په ډیری ژبو کې د 5 ساعتونو وړیا وینا ډیټا خلاص کړئ

د AI پراختیایي خنډونو د لرې کولو کلیدي

ډیر معتبر معلومات

پېژندنه

مصنوعي هوښیارتیا د تصوراتو په نیولو پیل وکړ کله چې د "د اوز جادوګر" څخه ټین مین په 1939 کې د سپینو زرو سکرین ته وخوت، او له هغه وخت راهیسې یې یوازې په زیټجیست کې قوي پښه ترلاسه کړه. په غوښتنلیک کې، په هرصورت، د AI محصولات د منظم بوم-او-بسټ دورې څخه تیر شوي چې تر دې دمه یې د خورا اغیزمنو اختیارونو مخه نیولې ده.

د بوم په جریان کې ، انجینرانو او څیړونکو خورا ډیر پرمختګونه کړي ، مګر کله چې د دوی هیلې په ناڅاپي ډول د کمپیوټري وړتیاو څخه په هغه وخت کې شتون لري ، د استراحت دوره تعقیب شوه. په خوشبختۍ سره، په 1965 کې د مور د قانون لخوا وړاندوینه شوې د کمپیوټري ځواک کې د پام وړ زیاتوالی د ډیری برخې لپاره درست ثابت شوی، او د دې زیاتوالی اهمیت ډیر ستونزمن دی.

د پرمختګ خنډونه
ای بک ولولئ: د AI پراختیا خنډونو د لرې کولو کلي، یا د eBook PDF نسخه ډاونلوډ کړئ.

د AI پراختیایي خنډونو د لرې کولو کلیدي: ډیر معتبر معلومات

نن ورځ، اوسط سړی اوس په خپل جیب کې ملیونونه ځله ډیر کمپیوټري ځواک لري چې ناسا یې په 1969 کې د سپوږمۍ ځمکې ته راښکته کړي و. هغه ورته هر اړخیز وسیله چې په اسانۍ سره د کمپیوټري ځواک پراخه کچه څرګندوي د AI د زرین دور لپاره یو بل شرط هم پوره کوي: د معلوماتو ډیر مقدار. د معلوماتو اوورلوډ څیړنې ګروپ د بصیرت له مخې، د نړۍ 90٪ ډاټا په تیرو دوو کلونو کې رامینځته شوي. اوس چې د کمپیوټري ځواک کې ګړندی وده په پای کې د ډیټا په تولید کې د مساوي میټریک ودې سره بدله شوې ، د AI ډیټا نوښتونه دومره پراخه کیږي چې ځینې کارپوهان فکر کوي چې څلورم صنعتي انقلاب به پیل کړي.

د ملي وینچر پلازمینې ټولنې ډاټا ښیي چې د AI سکتور د 6.9 په لومړۍ ربع کې د 2020 ملیارد ډالرو پانګوونې ریکارډ لیدلی. د AI وسیلو احتمال لیدل ستونزمن ندي ځکه چې دا دمخه زموږ په شاوخوا کې کارول کیږي. د AI محصولاتو لپاره د کارولو ځینې نور لیدل شوي قضیې زموږ د غوره غوښتنلیکونو لکه Spotify او Netflix ترشا د سپارښتنې انجنونه دي. که څه هم د اوریدلو لپاره د نوي هنرمند موندل یا د binge-watch لپاره د نوي تلویزیون برنامه موندل خوښ دي ، دا پلي کول خورا ټیټ دي. د نورو الګوریتم د درجې ازموینې نمرې - تر یوې اندازې ټاکي چې زده کونکي په کالج کې چیرته منل کیږي - او بیا هم نور د نوماندانو بیا پیل کوي، پریکړه کوي چې کوم غوښتونکي یو ځانګړی دنده ترلاسه کوي. د AI ځینې وسیلې حتی د ژوند یا مرګ اغیزې هم کولی شي ، لکه د AI ماډل چې د سینې سرطان لپاره سکرین کوي ​​(کوم چې د ډاکټرانو څخه ښه کار کوي).

