AI വികസന തടസ്സങ്ങളെ മറികടക്കുന്നതിനുള്ള താക്കോൽ
കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റ
അവതാരിക
1939-ൽ "ദി വിസാർഡ് ഓഫ് ഓസിൽ" നിന്നുള്ള ടിൻ മാൻ വെള്ളിത്തിരയിൽ എത്തിയപ്പോൾ കൃത്രിമബുദ്ധി ഭാവനകൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ തുടങ്ങി, അതിനുശേഷം മാത്രമേ അത് യുഗാത്മകതയിൽ ഉറച്ചുനിൽക്കാൻ കഴിഞ്ഞിട്ടുള്ളൂ. എന്നിരുന്നാലും, പ്രയോഗത്തിൽ, AI ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ പതിവ് ബൂം-ആൻഡ്-ബസ്റ്റ് സൈക്കിളുകളിലൂടെ കടന്നുപോയി, അത് ഇതുവരെ ഏറ്റവും സ്വാധീനമുള്ള ദത്തെടുക്കലുകളെ തടഞ്ഞു.
കുതിച്ചുചാട്ടത്തിനിടയിൽ, എഞ്ചിനീയർമാരും ഗവേഷകരും വമ്പിച്ച മുന്നേറ്റം നടത്തിയിട്ടുണ്ട്, എന്നാൽ അവരുടെ അഭിലാഷങ്ങൾ അനിവാര്യമായും അക്കാലത്ത് ലഭ്യമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് കഴിവുകളെ മറികടക്കുമ്പോൾ, ഒരു പ്രവർത്തനരഹിതമായ കാലഘട്ടം പിന്തുടരുന്നു. ഭാഗ്യവശാൽ, 1965-ൽ മൂറിന്റെ നിയമം പ്രവചിച്ച കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവറിലെ എക്‌സ്‌പോണൻഷ്യൽ വർദ്ധനവ് മിക്കവാറും കൃത്യമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്, ഈ വർദ്ധനവിന്റെ പ്രാധാന്യം അമിതമായി പറയാൻ പ്രയാസമാണ്.
ഇബുക്ക് വായിക്കുക: AI വികസന തടസ്സങ്ങളെ മറികടക്കുന്നതിനുള്ള താക്കോൽ, അല്ലെങ്കിൽ ഇബുക്കിന്റെ PDF പതിപ്പ് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക.
AI വികസന തടസ്സങ്ങൾ മറികടക്കുന്നതിനുള്ള താക്കോൽ: കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റ
ഇന്ന്, 1969-ൽ നാസയ്ക്ക് ചന്ദ്രനിൽ ഇറങ്ങേണ്ടി വന്നതിനേക്കാൾ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് മടങ്ങ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവർ അവരുടെ പോക്കറ്റിലുണ്ട്. കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തിയുടെ സമൃദ്ധി സൗകര്യപ്രദമായി പ്രകടമാക്കുന്ന അതേ സർവ്വവ്യാപിയായ ഉപകരണം, AI-യുടെ സുവർണ്ണ കാലഘട്ടത്തിന് മറ്റൊരു മുൻവ്യവസ്ഥ കൂടി നിറവേറ്റുന്നു: ഡാറ്റയുടെ സമൃദ്ധി. ഇൻഫർമേഷൻ ഓവർലോഡ് റിസർച്ച് ഗ്രൂപ്പിന്റെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പ്രകാരം, ലോകത്തെ 90% ഡാറ്റയും കഴിഞ്ഞ രണ്ട് വർഷത്തിനുള്ളിൽ സൃഷ്ടിച്ചതാണ്. ഇപ്പോൾ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവറിലെ എക്‌സ്‌പോണൻഷ്യൽ വളർച്ച ഡാറ്റയുടെ ഉൽപാദനത്തിലെ തുല്യമായ ഉൽക്കാപതനവുമായി ഒത്തുചേരുന്നു, AI ഡാറ്റാ നവീകരണങ്ങൾ വളരെയധികം പൊട്ടിത്തെറിക്കുന്നു, ചില വിദഗ്ധർ നാലാമത്തെ വ്യാവസായിക വിപ്ലവം ആരംഭിക്കുമെന്ന് കരുതുന്നു.
