെഡി ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഒടുവിൽ. നിങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഡാറ്റ ഇപ്പോഴും മിക്കവാറും അസംസ്കൃതവും ഘടനാരഹിതവുമായിരിക്കും. നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമായ എല്ലാ ഡാറ്റയും ഒരിടത്ത് ഉണ്ടായിരിക്കാം, എന്നാൽ ഡാറ്റയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നത് എല്ലായിടത്തും ഉണ്ടാകും.

ആത്യന്തികമായി, നിങ്ങളുടെ ജീവനക്കാർക്കും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കും വ്യാഖ്യാനക്കാർക്കും ഗുണമേന്മ ഉറപ്പുനൽകുന്ന പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും അതിലേറെ കാര്യങ്ങൾക്കും പണം നൽകുന്നതിന് നിങ്ങൾ ചെലവഴിക്കും. വ്യാഖ്യാന ടൂളുകൾക്കും സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷനുകൾക്കും നിങ്ങൾ ചെലവഴിക്കും
CMS, CRM, മറ്റ് അടിസ്ഥാന സൗകര്യ ചെലവുകൾ എന്നിവയുടെ പരിപാലനം.

കൂടാതെ, ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് പക്ഷപാതവും കൃത്യത ആശങ്കകളും ഉണ്ടായിരിക്കും, അവ നിങ്ങൾ സ്വമേധയാ അടുക്കേണ്ടതുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ AI പരിശീലന ഡാറ്റാ ടീമിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ആട്രിഷൻ പ്രശ്‌നമുണ്ടെങ്കിൽ, പുതിയ അംഗങ്ങളെ റിക്രൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിനും അവരെ നിങ്ങളുടെ പ്രക്രിയകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് അവരെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും മറ്റും നിങ്ങൾ ചെലവഴിക്കേണ്ടിവരും.

ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ നിങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ നിങ്ങൾ ചെലവഴിക്കും. വ്യാഖ്യാന ചെലവുകളും ഉണ്ട്. ഏത് സമയത്തും, ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള മൊത്തം ചെലവ്:

വരുത്തിയ ചെലവ് = വ്യാഖ്യാനങ്ങളുടെ എണ്ണം * ഓരോ വ്യാഖ്യാനത്തിനും വില + പ്ലാറ്റ്‌ഫോം വില

നിങ്ങളുടെ AI പരിശീലന കലണ്ടർ മാസങ്ങളോളം ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്‌തിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ തുടർച്ചയായി വരുത്തുന്ന ചെലവുകൾ സങ്കൽപ്പിക്കുക. അതിനാൽ, ഇത് ഡാറ്റ ഏറ്റെടുക്കൽ ആശങ്കകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ പരിഹാരമാണോ അതോ എന്തെങ്കിലും ബദലുണ്ടോ?

ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് AI ഡാറ്റാ ശേഖരണ സേവന ദാതാവിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ

ഈ പ്രശ്നത്തിന് വിശ്വസനീയമായ ഒരു പരിഹാരമുണ്ട്, നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകൾക്കായി പരിശീലന ഡാറ്റ നേടുന്നതിന് മികച്ചതും ചെലവ് കുറഞ്ഞതുമായ മാർഗങ്ങളുണ്ട്. ഞങ്ങൾ അവരെ പരിശീലന ഡാറ്റ സേവന ദാതാക്കൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ വെണ്ടർമാർ എന്ന് വിളിക്കുന്നു.

