AI ترقي جي رڪاوٽن کي ختم ڪرڻ جي ڪنجي
وڌيڪ قابل اعتماد ڊيٽا
تعارف
مصنوعي ذهانت تخيلات تي قبضو ڪرڻ شروع ڪيو جڏهن 1939 ۾ "دي وزرڊ آف اوز" مان ٽين مين سلور اسڪرين تي اچي ويو، ۽ ان کان پوء صرف زيتجسٽ ۾ وڌيڪ مضبوط قدم حاصل ڪيو. ايپليڪيشن ۾، جڏهن ته، AI پروڊڪٽس باقاعده بوم-۽-بسٽ سائيڪلن مان گذري چڪا آهن جيڪي هن وقت تائين تمام گهڻي اثرائتو اپنائڻ کي روڪيو آهي.
بوم جي دوران، انجنيئرن ۽ محققن زبردست قدم کنيا آهن، پر جڏهن انهن جون اميدون ناگزير طور تي وقت تي موجود ڪمپيوٽنگ جي صلاحيتن کي ختم ڪري ڇڏيون آهن، هڪ غيرت واري دور جي پٺيان آهي. خوشقسمتيءَ سان، 1965 ۾ مور جي قانون پاران پيش ڪيل ڪمپيوٽنگ پاور ۾ بيحد اضافو گهڻو ڪري صحيح ثابت ٿيو آهي، ۽ ان واڌ جي اهميت کي وڌيڪ بيان ڪرڻ ڏکيو آهي.
AI ترقي جي رڪاوٽن کي ختم ڪرڻ جي ڪنجي: وڌيڪ قابل اعتماد ڊيٽا
اڄ، سراسري ماڻهوءَ جي کيسي ۾ لکن ڀيرا وڌيڪ ڪمپيوٽنگ پاور آهي، جيڪا 1969ع ۾ ناسا کي چنڊ جي لينڊنگ کي ختم ڪرڻ لاءِ هئي. اهو ئي سڀ کان وڏو ڊوائيس جيڪو آسانيءَ سان ڪمپيوٽنگ پاور جي وڏي مقدار کي ظاهر ڪري ٿو، AI جي سونهري دور لاءِ هڪ ٻي شرط به پوري ڪري رهيو آهي: ڊيٽا جي گهڻائي. انفارميشن اوورلوڊ ريسرچ گروپ جي بصيرت موجب، دنيا جي ڊيٽا جو 90٪ گذريل ٻن سالن ۾ ٺاهيو ويو. هاڻي ته ڪمپيوٽنگ پاور ۾ تيز رفتار واڌ آخرڪار ڊيٽا جي پيداوار ۾ هڪجهڙائي جي موسمي واڌ سان تبديل ٿي وئي آهي، AI ڊيٽا جي جدت ايتري ته ڌماڪي ٿي رهي آهي ته ڪجهه ماهرن جو خيال آهي ته چوٿون صنعتي انقلاب جمپ شروع ڪندو.
نيشنل وينچر ڪيپيٽل ايسوسيئيشن جي ڊيٽا مان ظاهر ٿئي ٿو ته AI شعبي 6.9 جي پهرين ٽه ماهي ۾ 2020 بلين ڊالر جي سيڙپڪاري ڪئي. AI اوزار جي صلاحيت کي ڏسڻ ڏکيو ناهي ڇو ته اهو اڳ ۾ ئي اسان جي چوڌاري ٽيپ ڪيو پيو وڃي. AI پروڊڪٽس لاءِ ڪجهه وڌيڪ نمايان استعمال جا ڪيس اسان جي پسنديده ايپليڪيشنن جهڙوڪ Spotify ۽ Netflix جي پويان سفارشي انجڻ آهن. جيتوڻيڪ اهو مزو آهي ته هڪ نئين فنڪار کي ٻڌڻ لاءِ يا هڪ نئين ٽي وي شو کي ٻڌڻ لاءِ ڳولڻ لاءِ، اهي لاڳو ڪرڻ بجاءِ گهٽ اسٽيڪ آهن. ٻيا الگورٿمز گريڊ ٽيسٽ جا اسڪور - جزوي طور تي طئي ڪيو ته ڪٿي شاگردن کي ڪاليج ۾ قبول ڪيو وڃي ٿو - ۽ اڃا به ٻيا اميدوار ريزيومز ذريعي ڇڪيندا آهن، اهو فيصلو ڪندي ته ڪهڙي درخواست ڏيندڙن کي هڪ خاص نوڪري ملي ٿي. ڪجھ AI اوزارن ۾ زندگي يا موت جا اثر به ٿي سگھن ٿا، جھڙوڪ AI ماڊل جيڪو سيني جي ڪينسر لاءِ اسڪريننگ ڪري ٿو (جيڪو ڊاڪٽرن کان وڌيڪ ڪم ڪري ٿو).
