एआई विकास बाधाओं पर काबू पाने की कुंजी

अधिक विश्वसनीय डेटा

परिचय

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने कल्पनाओं पर कब्जा करना शुरू कर दिया जब 1939 में "द विज़ार्ड ऑफ ओज़" का टिन मैन सिल्वर स्क्रीन पर आया, और तब से इसने युगचेतना में अपनी मजबूत पकड़ बना ली है। हालाँकि, अनुप्रयोग में, एआई उत्पाद नियमित उछाल-और-मंदी चक्रों से गुज़रे हैं, जिन्होंने अब तक सबसे प्रभावशाली अपनाने को बाधित किया है।

तेजी के दौरान, इंजीनियरों और शोधकर्ताओं ने जबरदस्त प्रगति की है, लेकिन जब उनकी आकांक्षाएं अनिवार्य रूप से उस समय उपलब्ध कंप्यूटिंग क्षमताओं से आगे निकल जाती हैं, तो निष्क्रियता की अवधि आ जाती है। सौभाग्य से, 1965 में मूर के कानून द्वारा भविष्यवाणी की गई कंप्यूटिंग शक्ति में तेजी से वृद्धि अधिकांश भाग के लिए सटीक साबित हुई है, और इस वृद्धि के महत्व को बढ़ा-चढ़ाकर बताना मुश्किल है।

ऐ विकास बाधाएँ
ईबुक पढ़ें: एआई विकास बाधाओं पर काबू पाने की कुंजी, या ईबुक का पीडीएफ संस्करण डाउनलोड करें।

एआई विकास बाधाओं पर काबू पाने की कुंजी: अधिक विश्वसनीय डेटा

आज, औसत व्यक्ति की जेब में अब लाखों गुना अधिक कंप्यूटिंग शक्ति है, जितनी नासा को 1969 में चंद्रमा पर उतरने के लिए मिली थी। वही सर्वव्यापी उपकरण जो आसानी से कंप्यूटिंग शक्ति की प्रचुरता को प्रदर्शित करता है, एआई के स्वर्ण युग के लिए एक और शर्त को भी पूरा कर रहा है: डेटा की प्रचुरता। सूचना अधिभार अनुसंधान समूह की अंतर्दृष्टि के अनुसार, दुनिया का 90% डेटा पिछले दो वर्षों में बनाया गया था। अब जबकि कंप्यूटिंग शक्ति में घातीय वृद्धि अंततः डेटा उत्पादन में समान रूप से तीव्र वृद्धि के साथ परिवर्तित हो गई है, एआई डेटा नवाचार इतने तेजी से बढ़ रहे हैं कि कुछ विशेषज्ञों का मानना ​​​​है कि चौथी औद्योगिक क्रांति शुरू हो जाएगी।

नेशनल वेंचर कैपिटल एसोसिएशन के डेटा से संकेत मिलता है कि 6.9 की पहली तिमाही में एआई सेक्टर में रिकॉर्ड 2020 बिलियन डॉलर का निवेश हुआ। एआई टूल्स की क्षमता को देखना मुश्किल नहीं है क्योंकि यह पहले से ही हमारे चारों ओर इस्तेमाल किया जा रहा है। AI उत्पादों के लिए कुछ अधिक दृश्यमान उपयोग के मामले Spotify और Netflix जैसे हमारे पसंदीदा अनुप्रयोगों के पीछे अनुशंसा इंजन हैं। हालाँकि सुनने के लिए किसी नए कलाकार की खोज करना या बार-बार देखने के लिए एक नया टीवी शो खोजना मज़ेदार है, लेकिन ये कार्यान्वयन अपेक्षाकृत कम जोखिम वाले हैं। अन्य एल्गोरिदम ग्रेड टेस्ट स्कोर - आंशिक रूप से यह निर्धारित करते हैं कि छात्रों को कॉलेज में कहाँ स्वीकार किया जाता है - और फिर भी अन्य उम्मीदवार के बायोडाटा को छानते हैं, यह तय करते हैं कि किन आवेदकों को एक विशेष नौकरी मिलेगी। कुछ एआई उपकरण जीवन-या-मृत्यु पर भी प्रभाव डाल सकते हैं, जैसे कि एआई मॉडल जो स्तन कैंसर की जांच करता है (जो डॉक्टरों से बेहतर प्रदर्शन करता है)।

एआई विकास के वास्तविक दुनिया के उदाहरणों और अगली पीढ़ी के परिवर्तनकारी उपकरण बनाने की होड़ में लगे स्टार्टअप्स की संख्या में लगातार वृद्धि के बावजूद, प्रभावी विकास और कार्यान्वयन की चुनौतियां बनी हुई हैं। विशेष रूप से, एआई आउटपुट उतना ही सटीक होता है जितना इनपुट अनुमति देता है, जिसका अर्थ है कि गुणवत्ता सर्वोपरि है।