നിങ്ങളുടെ അദ്വിതീയ ആവശ്യങ്ങളും ആവശ്യകതകളും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നൽകുന്നതിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടിയ ഷൈപ്പ് പോലുള്ള ബിസിനസ്സുകളാണ് അവ. പ്രസക്തമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉറവിടമാക്കൽ, അവ വൃത്തിയാക്കൽ, കംപൈൽ ചെയ്യൽ, വ്യാഖ്യാനിക്കൽ എന്നിവയും മറ്റും പോലുള്ള ഡാറ്റാ ശേഖരണത്തിൽ നിങ്ങൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന എല്ലാ തടസ്സങ്ങളും അവർ ഇല്ലാതാക്കുന്നു, കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകളും അൽഗോരിതങ്ങളും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഡാറ്റ വെണ്ടർമാരുമായി സഹകരിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾ പ്രാധാന്യമുള്ള കാര്യങ്ങളിലും നിങ്ങൾക്ക് നിയന്ത്രണമുള്ളവയിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

കൂടാതെ, സ്വതന്ത്രവും ആന്തരികവുമായ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് സോഴ്‌സിംഗ് ഡാറ്റാസെറ്റുമായി ബന്ധപ്പെട്ട എല്ലാ തടസ്സങ്ങളും നിങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കും. ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഡാറ്റാ ദാതാക്കളുടെ നേട്ടത്തെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ, ഇതാ ഒരു ദ്രുത ലിസ്റ്റ്:

  1. പരിശീലന ഡാറ്റാ സേവന ദാതാക്കൾ നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റ് സെഗ്മെന്റ് പൂർണ്ണമായി മനസ്സിലാക്കുന്നു, നിങ്ങളുടെ AI മോഡലിന് ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ നിങ്ങൾക്ക് ലഭ്യമാക്കുന്നതിന് കേസുകൾ, ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രം, മറ്റ് പ്രത്യേകതകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക.
  2. ഇമേജുകൾ, വീഡിയോകൾ, ടെക്‌സ്‌റ്റ്, ഓഡിയോ ഫയലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഇവയെല്ലാം പോലെ നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിന് അനുയോജ്യമെന്ന് കരുതുന്ന വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉറവിടമാക്കാനുള്ള കഴിവ് അവർക്ക് ഉണ്ട്.
  3. ഡാറ്റ വെണ്ടർമാർ ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുകയും ഘടന ചെയ്യുകയും മെഷീനുകളും അൽഗോരിതങ്ങളും പഠിക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും ആവശ്യമായ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ഉപയോഗിച്ച് ടാഗ് ചെയ്യുന്നു. വിശദാംശങ്ങളും സമയവും സൂക്ഷ്മമായി ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട ഒരു സ്വമേധയാലുള്ള ശ്രമമാണിത്.
  4. നിർണായകമായ വിവരങ്ങളുടെ വ്യാഖ്യാനം ശ്രദ്ധിക്കുന്ന വിഷയ വിദഗ്ദർ നിങ്ങൾക്കുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്ന ഉപയോഗ കേസ് ഹെൽത്ത് കെയർ സ്‌പെയ്‌സിലാണെങ്കിൽ, ഒരു നോൺ-ഹെൽത്ത്‌കെയർ പ്രൊഫഷണലിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾക്ക് അത് വ്യാഖ്യാനിച്ച് കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കാനാവില്ല. ഡാറ്റ വെണ്ടർമാരുടെ കാര്യത്തിൽ, അങ്ങനെയല്ല. അവർ SME-കൾക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ ഡിജിറ്റൽ ഇമേജിംഗ് ഡാറ്റ വ്യവസായ വിദഗ്ധർ ശരിയായി വ്യാഖ്യാനിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
  5. അവർ ഡാറ്റ ഡീ-ഐഡന്റിഫിക്കേഷനും ശ്രദ്ധിക്കുന്നു, കൂടാതെ HIPAA അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് വ്യവസായ-നിർദ്ദിഷ്‌ട പാലിക്കലുകളും പ്രോട്ടോക്കോളുകളും പാലിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അതിനാൽ നിങ്ങൾ എല്ലാത്തരം നിയമപരമായ സങ്കീർണതകളിൽ നിന്നും അകന്നു നിൽക്കും.
  6. ഡാറ്റ വെണ്ടർമാർ അവരുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള പക്ഷപാതം ഇല്ലാതാക്കുന്നതിൽ അശ്രാന്തമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, നിങ്ങൾക്ക് വസ്തുനിഷ്ഠമായ ഫലങ്ങളും അനുമാനങ്ങളും ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
  7. നിങ്ങളുടെ സ്ഥലത്ത് ഏറ്റവും പുതിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകൾ ഒപ്റ്റിമൽ കാര്യക്ഷമതയ്ക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യപ്പെടും.
  8. അവയ്‌ക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കാനും എളുപ്പമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡാറ്റ ആവശ്യകതകളിലെ പെട്ടെന്നുള്ള മാറ്റങ്ങൾ അവരുമായി ആശയവിനിമയം നടത്തുകയും അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്ത ആവശ്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉചിതമായ ഡാറ്റ അവർ പരിധികളില്ലാതെ ഉറവിടമാക്കുകയും ചെയ്യും.