AI ترقيءَ جي حقيقي دنيا جي مثالن ۾ مسلسل واڌ جي باوجود ۽ ايندڙ نسل جي تبديليءَ جي اوزارن کي ٺاهڻ لاءِ تيار ٿيندڙ شروعاتن جو تعداد، اثرائتي ترقي ۽ عمل درآمد لاءِ چئلينجز باقي آهن. خاص طور تي، AI آئوٽ صرف ايترو ئي صحيح آهي جيترو ان پٽ جي اجازت ڏئي ٿو، جنهن جو مطلب آهي معيار تمام اهم آهي.
AI حلن ۾ غير مطابقت واري ڊيٽا جي معيار جو چيلنج
حقيقت ۾ هر روز ڊيٽا جو هڪ ناقابل اعتماد مقدار پيدا ڪيو پيو وڃي: 2.5 quintillion bytes، مطابق سوشل ميڊيا اڄ. پر انهي جو مطلب اهو ناهي ته اهو سڀ ڪجهه توهان جي الگورتھم کي تربيت ڏيڻ جي لائق آهي. ڪجهه ڊيٽا نامڪمل آهي، ڪجهه گهٽ معيار جي آهي، ۽ ڪجهه صرف سادو غلط آهي، تنهنڪري هن ناقص معلومات مان ڪنهن کي استعمال ڪرڻ جي نتيجي ۾ توهان جي (مهانگي) AI ڊيٽا جي جدت مان ساڳي خاصيتون نڪرندي. گارٽنر جي تحقيق موجب، 85 تائين ٺاهيل AI منصوبن مان ڪجهه 2022 سيڪڙو غلط نتيجا پيدا ڪندا ڇاڪاڻ ته تعصب يا غلط ڊيٽا جي ڪري. جڏهن توهان آساني سان هڪ گيت جي سفارش کي ڇڏي ڪري سگهو ٿا جيڪو توهان جي ذوق مطابق نه آهي، ٻيون غلط الگورٿم هڪ اهم مالي ۽ شهرت جي قيمت تي ايندا آهن.
2018 ۾، Amazon 2014 کان پيداوار ۾، AI-powered hiering tool استعمال ڪرڻ شروع ڪيو، جيڪو عورتن جي خلاف مضبوط ۽ غير واضح تعصب هو. اهو ظاهر ٿئي ٿو ته ڪمپيوٽر جا ماڊل جيڪي اوزار جي هيٺان آهن انهن کي هڪ ڏهاڪي دوران ڪمپني ڏانهن جمع ڪيل ريزوم استعمال ڪندي تربيت ڏني وئي. ڇاڪاڻ ته سڀ کان وڌيڪ ٽيڪني درخواست ڪندڙ مرد هئا (۽ اڃا به آهن، شايد هن ٽيڪنالاجي جي ڪري)، الورورٿم فيصلو ڪيو ته ريزيومس کي سزا ڏيڻ جو "عورتن" ڪٿي به شامل آهي - مثال طور عورتن جي فٽبال ڪپتان يا عورتن جو ڪاروباري گروپ. اهو پڻ فيصلو ڪيو ويو ته ٻن عورتن جي ڪاليجن جي درخواست ڪندڙن کي سزا ڏني وڃي. Amazon دعويٰ ڪري ٿو ته اوزار ڪڏهن به استعمال نه ڪيو ويو واحد معيار جي طور تي امڪاني اميدوارن جي جائزي لاءِ، تڏهن به نوڪر نون نوڪرين جي ڳولا ۾ سفارش واري انجڻ کي ڏسندا هئا.
