AI అభివృద్ధి అడ్డంకులను అధిగమించడానికి కీ
మరింత విశ్వసనీయమైన డేటా
పరిచయం
1939లో "ది విజార్డ్ ఆఫ్ ఓజ్" నుండి టిన్ మ్యాన్ వెండితెరపైకి వచ్చినప్పుడు కృత్రిమ మేధస్సు ఊహలను సంగ్రహించడం ప్రారంభించింది మరియు అప్పటి నుండి ఇది యుగధర్మంలో స్థిరమైన పట్టును సాధించింది. అయితే, అప్లికేషన్లో, AI ఉత్పత్తులు సాధారణ బూమ్-అండ్-బస్ట్ చక్రాల ద్వారా వెళ్ళాయి, ఇవి ఇప్పటివరకు అత్యంత ప్రభావవంతమైన స్వీకరణలను నిరోధించాయి.
విజృంభణ సమయంలో, ఇంజనీర్లు మరియు పరిశోధకులు అద్భుతమైన పురోగతిని సాధించారు, కానీ వారి ఆకాంక్షలు అనివార్యంగా ఆ సమయంలో అందుబాటులో ఉన్న కంప్యూటింగ్ సామర్థ్యాలను అధిగమించినప్పుడు, నిద్రాణమైన కాలం అనుసరించబడింది. అదృష్టవశాత్తూ, 1965లో మూర్స్ లా ప్రవచించిన కంప్యూటింగ్ శక్తిలో ఘాతాంక పెరుగుదల చాలా వరకు ఖచ్చితమైనదని నిరూపించబడింది మరియు ఈ పెరుగుదల యొక్క ప్రాముఖ్యతను అతిగా చెప్పడం కష్టం.
AI అభివృద్ధి అడ్డంకులను అధిగమించడానికి కీ: మరింత విశ్వసనీయమైన డేటా
నేడు, NASA 1969లో చంద్రుని ల్యాండింగ్ను తీసివేయవలసి వచ్చిన దాని కంటే ఇప్పుడు సగటు వ్యక్తి వారి జేబులో మిలియన్ల రెట్లు ఎక్కువ కంప్యూటింగ్ శక్తిని కలిగి ఉంది. అదే సర్వవ్యాప్తి అయిన పరికరం, కంప్యూటింగ్ శక్తిని సమృద్ధిగా ప్రదర్శించడం ద్వారా AI యొక్క స్వర్ణయుగానికి మరొక ఆవశ్యకతను కూడా నెరవేరుస్తోంది: డేటా యొక్క సమృద్ధి. ఇన్ఫర్మేషన్ ఓవర్లోడ్ రీసెర్చ్ గ్రూప్ నుండి వచ్చిన అంతర్దృష్టుల ప్రకారం, ప్రపంచంలోని 90% డేటా గత రెండేళ్లలో సృష్టించబడింది. ఇప్పుడు కంప్యూటింగ్ పవర్లో ఘాతాంక వృద్ధి చివరకు డేటా ఉత్పత్తిలో సమానమైన ఉల్క పెరుగుదలతో కలుస్తుంది, AI డేటా ఆవిష్కరణలు చాలా పేలుతున్నాయి, కొంతమంది నిపుణులు నాల్గవ పారిశ్రామిక విప్లవాన్ని ప్రారంభిస్తుందని భావిస్తున్నారు.