ഈ ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, പരിശീലന ഡാറ്റ ദാതാക്കളുമായി സഹകരിക്കുന്നത് എത്രമാത്രം ചെലവ് കുറഞ്ഞതും ലളിതവുമാണെന്ന് നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ മനസ്സിലാക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ ഉറച്ചു വിശ്വസിക്കുന്നു. ഈ ധാരണയോടെ, നിങ്ങളുടെ AI പ്രോജക്റ്റിന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഡാറ്റ വെണ്ടറെ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാമെന്ന് നമുക്ക് നോക്കാം.

പ്രസക്തമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉറവിടമാക്കുന്നു

ഇമേജുകൾ, വീഡിയോകൾ, ടെക്‌സ്‌റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഓഡിയോ എന്നിങ്ങനെയുള്ള സമീപകാല ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉറവിടമാക്കാൻ നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റ് മനസിലാക്കുക, കേസുകൾ, ജനസംഖ്യാശാസ്‌ത്രം എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക.

പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുക

മെഷീനുകളും അൽഗോരിതങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുന്ന ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ രൂപപ്പെടുത്തുകയും ടാഗുചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.

ഡാറ്റ ബയസ്

നിങ്ങൾക്ക് വസ്തുനിഷ്ഠമായ ഫലങ്ങളും അനുമാനങ്ങളും ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പക്ഷപാതം ഇല്ലാതാക്കുക.

ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം

നിർദ്ദിഷ്‌ട ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ നിന്നുള്ള വിഷയ വിദഗ്‌ദ്ധർ നിർണായക വിവരങ്ങളുടെ വ്യാഖ്യാനം ശ്രദ്ധിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ ഡി-ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ

നിയമപരമായ സങ്കീർണതകൾ ഇല്ലാതാക്കാൻ HIPAA, GDPR അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് വ്യവസായ-നിർദ്ദിഷ്‌ട പാലിക്കലുകളും പ്രോട്ടോക്കോളുകളും പാലിക്കുക.

ശരിയായ AI ഡാറ്റ ശേഖരണ കമ്പനിയെ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം

ഒരു AI ഡാറ്റാ ശേഖരണ കമ്പനി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് സൗജന്യ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത് പോലെ സങ്കീർണ്ണമോ സമയമെടുക്കുന്നതോ അല്ല. ഒരു സഹകരണത്തിനായി നിങ്ങൾ പരിഗണിക്കേണ്ടതും തുടർന്ന് കൈ കുലുക്കേണ്ടതുമായ കുറച്ച് ലളിതമായ ഘടകങ്ങൾ മാത്രമേയുള്ളൂ.

നിങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റ വെണ്ടറെ തിരയാൻ തുടങ്ങുമ്പോൾ, ഞങ്ങൾ ഇതുവരെ ചർച്ച ചെയ്തതെല്ലാം നിങ്ങൾ പിന്തുടരുകയും പരിഗണിക്കുകയും ചെയ്തുവെന്ന് ഞങ്ങൾ അനുമാനിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇതാ ഒരു ദ്രുത റീക്യാപ്പ്:

  • നന്നായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട ഒരു ഉപയോഗ കേസ് നിങ്ങളുടെ മനസ്സിലുണ്ട്
  • നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റ് വിഭാഗവും ഡാറ്റ ആവശ്യകതകളും വ്യക്തമായി സ്ഥാപിച്ചിട്ടുണ്ട്
  • നിങ്ങളുടെ ബജറ്റിംഗ് പോയിന്റ് ആണ്
  • നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഡാറ്റയുടെ അളവിനെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ധാരണയുണ്ട്

ഈ ഇനങ്ങൾ ചെക്ക് ഓഫ് ചെയ്‌താൽ, അനുയോജ്യമായ പരിശീലന ഡാറ്റാ സേവന ദാതാവിനായി നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ തിരയാമെന്ന് നമുക്ക് മനസിലാക്കാം.

Ai ഡാറ്റാ ശേഖരണ വെണ്ടർ

സാമ്പിൾ ഡാറ്റാസെറ്റ് ലിറ്റ്മസ് ടെസ്റ്റ്

ഒരു ദീർഘകാല കരാർ ഒപ്പിടുന്നതിന് മുമ്പ്, ഒരു ഡാറ്റ വെണ്ടറെ വിശദമായി മനസ്സിലാക്കുന്നത് എല്ലായ്പ്പോഴും നല്ലതാണ്. അതിനാൽ, നിങ്ങൾ പണം നൽകേണ്ട ഒരു സാമ്പിൾ ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ ആവശ്യകതയോടെ നിങ്ങളുടെ സഹകരണം ആരംഭിക്കുക.

നിങ്ങളുടെ ആവശ്യകതകൾ അവർ മനസ്സിലാക്കിയിട്ടുണ്ടോ, ശരിയായ സംഭരണ ​​തന്ത്രങ്ങൾ, അവരുടെ സഹകരണ നടപടിക്രമങ്ങൾ, സുതാര്യത എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉണ്ടോ എന്ന് വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ ഒരു ചെറിയ വോള്യമാണിത്. ഈ ഘട്ടത്തിൽ നിങ്ങൾ ഒന്നിലധികം വെണ്ടർമാരുമായി സമ്പർക്കം പുലർത്തുമെന്ന വസ്തുത കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ഒരു ദാതാവിനെ തീരുമാനിക്കുന്നതിനുള്ള സമയം ലാഭിക്കാനും നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ആത്യന്തികമായി ആരാണ് അനുയോജ്യമെന്ന് അന്തിമമാക്കാനും ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

അവ അനുസരിക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുക

സ്ഥിരസ്ഥിതിയായി, മിക്ക പരിശീലന ഡാറ്റ സേവന ദാതാക്കളും എല്ലാ നിയന്ത്രണ ആവശ്യകതകളും പ്രോട്ടോക്കോളുകളും പാലിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സുരക്ഷിതമായ വശത്തായിരിക്കാൻ, അവരുടെ പാലിക്കലുകളെക്കുറിച്ചും നയങ്ങളെക്കുറിച്ചും അന്വേഷിച്ച് നിങ്ങളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ചുരുക്കുക.

അവരുടെ QA പ്രക്രിയകളെക്കുറിച്ച് ചോദിക്കുക

വിവരശേഖരണ പ്രക്രിയ തന്നെ വ്യവസ്ഥാപിതവും പാളികളുമാണ്. നടപ്പിലാക്കുന്ന ഒരു രേഖീയ രീതിശാസ്ത്രമുണ്ട്. അവ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഒരു ആശയം ലഭിക്കുന്നതിന്, അവരുടെ ക്യുഎ പ്രോസസുകളെക്കുറിച്ച് ചോദിക്കുകയും അവ ഉറവിടമാക്കുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഗുണനിലവാര പരിശോധനകളിലൂടെയും ഓഡിറ്റുകളിലൂടെയും കടന്നുപോകുന്നുണ്ടോ എന്ന് അന്വേഷിക്കുക. ഇത് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു തരും
നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കുന്ന അന്തിമ ഡെലിവറബിളുകൾ മെഷീൻ തയ്യാറാണോ എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ആശയം.

