डेटा विक्रेता

एक डेटा विक्रेता आपको हमेशा कम लागत देगा: इसका कारण यहां बताया गया है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग से जुड़ी सभी परियोजनाओं के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है। एकमात्र तरीका जिससे एआई सिस्टम अपने उद्देश्य के लिए अधिक सटीक और प्रासंगिक बनना सीख सकता है, वह है लागू जानकारी दर्ज करना। डेटा सेट की सोर्सिंग और तैयारी ठीक वही जगह है जहां कंपनियां एआई और मशीन लर्निंग क्षमता का उपयोग करने के लिए संघर्ष करती हैं।

एआई प्रशिक्षण के लिए सटीक परिणाम देने के लिए मशीनों के लिए भारी मात्रा में प्रासंगिक डेटा के लगातार इनपुट की आवश्यकता होती है। इस तरह वे हर उपज के साथ और अधिक तेज़ होना सीखते हैं। गुणवत्तापूर्ण डेटा की सोर्सिंग कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियाँ पेश करती है। उनके पास या तो निरंतर स्रोत ख़त्म हो रहे हैं या उन्हें डर है कि डेटा संग्रह कंपनियों के साथ सहयोग करने के लिए आवश्यक धन ख़त्म हो जाएगा।

एक आम ग़लतफ़हमी यह है कि डेटा विक्रेता व्यवसाय मालिकों के लिए किफायती नहीं हैं। हम आपके एआई प्रशिक्षण को आउटसोर्स करने की लागत और कैसे एक निवेश लंबे समय में पैसा बचाएगा, इस पर चर्चा करेंगे।

डेटा के विभिन्न स्रोत

यह समझने के लिए कि डेटा विक्रेता लागत-प्रभावी कैसे हैं, हमें पहले डेटा अधिग्रहण के कई स्रोतों और उनके अद्वितीय फायदे और नुकसान को समझना होगा। प्रत्येक स्रोत के बारे में अपनी समझ को आगे बढ़ाने से आपको प्रत्येक के लाभ और कमियों का अंदाजा हो जाएगा।

स्रोतफायदेनुकसान
मुक्त संसाधनवे उद्योगों और बाजार क्षेत्रों में मुफ्त में डेटासेट प्रदान करते हैं।सही डेटासेट खोजने से पहले कई डेटासेट और श्रेणियों का पता लगाने के लिए अनगिनत घंटों के मैन्युअल काम की आवश्यकता होती है।
कंपनियों के पास कई विकल्प हैं, उदाहरण के लिए, कागल, एडब्ल्यूएस, गूगल डेटासेट सर्च इंजन और कई अन्य।डेटासेट अधिकतर कच्चे और अशुद्ध होते हैं।
डेटा को मैन्युअल रूप से एनोटेट करना पड़ता है, जिसमें फिर से समय लगता है।
इसमें कुछ डेटासेट के लिए लाइसेंस संबंधी समस्याएं शामिल हो सकती हैं।
आंतरिक स्रोतवे प्रासंगिक डेटासेट प्रदान करते हैं क्योंकि वे कंपनी द्वारा परिभाषित विविध टचप्वाइंट के माध्यम से घर में तैयार किए जाते हैं।उपलब्ध डेटा की मात्रा ट्रैफ़िक, ट्रैक्शन और अन्य टचपॉइंट-आधारित मेट्रिक्स पर निर्भर करती है।
डेटासेट को आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है।विभागों के बीच और उनके भीतर सहयोग कभी-कभी चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
यदि आपके उत्पाद के बाजार में आने का समय सीमित है, तो आंतरिक स्रोत महत्वपूर्ण देरी का कारण बन सकते हैं।
डेटा एनोटेशन अभी भी एक मैन्युअल कार्य है.
भुगतान स्रोत या डेटा विक्रेतागुणवत्तापूर्ण एआई प्रशिक्षण डेटा के बारहमासी स्रोत।आपका उत्पाद कितना विशिष्ट है, इसके आधार पर महंगा हो सकता है।
डेटासेट को प्रोजेक्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है।
डेटा हमेशा समय पर वितरित किया जाता है, चाहे आपका बाज़ार में आने का समय कुछ भी हो।
विक्रेताओं द्वारा लाइसेंसिंग और अनुपालन का ध्यान रखा जाता है।
डिलीवरी से पहले डेटासेट को एनोटेट किया जाता है और गुणवत्ता की जांच की जाती है।

यदि आप ऊपर दी गई तालिका को देखेंगे, तो आप समझेंगे कि डेटा विक्रेता नुकसान की तुलना में अधिक लाभ प्रदान करते हैं। आपको बेहतर विचार देने के लिए आइए इन पहलुओं पर विस्तार से गौर करें।

आइए आज आपकी एआई प्रशिक्षण डेटा आवश्यकता पर चर्चा करें।

कैसे एक डेटा विक्रेता आपके एआई प्रोजेक्ट्स के लिए हमेशा फायदेमंद होता है

डेटा विक्रेता आपके एआई प्रोजेक्ट्स के लिए हमेशा फायदेमंद होता है डेटा विक्रेता अपने क्षेत्र में विशेषज्ञ हैं। वे ऐसे अग्रणी हैं जो मुख्यधारा बनने से पहले ही एआई और एमएल से परिचित थे। डेटा संग्रह कंपनियां उनके पास विशाल नेटवर्क और डेटाबेस तक पहुंच है जिसमें विभिन्न प्रकार के डेटासेट हैं। उनके पास अपने नेटवर्क और संपर्कों का उपयोग करके नए डेटासेट उत्पन्न करने का प्रभाव और बुनियादी ढांचा भी है।