నేషనల్ వెంచర్ క్యాపిటల్ అసోసియేషన్ నుండి వచ్చిన డేటా 6.9 మొదటి త్రైమాసికంలో AI రంగం రికార్డు స్థాయిలో $2020 బిలియన్ల పెట్టుబడిని చూసింది. AI సాధనాల సామర్థ్యాన్ని చూడటం కష్టం కాదు ఎందుకంటే ఇది ఇప్పటికే మన చుట్టూ నొక్కుతోంది. Spotify మరియు Netflix వంటి మా ఫేవరెట్ అప్లికేషన్ల వెనుక ఉన్న సిఫార్సు ఇంజిన్లు AI ఉత్పత్తుల కోసం ఎక్కువగా కనిపించే కొన్ని వినియోగ సందర్భాలు. వినడానికి కొత్త ఆర్టిస్ట్ని కనుగొనడం లేదా విపరీతంగా వీక్షించడానికి కొత్త టీవీ షోని కనుగొనడం సరదాగా ఉన్నప్పటికీ, ఈ అమలులు తక్కువగా ఉంటాయి. ఇతర అల్గారిథమ్ల గ్రేడ్ టెస్ట్ స్కోర్లు — పాక్షికంగా విద్యార్థులను కళాశాలలో ఎక్కడ ఆమోదించబడతాయో నిర్ణయిస్తాయి — మరియు మరికొందరు అభ్యర్థుల రెజ్యూమ్ల ద్వారా జల్లెడ పట్టి, ఏ దరఖాస్తుదారులు నిర్దిష్ట ఉద్యోగం పొందుతారో నిర్ణయిస్తారు. కొన్ని AI సాధనాలు రొమ్ము క్యాన్సర్ను పరీక్షించే AI మోడల్ (వైద్యుల కంటే మెరుగైన పనితీరు) వంటి జీవిత-మరణ ప్రభావాలను కూడా కలిగి ఉంటాయి.
AI అభివృద్ధి యొక్క వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు మరియు తదుపరి తరం పరివర్తన సాధనాలను రూపొందించడానికి పోటీపడుతున్న స్టార్టప్ల సంఖ్య రెండింటిలోనూ స్థిరమైన వృద్ధి ఉన్నప్పటికీ, సమర్థవంతమైన అభివృద్ధి మరియు అమలుకు సవాళ్లు మిగిలి ఉన్నాయి. ప్రత్యేకించి, AI అవుట్పుట్ ఇన్పుట్ అనుమతించినంత ఖచ్చితమైనది, అంటే నాణ్యత చాలా ముఖ్యమైనది.
AI సొల్యూషన్స్లో అస్థిరమైన డేటా నాణ్యత యొక్క సవాలు
సోషల్ మీడియా టుడే ప్రకారం, ప్రతిరోజు నమ్మశక్యం కాని మొత్తంలో డేటా ఉత్పత్తి అవుతోంది: 2.5 క్విన్టిలియన్ బైట్లు. కానీ మీ అల్గారిథమ్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఇది విలువైనదని దీని అర్థం కాదు. కొన్ని డేటా అసంపూర్ణంగా ఉంది, కొన్ని తక్కువ-నాణ్యతతో ఉంటాయి మరియు కొన్ని కేవలం సరికానివి, కాబట్టి ఈ లోపభూయిష్ట సమాచారంలో దేనినైనా ఉపయోగించడం వలన మీ (ఖరీదైన) AI డేటా ఆవిష్కరణలో అదే లక్షణాలు కనిపిస్తాయి. గార్ట్నర్ పరిశోధన ప్రకారం, 85 నాటికి సృష్టించబడిన AI ప్రాజెక్ట్లలో దాదాపు 2022% పక్షపాతం లేదా సరికాని డేటా కారణంగా సరికాని ఫలితాలను ఇస్తాయి. మీరు మీ అభిరుచులకు సరిపోని పాట సిఫార్సును సులభంగా దాటవేయవచ్చు, ఇతర సరికాని అల్గారిథమ్లు గణనీయమైన ఆర్థిక మరియు కీర్తి ఖర్చుతో వస్తాయి.
2018లో, Amazon 2014 నుండి ఉత్పత్తిలో AI-ఆధారిత నియామక సాధనాన్ని ఉపయోగించడం ప్రారంభించింది, ఇది మహిళలపై బలమైన మరియు స్పష్టమైన పక్షపాతాన్ని కలిగి ఉంది. ఒక దశాబ్దంలో కంపెనీకి సమర్పించిన రెజ్యూమ్లను ఉపయోగించి సాధనానికి ఆధారమైన కంప్యూటర్ మోడల్లు శిక్షణ పొందాయని తేలింది. చాలా మంది టెక్ దరఖాస్తుదారులు పురుషులు (మరియు ఇప్పటికీ, బహుశా ఈ సాంకేతికత కారణంగా), అల్గారిథమ్ "మహిళలు" ఎక్కడైనా చేర్చబడిన రెజ్యూమ్లపై జరిమానా విధించాలని నిర్ణయించుకుంది - ఉదాహరణకు మహిళల సాకర్ కెప్టెన్ లేదా మహిళల వ్యాపార సమూహం. రెండు మహిళా కళాశాలల దరఖాస్తుదారులపై జరిమానా విధించాలని కూడా నిర్ణయించింది. సంభావ్య అభ్యర్థులను మూల్యాంకనం చేయడానికి ఈ సాధనం ఎప్పుడూ ఏకైక ప్రమాణంగా ఉపయోగించబడలేదని Amazon పేర్కొంది, అయినప్పటికీ కొత్త నియామకాల కోసం వెతుకుతున్నప్పుడు రిక్రూటర్లు సిఫార్సు ఇంజిన్ను చూశారు.
