2020 ۾، ماڻهن پاران هر سيڪنڊ ۾ 1.7 ايم بي ڊيٽا ٺاهي وئي. ۽ ساڳئي سال، اسان 2020 ۾ هر روز تقريبن 2.5 ڪوئنٽيلين ڊيٽا بائيٽ پيدا ڪيا. ڊيٽا سائنسدان اڳڪٿي ڪن ٿا ته 2025 تائين، ماڻهو روزانو تقريبن 463 ايڪسابائيٽ ڊيٽا پيدا ڪندا. جڏهن ته، ڪاروبار طرفان سڀ ڊيٽا مفيد بصيرت حاصل ڪرڻ يا مشين لرننگ ٽولز کي ترقي ڪرڻ لاءِ استعمال نه ٿو ڪري سگهجي.
تڏهن به، جڏهن ڪمپنيون AI ماڊل ٺاهڻ تي غور ڪري رهيون آهن، هڪ وقت ايندو جڏهن انهن کي هڪ سخت فيصلو ڪرڻو پوندو - هڪ جيڪو ML ماڊل جي نتيجي تي اثر انداز ٿي سگهي ٿو - اندروني يا آئوٽ سورس ڊيٽا ليبلنگ . توهان جو فيصلو منصوبي جي ترقي جي عمل، بجيٽ، ڪارڪردگي، ۽ ڪاميابي کي متاثر ڪري سگهي ٿو. تنهنڪري اچو ته ٻنهي جو مقابلو ڪريون ۽ ٻنهي جي فائدن ۽ نقصانن کي سڃاڻون.
گھر اندر ڊيٽا ليبلنگ بمقابله آئوٽ سورسنگ ڊيٽا ليبلنگ
| گھر اندر ڊيٽا ليبلنگ | آئوٽ سورس ٿيل ڊيٽا ليبلنگ |
| سکيائي | |
| جيڪڏهن پروجيڪٽ سادو آهي ۽ مخصوص گهربل نه آهي، پوء هڪ اندروني ڊيٽا ليبلنگ ٽيم مقصد جي خدمت ڪري سگهي ٿي. | جيڪڏهن اهو منصوبو جيڪو توهان شروع ڪري رهيا آهيو اهو ڪافي مخصوص ۽ پيچيده آهي ۽ مخصوص ليبلنگ جي ضرورت آهي، اها سفارش ڪئي وئي آهي ته توهان جي ڊيٽا ليبلنگ جي ضرورتن کي آئوٽ سورس ڪريو. |
| Pricing | |
| اندروني ڊيٽا ليبلنگ ۽ تشريح زيربنا تعمير ڪرڻ ۽ ملازمن کي تربيت ڏيڻ لاءِ تمام مهانگو ٿي سگهي ٿو. | آئوٽ سورسنگ ڊيٽا ليبلنگ آزادي سان اچي ٿي توهان جي ضرورتن لاءِ هڪ مناسب قيمت جو منصوبو چونڊڻ جي معيار ۽ درستگي سان سمجهوتو ڪرڻ کان سواءِ. |
| انتظام | |
| انتظام ڪرڻ هڪ ڊيٽا جي تشريح يا ليبلنگ ٽيم هڪ چئلينج ٿي سگهي ٿو، خاص طور تي جڏهن ته ان کي وقت، پئسا ۽ وسيلن ۾ سيڙپڪاري جي ضرورت آهي. | ڊيٽا ليبلنگ ۽ تشريح کي آئوٽ سورس ڪرڻ سان توهان کي ايم ايل ماڊل کي ترقي ڪرڻ تي ڌيان ڏيڻ ۾ مدد ملندي. ان کان علاوه، تجربيڪار تشريح ڪندڙن جي دستيابي پڻ مسئلن کي حل ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي. |
| جي سکيا | |
| درست ڊيٽا جي ليبلنگ لاءِ عملي جي وڏي تربيت جي ضرورت آهي تشريح جا اوزار استعمال ڪرڻ تي. تنهنڪري توهان کي گهر ۾ ٽريننگ ٽيمن تي گهڻو وقت ۽ پئسا خرچ ڪرڻو پوندو. | آئوٽ سورسنگ ۾ ٽريننگ جا خرچ شامل نه هوندا آهن، جيئن ڊيٽا ليبلنگ سروس فراهم ڪندڙ تربيت يافته ۽ تجربيڪار عملي کي ڀرتي ڪن ٿا جيڪي اوزارن، پروجيڪٽ جي گهرج ۽ طريقن سان موافقت ڪري سگهن ٿا. |
| سيڪيورٽي | |
| اندروني ڊيٽا ليبلنگ ڊيٽا سيڪيورٽي کي وڌائي ٿي، جيئن منصوبي جا تفصيل ٽئين پارٽين سان حصيداري نه ڪيا ويا آهن. | آئوٽ سورس ٿيل ڊيٽا جي تشريح ڪم ايترو محفوظ ناهي جيترو گهر ۾. سخت حفاظتي پروٽوڪول سان تصديق ٿيل سروس فراهم ڪندڙن کي چونڊڻ حل آهي. |