سره له دې چې د AI پراختیا په ریښتیني نړۍ کې دواړه مثالونه او د پیل کولو شمیر د بدلون کونکي وسیلو راتلونکي نسل رامینځته کولو لپاره د ثابتې ودې سره سره ، د اغیزمن پرمختګ او پلي کولو ننګونې پاتې دي. په ځانګړې توګه، د AI محصول یوازې دومره درست دی څومره چې ان پټ ته اجازه ورکوي، پدې معنی چې کیفیت خورا مهم دی.

د پرمختګ خنډونه

د AI حلونو کې د متناسب ډیټا کیفیت ننګونه

په حقیقت کې هره ورځ د نه منلو وړ ډیټا تولید کیږي: 2.5 کوینټیلیون بایټس ، د نن ورځ د ټولنیزو رسنیو په وینا. مګر دا پدې معنی ندي چې دا ټول ستاسو د الګوریتم روزنې وړ دي. ځینې ​​​​ډیټا نیمګړتیاوې دي، ځینې یې ټیټ کیفیت لري، او ځینې یې یوازې ساده ناسم دي، نو د دې غلط معلوماتو کارول به ستاسو د (ګران) AI ډیټا نوښت څخه د ورته ځانګړتیاو پایله ولري. د ګارټینر د څیړنې له مخې، د 85 لخوا رامینځته شوي 2022٪ AI پروژې به د تعصب یا غلط معلوماتو له امله غلطې پایلې تولید کړي. پداسې حال کې چې تاسو کولی شئ په اسانۍ سره د سندرې وړاندیز پریږدئ چې ستاسو د ذوقونو سره سم نه وي، نور غلط الګوریتمونه د پام وړ مالي او شهرت لګښت کې راځي.

په 2018 کې، ایمیزون د 2014 راهیسې په تولید کې د AI ځواک لرونکي استخدام وسیلې کارول پیل کړل، کوم چې د ښځو په وړاندې قوي او بې بنسټه تعصب درلود. دا معلومه شوه چې د وسیلې لاندې کمپیوټر ماډلونه د یوې لسیزې په اوږدو کې شرکت ته سپارل شوي ریزومونو په کارولو سره روزل شوي. ځکه چې ډیری تخنیکي غوښتونکي نارینه وو (او اوس هم دي، شاید د دې ټیکنالوژۍ له امله)، الګوریتم پریکړه وکړه چې د "ښځو" سره د بیا پیلولو جزا په هر ځای کې شامل کړي - د بیلګې په توګه د ښځو د فوټبال کپتان یا د ښځو سوداګریز ګروپ. دې حتی پریکړه وکړه چې د دوه ښځینه کالجونو غوښتونکي جریمه کړي. ایمیزون ادعا کوي چې دا وسیله هیڅکله د احتمالي کاندیدانو ارزولو لپاره د یوازینۍ معیار په توګه نه کارول کیږي، مګر بیا هم ګمارونکي د سپارښتنې انجن ته ګوري کله چې د نوي ګمارلو په لټه کې وي.

د ایمیزون استخدام وسیله په نهایت کې د کلونو کار وروسته له مینځه وړل شوې ، مګر درس دوام لري ، د الګوریتمونو او AI وسیلو روزنې پرمهال د ډیټا کیفیت اهمیت په ګوته کوي. د "لوړ کیفیت" ډاټا څه ډول ښکاري؟ په لنډه توګه، دا پنځه بکسونه چک کوي:

1. اړوند

د لوړ کیفیت په پام کې نیولو سره، ډاټا باید د پریکړې کولو پروسې ته ارزښتناکه څه راوړي. ایا د دولتي اتلولۍ قطب والټر په توګه د دندې غوښتونکي د دریځ او په کار کې د دوی فعالیت ترمینځ اړیکه شتون لري؟ دا ممکنه ده، مګر دا خورا ناشونې ښکاري. د هغو معلوماتو له مینځه وړلو سره چې اړونده ندي، یو الګوریتم کولی شي د معلوماتو په ترتیب کولو تمرکز وکړي چې واقعیا پایلې اغیزه کوي.