అమెజాన్ నియామక సాధనం సంవత్సరాల తరబడి పని చేసిన తర్వాత చివరికి స్క్రాప్ చేయబడింది, అయితే అల్గారిథమ్లు మరియు AI సాధనాలకు శిక్షణ ఇస్తున్నప్పుడు డేటా నాణ్యత యొక్క ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తూ పాఠం కొనసాగుతుంది. "అధిక-నాణ్యత" డేటా ఎలా ఉంటుంది? సంక్షిప్తంగా, ఇది ఈ ఐదు పెట్టెలను తనిఖీ చేస్తుంది:
సంబంధిత
అధిక-నాణ్యతగా పరిగణించబడాలంటే, డేటా తప్పనిసరిగా నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియకు విలువైనది తీసుకురావాలి. రాష్ట్ర ఛాంపియన్ పోల్ వాల్టర్గా ఉద్యోగ దరఖాస్తుదారు యొక్క స్థితి మరియు పనిలో వారి పనితీరు మధ్య సహసంబంధం ఉందా? ఇది సాధ్యమే, కానీ ఇది చాలా అసంభవం. సంబంధితంగా లేని డేటాను తొలగించడం ద్వారా, ఫలితాలను ప్రభావితం చేసే సమాచారాన్ని క్రమబద్ధీకరించడంపై అల్గారిథమ్ దృష్టి పెట్టవచ్చు.
ఖచ్చితమైన
మీరు ఉపయోగిస్తున్న డేటా తప్పనిసరిగా మీరు పరీక్షిస్తున్న ఆలోచనలను ఖచ్చితంగా సూచిస్తుంది. లేకపోతే, అది విలువైనది కాదు. ఉదాహరణకు, Amazon 10 సంవత్సరాల దరఖాస్తుదారుల రెజ్యూమ్లను ఉపయోగించి దాని నియామక అల్గారిథమ్కు శిక్షణ ఇచ్చింది, అయితే ఆ రెజ్యూమ్లపై అందించిన సమాచారాన్ని కంపెనీ ముందుగా ధృవీకరించిందా అనేది అస్పష్టంగా ఉంది. రిఫరెన్స్ చెకింగ్ కంపెనీ చెక్స్టర్ నుండి జరిపిన పరిశోధన ప్రకారం 78% మంది దరఖాస్తుదారులు అబద్ధాలు లేదా జాబ్ అప్లికేషన్పై అబద్ధం చెప్పాలని భావిస్తారు. ఒక అల్గారిథమ్ అభ్యర్థి యొక్క GPAని ఉపయోగించి సిఫార్సు నిర్ణయాలు తీసుకుంటుంటే, ఉదాహరణకు, ఆ సంఖ్యల ప్రామాణికతను ముందుగా నిర్ధారించడం మంచిది. ఈ ప్రక్రియకు సమయం మరియు డబ్బు పడుతుంది, అయితే ఇది మీ ఫలితాల ఖచ్చితత్వాన్ని కూడా నిస్సందేహంగా మెరుగుపరుస్తుంది.