നാഷണൽ വെഞ്ച്വർ ക്യാപിറ്റൽ അസോസിയേഷനിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ സൂചിപ്പിക്കുന്നത് 6.9 ന്റെ ആദ്യ പാദത്തിൽ AI മേഖലയിൽ 2020 ബില്യൺ ഡോളർ നിക്ഷേപം റെക്കോർഡ് ചെയ്‌തു എന്നാണ്. AI ടൂളുകളുടെ സാധ്യതകൾ കാണുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമല്ല, കാരണം ഇത് ഇതിനകം തന്നെ നമുക്ക് ചുറ്റും ടാപ്പ് ചെയ്യപ്പെടുന്നുണ്ട്. സ്‌പോട്ടിഫൈ, നെറ്റ്ഫ്ലിക്സ് എന്നിവ പോലുള്ള ഞങ്ങളുടെ പ്രിയപ്പെട്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് പിന്നിലെ ശുപാർശ എഞ്ചിനുകളാണ് AI ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കായുള്ള കൂടുതൽ ദൃശ്യമായ ഉപയോഗ കേസുകൾ. കേൾക്കാൻ ഒരു പുതിയ ആർട്ടിസ്റ്റിനെ കണ്ടെത്തുന്നത് രസകരമാണെങ്കിലും അല്ലെങ്കിൽ അമിതമായി കാണുന്നതിന് ഒരു പുതിയ ടിവി ഷോയെ കണ്ടെത്തുന്നത് രസകരമാണെങ്കിലും, ഈ നടപ്പാക്കലുകൾ വളരെ കുറവുള്ളവയാണ്. മറ്റ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഗ്രേഡ് ടെസ്റ്റ് സ്കോറുകൾ - ഭാഗികമായി വിദ്യാർത്ഥികളെ കോളേജിലേക്ക് എവിടെയാണ് സ്വീകരിക്കുന്നതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നു - മറ്റു ചിലർ കാൻഡിഡേറ്റ് റെസ്യൂമെകൾ പരിശോധിച്ച്, ഏത് അപേക്ഷകർക്ക് ഒരു പ്രത്യേക ജോലി ലഭിക്കുമെന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നു. സ്തനാർബുദത്തിനായി സ്‌ക്രീൻ ചെയ്യുന്ന AI മോഡൽ (ഡോക്ടർമാരെക്കാൾ മികച്ചത്) പോലെയുള്ള ചില AI ഉപകരണങ്ങൾക്ക് ജീവൻ-മരണ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ പോലും ഉണ്ടാകാം.
AI വികസനത്തിന്റെ യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങളിലും അടുത്ത തലമുറ പരിവർത്തന ഉപകരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ മത്സരിക്കുന്ന സ്റ്റാർട്ടപ്പുകളുടെ എണ്ണത്തിലും സ്ഥിരമായ വളർച്ചയുണ്ടായിട്ടും, ഫലപ്രദമായ വികസനത്തിനും നടപ്പാക്കലിനും വെല്ലുവിളികൾ നിലനിൽക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ഇൻപുട്ട് അനുവദിക്കുന്നത്ര കൃത്യമാണ് AI ഔട്ട്പുട്ട്, അതായത് ഗുണനിലവാരം പരമപ്രധാനമാണ്.
AI സൊല്യൂഷനുകളിലെ പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരത്തിന്റെ വെല്ലുവിളി
എല്ലാ ദിവസവും അവിശ്വസനീയമായ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു: സോഷ്യൽ മീഡിയ ടുഡേ പ്രകാരം 2.5 ക്വിന്റില്യൺ ബൈറ്റുകൾ. എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഇതെല്ലാം യോഗ്യമാണെന്ന് ഇതിനർത്ഥമില്ല. ചില ഡാറ്റ അപൂർണ്ണമാണ്, ചിലത് നിലവാരം കുറഞ്ഞതാണ്, ചിലത് കൃത്യമല്ലാത്തതാണ്, അതിനാൽ ഈ തെറ്റായ വിവരങ്ങളിൽ ഏതെങ്കിലും ഉപയോഗിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ (ചെലവേറിയ) AI ഡാറ്റാ നവീകരണത്തിന്റെ അതേ സ്വഭാവത്തിന് കാരണമാകും. ഗാർട്ട്നറിൽ നിന്നുള്ള ഗവേഷണമനുസരിച്ച്, 85-ഓടെ സൃഷ്ടിച്ച AI പ്രോജക്റ്റുകളിൽ 2022% പക്ഷപാതപരമോ കൃത്യമല്ലാത്തതോ ആയ ഡാറ്റ കാരണം കൃത്യമല്ലാത്ത ഫലങ്ങൾ നൽകും. നിങ്ങളുടെ അഭിരുചികൾക്ക് അനുയോജ്യമല്ലാത്ത ഒരു പാട്ട് ശുപാർശ നിങ്ങൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ഒഴിവാക്കാനാകുമെങ്കിലും, മറ്റ് കൃത്യമല്ലാത്ത അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് കാര്യമായ സാമ്പത്തികവും പ്രശസ്തവുമായ ചിലവ് വരും.