2. دقیق

هغه معلومات چې تاسو یې کاروئ باید په سمه توګه د هغه نظرونو استازیتوب وکړي چې تاسو یې ازموینه کوئ. که نه، دا د دې ارزښت نلري. د مثال په توګه، ایمیزون خپل د استخدام الګوریتم د 10 کلونو غوښتنلیک ورکوونکي ریزومونو په کارولو سره روزلی، مګر دا څرګنده نده چې آیا شرکت د لومړي ځل لپاره د دې ریزومونو په اړه چمتو شوي معلومات تایید کړي. د حوالې چک کولو شرکت چیکسټر څخه څیړنې ښیي چې 78٪ غوښتونکي دروغ وايي یا به د دندې غوښتنلیک کې دروغ ویلو ته پام وکړي. که یو الګوریتم د کاندید د GPA په کارولو سره د سپارښتنې پریکړې کوي، د بیلګې په توګه، دا یو ښه نظر دی چې لومړی د دې شمیرو اعتبار تایید کړئ. دا پروسه به وخت او پیسې واخلي، مګر دا به بې له شکه ستاسو د پایلو دقت ته وده ورکړي.

3. په سمه توګه تنظیم او تشریح شوی

د ریزومونو پراساس د استخدام ماډل په حالت کې، تشریح کول نسبتا اسانه دي. په یو معنی، یو ریزوم مخکې له مخکې تشریح شوی، که څه هم هیڅ شک به استثنا نه وي. ډیری غوښتونکي خپل د کار تجربه د "تجربې" سرلیک لاندې او اړونده مهارتونه د "مهارتونو" لاندې لیست کوي. په هرصورت، په نورو حالتونو کې، لکه د سرطان سکرینینګ، ډاټا به ډیر متفاوت وي. معلومات ممکن د طبي عکس العمل په بڼه راشي، د فزیکي سکرینینګ پایلې، یا حتی د ډاکټر او ناروغ ترمنځ د کورنۍ روغتیا تاریخ او د سرطان مثالونو په اړه خبرې اترې، د معلوماتو د نورو ډولونو په منځ کې. د دې لپاره چې دا معلومات د دقیق کشف الګوریتم سره مرسته وکړي، دا باید په دقت سره تنظیم او تشریح شي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې د AI ماډل د سمو پایلو پراساس دقیق وړاندوینې کول زده کوي.

4. تازه

ایمیزون هڅه کوله داسې وسیله رامینځته کړي چې د ورته استخدام پریکړې بیا تولیدولو سره وخت او پیسې خوندي کړي چې انسانان په خورا لږ وخت کې کوي. د دې لپاره چې سپارښتنې د امکان تر حده دقیقې وي، ډاټا باید تازه وساتل شي. که چیرې یو شرکت یوځل د نوماندانو لپاره غوره توب څرګند کړي چې د ټایپ رایټرونو ترمیم کولو وړتیا لري، د بیلګې په توګه، دا تاریخي ګمارنې شاید د هر ډول رول لپاره د اوسني کاري غوښتونکو په فټنس باندې ډیر اغیزه ونلري. د پایلې په توګه، دا به ښه وي چې دوی لرې کړئ.

5. په مناسب ډول متنوع

د ایمیزون انجینرانو د غوښتونکو د حوض سره د الګوریتم روزنه غوره کړه چې په پراخه کچه نارینه وو. دا پریکړه یوه جدي تېروتنه وه، او دا د دې حقیقت له امله چې دا هغه ریزومونه وو چې شرکت یې په هغه وخت کې شتون درلود لږ جدي نه دی. د ایمیزون انجنیران کولی شي د ورته سره د معزز سازمانونو سره ملګرتیا وکړي شته پوستونه چې د کمښت د پوره کولو لپاره یې ډیرې ښځینه د کار غوښتونکي ترلاسه کړي، یا دا کیدی شي په مصنوعي ډول د نارینه وو د بیا پیلونو شمیر کم کړئ ترڅو د میرمنو شمیر سره سمون ولري او روزل شوي او د الګوریتم لارښود د خلکو ډیر درست استازیتوب سره. خبره دا ده چې معلومات تنوع کلیدی دی، او که چیرې په داخل کې د تعصب د له منځه وړلو لپاره ګډې هڅې ترسره نشي، متعصب محصولات به غالب شئ.