సరిగ్గా నిర్వహించబడింది మరియు వ్యాఖ్యానించబడింది
రెజ్యూమ్ల ఆధారంగా హైరింగ్ మోడల్ విషయంలో, ఉల్లేఖనం చాలా సులభం. ఒక రకంగా చెప్పాలంటే, రెజ్యూమే ముందుగా ఉల్లేఖించబడింది, అయితే ఎటువంటి సందేహం మినహాయింపులు ఉండవు. చాలా మంది దరఖాస్తుదారులు తమ ఉద్యోగ అనుభవాన్ని "అనుభవం" శీర్షిక క్రింద మరియు సంబంధిత నైపుణ్యాలను "నైపుణ్యాలు" క్రింద జాబితా చేస్తారు. అయినప్పటికీ, క్యాన్సర్ స్క్రీనింగ్ వంటి ఇతర పరిస్థితులలో, డేటా చాలా వైవిధ్యంగా ఉంటుంది. సమాచారం మెడికల్ ఇమేజింగ్ రూపంలో రావచ్చు, ఫిజికల్ స్క్రీనింగ్ ఫలితాలు లేదా డాక్టర్ మరియు పేషెంట్ మధ్య కుటుంబ ఆరోగ్య చరిత్ర మరియు ఇతర రకాల డేటాతో పాటు క్యాన్సర్ ఉదంతాల గురించి సంభాషణ కూడా ఉండవచ్చు. ఈ సమాచారం ఖచ్చితమైన గుర్తింపు అల్గారిథమ్కి తోడ్పడాలంటే, AI మోడల్ సరైన అనుమితుల ఆధారంగా ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడాన్ని నేర్చుకుందని నిర్ధారించడానికి దానిని జాగ్రత్తగా నిర్వహించాలి మరియు ఉల్లేఖించాలి.
తాజాగా ఉంది
అమెజాన్ చాలా తక్కువ సమయంలో మానవులు తీసుకునే అదే నియామక నిర్ణయాలను పునరుత్పత్తి చేయడం ద్వారా సమయం మరియు డబ్బును ఆదా చేసే సాధనాన్ని రూపొందించడానికి ప్రయత్నిస్తోంది. సిఫార్సులను సాధ్యమైనంత ఖచ్చితమైనదిగా చేయడానికి, డేటాను తాజాగా ఉంచడం అవసరం. ఒక కంపెనీ ఒకసారి టైప్రైటర్లను రిపేర్ చేసే సామర్థ్యం ఉన్న అభ్యర్థులకు ప్రాధాన్యతనిస్తే, ఉదాహరణకు, ఈ చారిత్రాత్మక నియామకాలు ఏ విధమైన పాత్ర కోసం ప్రస్తుత-రోజు ఉద్యోగ దరఖాస్తుదారుల ఫిట్నెస్పై ఎక్కువ ప్రభావం చూపకపోవచ్చు. ఫలితంగా, వాటిని తొలగించడం తెలివైన పని.
తగిన వైవిధ్యం
అమెజాన్ ఇంజనీర్లు అధిక సంఖ్యలో పురుషులతో కూడిన దరఖాస్తుదారుల సమూహంతో అల్గోరిథంకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఎంచుకున్నారు. ఈ నిర్ణయం ఒక క్లిష్టమైన తప్పు, మరియు ఆ సమయంలో కంపెనీ వద్ద అందుబాటులో ఉన్న రెజ్యూమ్లు అవి కావడం దీనికి తక్కువ కారణం. అమెజాన్ ఇంజనీర్లు ఈ కొరతను భర్తీ చేయడానికి ఎక్కువ మంది మహిళా ఉద్యోగ దరఖాస్తుదారులను పొందిన ఇలాంటి అందుబాటులో ఉన్న స్థానాలతో గౌరవనీయమైన సంస్థలతో భాగస్వామ్యం కలిగి ఉండవచ్చు లేదా మహిళల సంఖ్యకు సరిపోయేలా పురుషుల రెజ్యూమ్ల సంఖ్యను కృత్రిమంగా తగ్గించి, జనాభా యొక్క మరింత ఖచ్చితమైన ప్రాతినిధ్యంతో అల్గోరిథంకు శిక్షణ ఇచ్చి మార్గనిర్దేశం చేయవచ్చు. విషయం ఏమిటంటే డేటా వైవిధ్యం కీలకం, మరియు ఇన్పుట్లలో పక్షపాతాన్ని తొలగించడానికి సమిష్టి ప్రయత్నం చేయకపోతే, పక్షపాత అవుట్పుట్లు ప్రబలంగా ఉంటాయి.