Amazon جي ڀرتي جو اوزار آخرڪار سالن جي ڪم کان پوءِ ختم ڪيو ويو ، پر سبق جاري آهي ، ڊيٽا جي معيار جي اهميت کي اجاگر ڪندي جڏهن الورورٿمز ۽ AI اوزارن کي تربيت ڏني وڃي. ڇا "اعلي معيار" ڊيٽا وانگر نظر اچي ٿو؟ مختصر ۾، اهو انهن پنجن باڪس کي چيڪ ڪري ٿو:
لاڳاپيل
اعليٰ معيار تي غور ڪرڻ لاءِ، ڊيٽا کي لازمي طور تي فيصلو ڪرڻ واري عمل ۾ قيمتي شيءِ آڻڻ گهرجي. ڇا هڪ رياستي چيمپيئن قطب والٽر جي حيثيت ۾ نوڪري جي درخواست ڪندڙ جي حيثيت ۽ ڪم تي انهن جي ڪارڪردگي جي وچ ۾ ڪو تعلق آهي؟ اهو ممڪن آهي، پر اهو بلڪل ممڪن ناهي. ڊيٽا کي ختم ڪرڻ سان جيڪو لاڳاپيل نه آهي، هڪ الگورٿم انهي معلومات جي ذريعي ترتيب ڏيڻ تي ڌيان ڏئي سگهي ٿو جيڪو اصل ۾ نتيجن کي متاثر ڪري ٿو.
صحيح
اھو ڊيٽا جيڪو توھان استعمال ڪري رھيا آھيو انھن خيالن جي صحيح نمائندگي ڪرڻ گھرجي جيڪي توھان جانچي رھيا آھيو. جيڪڏهن نه، اهو ان جي لائق ناهي. مثال طور، Amazon 10 سالن جي درخواست ڏيندڙ ريزوم استعمال ڪندي پنهنجي نوڪرين جي الگورتھم کي تربيت ڏني، پر اهو واضح ناهي ته ڇا ڪمپني پهريان انهن ريزيومس تي مهيا ڪيل معلومات جي تصديق ڪئي. ريفرنس چيڪنگ ڪمپني چيڪسٽر مان تحقيق ظاهر ڪري ٿي ته 78 سيڪڙو درخواست ڏيندڙ ڪوڙ ڳالهائيندا آهن يا نوڪري جي درخواست تي ڪوڙ تي غور ڪندا. جيڪڏهن هڪ الگورٿم اميدوار جي GPA استعمال ڪندي سفارشي فيصلا ڪري رهيو آهي، مثال طور، اهو هڪ سٺو خيال آهي ته پهريان انهن نمبرن جي صداقت جي تصديق ڪريو. اهو عمل وقت ۽ پئسو وٺي سگهندو، پر اهو پڻ يقيني طور تي توهان جي نتيجن جي درستگي کي بهتر بڻائي سگهندو.