| وقت | |
| گھر جي اندر ڊيٽا ليبلنگ تمام گهڻو وقت وٺندڙ آهي ٻاهران ڪم جي ڀيٽ ۾، جيئن ٽيم کي طريقن، اوزارن ۽ عمل تي تربيت ڏيڻ لاءِ وقت لڳندو آهي. | اهو بهتر آهي ته ڊيٽا ليبلنگ کي آئوٽ سورس ڪرڻ لاءِ سروس فراهم ڪندڙن کي ٿوري وقت لاءِ جيئن انهن وٽ صحيح ڊيٽا ليبلنگ لاءِ هڪ سٺي قائم ڪيل سهولت آهي. |
جڏهن گھر ۾ ڊيٽا جي تشريح وڌيڪ احساس پيدا ڪري ٿي؟
جڏهن ته ڊيٽا ليبلنگ آئوٽ سورسنگ جا ڪيترائي فائدا آهن، اهڙا وقت هوندا آهن جڏهن ان-هاؤس ڊيٽا ليبلنگ آئوٽ سورسنگ کان وڌيڪ معنيٰ رکي ٿي. توهان ان-هاؤس ڊيٽا اينوٽيشن چونڊي سگهو ٿا جڏهن:
- اندرون ٽيمون وڏي ڊيٽا جي مقدار کي سنڀالي نه ٿيون سگهن
- هڪ خاص پراڊڪٽ صرف ڪمپني ملازمن کي معلوم ٿئي ٿو
- پروجيڪٽ ۾ مخصوص گهرجون موجود آهن اندروني ذريعن لاءِ
- ٻاهرين سروس فراهم ڪندڙن کي تربيت ڏيڻ لاء وقت سازي
4 سبب جيڪي توھان کي ضرورت آھي پنھنجي ڊيٽا جي تشريح واري منصوبن کي آئوٽ سورس ڪرڻ لاءِ
ماهر ڊيٽا بيان ڪندڙ
اچو ته واضح سان شروع ڪريون. ڊيٽا اينوٽيٽرز تربيت يافته پيشه ور آهن جن وٽ ڪم ڪرڻ لاءِ گهربل صحيح ڊومين ماهر آهي. جڏهن ته ڊيٽا اينوٽيٽرز توهان جي اندروني ٽيلنٽ پول لاءِ ڪمن مان هڪ ٿي سگهي ٿو، اهو ڊيٽا اينوٽيٽرز لاءِ واحد خاص ڪم آهي. اهو هڪ وڏو فرق پيدا ڪري ٿو ڇاڪاڻ ته اينوٽيٽرز کي خبر هوندي ته ڪهڙو اينوٽيٽيشن طريقو مخصوص ڊيٽا جي قسمن لاءِ بهترين ڪم ڪري ٿو، بلڪ ڊيٽا اينوٽيٽ ڪرڻ جا بهترين طريقا، غير منظم ڊيٽا کي صاف ڪرڻ، مختلف ڊيٽا سيٽ جي قسمن لاءِ نوان ذريعا تيار ڪرڻ، ۽ وڌيڪ.
ڪيترن ئي حساس عنصرن سان گڏ، ڊيٽا اينٽيٽرز يا توهان جي ڊيٽا وينڊرز کي يقيني بڻائي سگهندي ته توهان حاصل ڪيل حتمي ڊيٽا بي عيب آهي ۽ اهو سڌو سنئون توهان جي AI ماڊل ۾ تربيتي مقصدن لاء فيڊ ڪري سگهجي ٿو.
مناسب
جڏهن توهان هڪ AI ماڊل ٺاهي رهيا آهيو، توهان هميشه غير يقيني صورتحال ۾ آهيو. توهان ڪڏهن به نه ڄاڻندا آهيو جڏهن توهان کي ڊيٽا جي وڌيڪ مقدار جي ضرورت هجي يا جڏهن توهان کي ڪجهه دير لاء ٽريننگ ڊيٽا تيار ڪرڻ کي روڪڻ جي ضرورت آهي. توهان جي AI ڊولپمينٽ جي عمل کي آسانيءَ سان ٿيڻ کي يقيني بڻائڻ لاءِ اسڪاليبلٽي اهم آهي ۽ اها بي ترتيبي صرف توهان جي اندر جي پروفيشنلز سان حاصل نه ٿي ڪري سگهجي.
اهو صرف پروفيشنل ڊيٽا اينوٽيٽر آهي جيڪي متحرڪ مطالبن سان گڏ رکي سگهن ٿا ۽ مسلسل ڊيٽا سيٽن جي گهربل مقدار کي پهچائي سگھن ٿا. هن نقطي تي، توهان کي اهو پڻ ياد رکڻ گهرجي ته ڊيٽا سيٽ پهچائڻ اهم نه آهي پر مشين کي فيڊبل ڊيٽا سيٽ پهچائڻ آهي.