స్పష్టంగా, అధిక-నాణ్యత డేటా ఎక్కడా కనిపించదు. బదులుగా, ఇది ఉద్దేశించిన ఫలితాలను దృష్టిలో ఉంచుకుని జాగ్రత్తగా నిర్వహించబడాలి. AI ఫీల్డ్లో, "గార్బేజ్ ఇన్ అంటే చెత్తను బయటకు పంపడం" అని తరచుగా చెబుతారు. ఈ ప్రకటన నిజం, కానీ ఇది నాణ్యత యొక్క ప్రాముఖ్యతను కొంతవరకు తగ్గిస్తుంది. AI నమ్మశక్యం కాని సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయగలదు మరియు స్టాక్ పిక్స్ నుండి నియామక సిఫార్సుల వరకు వైద్య నిర్ధారణల వరకు దేనినైనా మార్చగలదు. ఈ సామర్థ్యం మానవుల సామర్థ్యాన్ని మించిపోయింది, అంటే ఇది ఫలితాలను పెంచుతుంది. ఒక పక్షపాత హ్యూమన్ రిక్రూటర్ చాలా మంది మహిళలను మాత్రమే విస్మరించగలడు, కానీ పక్షపాత AI రిక్రూటర్ వారందరినీ విస్మరించగలడు. ఆ కోణంలో, చెత్త అంటే కేవలం చెత్తను బయటకు తీయడం మాత్రమే కాదు - అంటే చిన్న మొత్తంలో “చెత్త” డేటా మొత్తం ల్యాండ్ఫిల్గా మారుతుంది.
నావిగేట్ కాంప్లెక్స్ వర్తింపు డిమాండ్లు
నాణ్యమైన డేటాను కనుగొనడం చాలా కష్టం కానట్లే, AI డేటా ఆవిష్కరణల నుండి ఎక్కువ ప్రయోజనం పొందే కొన్ని పరిశ్రమలు కూడా చాలా ఎక్కువగా నియంత్రించబడతాయి. హెల్త్కేర్ బహుశా ఉత్తమ ఉదాహరణ, మరియు HIT ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ నుండి జరిపిన ఒక సర్వేలో 91% పరిశ్రమ అంతర్గత వ్యక్తులు ఈ సాంకేతికత సంరక్షణకు ప్రాప్యతను మెరుగుపరుస్తుందని భావిస్తున్నారని కనుగొన్నారు, 75% మంది దీనిని రోగి భద్రత మరియు గోప్యతకు ముప్పుగా భావించడం ద్వారా ఆశావాదం మెరుగైంది. - మరియు రోగులు మాత్రమే ప్రమాదంలో లేరు.
హెల్త్ ఇన్సూరెన్స్ పోర్టబిలిటీ మరియు అకౌంటబిలిటీ యాక్ట్ ద్వారా రూపొందించబడిన విస్తృతమైన నిబంధనలు ఇప్పుడు యూరప్ యొక్క జనరల్ డేటా ప్రొటెక్షన్ రెగ్యులేషన్, యునైటెడ్ స్టేట్స్లోని కాలిఫోర్నియా కన్స్యూమర్ ప్రైవసీ యాక్ట్ మరియు సింగపూర్లోని పర్సనల్ డేటా ప్రొటెక్షన్ యాక్ట్ వంటి వివిధ స్థానిక డేటా సమ్మతి అడ్డంకులతో కలుస్తున్నాయి. ఈ స్థానిక నిబంధనలు మరెన్నో చేర్చబడతాయి మరియు టెలిహెల్త్ ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటా యొక్క మరింత ముఖ్యమైన మూలంగా ఉద్భవించినందున, రవాణాలో రోగి డేటాపై నిబంధనలు మరింత కఠినమైన పట్టును పొందే అవకాశం ఉంది. ఫలితంగా, షైప్ యొక్క సురక్షితమైన మరియు కంప్లైంట్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ AI ఉత్పత్తులకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటాను సేకరించడానికి మరియు యాక్సెస్ చేయడానికి మరింత విలువైన సాధనంగా నిరూపించబడుతుంది.