ऐ विकास बाधाएँ

एआई समाधानों में असंगत डेटा गुणवत्ता की चुनौती

सोशल मीडिया टुडे के अनुसार, वास्तव में हर दिन अविश्वसनीय मात्रा में डेटा उत्पन्न हो रहा है: 2.5 क्विंटिलियन बाइट्स। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि यह सब आपके एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के योग्य है। कुछ डेटा अधूरा है, कुछ निम्न-गुणवत्ता वाला है, और कुछ बिल्कुल गलत है, इसलिए इस दोषपूर्ण जानकारी का उपयोग करने से आपके (महंगे) एआई डेटा नवाचार में समान लक्षण सामने आएंगे। गार्टनर के शोध के अनुसार, 85 तक बनाई गई लगभग 2022% AI परियोजनाएं पक्षपातपूर्ण या गलत डेटा के कारण गलत परिणाम देंगी। हालाँकि आप किसी ऐसे गाने की सिफ़ारिश को आसानी से छोड़ सकते हैं जो आपकी रुचि के अनुरूप नहीं है, अन्य ग़लत एल्गोरिदम के लिए महत्वपूर्ण वित्तीय और प्रतिष्ठित लागत आती है।

2018 में, अमेज़ॅन ने 2014 से उत्पादन में एक एआई-पावर्ड हायरिंग टूल का उपयोग करना शुरू किया, जिसमें महिलाओं के प्रति एक मजबूत और अचूक पूर्वाग्रह था। यह पता चला है कि टूल को रेखांकित करने वाले कंप्यूटर मॉडल को एक दशक से अधिक समय तक कंपनी को सौंपे गए बायोडाटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था। क्योंकि अधिकांश तकनीकी आवेदक पुरुष थे (और अब भी हैं, शायद इस तकनीक के कारण), एल्गोरिदम ने "महिलाओं" को कहीं भी शामिल करने वाले रिज्यूमे को दंडित करने का निर्णय लिया - उदाहरण के लिए महिला फुटबॉल कप्तान या महिला व्यवसाय समूह। यहां तक ​​कि दो महिला कॉलेजों के आवेदकों को दंडित करने का भी निर्णय लिया गया। अमेज़ॅन का दावा है कि संभावित उम्मीदवारों के मूल्यांकन के लिए टूल का उपयोग कभी भी एकमात्र मानदंड के रूप में नहीं किया गया था, फिर भी भर्तीकर्ता नई नियुक्तियों की तलाश करते समय अनुशंसा इंजन को देखते थे।

अमेज़ॅन हायरिंग टूल को अंततः वर्षों के काम के बाद समाप्त कर दिया गया था, लेकिन सबक अभी भी बना हुआ है, जो एल्गोरिदम और एआई टूल को प्रशिक्षित करते समय डेटा गुणवत्ता के महत्व पर प्रकाश डालता है। "उच्च-गुणवत्ता" डेटा कैसा दिखता है? संक्षेप में, यह इन पाँच बक्सों की जाँच करता है:

1. प्रासंगिक

उच्च-गुणवत्ता माने जाने के लिए, डेटा को निर्णय लेने की प्रक्रिया में कुछ मूल्यवान लाना होगा। क्या नौकरी आवेदक की राज्य चैंपियन पोल वाल्टर की स्थिति और काम पर उनके प्रदर्शन के बीच कोई संबंध है? यह संभव है, लेकिन यह बहुत ही असंभावित लगता है। जो डेटा प्रासंगिक नहीं है उसे हटाकर, एक एल्गोरिदम उन सूचनाओं को छांटने पर ध्यान केंद्रित कर सकता है जो वास्तव में परिणामों को प्रभावित करती हैं।

2. सटीक

आप जिस डेटा का उपयोग कर रहे हैं वह उन विचारों का सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करना चाहिए जिनका आप परीक्षण कर रहे हैं। यदि नहीं, तो यह इसके लायक नहीं है. उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन ने 10 वर्षों के आवेदकों के बायोडाटा का उपयोग करके अपने भर्ती एल्गोरिदम को प्रशिक्षित किया, लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि कंपनी ने पहले उन बायोडाटा पर दी गई जानकारी की पुष्टि की थी या नहीं। संदर्भ जाँच कंपनी चेकस्टर के शोध से पता चलता है कि 78% आवेदक नौकरी आवेदन पर झूठ बोलते हैं या झूठ बोलने पर विचार करेंगे। उदाहरण के लिए, यदि कोई एल्गोरिदम किसी उम्मीदवार के GPA का उपयोग करके अनुशंसा निर्णय ले रहा है, तो पहले उन नंबरों की प्रामाणिकता की पुष्टि करना एक अच्छा विचार है। इस प्रक्रिया में समय और पैसा लगेगा, लेकिन इससे आपके परिणामों की सटीकता में भी निस्संदेह सुधार होगा।

