د ډاټا ټولګه

د معلوماتو راټولول څه شی دی؟ هرڅه چې یو پیل کونکی باید پوه شي

ایا تاسو کله هم حیران شوي یاست؟
د معلوماتو ډولونه

د AI ډیټا راټولول: هرڅه چې تاسو ورته اړتیا لرئ پوه شئ

هوښیار AI او ML ماډلونه صنعتونه بدلوي ، د وړاندوینې روغتیا پاملرنې څخه خپلواکو موټرو او هوښیار چیټ بوټونو ته. مګر دا ځواکمن ماډلونه څه شی کوي؟ ډاټا. د لوړ کیفیت ډاټا، او ډیری یې. دا لارښود د AI لپاره د معلوماتو راټولولو پراخه کتنه وړاندې کوي، هر هغه څه پوښي چې یو پیل کونکی ورته اړتیا لري.

د AI لپاره د معلوماتو راټولول څه شی دی؟
د AI لپاره د معلوماتو راټولول د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره اړین خام ډیټا راټولول او چمتو کول شامل دي. دا ډاټا کولی شي مختلف ډولونه واخلي، پشمول متن، انځورونه، آډیو او ویډیو. د اغیزمن AI روزنې لپاره، راټول شوي معلومات باید وي:

  • پراخه: لوی ډیټاسیټونه عموما د قوي AI ماډلونو روزنې لپاره اړین دي.
  • متنوع: ډاټا باید د ریښتینې نړۍ بدلون استازیتوب وکړي چې ماډل به ورسره مخ شي.
  • لیبل شوی: د څارنې زده کړې لپاره، ډاټا باید د سم ځوابونو سره نښه شي ترڅو د ماډل زده کړې الرښوونه وکړي.

د حل لاره: د معلوماتو راټولول (د ML ماډلونو روزلو لپاره د معلوماتو راټولولو لوی مقدار.)

د ml ماډلونو لپاره د AI روزنې ډیټا ترلاسه کول

د ML ماډلونو لپاره د AI روزنې ډیټا ترلاسه کول

د معلوماتو اغیزمن راټولول په احتیاط سره پلان کول او اجرا کول شامل دي. کلیدي نظرونه پدې کې شامل دي:

  • د اهدافو تعریف: د معلوماتو راټولولو پیل کولو دمخه د خپل AI پروژې اهداف په واضح ډول وپیژنئ.
  • د ډیټا سیټ چمتو کول: د ډیری ډیټاسیټونو لپاره پلان (روزنه، اعتبار، ازموینه).
    د بودیجې مدیریت: د معلوماتو راټولولو او تشریح کولو لپاره ریښتینې بودیجه رامینځته کړئ.
  • د معلوماتو تړاو: ډاډ ترلاسه کړئ چې راټول شوي معلومات د ځانګړي AI ماډل او د هغې د کارونې مطلوب قضیې سره تړاو لري.
  • د الګوریتم مطابقت: هغه الګوریتمونه په پام کې ونیسئ چې تاسو به یې کاروئ او د دوی د معلوماتو اړتیاوې.
  • د زده کړې طریقه: معلومه کړئ چې ایا تاسو به د څارنې، غیر څارل شوي، یا د پیاوړتیا زده کړې کاروئ.

د معلوماتو راټولولو میتودونه

د روزنې معلوماتو ترلاسه کولو لپاره ډیری میتودونه کارول کیدی شي:

  1. وړیا سرچینې: په عامه توګه موجود ډیټاسیټونه (د بیلګې په توګه، کیګل، ګوګل ډیټاسیټونه، اوپن ایم ایل)، خلاص فورمونه (د بیلګې په توګه، Reddit، Quora). یادونه:: د وړیا ډیټاسیټونو کیفیت او تړاو په دقت سره ارزونه وکړئ.
  2. داخلي سرچینې: ستاسو د سازمان دننه ډاټا (د بیلګې په توګه، CRM، ERP سیسټمونه).
  3. تادیه شوي سرچینې: د دریمې ډلې ډیټا چمتو کونکي ، د ډیټا سکریپینګ وسیلې.
عوامل

د معلوماتو راټولولو لپاره بودیجه

د معلوماتو راټولولو لپاره بودیجه د ډیری فکتورونو په پام کې نیولو ته اړتیا لري:

  • د پروژې ساحه: اندازه، پیچلتیا، د AI ټیکنالوژۍ ډول (د بیلګې په توګه، ژوره زده کړه، NLP، کمپیوټر لید).
  • د معلوماتو حجم: د اړتیا وړ ډیټا مقدار د پروژې پیچلتیا او د ماډل اړتیاو پورې اړه لري.
  • د نرخ کولو تګلاره: د پلورونکي قیمت د معلوماتو کیفیت، پیچلتیا، او د چمتو کونکي تخصص پر بنسټ توپیر لري.
  • د منابعو طریقه: لګښتونه به د دې پورې اړه ولري چې ایا ډاټا په داخلي توګه سرچینه کیږي، د وړیا سرچینو څخه، یا د تادیه شوي پلورونکو څخه.
د معلوماتو کیفیت

د معلوماتو کیفیت څنګه اندازه کول؟

د دې لپاره چې ډاډ ترلاسه کړئ چې ایا سیسټم ته ورکړل شوي معلومات لوړ کیفیت لري یا نه ، ډاډ ترلاسه کړئ چې دا لاندې پیرامیټرو ته غاړه کیږدي:

  • د ځانګړي کارونې قضیې لپاره ټاکل شوی
  • د ماډل ډیر هوښیار کولو کې مرسته کوي
  • د تصمیم نیولو چټکتیا 
  • د ریښتیني وخت ساختمان استازیتوب کوي

د ذکر شویو اړخونو سره سم، دلته هغه ځانګړتیاوې دي چې تاسو غواړئ ستاسو ډیټاسیټونه ولري:

  1. یووالي: حتی که د ډیټا ټوټې له ډیری لارو څخه سرچینه اخیستل کیږي، دوی اړتیا لري په یوشان ډول وڅیړل شي، د ماډل پورې اړه لري. د مثال په توګه ، د ښه موسمي تشریح شوي ویډیو ډیټاسیټ به یونیفورم نه وي که چیرې د آډیو ډیټاسیټونو سره جوړه شي چې یوازې د NLP ماډلونو لکه چیټ بوټس او غږ معاونینو لپاره وي.
  2. مطابقت: ډیټا سیټونه باید ثابت وي که دوی غواړي د لوړ کیفیت په توګه وپیژندل شي. دا پدې مانا ده چې د معلوماتو هر واحد باید د ماډل لپاره د تصمیم نیولو ګړندي کولو هدف وي ، د کوم بل واحد لپاره د تکمیلي فاکتور په توګه.
  3. جامعیت: د ماډل هر اړخ او ځانګړتیا پلان کړئ او ډاډ ترلاسه کړئ چې سرچینه شوي ډیټاسیټونه ټول اساسات پوښي. د مثال په توګه، د NLP اړونده ډاټا باید سیمانټیک، نحوي، او حتی د شرایطو اړتیاوو ته غاړه کیږدي. 
  4. تړاو: که تاسو په ذهن کې ځینې پایلې لرئ، ډاډ ترلاسه کړئ چې ډاټا دواړه یونیفورم او اړونده دي، د AI الګوریتمونو ته اجازه ورکوي چې دوی په اسانۍ سره پروسس کړي. 
  5. متنوع: د 'یونیفارمیت' اقتباس ته متضاد ښکاري؟ دقیقا نه لکه متنوع ډیټاسیټونه مهم دي که تاسو غواړئ ماډل په هولیسټیک ډول وروزل کړئ. پداسې حال کې چې دا کیدای شي بودیجه پراخه کړي، ماډل ډیر هوښیار او د پام وړ کیږي.
  6. دقت معلومات باید د غلطیو او تضادونو څخه پاک وي.
د پای څخه تر پای AI روزنې ډیټا خدمت چمتو کونکي ته د بورډ کولو ګټې

د پای څخه تر پایه د AI روزنې ډیټا خدماتو چمتو کونکي کې د بورډ کولو ګټې

د ګټو لیست کولو دمخه، دلته هغه اړخونه دي چې د عمومي معلوماتو کیفیت ټاکي:

  • پلیټ فارم کارول شوی 
  • خلک ښکیل دي
  • پروسه تعقیب شوه

او په لوبې کې د تجربه لرونکي پای څخه تر پای خدمت چمتو کونکي سره ، تاسو غوره پلیټ فارم ته لاسرسی ومومئ ، ډیری تجربه لرونکي خلک ، او ازمول شوي پروسې چې واقعیا تاسو سره د ماډل بشپړتیا ته روزنه کې مرسته کوي.