వ్యక్తిగతంగా గుర్తించదగిన సమాచారం మీ AI అభివృద్ధికి గణనీయమైన ముప్పును కలిగిస్తుంది, కానీ విభిన్న శిక్షణ డేటాతో మాత్రమే వచ్చే ఖచ్చితమైన ఫలితాలను అందించలేకపోతే పూర్తిగా సమ్మతమైన అమలు కూడా ప్రమాదంలో ఉంటుంది. కాలిఫోర్నియా, న్యూయార్క్ మరియు మసాచుసెట్స్లోని రోగుల డేటాతో వైద్య రంగంలో మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు చాలా తరచుగా శిక్షణ పొందుతాయని అమెరికన్ మెడికల్ అసోసియేషన్ జర్నల్లో 2020 అధ్యయనం నిరూపించింది. ఈ రోగులు US జనాభాలో ఐదవ వంతు కంటే తక్కువ ప్రాతినిధ్యం వహిస్తున్నందున, మిగిలిన ప్రపంచం గురించి ఏమీ చెప్పలేము, ఈ నమూనాలు పక్షపాత ఫలితాలను ఎలా ఉత్పత్తి చేయగలవని ఊహించడం కష్టం.
AI అభివృద్ధి అడ్డంకులను అధిగమించడం
AI అభివృద్ధి ప్రయత్నాలలో అవి ఏ పరిశ్రమలో జరిగినా ముఖ్యమైన అడ్డంకులు ఉంటాయి మరియు సాధ్యమయ్యే ఆలోచన నుండి విజయవంతమైన ఉత్పత్తికి వెళ్లే ప్రక్రియ కష్టాలతో నిండి ఉంటుంది. సరైన డేటాను పొందడంలో ఉన్న సవాళ్లు మరియు అన్ని సంబంధిత నిబంధనలకు అనుగుణంగా దానిని అనామకంగా మార్చాల్సిన అవసరం మధ్య, వాస్తవానికి అల్గారిథమ్ను నిర్మించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం చాలా సులభమైన భాగం.
కొత్త AI డెవలప్మెంట్ను రూపొందించే ప్రయత్నంలో మీ సంస్థకు అవసరమైన ప్రతి ప్రయోజనాన్ని అందించడానికి, మీరు Shaip వంటి కంపెనీతో భాగస్వామ్యం చేయాలనుకుంటున్నారు. చేతన్ పారిఖ్ మరియు వత్సల్ ఘియా USలో హెల్త్కేర్ను మార్చగల రకాల సొల్యూషన్లను రూపొందించడంలో కంపెనీలకు సహాయం చేయడానికి షైప్ను స్థాపించారు, 16 సంవత్సరాలకు పైగా వ్యాపారంలో ఉన్న తర్వాత, మా కంపెనీ 600 కంటే ఎక్కువ మంది బృంద సభ్యులను చేర్చుకునేలా అభివృద్ధి చెందింది మరియు మేము వందలాది మందితో కలిసి పనిచేశాము. కస్టమర్లు బలవంతపు ఆలోచనలను AI పరిష్కారాలుగా మార్చడానికి.
మీ సంస్థ కోసం పనిచేస్తున్న మా వ్యక్తులు, ప్రక్రియలు మరియు ప్లాట్ఫారమ్తో, మీరు వెంటనే కింది నాలుగు ప్రయోజనాలను అన్లాక్ చేయవచ్చు మరియు మీ ప్రాజెక్ట్ను విజయవంతంగా ముగించవచ్చు:
1. మీ డేటా సైంటిస్టులను విడుదల చేసే సామర్థ్యం