2018-ൽ, ആമസോൺ 2014 മുതൽ ഉൽപ്പാദനത്തിൽ AI- പവർഡ് റിക്രൂട്ട് ടൂൾ ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങി, അത് സ്ത്രീകളോട് ശക്തവും അവ്യക്തവുമായ പക്ഷപാതമുണ്ടായിരുന്നു. ഒരു ദശാബ്ദത്തിലേറെയായി കമ്പനിക്ക് സമർപ്പിച്ച റെസ്യൂമെകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഉപകരണത്തിന് അടിവരയിടുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിച്ചതെന്ന് ഇത് മാറുന്നു. ടെക് അപേക്ഷകരിൽ ഭൂരിഭാഗവും പുരുഷന്മാരായതിനാൽ (ഇപ്പോഴും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ കാരണം), അൽഗോരിതം "സ്ത്രീകൾ" എവിടെയും ഉൾപ്പെടുത്തിയ റെസ്യൂമെകളിൽ പിഴ ചുമത്താൻ തീരുമാനിച്ചു - ഉദാഹരണത്തിന് വനിതാ ഫുട്ബോൾ ക്യാപ്റ്റൻ അല്ലെങ്കിൽ വനിതാ ബിസിനസ് ഗ്രൂപ്പ്. രണ്ട് വനിതാ കോളേജുകളിലെ അപേക്ഷകർക്ക് പിഴ ചുമത്താൻ പോലും തീരുമാനിച്ചു. സാധ്യതയുള്ള ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെ വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ഏക മാനദണ്ഡമായി ഈ ഉപകരണം ഒരിക്കലും ഉപയോഗിച്ചിട്ടില്ലെന്ന് ആമസോൺ അവകാശപ്പെടുന്നു, എന്നിട്ടും പുതിയ ജോലിക്കാരെ തേടുമ്പോൾ റിക്രൂട്ടർമാർ ശുപാർശ എഞ്ചിൻ പരിശോധിച്ചു.
ആമസോൺ ജോലിക്കെടുക്കൽ ഉപകരണം ആത്യന്തികമായി വർഷങ്ങളുടെ ജോലിക്ക് ശേഷം സ്‌ക്രാപ്പ് ചെയ്‌തു, പക്ഷേ അൽഗോരിതങ്ങളും AI ടൂളുകളും പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരത്തിന്റെ പ്രാധാന്യം എടുത്തുകാണിച്ചുകൊണ്ട് പാഠം നീണ്ടുനിൽക്കുന്നു. "ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള" ഡാറ്റ എങ്ങനെയിരിക്കും? ചുരുക്കത്തിൽ, ഇത് ഈ അഞ്ച് ബോക്സുകൾ പരിശോധിക്കുന്നു:
1. പ്രസക്തം
ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതായി കണക്കാക്കുന്നതിന്, തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയയിലേക്ക് ഡാറ്റ മൂല്യവത്തായ എന്തെങ്കിലും കൊണ്ടുവരണം. ഒരു സംസ്ഥാന ചാമ്പ്യൻ പോൾ വോൾട്ടർ എന്ന നിലയിലുള്ള ജോലി അപേക്ഷകന്റെ പദവിയും ജോലിയിലെ അവരുടെ പ്രകടനവും തമ്മിൽ ബന്ധമുണ്ടോ? ഇത് സാധ്യമാണ്, പക്ഷേ അത് വളരെ സാധ്യതയുള്ളതായി തോന്നുന്നു. പ്രസക്തമല്ലാത്ത ഡാറ്റ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഫലങ്ങളെ യഥാർത്ഥത്തിൽ സ്വാധീനിക്കുന്ന വിവരങ്ങളിലൂടെ അടുക്കുന്നതിൽ ഒരു അൽഗോരിതത്തിന് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയും.
2. കൃത്യത
നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ആ ഡാറ്റ നിങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുന്ന ആശയങ്ങളെ കൃത്യമായി പ്രതിനിധീകരിക്കണം. ഇല്ലെങ്കിൽ, അത് വിലമതിക്കുന്നില്ല. ഉദാഹരണത്തിന്, 10 വർഷത്തെ അപേക്ഷകരുടെ റെസ്യൂമെകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആമസോൺ അതിന്റെ നിയമന അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിച്ചു, എന്നാൽ ആ റെസ്യൂമെകളിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ കമ്പനി ആദ്യം സ്ഥിരീകരിച്ചോ എന്ന് വ്യക്തമല്ല. റഫറൻസ് ചെക്കിംഗ് കമ്പനിയായ ചെക്ക്സ്റ്ററിൽ നിന്നുള്ള ഗവേഷണം തെളിയിക്കുന്നത് 78% അപേക്ഷകരും കള്ളം പറയുകയോ ജോലി അപേക്ഷയിൽ കള്ളം പറയുകയോ ചെയ്യും എന്നാണ്. ഒരു കാൻഡിഡേറ്റിന്റെ GPA ഉപയോഗിച്ചാണ് ഒരു അൽഗോരിതം ശുപാർശ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതെങ്കിൽ, ആ നമ്പറുകളുടെ ആധികാരികത ആദ്യം സ്ഥിരീകരിക്കുന്നത് നല്ലതാണ്. ഈ പ്രക്രിയയ്ക്ക് സമയവും പണവും എടുക്കും, പക്ഷേ ഇത് നിങ്ങളുടെ ഫലങ്ങളുടെ കൃത്യതയെ സംശയാതീതമായി മെച്ചപ്പെടുത്തും.