صحيح طرح سان ترتيب ڏنل ۽ تشريح ڪيل
رزمي جي بنياد تي نوڪرين جي ماڊل جي صورت ۾، تشريح نسبتا آسان آهي. هڪ معنى ۾، هڪ ريزومي اڳ ۾ تشريح ٿيل آهي، جيتوڻيڪ ڪو شڪ ناهي ته استثنا نه هوندو. گھڻا درخواست ڪندڙ پنھنجي نوڪري جي تجربي کي "تجربو" جي عنوان هيٺ ۽ لاڳاپيل صلاحيتن کي "مهارت" تحت لسٽ ڪن ٿا. جڏهن ته، ٻين حالتن ۾، جهڙوڪ سرطان جي اسڪريننگ، ڊيٽا تمام گهڻو مختلف هوندو. معلومات شايد طبي تصويرن جي صورت ۾ اچي سگھي ٿي، جسماني اسڪريننگ جا نتيجا، يا ڊاڪٽر ۽ مريض جي وچ ۾ خاندان جي صحت جي تاريخ ۽ ڪينسر جي مثالن جي وچ ۾ گفتگو، ڊيٽا جي ٻين شڪلن جي وچ ۾. انهي معلومات لاءِ هڪ درست پتو لڳائڻ واري الگورٿم ۾ حصو وٺڻ لاءِ، ان کي احتياط سان ترتيب ڏيڻ ۽ بيان ڪيل هجڻ گهرجي انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ته AI ماڊل سکي ٿو صحيح اڳڪٿين جي بنياد تي صحيح اڳڪٿيون ڪرڻ.
تازه ترين
Amazon ڪوشش ڪري رهيو هو ته هڪ اوزار ٺاهيو جيڪو وقت ۽ پئسو بچائيندو ساڳيون نوڪرين جي فيصلن کي ٻيهر پيدا ڪندي جيڪي انسان تمام گهٽ وقت ۾ ڪندا آهن. سفارشن کي ممڪن طور تي صحيح بڻائڻ لاءِ، ڊيٽا کي اپڊيٽ رکڻ جي ضرورت پوندي. جيڪڏهن هڪ ڪمپني هڪ ڀيرو اميدوارن لاءِ ترجيح ڏيکاري ٿي جنهن سان ٽائپ رائيٽر کي مرمت ڪرڻ جي صلاحيت آهي، مثال طور، اهي تاريخي نوڪريون شايد ڪنهن به قسم جي ڪردار لاءِ موجوده ڏينهن جي نوڪري درخواست ڏيندڙن جي فٽنيس تي گهڻو اثر نه رکن ها. نتيجي طور، اھو انھن کي ختم ڪرڻ لاء دانشمندي آھي.
مناسب طور تي متنوع
ايميزون انجنيئرن هڪ الگورٿم کي تربيت ڏيڻ جو انتخاب ڪيو جنهن ۾ درخواست ڏيندڙن جي هڪ گروپ شامل هو جيڪو گهڻو ڪري مرد هو. هي فيصلو هڪ نازڪ غلطي هئي، ۽ اهو ان حقيقت جي ڪري گهٽ خراب نه ٿيو آهي ته اهي اهي ريزيومز هئا جيڪي ڪمپني وٽ ان وقت موجود هئا. ايميزون انجنيئر ساڳئي قسم جي دستياب عهدن سان معزز تنظيمن سان ڀائيواري ڪري سگهن ها جن کي گهٽتائي کي پورو ڪرڻ لاءِ وڌيڪ عورت نوڪري درخواست ڏيندڙ مليا هئا، يا اهو مصنوعي طور تي عورتن جي تعداد سان ملائڻ لاءِ مردن جي ريزيومز جي تعداد کي گهٽائي سگهي ها ۽ آبادي جي وڌيڪ صحيح نمائندگي سان الگورٿم کي تربيت ۽ رهنمائي ڪري سگهي ها. نقطو اهو آهي ته ڊيٽا جي تنوع اهم آهي، ۽ جيستائين ان پٽ ۾ تعصب کي ختم ڪرڻ لاءِ هڪ گڏيل ڪوشش نه ڪئي ويندي، تعصب وارا نتيجا غالب ايندا.