ഡാറ്റ ബയസ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

അറിവുള്ള ഒരു ഉപഭോക്താവ് മാത്രമേ പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ പക്ഷപാതത്തെക്കുറിച്ച് ചോദിക്കൂ. നിങ്ങൾ പരിശീലന ഡാറ്റ വെണ്ടർമാരോട് സംസാരിക്കുമ്പോൾ, ഡാറ്റ ബയസിനെ കുറിച്ചും അവർ സൃഷ്ടിക്കുന്നതോ ശേഖരിക്കുന്നതോ ആയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ പക്ഷപാതത്തെ എങ്ങനെ ഇല്ലാതാക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചും സംസാരിക്കുക. പക്ഷപാതം പൂർണ്ണമായും ഇല്ലാതാക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണെന്നത് സാമാന്യബുദ്ധിയുള്ളതാണെങ്കിലും, പക്ഷപാതത്തെ അകറ്റി നിർത്താൻ അവർ പിന്തുടരുന്ന മികച്ച രീതികൾ നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും അറിയാനാകും.

അവ സ്കെയിലബിൾ ആണോ?

ഒറ്റത്തവണ ഡെലിവറി ചെയ്യുന്നത് നല്ലതാണ്. ദീർഘകാല ഡെലിവറികളാണ് നല്ലത്. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് ദർശനങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതും നിങ്ങളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്നതിനനുസരിച്ച് അവയുടെ ഡെലിവറബിളുകൾ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നതുമാണ് മികച്ച സഹകരണങ്ങൾ.
ആവശ്യകതകൾ.

അതിനാൽ, ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ സംസാരിക്കുന്ന വെണ്ടർമാർക്ക് ഡാറ്റയുടെ അളവ് വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമോ എന്ന് ചർച്ച ചെയ്യുക. അവർക്ക് കഴിയുമെങ്കിൽ, അതിനനുസരിച്ച് വിലനിർണ്ണയ തന്ത്രം എങ്ങനെ മാറും.

തീരുമാനം

മികച്ച AI പരിശീലന ഡാറ്റ ദാതാവിനെ കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു കുറുക്കുവഴി അറിയണോ? ഞങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെടുക. ഈ മടുപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയകളെല്ലാം ഒഴിവാക്കി നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകൾക്കായുള്ള ഏറ്റവും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും കൃത്യവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായി ഞങ്ങളോടൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുക.

ഞങ്ങൾ ഇതുവരെ ചർച്ച ചെയ്ത എല്ലാ ബോക്സുകളും ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. ഈ സ്ഥലത്ത് ഒരു പയനിയർ ആയതിനാൽ, ഒരു AI മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നതിനും എന്താണ് വേണ്ടതെന്നും എല്ലാറ്റിന്റെയും കേന്ദ്രത്തിൽ ഡാറ്റ എങ്ങനെയാണെന്നും ഞങ്ങൾക്കറിയാം.

വാങ്ങുന്നയാളുടെ ഗൈഡ് വിപുലവും വ്യത്യസ്‌ത രീതികളിൽ വിഭവസമൃദ്ധവുമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു. AI പരിശീലനം സങ്കീർണ്ണമാണ്, എന്നാൽ ഈ നിർദ്ദേശങ്ങളും ശുപാർശകളും ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് അവയെ മടുപ്പിക്കുന്നതാക്കാം. അവസാനം, ഇതിൽ നിന്നെല്ലാം ആത്യന്തികമായി പ്രയോജനം നേടുന്ന ഒരേയൊരു ഘടകം നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നമാണ്.

നിങ്ങൾ സമ്മതിക്കുന്നില്ലേ?

സംസാരിക്കാം

  • രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഞാൻ ഷൈപ്പിനോട് യോജിക്കുന്നു സ്വകാര്യതാനയം ഒപ്പം സേവന നിബന്ധനകൾ Shaip-ൽ നിന്ന് B2B മാർക്കറ്റിംഗ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ സ്വീകരിക്കുന്നതിന് എന്റെ സമ്മതം നൽകുക.