AI డెవలప్మెంట్ ప్రాసెస్కు గణనీయమైన పెట్టుబడి సమయం పడుతుంది, కానీ మీరు ఎల్లప్పుడూ మీ బృందం పని చేయడానికి ఎక్కువ సమయం వెచ్చించే ఫంక్షన్లను ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు. మీరు మీ డేటా సైంటిస్టులను నియమించుకున్నారు, ఎందుకంటే వారు అధునాతన అల్గారిథమ్లు మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల అభివృద్ధిలో నిపుణులు, అయితే ఈ కార్మికులు ప్రాజెక్ట్కు శక్తినిచ్చే డేటాను సోర్సింగ్, క్లీనింగ్ మరియు ఆర్గనైజింగ్ చేయడానికి తమ సమయాన్ని 80% వెచ్చిస్తున్నారని పరిశోధన స్థిరంగా నిరూపిస్తోంది. మూడు వంతుల (76%) డేటా సైంటిస్టులు ఈ ప్రాపంచిక డేటా సేకరణ ప్రక్రియలు కూడా ఉద్యోగంలో తమకు అత్యంత ఇష్టమైన భాగాలుగా జరుగుతాయని నివేదించారు, అయితే నాణ్యమైన డేటా అవసరం వారి వాస్తవ అభివృద్ధికి కేవలం 20% సమయం మాత్రమే వదిలివేస్తుంది. చాలా మంది డేటా సైంటిస్టులకు అత్యంత ఆసక్తికరమైన మరియు మేధోపరమైన ఉత్తేజపరిచే పని. Shaip వంటి థర్డ్-పార్టీ విక్రేత ద్వారా డేటాను సోర్సింగ్ చేయడం ద్వారా, ఒక కంపెనీ తన ఖరీదైన మరియు ప్రతిభావంతులైన డేటా ఇంజనీర్లు తమ పనిని డేటా ద్వారపాలకులుగా అవుట్సోర్స్ చేయడానికి అనుమతించగలదు మరియు బదులుగా వారు అత్యధిక విలువను ఉత్పత్తి చేయగల AI పరిష్కారాల భాగాలపై తమ సమయాన్ని వెచ్చిస్తారు.
2. మెరుగైన ఫలితాలను సాధించగల సామర్థ్యం
ఓపెన్ సోర్స్ డేటాపై ఆధారపడటం అనేది దాని స్వంత ఆపదలతో వచ్చే మరొక సాధారణ సత్వరమార్గం. భేదం లేకపోవడం అనేది అతిపెద్ద సమస్యలలో ఒకటి, ఎందుకంటే ఓపెన్ సోర్స్ డేటాను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందిన అల్గోరిథం లైసెన్స్ పొందిన డేటా సెట్లలో నిర్మించబడిన దాని కంటే సులభంగా ప్రతిరూపం పొందుతుంది. ఈ మార్గంలో వెళ్లడం ద్వారా, మీరు ఏ సమయంలోనైనా మీ ధరలను తగ్గించి, మార్కెట్ వాటాను తీసుకోగల ఇతర వ్యక్తుల నుండి పోటీని ఆహ్వానిస్తారు. మీరు Shaipపై ఆధారపడినప్పుడు, మీరు నైపుణ్యంతో నిర్వహించబడే వర్క్ఫోర్స్ ద్వారా సమీకరించబడిన అత్యధిక-నాణ్యత డేటాను యాక్సెస్ చేస్తున్నారు మరియు మీ కష్టపడి గెలిచిన మేధో సంపత్తిని సులభంగా పునఃసృష్టించకుండా పోటీదారులను నిరోధించే అనుకూల డేటా సెట్ కోసం మేము మీకు ప్రత్యేకమైన లైసెన్స్ను మంజూరు చేస్తాము.
3. అనుభవజ్ఞులైన నిపుణులకు ప్రాప్యత
డొమైన్ నిపుణులు మీ కోసం డేటాను గుర్తించడం, నిర్వహించడం, వర్గీకరించడం మరియు లేబులింగ్ చేయడం ద్వారా, మీ అల్గారిథమ్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే సమాచారం ఉత్తమ ఫలితాలను అందించగలదని మీకు తెలుసు. డేటా అత్యున్నత ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉందని మరియు ల్యాబ్లో మాత్రమే కాకుండా వాస్తవ ప్రపంచ పరిస్థితిలో కూడా ఉద్దేశించిన విధంగా పని చేస్తుందని నిర్ధారించుకోవడానికి మేము రెగ్యులర్ నాణ్యతా హామీని కూడా నిర్వహిస్తాము.