واضح طور تي، اعلي معيار جي ڊيٽا صرف ڪٿي به نه ظاهر ٿئي ٿي. ان جي بدران، اهو ذهن ۾ گهربل نتيجن سان احتياط سان ڪيو وڃي. AI فيلڊ ۾، اهو اڪثر چيو ويندو آهي ته "کچري ۾ مطلب آهي گندگي ٻاهر." اهو بيان صحيح آهي، پر اهو ڪجهه حد تائين معيار جي اهميت کي سمجهي ٿو. AI معلومات جي ناقابل اعتبار مقدار تي عمل ڪري سگهي ٿو ۽ ان کي ڪنهن به شيءِ ۾ تبديل ڪري سگهي ٿو، اسٽاڪ جي چونڊ کان وٺي طبي تشخيص تائين سفارشون ڀرتي ڪرڻ تائين. اها صلاحيت انسانن جي قابليت کان پري آهي، جنهن جو مطلب اهو پڻ آهي ته اهو نتيجو وڌائي ٿو. هڪ باصلاحيت انساني نوڪر صرف ڪيترين ئي عورتن کي نظر انداز ڪري سگهي ٿو، پر هڪ جانبدار AI نوڪر انهن سڀني کي نظر انداز ڪري سگهي ٿو. انهي لحاظ سان، گندگي ۾ صرف گندگي جو مطلب نه آهي - ان جو مطلب آهي "کچري" ڊيٽا جي هڪ ننڍڙي مقدار سڄي زمين ۾ تبديل ٿي سگهي ٿي.
نيويگيٽ ڪرڻ ڪمپليڪس تعميل مطالبن
ڄڻ ته معيار جي ڊيٽا کي ڳولڻ ڪافي ڏکيو نه هو، ڪجهه صنعتون جيڪي AI ڊيٽا جي جدت مان تمام گهڻو حاصل ڪرڻ لاء بيٺا آهن انهن کي پڻ تمام گهڻو منظم ڪيو ويو آهي. صحت جي سار سنڀار شايد بهترين مثال آهي، ۽ جڏهن ته HIT انفراسٽرڪچر جي هڪ سروي مان معلوم ٿيو ته 91 سيڪڙو صنعت جي اندرين جو خيال آهي ته ٽيڪنالاجي سنڀال تائين پهچ کي بهتر بڻائي سگهي ٿي، اها اميد آهي ته حقيقت اها آهي ته 75٪ ان کي مريض جي حفاظت ۽ رازداري لاء خطرو سمجهي ٿو. - ۽ مريض صرف خطري ۾ نه آهن.
هيلٿ انشورنس پورٽيبلٽي ۽ احتساب ايڪٽ جي ذريعي لاڳو ڪيل صاف ضابطا هاڻي مختلف مقامي ڊيٽا جي تعميل جي رڪاوٽن سان ٽڪرا ٽڪرا ڪري رهيا آهن جهڙوڪ يورپ جي جنرل ڊيٽا پروٽيڪشن ريگيوليشن، ڪيليفورنيا ڪنزيومر پرائيويسي ايڪٽ آمريڪا ۾، ۽ سنگاپور ۾ ذاتي ڊيٽا تحفظ ايڪٽ. اهي مقامي ضابطا شامل ڪيا ويندا ٻيا ڪيترائي، ۽ جيئن ته ٽيلي هيلٿ صحت جي سار سنڀار جي ڊيٽا جو هڪ وڌيڪ اهم ذريعو طور سامهون اچي ٿو، اهو ممڪن آهي ته ضابطا ٽرانزٽ ۾ مريضن جي ڊيٽا تي اڃا به وڌيڪ سخت گرفت حاصل ڪندا. نتيجي طور، شيپ جو محفوظ ۽ تعميل ڪلائوڊ پليٽ فارم ثابت ٿيندو ته AI پروڊڪٽس کي تربيت ڏيڻ لاءِ صحت جي سارسنڀال ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ ان تائين رسائي حاصل ڪرڻ لاءِ اڃا به وڌيڪ قيمتي وسيلو ثابت ٿيندو.