د توضیحاتو لپاره ، دلته ځینې نور جوړ شوي ګټې دي چې د اضافي لید مستحق دي:

  1. تړاو: د پای څخه تر پای پورې خدمت چمتو کونکي کافي تجربه لري چې یوازې ماډل او الګوریتم ځانګړي ډیټاسیټونه چمتو کړي. برسیره پردې، دوی د سیسټم پیچلتیا، ډیموګرافیک، او د بازار ویش په پام کې نیسي. 
  2. تنوع: ځینې ​​ماډلونه د اړوندو ډیټاسیټونو ټرک بارونو ته اړتیا لري ترڅو وکوالی شي دقیق پریکړې وکړي. د مثال په توګه، د ځان چلولو موټرې. له پای څخه تر پای پورې، تجربه لرونکي خدمت چمتو کونکي د حتی د پلورونکي متمرکز ډیټاسیټونو په اخیستلو سره د تنوع اړتیا په پام کې نیسي. په واضح ډول ووایاست، هر هغه څه چې ممکن د ماډلونو او الګوریتمونو لپاره معنی ولري چمتو شوي.
  3. ټاکل شوي معلومات: د تجربه لرونکو خدماتو چمتو کونکو په اړه غوره شی دا دی چې دوی د ډیټاسیټ رامینځته کولو لپاره یو ګام ګام تعقیبوي. دوی اړونده ټوټې د تشریح کونکو لپاره د ځانګړتیاو سره ټګ کوي ترڅو معنی ولري.
  4. لوړ پای تشریح: تجربه لرونکي خدمت چمتو کونکي د اړونده موضوع متخصصین ګماري ترڅو بشپړتیا ته د ډیټا لویې برخې تشریح کړي.
  5. د لارښوونو له مخې د پیژندنې له منځه وړل: د معلوماتو امنیت مقررات کولی شي ستاسو د AI روزنې کمپاین رامینځته یا مات کړي. په هرصورت، د پای څخه تر پای پورې د خدماتو چمتو کونکي، د GDPR، HIPAA، او نورو چارواکو پورې اړوند هرې موافقې مسلې ته پاملرنه کوي او تاسو ته اجازه درکوي چې د پروژې پراختیا باندې بشپړ تمرکز وکړئ.
  6. صفر تعصب: په کور کې د معلوماتو راټولونکو، کلینرانو، او تشریح کونکو برعکس، د اعتبار وړ خدمت چمتو کونکي د موډلونو څخه د AI تعصب له منځه وړلو ټینګار کوي ترڅو ډیرې موخې پایلې او دقیقې پایلې بیرته راولي.
د سم معلوماتو راټولولو پلورونکي غوره کول

د سم معلوماتو راټولولو پلورونکي غوره کول

د AI هر روزنیز کمپاین د معلوماتو راټولولو سره پیل کیږي. یا، دا ویل کیدی شي چې ستاسو د AI پروژه اکثرا د ډیټا کیفیت په څیر اغیزمنه ده چې میز ته راوړل کیږي.

له همدې امله، دا مشوره ورکول کیږي چې د دندې لپاره د معلوماتو راټولولو سم پلورونکي ته ورشئ، څوک چې لاندې لارښوونې تعقیبوي:

  • نوښت او انفرادیت
  • پر وخت تحویلي
  • دقت
  • بشپړتیا
  • رضایت

او دلته هغه فاکتورونه دي چې تاسو ورته اړتیا لرئ د یوې ادارې په توګه په سم انتخاب کې د صفر کولو لپاره چیک کړئ:

  1. د معلوماتو کیفیت: د کیفیت ارزولو لپاره د نمونې ډیټاسیټونو غوښتنه وکړئ.
  2. اطاعت: د اړونده معلوماتو محرمیت مقرراتو ته د عمل تصدیق کول.
  3. د پروسې شفافیت: د دوی د معلوماتو راټولولو او تشریح کولو پروسې درک کړئ.
  4. د تعصب کمول: Iد تعصب د حل لپاره د دوی د چلند په اړه پوښتنه وکړئ.
  5. سکوالیت: ډاډ ترلاسه کړئ چې د دوی وړتیاوې ستاسو د پروژې ودې سره اندازه کولی شي.

د پیل لپاره چمتو یاست؟

د معلوماتو راټولول د هرې بریالۍ AI پروژې بنسټ دی. په دې لارښود کې بیان شوي د کلیدي ملاحظاتو او غوره کړنو په پوهیدو سره، تاسو کولی شئ په مؤثره توګه د ځواکمن او اغیزمن AI ماډلونو جوړولو لپاره اړین معلومات ترلاسه او چمتو کړئ. زموږ د معلوماتو راټولولو خدماتو په اړه نور معلومات ترلاسه کولو لپاره نن ورځ موږ سره اړیکه ونیسئ.

د کلیدي معلوماتو راټولولو مفاهیمو بصري لنډیز لپاره زموږ انفوګرافیک ډاونلوډ کړئ.

ټولنیز شریکول