په ښکاره ډول، د لوړ کیفیت ډاټا یوازې له هیڅ ځای څخه نه ښکاري. پرځای یې، دا باید په پام کې نیولو سره د مطلوب پایلو سره په پام کې ونیول شي. د AI په ساحه کې، ډیری وختونه ویل کیږي چې "کچه د کثافاتو په معنی ده." دا بیان ریښتیا دی، مګر دا یو څه د کیفیت اهمیت په ګوته کوي. AI کولی شي د نه منلو وړ معلوماتو مقدار پروسس کړي او دا په هرڅه بدل کړي ، د سټاک غوره کولو څخه نیولې تر طبي تشخیص پورې سپارښتنې ګمارلو پورې. دا ظرفیت د انسانانو له وړتیا څخه ډیر دی، دا پدې مانا ده چې دا پایلې لوړوي. یو متعصب انسان استخدام کوونکی کولی شي یوازې ډیری میرمنې له پامه غورځوي ، مګر د AI متعصب استخدام کولی شي دوی ټولو ته سترګې په لار وي. په دې معنی، کثافات یوازې د کثافاتو د ایستلو په معنی نه دي - دا پدې مانا ده چې د "کثافاتو" ډیټا لږ مقدار کولی شي په ټوله ځمکه بدل شي.

د AI پراختیایي خنډونو لرې کول

د AI پراختیا هڅو کې د پام وړ خنډونه شامل دي پرته لدې چې دوی په کوم صنعت کې ترسره کیږي ، او د ممکنه نظر څخه بریالي محصول ته د رسیدو پروسه له ستونزو ډکه ده. د سم ډیټا ترلاسه کولو ننګونو او د ټولو اړوندو مقرراتو سره مطابقت کولو لپاره د دې نوم نه ښودلو اړتیا ترمینځ ، دا احساس کولی شي واقعیا د الګوریتم رامینځته کول او روزنه اسانه برخه ده.

د دې لپاره چې خپل سازمان ته د نوي AI پراختیا رامینځته کولو په هڅه کې اړینه ګټه ورکړئ ، تاسو به د شیپ په څیر شرکت سره ملګرتیا په پام کې ونیسئ. چیتن پاریخ او واتسال غیا شیپ تاسیس کړ ترڅو د شرکتونو سره د ډول ډول حلونو انجینر کولو کې مرسته وکړي چې کولی شي په متحده ایالاتو کې روغتیایی پاملرنې ته بدلون ورکړي د 16 کلونو څخه ډیر سوداګرۍ وروسته ، زموږ شرکت وده کړې چې له 600 څخه ډیر ټیم غړي پکې شامل کړي ، او موږ د سلګونو سره کار کړی دی. پیرودونکي د AI حلونو ته اړونکي نظریات بدل کړي.

زموږ د خلکو، پروسو او پلیټ فارم سره ستاسو د سازمان لپاره کار کوي، تاسو کولی شئ سمدلاسه لاندې څلور ګټې خلاص کړئ او خپله پروژه د بریالۍ پای ته رسولو په لور وګرځوئ:

1. ستاسو د معلوماتو ساینس پوهانو د آزادولو ظرفیت

ستاسو د معلوماتو ساینس پوهانو د آزادولو ظرفیت
دلته هیڅ شی شتون نلري چې د AI پراختیا پروسه د پام وړ وخت پانګونه کوي ، مګر تاسو تل کولی شئ هغه دندې غوره کړئ چې ستاسو ټیم ډیری وخت په ترسره کولو کې تیروي. تاسو د خپل ډیټا ساینس پوهان ګمارلي ځکه چې دوی د پرمختللي الګوریتمونو او ماشین زده کړې ماډلونو په پراختیا کې ماهرین دي ، مګر څیړنې په دوامداره توګه ښیي چې دا کارګران واقعیا د دوی 80٪ وخت د ډیټا په سرچینه کولو ، پاکولو او تنظیم کولو کې مصرفوي چې پروژه به ځواکمن کړي. د ډیټا ساینس پوهانو له درې پر څلورمې برخې څخه ډیر (76٪) راپور ورکوي چې د معلوماتو راټولولو دا غیر معمولي پروسې هم د دوی د دندې ترټولو غوره برخه وي ، مګر د کیفیت ډیټا اړتیا د حقیقي پرمختګ لپاره د دوی یوازې 20٪ وخت پریږدي ، کوم چې د ډیری ډیټا ساینس پوهانو لپاره خورا په زړه پوري او فکري هڅونکی کار. د دریمې ډلې پلورونکي لکه شیپ له لارې د معلوماتو سرچینې په واسطه، یو شرکت کولی شي خپل ګران او با استعداده ډیټا انجینرانو ته اجازه ورکړي چې خپل کار د ډیټا جانیټرانو په توګه بهر کړي او پرځای یې خپل وخت د AI حلونو برخو کې مصرف کړي چیرې چې دوی کولی شي خورا ارزښت تولید کړي.