ذاتي طور تي سڃاڻڻ واري معلومات توهان جي AI ترقي لاءِ هڪ اهم خطرو ٿي سگهي ٿي، پر مڪمل طور تي تعميل تي عمل درآمد به خطري ۾ آهي جيڪڏهن اهو صحيح نتيجا نه ڏئي سگهي ٿو جيڪي صرف متنوع تربيتي ڊيٽا سان گڏ اچن ٿا. جرنل آف دي آمريڪن ميڊيڪل ايسوسيئيشن ۾ 2020 جي هڪ مطالعي مان اهو ظاهر ڪيو ويو آهي ته طبي ميدان ۾ مشين لرننگ الگورتھم گهڻو ڪري ڪيليفورنيا، نيو يارڪ ۽ ميساچوسٽس جي مريضن جي ڊيٽا سان تربيت ڪئي ويندي آهي. ڏنو ويو آهي ته اهي مريض آمريڪا جي آبادي جي پنجين کان گهٽ نمائندگي ڪن ٿا، باقي دنيا جي ڪجهه به نه چوڻ لاء، اهو تصور ڪرڻ ڏکيو آهي ته اهي ماڊل ڪجهه به پيدا ڪري سگھن ٿا پر تعصب نتيجا.
AI ترقي جي رڪاوٽون ختم ڪرڻ
AI جي ترقي جي ڪوششن ۾ اهم رڪاوٽون شامل آهن ان کان سواءِ ته اهي ڪهڙي به صنعت ۾ وٺن ٿا، ۽ هڪ ممڪن خيال کان ڪامياب پيداوار تائين حاصل ڪرڻ جو عمل مشڪل سان ڀريل آهي. صحيح ڊيٽا حاصل ڪرڻ جي چيلنجن جي وچ ۾ ۽ سڀني لاڳاپيل قاعدن جي تعميل ڪرڻ لاءِ ان کي گمنام ڪرڻ جي ضرورت آهي، اهو محسوس ڪري سگهي ٿو اصل ۾ هڪ الگورتھم جي تعمير ۽ تربيت ڪرڻ آسان حصو آهي.
توهان جي تنظيم کي هر ضروري فائدو ڏيڻ جي ڪوشش ۾ هڪ نئين AI ترقي کي ڊزائين ڪرڻ جي ڪوشش ۾، توهان شيپ وانگر ڪمپني سان ڀائيواري تي غور ڪرڻ چاهيندا. Chetan Parikh ۽ Vatsal Ghiya ڪمپنيءَ جي مدد ڪرڻ لاءِ شيپ جو بنياد وڌو ته جيئن ڪمپنين کي ان قسم جا حل تيار ڪري سگھن جيڪي آمريڪا ۾ صحت جي سار سنڀار کي تبديل ڪري سگھن 16 سالن کان وڌيڪ ڪاروبار ۾، اسان جي ڪمپني 600 کان وڌيڪ ٽيم ميمبرن کي شامل ڪرڻ لاءِ ترقي ڪئي آهي، ۽ اسان سوين ماڻهن سان گڏ ڪم ڪيو آهي. گراهڪ کي زبردستي خيالن کي AI حلن ۾ تبديل ڪرڻ لاءِ.
اسان جي ماڻهن، عملن، ۽ پليٽ فارم سان توهان جي تنظيم لاءِ ڪم ڪري رهيا آهيو، توهان فوري طور هيٺ ڏنل چار فائدن کي انلاڪ ڪري سگهو ٿا ۽ پنهنجي منصوبي کي ڪامياب ختم ڪرڻ جي طرف وڌايو:
1. توهان جي ڊيٽا سائنسدانن کي آزاد ڪرڻ جي صلاحيت