اندروني تعصب کي ختم ڪريو
جيڪڏهن توهان ان جي باري ۾ سوچيو ته هڪ تنظيم هڪ سرنگ جي نظر ۾ پکڙيل آهي. پروٽوڪول، عمل، ڪم جي وهڪري، طريقن، نظرين، ڪم ڪلچر، ۽ وڌيڪ جي پابند، هر هڪ ملازم يا ٽيم جي ميمبر کي گهٽ يا گهٽ هڪ اوورليپنگ عقيدو ٿي سگهي ٿو. ۽ جڏهن اهڙيون متفقه قوتون ڊيٽا کي تشريح ڪرڻ تي ڪم ڪن ٿيون، اتي يقيني طور تي تعصب جو هڪ موقعو آهي.
۽ ڪو به تعصب ڪڏهن به ڪنهن به AI ڊولپر لاءِ خوشخبري نه آندو آهي. تعصب جي تعارف جو مطلب آهي ته توهان جا مشين سکيا جا ماڊل مخصوص عقيدن جي طرف مائل آهن ۽ معقول طور تي تجزيو ڪيل نتيجا نه ڏيندا آهن جيئن اهو ٿيڻ گهرجي. تعصب توهان کي توهان جي ڪاروبار لاءِ خراب شهرت حاصل ڪري سگهي ٿو. ان ڪري توهان کي انهن جهڙن حساس مضمونن تي مسلسل نظر رکڻ لاءِ تازي اکين جي هڪ جوڙي جي ضرورت آهي ۽ سسٽم مان تعصب کي سڃاڻڻ ۽ ختم ڪرڻ جاري رکو.
جيئن ته ٽريننگ ڊيٽا سيٽس هڪ ابتدائي ذريعن مان آهن تعصب ۾ داخل ٿي سگهي ٿو، اهو مثالي آهي ته ڊيٽا اينوٽيٽر کي ڪم ڪرڻ ڏيو تعصب کي گهٽائڻ ۽ مقصد ۽ متنوع ڊيٽا پهچائڻ تي.
اعلي معيار جي ڊيٽا سيٽ
جيئن توهان ڄاڻو ٿا، AI وٽ تربيتي ڊيٽاسيٽس جو جائزو وٺڻ ۽ اسان کي ٻڌائڻ جي صلاحيت ناهي ته اهي خراب معيار جا آهن. اهي صرف ان مان سکندا آهن جيڪو انهن کي کارايو ويندو آهي. اهو ئي سبب آهي ته جڏهن توهان خراب معيار جو ڊيٽا کارايو ٿا، اهي غير لاڳاپيل يا خراب نتيجا ڪڍندا آهن.
جڏهن توهان وٽ ڊيٽا سيٽ ٺاهڻ لاءِ اندروني ذريعا آهن، امڪان تمام گهڻا آهن ته توهان شايد ڊيٽا سيٽن کي گڏ ڪري رهيا آهيو جيڪي غير لاڳاپيل، غلط، يا نامڪمل آهن. توهان جي اندروني ڊيٽا ٽچ پوائنٽس ترقي ڪري رهيا آهن ۽ اهڙن ادارن تي ٽريننگ ڊيٽا تيار ڪرڻ جي بنياد صرف توهان جي AI ماڊل کي ڪمزور ڪري سگهي ٿي.
انهي سان گڏ، جڏهن اها تشريح ٿيل ڊيٽا اچي ٿي، توهان جي ٽيم جا ميمبر شايد واضح طور تي بيان نه ڪري رهيا آهن جيڪي انهن کي گهرجي. غلط رنگ ڪوڊ، وڌايل بائونڊنگ باڪس، ۽ وڌيڪ مشينن کي نئين شين کي سمجهڻ ۽ سکڻ جو سبب بڻائين ٿيون جيڪي مڪمل طور تي غير ارادي طور تي هئا.
اهو آهي جتي ڊيٽا اينوٽيٽرز تي ايڪسل. اهي هن مشڪل ۽ وقت سازي ڪم ڪرڻ ۾ عظيم آهن. اهي غلط تشريحون ڳولي سگهن ٿا ۽ ڄاڻن ٿا ته ڪيئن حاصل ڪجي SMEs کي اهم ڊيٽا جي تشريح ۾ ملوث. اهو ئي سبب آهي ته توهان هميشه ڊيٽا وينڊرز کان بهترين معيار جي ڊيٽا سيٽ حاصل ڪندا آهيو.
[پڻ پڙهو: ڊيٽا تشريح لاءِ هڪ شروعاتي گائيڊ: صلاحون ۽ بهترين طريقا ]