4. వేగవంతమైన అభివృద్ధి కాలక్రమం
AI అభివృద్ధి రాత్రిపూట జరగదు, కానీ మీరు Shaipతో భాగస్వామిగా ఉన్నప్పుడు ఇది వేగంగా జరుగుతుంది. అంతర్గత డేటా సేకరణ మరియు ఉల్లేఖనం మిగిలిన అభివృద్ధి ప్రక్రియను కొనసాగించే ముఖ్యమైన కార్యాచరణ అడ్డంకిని సృష్టిస్తుంది. Shaipతో పని చేయడం వలన మా విస్తారమైన డేటా లైబ్రరీకి తక్షణ యాక్సెస్ లభిస్తుంది మరియు మా నిపుణులు మా లోతైన పరిశ్రమ పరిజ్ఞానం మరియు గ్లోబల్ నెట్వర్క్తో మీకు అవసరమైన ఏవైనా అదనపు ఇన్పుట్లను సోర్స్ చేయగలరు. సోర్సింగ్ మరియు ఉల్లేఖన భారం లేకుండా, మీ బృందం వాస్తవ అభివృద్ధిపై వెంటనే పని చేయగలదు మరియు ఖచ్చితత్వ లక్ష్యాలను చేరుకోవడానికి అవసరమైన పునరావృతాలను తగ్గించడానికి మా శిక్షణ నమూనా ముందస్తు దోషాలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
మీరు మీ డేటా మేనేజ్మెంట్ యొక్క అన్ని అంశాలను అవుట్సోర్స్ చేయడానికి సిద్ధంగా లేకుంటే, Shaip క్లౌడ్-ఆధారిత ప్లాట్ఫారమ్ను కూడా అందిస్తుంది, ఇది చిత్రాలు, వీడియో, టెక్స్ట్ మరియు ఆడియోకు మద్దతుతో సహా వివిధ రకాల డేటాను మరింత సమర్థవంతంగా ఉత్పత్తి చేయడం, మార్చడం మరియు ఉల్లేఖించడంలో బృందాలకు సహాయపడుతుంది. . ShaipCloud పనిభారాన్ని ట్రాక్ చేయడానికి మరియు పర్యవేక్షించడానికి పేటెంట్ సొల్యూషన్, సంక్లిష్టమైన మరియు కష్టమైన ఆడియో రికార్డింగ్లను లిప్యంతరీకరించడానికి ట్రాన్స్క్రిప్షన్ సాధనం మరియు రాజీపడని నాణ్యతను నిర్ధారించడానికి నాణ్యత-నియంత్రణ భాగం వంటి అనేక రకాల సహజమైన ధ్రువీకరణ మరియు వర్క్ఫ్లో సాధనాలను కలిగి ఉంటుంది. అన్నింటికంటే ఉత్తమమైనది, ఇది కొలవదగినది, కాబట్టి మీ ప్రాజెక్ట్ యొక్క వివిధ డిమాండ్లు పెరిగేకొద్దీ ఇది పెరుగుతుంది.
AI ఇన్నోవేషన్ యుగం ఇప్పుడే ప్రారంభం అవుతోంది మరియు రాబోయే సంవత్సరాల్లో మేము మొత్తం పరిశ్రమలను మార్చగల లేదా మొత్తం సమాజాన్ని మార్చగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్న అద్భుతమైన పురోగతి మరియు ఆవిష్కరణలను చూస్తాము. Shaip వద్ద, మేము ప్రతిష్టాత్మక లక్ష్యాలను సాధించడానికి AI పరిష్కారాల శక్తిని ఉపయోగించుకోవడంలో ప్రపంచంలోని అత్యంత విప్లవాత్మకమైన కంపెనీలకు సహాయం చేస్తూ, పరివర్తన శక్తిగా పనిచేయడానికి మా నైపుణ్యాన్ని ఉపయోగించాలనుకుంటున్నాము.
హెల్త్కేర్ అప్లికేషన్లు మరియు సంభాషణ AIలో మాకు లోతైన అనుభవం ఉంది, అయితే దాదాపు ఎలాంటి అప్లికేషన్ల కోసం మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలు కూడా మాకు ఉన్నాయి. మీ ప్రాజెక్ట్ను ఆలోచన నుండి అమలుకు తీసుకెళ్లడంలో Shaip ఎలా సహాయపడుతుందనే దాని గురించి మరింత సమాచారం కోసం, మా వెబ్సైట్లో అందుబాటులో ఉన్న అనేక వనరులను చూడండి లేదా ఈరోజే మమ్మల్ని సంప్రదించండి.