اتي ڪو به حاصل نه آهي ته AI ترقي وارو عمل وقت جي وڏي سيڙپڪاري وٺندو آهي، پر توهان هميشه انهن ڪمن کي بهتر ڪري سگهو ٿا جيڪي توهان جي ٽيم تمام گهڻو وقت گذاريندو آهي. توهان پنهنجي ڊيٽا سائنسدانن کي ڪم ڪيو ڇو ته اهي ترقي يافته الگورتھم ۽ مشين لرننگ ماڊلز جي ترقيءَ جا ماهر آهن، پر تحقيق مسلسل ثابت ڪري ٿي ته اهي ڪارڪن اصل ۾ پنهنجو 80 سيڪڙو وقت ڊيٽا کي سورسنگ، صفائي ۽ ترتيب ڏيڻ ۾ گذاريندا آهن جيڪي پروجيڪٽ کي طاقت ڏيندا. ڊيٽا سائنسدانن جي ٽن چوٿين (76٪) کان وڌيڪ رپورٽ ڪن ٿا ته اهي غير معمولي ڊيٽا گڏ ڪرڻ وارا عمل انهن جي نوڪري جا گهٽ ۾ گهٽ پسنديده حصا هوندا آهن، پر معيار جي ڊيٽا جي ضرورت صرف 20٪ وقت جي حقيقي ترقي لاء ڇڏيندي آهي، جيڪا آهي. ڪيترن ئي ڊيٽا سائنسدانن لاءِ تمام دلچسپ ۽ ذهني طور تي متحرڪ ڪم. ٽئين پارٽي وينڊر جهڙوڪ شيپ ذريعي ڊيٽا حاصل ڪرڻ سان، هڪ ڪمپني پنهنجي قيمتي ۽ باصلاحيت ڊيٽا انجنيئرن کي ڏئي سگهي ٿي پنهنجي ڪم کي ڊيٽا جينيٽر جي طور تي آئوٽ سورس ڪري ۽ ان جي بدران پنهنجو وقت AI حلن جي حصن تي خرچ ڪري ٿو جتي اهي تمام گهڻي قيمت پيدا ڪري سگهن ٿيون.
2. بهتر نتيجا حاصل ڪرڻ جي صلاحيت
اوپن سورس ڊيٽا تي ڀروسو ڪرڻ هڪ ٻيو عام شارٽ ڪٽ آهي جيڪو اچي ٿو پنهنجي نقصان جي پنهنجي سيٽ سان. تفاوت جي کوٽ سڀ کان وڏي مسئلن مان هڪ آهي، ڇاڪاڻ ته اوپن سورس ڊيٽا استعمال ڪندي تربيت يافته الورورٿم لائسنس يافته ڊيٽا سيٽن تي ٺهيل هڪ کان وڌيڪ آساني سان نقل ڪيو ويندو آهي. هن رستي تي وڃڻ سان، توهان خلا ۾ ٻين داخلا ڪندڙن کان مقابلي کي دعوت ڏيو ٿا جيڪي توهان جي قيمتن کي گهٽائي سگهن ٿا ۽ ڪنهن به وقت مارڪيٽ شيئر وٺي سگهن ٿا. جڏهن توهان شيپ تي ڀروسو ڪندا آهيو، توهان هڪ ماهر منظم ٿيل افرادي قوت طرفان گڏ ڪيل اعليٰ معيار جي ڊيٽا تائين رسائي حاصل ڪري رهيا آهيو، ۽ اسان توهان کي هڪ خاص لائسنس ڏئي سگهون ٿا هڪ ڪسٽم ڊيٽا سيٽ لاءِ جيڪو توهان جي هارايل دانشورانه ملڪيت کي آسانيءَ سان ٻيهر ٺاهڻ کان حريف کي روڪي ٿو.
3. تجربيڪار ماهرن تائين رسائي
ڊومين جي ماهرن سان توهان جي لاءِ ڊيٽا کي سڃاڻڻ، ترتيب ڏيڻ، درجه بندي ڪرڻ ۽ ليبلنگ ڪرڻ سان، توهان ڄاڻو ٿا ته توهان جي الگورتھم کي تربيت ڏيڻ لاءِ استعمال ٿيندڙ معلومات بهترين ممڪن نتيجا پيدا ڪري سگهي ٿي. اسان انهي ڳالهه کي يقيني بڻائڻ لاءِ باقاعدي معيار جي يقين ڏياريندا آهيون ته ڊيٽا اعليٰ معيارن تي پورو لهي ۽ پرفارم ڪندو جيئن مقصد نه صرف ليب ۾، پر حقيقي دنيا جي صورتحال ۾ پڻ.