3. ശരിയായി ക്രമീകരിച്ച് വ്യാഖ്യാനിച്ചു
റെസ്യൂമെകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു നിയമന മോഡലിന്റെ കാര്യത്തിൽ, വ്യാഖ്യാനം താരതമ്യേന എളുപ്പമാണ്. ഒരർത്ഥത്തിൽ, ഒരു റെസ്യൂമെ മുൻകൂട്ടി വ്യാഖ്യാനിച്ചതാണ്, എന്നിരുന്നാലും ഒഴിവാക്കലുകൾ ഉണ്ടാകില്ല. മിക്ക അപേക്ഷകരും അവരുടെ തൊഴിൽ പരിചയം "അനുഭവം" എന്ന തലക്കെട്ടിന് കീഴിലും പ്രസക്തമായ കഴിവുകൾ "നൈപുണ്യങ്ങൾ" എന്നതിന് കീഴിലും പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ക്യാൻസർ സ്ക്രീനിംഗ് പോലുള്ള മറ്റ് സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഡാറ്റ വളരെ വ്യത്യസ്തമായിരിക്കും. മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, ഫിസിക്കൽ സ്ക്രീനിംഗിന്റെ ഫലങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ കുടുംബാരോഗ്യ ചരിത്രത്തെക്കുറിച്ചും ക്യാൻസറിന്റെ സംഭവങ്ങളെക്കുറിച്ചും ഡോക്ടറും രോഗിയും തമ്മിലുള്ള സംഭാഷണം, മറ്റ് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ എന്നിവയിൽ വിവരങ്ങൾ വരാം. കൃത്യമായ കണ്ടെത്തൽ അൽഗോരിതത്തിലേക്ക് ഈ വിവരങ്ങൾ സംഭാവന ചെയ്യണമെങ്കിൽ, ശരിയായ അനുമാനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ AI മോഡൽ പഠിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ അത് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം സംഘടിപ്പിക്കുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും വേണം.
4. കാലികമായത്
വളരെ കുറഞ്ഞ സമയത്തിനുള്ളിൽ മനുഷ്യർ എടുക്കുന്ന അതേ നിയമന തീരുമാനങ്ങൾ പുനർനിർമ്മിച്ച് സമയവും പണവും ലാഭിക്കുന്ന ഒരു ഉപകരണം സൃഷ്ടിക്കാൻ ആമസോൺ ശ്രമിച്ചു. ശുപാർശകൾ കഴിയുന്നത്ര കൃത്യമാക്കുന്നതിന്, ഡാറ്റ കാലികമായി സൂക്ഷിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ടൈപ്പ്‌റൈറ്ററുകൾ നന്നാക്കാനുള്ള കഴിവുള്ള ഉദ്യോഗാർത്ഥികൾക്ക് ഒരു കമ്പനി ഒരിക്കൽ മുൻഗണന നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഉദാഹരണത്തിന്, ഈ ചരിത്രപരമായ നിയമനങ്ങൾക്ക് ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള റോളിനായി ഇന്നത്തെ ജോലി അപേക്ഷകരുടെ ഫിറ്റ്‌നസിൽ കാര്യമായ സ്വാധീനം ഉണ്ടാകില്ല. തൽഫലമായി, അവ നീക്കം ചെയ്യുന്നതാണ് ബുദ്ധി.
5. ഉചിതമായി വൈവിധ്യമാർന്ന
ആമസോൺ എഞ്ചിനീയർമാർ, പുരുഷന്മാർ കൂടുതലുള്ള അപേക്ഷകരുടെ ഒരു കൂട്ടം ഉപയോഗിച്ച് ഒരു അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കാൻ തിരഞ്ഞെടുത്തു. ഈ തീരുമാനം നിർണായകമായ ഒരു പിശകായിരുന്നു, അക്കാലത്ത് കമ്പനിക്ക് ലഭ്യമായിരുന്ന റെസ്യൂമെകൾ അതായിരുന്നു എന്നതിനാൽ ഇത് വളരെ മോശമല്ല. ആമസോൺ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ബഹുമാനപ്പെട്ട ഓർഗനൈസേഷനുകളുമായി സമാനമായ പങ്കാളിത്തം നടത്താമായിരുന്നു കുറവ് നികത്താൻ കൂടുതൽ സ്ത്രീ ജോലി അപേക്ഷകരെ ലഭിച്ച സ്ഥാനങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ അത് ഉണ്ടാകാം സ്ത്രീകളുടെയും പരിശീലനം ലഭിച്ചവരുടെയും എണ്ണവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് പുരുഷന്മാരുടെ റെസ്യൂമെകളുടെ എണ്ണം കൃത്രിമമായി വെട്ടിക്കുറയ്ക്കുക ജനസംഖ്യയുടെ കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രാതിനിധ്യത്തോടെ അൽഗോരിതം നയിച്ചു. ആ ഡാറ്റയാണ് കാര്യം വൈവിധ്യം പ്രധാനമാണ്, ഇൻപുട്ടുകളിലെ പക്ഷപാതം ഇല്ലാതാക്കാൻ യോജിച്ച ശ്രമം നടത്തിയില്ലെങ്കിൽ, പക്ഷപാതപരമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ വിജയിക്കുക.