डेटा संग्रह कंपनियाँ आपकी परियोजनाओं के लिए लगातार त्रुटिहीन डेटासेट वितरित करेंगी। इसके अलावा, यहां कुछ योग्यताएं दी गई हैं जो वे सहयोग में लाते हैं:

  • विक्रेता विभिन्न प्रारूपों से डेटा उत्पन्न, संग्रहित और वितरित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप अपने ऐप के लिए ध्वनि खोज मॉड्यूल विकसित करने का इरादा रखते हैं, तो वे आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप आपको ध्वनि डेटा प्राप्त कर सकते हैं। वे आपके प्रोजेक्ट के लिए लाभप्रद छवि, पाठ या वीडियो-आधारित डेटा भी प्रदान कर सकते हैं।
  • डेटा विशेषज्ञ लाइसेंसिंग और नियामक अनुपालन के साथ आने वाली सभी बाधाओं और सिरदर्द का ध्यान रखेंगे। उनके द्वारा प्रदान किए जाने वाले डेटासेट पूरी तरह से सीमाओं से रहित होंगे।
  • डेटा संग्रहण कंपनियां यह सुनिश्चित करती हैं कि आपके द्वारा प्राप्त डेटा निष्पक्ष है, या वे आपको संभावित पूर्वाग्रहों के बारे में बताएंगे ताकि आप प्रासंगिक परिणामों के लिए अपने सिस्टम को संशोधित कर सकें।
  • आपको पृष्ठभूमि, जनसांख्यिकी, बाज़ार खंड और आवश्यकतानुसार अन्य महत्वपूर्ण खंडों से सबसे अद्यतन डेटासेट मिलेंगे।

डेटा विक्रेता कम महंगे क्यों हैं?

डेटा विक्रेता और विशेषज्ञ प्रतिस्पर्धी दरें वसूल सकते हैं क्योंकि उनके पास थोक परियोजनाओं के लिए अनुकूलित अनुबंध हैं। उनका विशाल नेटवर्क भी प्राथमिक कारणों में से एक है कि वे लंबे समय में कम महंगे साबित होते हैं। वर्षों से उद्योग में रहने के कारण, वे जानते हैं कि प्रत्येक प्रकार के डेटासेट के लिए कौन सा स्रोत लागू है, सीमित समय सीमा के तहत तेजी से डेटा कैसे प्राप्त किया जाए, और सटीक डेटासेट के लिए किससे संपर्क किया जाए।

जैसे-जैसे आपके सहयोग की अवधि बढ़ेगी, वे आपकी आवश्यकताओं को समझेंगे और स्वायत्त रूप से गुणवत्ता वाले डेटासेट वितरित करेंगे। आप डेटा गुणवत्ता अनुकूलन चक्र, ओवरहेड लागत, प्रशिक्षण, एनोटेशन और अन्य महंगे खर्चों पर बिल्कुल शून्य खर्च करेंगे।

द शेप एडवांटेज

शैप में, हम डेटा एनोटेशन और अधिग्रहण के क्षेत्र में अनुभवी हैं। 13 वर्षों से अधिक के अनुभव के साथ, हम डेटा आवश्यकताओं को बाजार में किसी अन्य की तरह नहीं समझते हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपके द्वारा प्राप्त डेटा अपलोड के लिए तैयार है, हमारे पास तीन दौर की कठोर गुणवत्ता जांच है। हमें अपनी पारदर्शिता पर भी गर्व है और हमने अपने वादों को पूरा करने के लिए अपना मॉडल बनाया है।

एक त्वरित केस अध्ययन

हम प्रदान करने में विशेषज्ञ हैं गुणवत्ता स्वास्थ्य देखभाल डेटा. हमारा सबसे सफल सहयोग एक बीमा कंपनी के साथ रहा है। वे अपने बीमाकर्ताओं की बीमारियों के विकसित होने की संभावना का आकलन करने और तदनुसार अनुकूलित प्रीमियम की पेशकश करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण जैसे एआई-संचालित मॉड्यूल को तैनात करना चाहते थे।

परिणामों की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए, उन्हें विशिष्ट जनसांख्यिकी से भारी मात्रा में स्वास्थ्य देखभाल डेटा की आवश्यकता थी। स्वेच्छा से प्रदान किए गए विवरण के साथ, बीमाकर्ता उनकी जीवनशैली, आनुवंशिकी, वंशानुगत और अन्य कारकों के आधार पर विकसित होने वाली संभावित स्थितियों का अंदाजा लगाने में सक्षम होंगे। बीमा कंपनी ने डेटासेट के लिए हमारे साथ सहयोग किया और हमने उन्हें निर्धारित समय सीमा में वितरित किया।

स्वास्थ्य देखभाल डेटा से संबंधित महत्वपूर्ण चुनौतियों में से एक हमें सुनिश्चित करना है de-पहचान रोगी डेटा और कार्यान्वित HIPAA प्रोटोकॉल। हमारी कठोर प्रक्रिया ने गारंटी दी कि डेटा किसी भी प्रकार की पुन: पहचान से सुरक्षित रहेगा और अंततः सभी अनुपालन मानकों को पूरा करेगा।

लपेटकर

मुफ़्त संसाधनों का सहारा लेने के बजाय डेटा विक्रेताओं का उपयोग करने से लंबे समय में पैसे की बचत होती है और आपकी कंपनी तेजी से विकास के लिए तैयार होती है। यदि आप चाहते हैं कि आपके एआई मॉड्यूल सटीक परिणाम दें, तो आपको पहले उन्हें प्रासंगिक डेटा खिलाना चाहिए, जो केवल हमारे जैसे विशेषज्ञों से ही आ सकता है।

अपने विचारों और आवश्यकताओं पर चर्चा करने के लिए आज ही हमसे संपर्क करें।

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