4. هڪ تيز ترقي واري ٽائيم لائن
AI ترقي رات جو نه ٿي ٿئي، پر اهو تيز ٿي سگهي ٿو جڏهن توهان شيپ سان ڀائيواري ڪريو. گھر جي اندر ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ تشريح هڪ اهم آپريشنل رڪاوٽ پيدا ڪري ٿي جيڪا ترقي جي باقي عمل کي برقرار رکي ٿي. شيپ سان ڪم ڪرڻ توهان کي اسان جي استعمال لاءِ تيار ڊيٽا جي وسيع لائبريري تائين فوري پهچ ڏئي ٿي، ۽ اسان جا ماهر اسان جي صنعت جي ڄاڻ ۽ عالمي نيٽ ورڪ سان توهان کي گهربل ڪنهن به قسم جي اضافي معلومات جو ذريعو بڻائي سگهندا. سورسنگ ۽ تشريح جي بار جي بغير، توهان جي ٽيم فوري طور تي حقيقي ترقي تي ڪم ڪري سگهي ٿي، ۽ اسان جو ٽريننگ ماڊل ابتدائي غلطين کي سڃاڻڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿو درستگي جي مقصدن کي پورو ڪرڻ لاءِ ضروري تکرار کي گهٽائڻ لاءِ.
جيڪڏهن توهان پنهنجي ڊيٽا جي انتظام جي سڀني شعبن کي آئوٽ سورس ڪرڻ لاءِ تيار نه آهيو، شيپ هڪ ڪلائوڊ بيسڊ پليٽ فارم پڻ پيش ڪري ٿو جيڪا ٽيمن کي مدد ڪري ٿي مختلف قسم جي ڊيٽا کي وڌيڪ موثر طريقي سان پيدا ڪرڻ، تبديل ڪرڻ ۽ تشريح ڪرڻ، بشمول تصويرن، وڊيو، ٽيڪسٽ ۽ آڊيو لاءِ سپورٽ. . ShaipCloud ۾ مختلف قسم جي وجداني تصديق ۽ ورڪ فلو ٽولز شامل آهن، جهڙوڪ ڪم لوڊ کي ٽريڪ ڪرڻ ۽ مانيٽر ڪرڻ لاءِ پيٽنٽ ٿيل حل، پيچيده ۽ مشڪل آڊيو رڪارڊنگ کي نقل ڪرڻ لاءِ هڪ ٽرانسڪرپشن جو اوزار، ۽ غير سمجهوتي معيار کي يقيني بڻائڻ لاءِ هڪ معيار-ڪنٽرول جزو. سڀ کان وڌيڪ، اهو اسپيبلبل آهي، تنهنڪري اهو وڌي سگهي ٿو جيئن توهان جي منصوبي جي مختلف مطالبن کي وڌايو وڃي.
AI جدت جي عمر صرف شروعات آهي، ۽ اسان ايندڙ سالن ۾ ناقابل اعتماد ترقي ۽ جدت ڏسندا سين جيڪي پوري صنعتن کي نئين شڪل ڏيڻ يا مڪمل طور تي سماج کي تبديل ڪرڻ جي صلاحيت رکن ٿا. شيپ تي، اسان پنھنجي صلاحيت کي استعمال ڪرڻ چاھيون ٿا ھڪڙي تبديليءَ واري قوت جي طور تي، دنيا جي سڀ کان وڌيڪ انقلابي ڪمپنين کي مدد ڏيڻ لاءِ AI حلن جي طاقت کي استعمال ڪرڻ لاءِ امڪاني مقصد حاصل ڪرڻ لاءِ.
اسان وٽ صحت جي سار سنڀار جي ايپليڪيشنن ۽ گفتگو واري AI ۾ گہرا تجربو آهي، پر اسان وٽ تقريباً ڪنهن به قسم جي ايپليڪيشن لاءِ ماڊلز کي تربيت ڏيڻ لاءِ ضروري صلاحيتون پڻ آهن. وڌيڪ معلومات لاءِ شيپ توهان جي پروجيڪٽ کي خيال کان عمل ۾ آڻڻ ۾ ڪيئن مدد ڪري سگهي ٿي، اسان جي ويب سائيٽ تي موجود ڪيترن ئي وسيلن تي هڪ نظر وجهو يا ا today اسان تائين پهچو.