വ്യക്തമായും, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ ഒരിടത്തുനിന്നും ദൃശ്യമാകില്ല. പകരം, ഉദ്ദേശിച്ച ഫലങ്ങൾ മനസ്സിൽ കരുതി അത് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യണം. AI ഫീൽഡിൽ, "ഗാർബേജ് ഇൻ ഗാർബേജ് ഔട്ട്" എന്ന് പലപ്പോഴും പറയാറുണ്ട്. ഈ പ്രസ്താവന ശരിയാണ്, എന്നാൽ ഇത് ഗുണനിലവാരത്തിന്റെ പ്രാധാന്യത്തെ കുറച്ചുകാണുന്നു. AI-ന് അവിശ്വസനീയമായ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും അത് സ്റ്റോക്ക് പിക്കുകൾ മുതൽ നിയമന ശുപാർശകൾ വരെ മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസിസ് വരെ മാറ്റാനും കഴിയും. ഈ ശേഷി മനുഷ്യരുടെ കഴിവിനേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലാണ്, അതിനർത്ഥം ഇത് ഫലങ്ങളെ വലുതാക്കുന്നു എന്നാണ്. പക്ഷപാതപരമായ ഒരു ഹ്യൂമൻ റിക്രൂട്ടർക്ക് നിരവധി സ്ത്രീകളെ മാത്രമേ അവഗണിക്കാൻ കഴിയൂ, എന്നാൽ ഒരു പക്ഷപാതപരമായ AI റിക്രൂട്ടർക്ക് അവരെയെല്ലാം അവഗണിക്കാൻ കഴിയും. ആ അർത്ഥത്തിൽ, മാലിന്യം എന്നത് വെറും മാലിന്യം പുറന്തള്ളുന്നു എന്നല്ല അർത്ഥമാക്കുന്നത് - ചെറിയ അളവിലുള്ള "മാലിന്യങ്ങൾ" ഡാറ്റയ്ക്ക് മുഴുവൻ മാലിന്യക്കൂമ്പാരമായി മാറാൻ കഴിയുമെന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം.
നാവിഗേറ്റിംഗ് കോംപ്ലക്സ് കംപ്ലയൻസ് ഡിമാൻഡുകൾ
ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ കണ്ടെത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമല്ല എന്നതുപോലെ, AI ഡാറ്റാ നവീകരണങ്ങളിൽ നിന്ന് ഏറ്റവും കൂടുതൽ നേട്ടമുണ്ടാക്കുന്ന ചില വ്യവസായങ്ങളും ഏറ്റവും ശക്തമായി നിയന്ത്രിക്കപ്പെട്ടവയാണ്. ഹെൽത്ത്‌കെയർ ഒരുപക്ഷേ ഏറ്റവും നല്ല ഉദാഹരണമാണ്, 91% വ്യവസായ ഇൻസൈഡർമാർ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് പരിചരണത്തിലേക്കുള്ള പ്രവേശനം മെച്ചപ്പെടുത്തുമെന്ന് കരുതുന്നതായി HIT ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിൽ നിന്നുള്ള ഒരു സർവേ കണ്ടെത്തി, 75% പേർ ഇത് രോഗികളുടെ സുരക്ഷയ്ക്കും സ്വകാര്യതയ്ക്കും ഒരു ഭീഷണിയായി കാണുന്നു എന്നത് ശുഭാപ്തിവിശ്വാസത്തിന് കാരണമാകുന്നു. — രോഗികൾ മാത്രമല്ല അപകടത്തിൽ.
ഹെൽത്ത് ഇൻഷുറൻസ് പോർട്ടബിലിറ്റി ആന്റ് അക്കൗണ്ടബിലിറ്റി ആക്ടിലൂടെ നടപ്പിലാക്കിയ വ്യാപകമായ നിയന്ത്രണങ്ങൾ യൂറോപ്പിന്റെ ജനറൽ ഡാറ്റ പ്രൊട്ടക്ഷൻ റെഗുലേഷൻ, യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സിലെ കാലിഫോർണിയ ഉപഭോക്തൃ സ്വകാര്യതാ നിയമം, സിംഗപ്പൂരിലെ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റാ സംരക്ഷണ നിയമം എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിവിധ പ്രാദേശിക ഡാറ്റ കംപ്ലയൻസ് തടസ്സങ്ങളുമായി ഇപ്പോൾ കടന്നുകയറുകയാണ്. ഈ പ്രാദേശിക നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഇനിയും പലതും ചേരും, കൂടാതെ ടെലിഹെൽത്ത് ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ ഡാറ്റയുടെ കൂടുതൽ പ്രധാന ഉറവിടമായി ഉയർന്നുവരുമ്പോൾ, ട്രാൻസിറ്റിലെ രോഗികളുടെ ഡാറ്റയിൽ നിയന്ത്രണങ്ങൾ കൂടുതൽ ശക്തമായി പിടിമുറുക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. തൽഫലമായി, AI ഉൽപ്പന്നങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള കൂടുതൽ മൂല്യവത്തായ മാർഗമായി ഷൈപ്പിന്റെ സുരക്ഷിതവും അനുസരണമുള്ളതുമായ ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം തെളിയിക്കും.
വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന വിവരങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ AI വികസനത്തിന് കാര്യമായ ഭീഷണിയാകാം, എന്നാൽ വൈവിധ്യമാർന്ന പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ മാത്രം വരുന്ന തരത്തിലുള്ള കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, പൂർണ്ണമായും അനുസരണമുള്ള നടപ്പാക്കൽ പോലും അപകടത്തിലാണ്. അമേരിക്കൻ മെഡിക്കൽ അസോസിയേഷന്റെ ജേണലിൽ 2020-ൽ നടത്തിയ ഒരു പഠനം തെളിയിക്കുന്നത്, കാലിഫോർണിയ, ന്യൂയോർക്ക്, മസാച്യുസെറ്റ്സ് എന്നിവിടങ്ങളിലെ രോഗികളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചാണ് മെഡിക്കൽ മേഖലയിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ മിക്കപ്പോഴും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്. ഈ രോഗികൾ യുഎസിലെ ജനസംഖ്യയുടെ അഞ്ചിലൊന്നിൽ താഴെ മാത്രമേ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നുള്ളൂ എന്നതിനാൽ, ലോകത്തിന്റെ മറ്റു ഭാഗങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഒന്നും പറയാതെ, പക്ഷപാതപരമായ ഫലങ്ങൾ അല്ലാതെ ഈ മോഡലുകൾ എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കുമെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്.
AI വികസന തടസ്സങ്ങളെ മറികടക്കുന്നു
AI വികസന ശ്രമങ്ങളിൽ അവർ ഏത് വ്യവസായത്തിൽ നടന്നാലും കാര്യമായ തടസ്സങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ സാധ്യമായ ഒരു ആശയത്തിൽ നിന്ന് വിജയകരമായ ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിലേക്കുള്ള പ്രക്രിയ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ നിറഞ്ഞതാണ്. ശരിയായ ഡാറ്റ നേടുന്നതിലെ വെല്ലുവിളികൾക്കും പ്രസക്തമായ എല്ലാ നിയന്ത്രണങ്ങൾക്കും അനുസൃതമായി അതിനെ അജ്ഞാതമാക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയ്‌ക്കുമിടയിൽ, യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു അൽഗോരിതം നിർമ്മിക്കുകയും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതാണ് എളുപ്പമുള്ള ഭാഗം.
തകർപ്പൻ പുതിയ AI വികസനം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ശ്രമത്തിൽ നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിന് ആവശ്യമായ എല്ലാ നേട്ടങ്ങളും നൽകുന്നതിന്, Shaip പോലുള്ള ഒരു കമ്പനിയുമായി പങ്കാളിത്തം തേടുന്നത് നിങ്ങൾ പരിഗണിക്കണം. ചേതൻ പരീഖും വത്സൽ ഘിയയും ചേർന്ന് ഷൈപ്പ് സ്ഥാപിച്ചത്, യുഎസിലെ ആരോഗ്യപരിരക്ഷയെ രൂപാന്തരപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന തരത്തിലുള്ള സൊല്യൂഷനുകൾ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ചെയ്യാൻ കമ്പനികളെ സഹായിക്കുന്നതിന് വേണ്ടിയാണ്, 16 വർഷത്തിലേറെ നീണ്ട ബിസിനസ്സിനുശേഷം, ഞങ്ങളുടെ കമ്പനി 600-ലധികം ടീം അംഗങ്ങളെ ഉൾപ്പെടുത്തി, ഞങ്ങൾ നൂറുകണക്കിന് അംഗങ്ങൾക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിച്ചു. ആകർഷകമായ ആശയങ്ങൾ AI പരിഹാരങ്ങളാക്കി മാറ്റാൻ ഉപഭോക്താക്കൾ.
നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷനായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഞങ്ങളുടെ ആളുകളും പ്രക്രിയകളും പ്ലാറ്റ്‌ഫോമും ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന നാല് ആനുകൂല്യങ്ങൾ ഉടനടി അൺലോക്ക് ചെയ്യാനും നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റ് വിജയകരമായ പൂർത്തീകരണത്തിലേക്ക് നയിക്കാനും കഴിയും:
1. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞരെ മോചിപ്പിക്കാനുള്ള ശേഷി
AI ഡെവലപ്‌മെന്റ് പ്രക്രിയയ്ക്ക് ഗണ്യമായ സമയമെടുക്കുമെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയില്ല, എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ ടീം ഏറ്റവും കൂടുതൽ സമയം ചെലവഴിക്കുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് എല്ലായ്പ്പോഴും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. നൂതന അൽഗോരിതങ്ങളും മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളും വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ അവർ വിദഗ്ധരായതിനാലാണ് നിങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളെ നിയമിച്ചത്, എന്നാൽ ഈ തൊഴിലാളികൾ അവരുടെ സമയത്തിന്റെ 80% യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രോജക്റ്റിനെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്ന ഡാറ്റ സോഴ്‌സിംഗ്, ക്ലീനിംഗ്, ഓർഗനൈസേഷൻ എന്നിവയ്ക്കായി ചെലവഴിക്കുന്നുവെന്ന് ഗവേഷണം സ്ഥിരമായി തെളിയിക്കുന്നു. ഈ ലൗകിക ഡാറ്റാ ശേഖരണ പ്രക്രിയകൾ ജോലിയുടെ ഏറ്റവും പ്രിയപ്പെട്ട ഭാഗമാണെന്ന് മുക്കാൽ ഭാഗത്തിലധികം (76%) ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റയുടെ ആവശ്യം യഥാർത്ഥ വികസനത്തിന് അവരുടെ സമയത്തിന്റെ 20% മാത്രമേ അവശേഷിക്കുന്നുള്ളൂ. നിരവധി ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ഏറ്റവും രസകരവും ബൗദ്ധികമായി ഉത്തേജിപ്പിക്കുന്നതുമായ ജോലി. Shaip പോലുള്ള ഒരു മൂന്നാം കക്ഷി വെണ്ടർ വഴി ഡാറ്റ സോഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഒരു കമ്പനിക്ക് അതിന്റെ ചെലവേറിയതും കഴിവുള്ളതുമായ ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാരെ അവരുടെ ജോലികൾ ഡാറ്റാ ജാനിറ്റർമാർ എന്ന നിലയിൽ ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കാനും പകരം അവർക്ക് ഏറ്റവും മൂല്യമുള്ള AI സൊല്യൂഷനുകളുടെ ഭാഗങ്ങളിൽ സമയം ചെലവഴിക്കാനും കഴിയും.
2. മികച്ച ഫലങ്ങൾ നേടാനുള്ള കഴിവ്
ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുന്നത് അതിന്റേതായ കുഴപ്പങ്ങൾക്കൊപ്പം വരുന്ന മറ്റൊരു പൊതു കുറുക്കുവഴിയാണ്. വ്യത്യസ്‌തതയുടെ അഭാവമാണ് ഏറ്റവും വലിയ പ്രശ്‌നങ്ങളിലൊന്ന്, കാരണം ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു അൽഗോരിതം ലൈസൻസുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ നിർമ്മിച്ചതിനേക്കാൾ എളുപ്പത്തിൽ പകർത്താനാകും. ഈ വഴിയിലൂടെ പോകുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ വിലകൾ കുറയ്ക്കാനും എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും മാർക്കറ്റ് ഷെയർ എടുക്കാനും കഴിയുന്ന സ്‌പെയ്‌സിലെ മറ്റ് എൻട്രികളിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾ മത്സരത്തെ ക്ഷണിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ Shaip-നെ ആശ്രയിക്കുമ്പോൾ, നൈപുണ്യമുള്ള ഒരു മാനേജുമെന്റ് വർക്ക്ഫോഴ്‌സ് സമാഹരിച്ച ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റയാണ് നിങ്ങൾ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നത്, മാത്രമല്ല നിങ്ങളുടെ കഠിനാധ്വാനം ചെയ്ത ബൗദ്ധിക സ്വത്ത് എളുപ്പത്തിൽ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് എതിരാളികളെ തടയുന്ന ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഡാറ്റ സെറ്റിനായി ഞങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു എക്‌സ്‌ക്ലൂസീവ് ലൈസൻസ് നൽകാം.
3. പരിചയസമ്പന്നരായ പ്രൊഫഷണലുകളിലേക്കുള്ള പ്രവേശനം
ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ധർ നിങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയുകയും സംഘടിപ്പിക്കുകയും തരംതിരിക്കുകയും ലേബൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾക്ക് സാധ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുമെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാം. ഡാറ്റ ഉയർന്ന നിലവാരം പുലർത്തുന്നുവെന്നും ഒരു ലാബിൽ മാത്രമല്ല, യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യത്തിലും ഉദ്ദേശിച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുമെന്നും ഉറപ്പാക്കാൻ ഞങ്ങൾ പതിവായി ഗുണനിലവാര ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.