2. د غوره پایلو د ترلاسه کولو وړتیا

د غوره پایلو ترلاسه کولو وړتیا د AI پراختیا ډیری مشران پریکړه کوي چې د لګښتونو کمولو لپاره د خلاصې سرچینې یا کراوډ سورس ډیټا وکاروي ، مګر دا پریکړه نږدې تل په اوږد مهال کې ډیر لګښت پای ته رسوي. دا ډول ډیټا په اسانۍ سره شتون لري، مګر دوی نشي کولی په احتیاط سره جوړ شوي ډیټا سیټونو کیفیت سره سمون ولري. د کراوډ سورس ډیټا په ځانګړي توګه د غلطیو ، تیروتنو او غلطۍ سره ډکه ده ، او پداسې حال کې چې دا مسلې ځینې وختونه ستاسو د انجینرانو د څارنې لاندې د پراختیا پروسې په جریان کې حل کیدی شي ، دا اضافي تکرارونه اخلي چې اړتیا نلري که تاسو د لوړې کچې سره پیل کړئ. - د پیل څخه د کیفیت ډاټا.

د خلاصې سرچینې ډیټا باندې تکیه کول یو بل عام شارټ کټ دی چې د خپل نیمګړتیاو سیټ سره راځي. د توپیر نشتوالی یو له لویو مسلو څخه دی، ځکه چې د خلاصې سرچینې ډیټا په کارولو سره روزل شوی الګوریتم د جواز لرونکي ډیټا سیټونو په پرتله په اسانۍ سره نقل کیږي. د دې لارې په تګ سره، تاسو په فضا کې د نورو ننوتلو څخه سیالۍ ته بلنه ورکوئ څوک چې کولی شي ستاسو نرخونه کم کړي او په هر وخت کې د بازار ونډه واخلي. کله چې تاسو په شیپ تکیه کوئ، تاسو د لوړ کیفیت ډیټا ته لاسرسی لرئ چې د مهارت لرونکي مدیریت کاري ځواک لخوا راټول شوي، او موږ کولی شو تاسو ته د ګمرک ډیټا سیټ لپاره یو ځانګړی جواز درکړو چې سیالي کونکي ستاسو په سخته ګټل شوي فکري ملکیت په اسانۍ سره د بیا جوړولو مخه نیسي.

3. تجربه لرونکو متخصصینو ته لاسرسی

تجربه لرونکو متخصصینو ته لاسرسی حتی که ستاسو په کور لیست کې ماهر انجینران او باصلاحیت ډیټا ساینس پوهان شامل وي ، ستاسو د AI وسیلې کولی شي له هغه حکمت څخه ګټه پورته کړي چې یوازې د تجربې له لارې راځي. زموږ د موضوع متخصصینو په خپلو برخو کې د AI ډیری پلي کولو مشري کړې او د لارې په اوږدو کې یې ارزښتناک درسونه زده کړل، او د دوی یوازینۍ موخه ستاسو سره مرسته کول دي.