4. ഒരു ത്വരിത വികസന ടൈംലൈൻ
AI വികസനം ഒറ്റരാത്രികൊണ്ട് സംഭവിക്കുന്നതല്ല, എന്നാൽ നിങ്ങൾ ഷൈപ്പുമായി പങ്കാളിയാകുമ്പോൾ അത് വേഗത്തിൽ സംഭവിക്കും. ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റാ ശേഖരണവും വ്യാഖ്യാനവും ഒരു പ്രധാന പ്രവർത്തന തടസ്സം സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അത് വികസന പ്രക്രിയയുടെ ബാക്കി ഭാഗങ്ങൾ നിലനിർത്തുന്നു. Shaip-നൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്നത്, ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് തയ്യാറുള്ള ഞങ്ങളുടെ വിശാലമായ ലൈബ്രറിയിലേക്ക് നിങ്ങൾക്ക് തൽക്ഷണ ആക്സസ് നൽകുന്നു, ഞങ്ങളുടെ ആഴത്തിലുള്ള വ്യവസായ അറിവും ആഗോള നെറ്റ്‌വർക്കും ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമായ ഏത് തരത്തിലുള്ള അധിക ഇൻപുട്ടുകളും ഉറവിടമാക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ വിദഗ്ധർക്ക് കഴിയും. ഉറവിടത്തിന്റെയും വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെയും ഭാരമില്ലാതെ, നിങ്ങളുടെ ടീമിന് യഥാർത്ഥ വികസനത്തിൽ ഉടനടി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ കൃത്യത ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ആവർത്തനങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഞങ്ങളുടെ പരിശീലന മാതൃകയ്ക്ക് ആദ്യകാല കൃത്യതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കാനാകും.
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ മാനേജ്‌മെന്റിന്റെ എല്ലാ വശങ്ങളും ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ തയ്യാറല്ലെങ്കിൽ, ഇമേജുകൾ, വീഡിയോ, ടെക്‌സ്‌റ്റ്, ഓഡിയോ എന്നിവയ്‌ക്കുള്ള പിന്തുണ ഉൾപ്പെടെ വ്യത്യസ്‌ത തരം ഡാറ്റ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി നിർമ്മിക്കാനും മാറ്റാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ടീമുകളെ സഹായിക്കുന്ന ക്ലൗഡ് അധിഷ്‌ഠിത പ്ലാറ്റ്‌ഫോമും Shaip വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. . ജോലിഭാരങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനും നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുമുള്ള പേറ്റന്റ് സൊല്യൂഷൻ, സങ്കീർണ്ണവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതുമായ ഓഡിയോ റെക്കോർഡിംഗുകൾ ട്രാൻസ്‌ക്രൈബുചെയ്യുന്നതിനുള്ള ട്രാൻസ്‌ക്രിപ്ഷൻ ടൂൾ, വിട്ടുവീഴ്ചയില്ലാത്ത ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണ ഘടകം എന്നിങ്ങനെയുള്ള അവബോധജന്യമായ മൂല്യനിർണ്ണയവും വർക്ക്ഫ്ലോ ടൂളുകളും ShaipCloud-ൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. എല്ലാറ്റിനും ഉപരിയായി, ഇത് അളക്കാൻ കഴിയുന്നതാണ്, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിന്റെ വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾ വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് ഇത് വളരും.
AI നവീകരണത്തിന്റെ യുഗം ഇപ്പോൾ ആരംഭിക്കുന്നതേയുള്ളൂ, വരും വർഷങ്ങളിൽ മുഴുവൻ വ്യവസായങ്ങളെയും പുനർനിർമ്മിക്കാൻ അല്ലെങ്കിൽ സമൂഹത്തെ മൊത്തത്തിൽ മാറ്റാൻ കഴിവുള്ള അവിശ്വസനീയമായ മുന്നേറ്റങ്ങളും പുതുമകളും ഞങ്ങൾ കാണും. Shaip-ൽ, ഒരു പരിവർത്തന ശക്തിയായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ വൈദഗ്ധ്യം ഉപയോഗിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു, ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും വിപ്ലവകരമായ കമ്പനികളെ അഭിലാഷ ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിന് AI പരിഹാരങ്ങളുടെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും സംഭാഷണ AI-യിലും ഞങ്ങൾക്ക് ആഴത്തിലുള്ള അനുഭവമുണ്ട്, എന്നാൽ ഏത് തരത്തിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ കഴിവുകളും ഞങ്ങൾക്കുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റ് ആശയത്തിൽ നിന്ന് നടപ്പാക്കലിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകാൻ Shaip എങ്ങനെ സഹായിക്കും എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക്, ഞങ്ങളുടെ വെബ്‌സൈറ്റിൽ ലഭ്യമായ നിരവധി ഉറവിടങ്ങൾ നോക്കുക അല്ലെങ്കിൽ ഇന്ന് ഞങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുക.