د ډومین متخصصینو سره ستاسو لپاره د ډیټا پیژندلو، تنظیم کولو، درجه بندي کولو، او لیبل کولو سره، تاسو پوهیږئ چې ستاسو د الګوریتم روزلو لپاره کارول شوي معلومات کولی شي غوره ممکنه پایلې تولید کړي. موږ د کیفیت منظم تضمین هم ترسره کوو ترڅو ډاډ ترلاسه کړو چې ډاټا لوړ معیارونه پوره کوي او د هدف په توګه به نه یوازې په لابراتوار کې ، بلکه په ریښتیني نړۍ حالت کې هم ترسره شي.

4. د چټک پرمختګ مهال ویش

د AI پراختیا په شپه کې نه پیښیږي ، مګر دا ګړندي پیښ کیدی شي کله چې تاسو د شیپ سره ملګرتیا کوئ. په کور کې د معلوماتو راټولول او تشریح کول یو مهم عملیاتي خنډ رامینځته کوي چې د پراختیا پاتې پروسې ساتي. د شیپ سره کار کول تاسو ته د کارونې لپاره چمتو شوي ډیټا زموږ پراخه کتابتون ته فوري لاسرسی درکوي ، او زموږ ماهرین به وکولی شي هر ډول اضافي معلومات چې تاسو ورته اړتیا لرئ زموږ د صنعت ژورې پوهې او نړیوالې شبکې سره سرچینه کړئ. د سرچینې کولو او تشریح کولو بار پرته، ستاسو ټیم کولی شي سمدستي په ریښتینې پراختیا کې کار وکړي، او زموږ د روزنې ماډل کولی شي د دقیقو اهدافو د پوره کولو لپاره اړین تکرار کمولو لپاره د لومړنیو غلطو پیژندلو کې مرسته وکړي.

که تاسو چمتو نه یاست چې د خپل ډیټا مدیریت ټول اړخونه بهر کړئ ، شیپ د کلاوډ میشته پلیټ فارم هم وړاندیز کوي چې ټیمونو سره مرسته کوي مختلف ډوله ډیټا په خورا مؤثره توګه تولید ، بدلولو او تشریح کولو کې مرسته کوي ، پشمول د عکسونو ، ویډیو ، متن او آډیو ملاتړ. . شایپ کلاډ یو شمیر رواني اعتبار او د کاري فلو وسیلې شاملې دي ، لکه د کار بارونو تعقیب او نظارت کولو لپاره پیټینډ حل ، د پیچلي او ستونزمن آډیو ریکارډونو لیږد لپاره د لیږد وسیله ، او د کیفیت کنټرول برخه ترڅو د نه جوړجاړی کیفیت تضمین کړي. تر ټولو غوره، دا د توزیع وړ دی، نو دا کولی شي وده ومومي ځکه چې ستاسو د پروژې مختلف غوښتنې زیاتیږي.

د AI نوښت عمر یوازې پیل دی ، او موږ به په راتلونکو کلونو کې د نه منلو وړ پرمختګونه او نوښتونه وګورو چې د دې وړتیا لري چې ټول صنعتونه له سره تنظیم کړي یا حتی په ټوله کې ټولنه بدله کړي. په شیپ کې، موږ غواړو خپل مهارتونه د بدلون وړ ځواک په توګه کار کولو لپاره وکاروو، د نړۍ ترټولو انقلابي شرکتونو سره مرسته کوي ترڅو د هوښیار اهدافو ترلاسه کولو لپاره د AI حلونو ځواک وکاروي.

موږ د روغتیا پاملرنې غوښتنلیکونو او خبرو اترو AI کې ژوره تجربه لرو ، مګر موږ د نږدې هر ډول غوښتنلیک لپاره د ماډلونو روزنې لپاره اړین مهارتونه هم لرو. د نورو معلوماتو لپاره چې څنګه شیپ کولی شي ستاسو پروژې له نظر څخه پلي کولو کې مرسته وکړي ، زموږ په ویب پا onه کې موجود ډیری سرچینو ته یو نظر وګورئ یا نن ورځ موږ ته ورشئ.

د چټک پرمختګ مهال ویش

راځئ چې وغږېږو

  • په راجستر کولو سره، زه د شیپ سره موافق یم د پټتیا تګلاره او د خدماتو قوانين او زما رضایت راکړئ چې د شیپ څخه د B2B بازارموندنې اړیکه ترلاسه کړم.