3. उचित रूप से व्यवस्थित और एनोटेट किया हुआ

बायोडाटा पर आधारित नियुक्ति मॉडल के मामले में, एनोटेशन अपेक्षाकृत आसान है। एक अर्थ में, एक बायोडाटा पूर्व-एनोटेट किया हुआ आता है, हालांकि इसमें कोई संदेह नहीं है कि अपवाद भी होंगे। अधिकांश आवेदक अपने नौकरी के अनुभव को "अनुभव" शीर्षक के अंतर्गत और प्रासंगिक कौशल को "कौशल" के अंतर्गत सूचीबद्ध करते हैं। हालाँकि, अन्य स्थितियों में, जैसे कि कैंसर स्क्रीनिंग में, डेटा बहुत अधिक विविध होगा। जानकारी मेडिकल इमेजिंग, शारीरिक जांच के परिणाम, या यहां तक ​​कि परिवार के स्वास्थ्य इतिहास और कैंसर के उदाहरणों के बारे में डॉक्टर और रोगी के बीच बातचीत के अलावा डेटा के अन्य रूपों में भी आ सकती है। इस जानकारी को एक सटीक पहचान एल्गोरिदम में योगदान देने के लिए, इसे सावधानीपूर्वक व्यवस्थित और एनोटेट किया जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि एआई मॉडल सही अनुमानों के आधार पर सटीक भविष्यवाणियां करना सीख सके।

4. अद्यतन

अमेज़ॅन एक ऐसा उपकरण बनाने का प्रयास कर रहा था जो मनुष्यों द्वारा बहुत कम समय में किए गए समान नियुक्ति निर्णयों को पुन: प्रस्तुत करके समय और धन की बचत करेगा। सिफ़ारिशों को यथासंभव सटीक बनाने के लिए, डेटा को अद्यतन रखने की आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए, यदि किसी कंपनी ने एक बार टाइपराइटर की मरम्मत करने की क्षमता वाले उम्मीदवारों के लिए प्राथमिकता प्रदर्शित की थी, तो इन ऐतिहासिक नियुक्तियों का संभवतः किसी भी प्रकार की भूमिका के लिए वर्तमान नौकरी आवेदकों की फिटनेस पर ज्यादा असर नहीं पड़ेगा। परिणामस्वरूप, उन्हें हटा देना ही बुद्धिमानी होगी।

5. उचित रूप से विविध

अमेज़ॅन इंजीनियरों ने आवेदकों के एक समूह के साथ एक एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने का विकल्प चुना जिसमें अधिकतर पुरुष थे। यह निर्णय एक गंभीर त्रुटि थी, और यह इस तथ्य से कम गंभीर नहीं है कि ये वही बायोडाटा थे जो कंपनी के पास उस समय उपलब्ध थे। अमेज़ॅन के इंजीनियर इसी तरह के प्रतिष्ठित संगठनों के साथ साझेदारी कर सकते थे उपलब्ध पदों में कमी को पूरा करने के लिए अधिक महिला नौकरी आवेदकों को प्राप्त हुआ था, या ऐसा हो सकता था महिलाओं और प्रशिक्षितों की संख्या के बराबर पुरुषों के बायोडाटा की संख्या में कृत्रिम रूप से कटौती की गई जनसंख्या के अधिक सटीक प्रतिनिधित्व के साथ एल्गोरिदम का मार्गदर्शन किया। मुद्दा यह है कि डेटा विविधता महत्वपूर्ण है, और जब तक इनपुट में पूर्वाग्रह को खत्म करने के लिए एक ठोस प्रयास नहीं किया जाता है, पक्षपाती आउटपुट होंगे प्रबल।

स्पष्ट रूप से, उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा कहीं से भी प्रकट नहीं होता है। इसके बजाय, इसे इच्छित परिणामों को ध्यान में रखते हुए सावधानीपूर्वक तैयार किया जाना चाहिए। एआई क्षेत्र में, यह अक्सर कहा जाता है कि "कचरा अंदर का मतलब कचरा बाहर है।" यह कथन सत्य है, लेकिन यह गुणवत्ता के महत्व को कुछ हद तक कम करता है। एआई अविश्वसनीय मात्रा में जानकारी संसाधित कर सकता है और इसे स्टॉक चयन से लेकर नियुक्ति अनुशंसाओं से लेकर चिकित्सा निदान तक किसी भी चीज़ में बदल सकता है। यह क्षमता मनुष्यों की क्षमता से कहीं अधिक है, जिसका अर्थ यह भी है कि यह परिणामों को बढ़ाती है। एक पक्षपाती मानव भर्तीकर्ता केवल इतनी सारी महिलाओं को नजरअंदाज कर सकता है, लेकिन एक पक्षपाती एआई भर्तीकर्ता उन सभी को नजरअंदाज कर सकता है। उस अर्थ में, कचरा अंदर का मतलब सिर्फ कचरा बाहर नहीं है - इसका मतलब है कि "कचरा" डेटा की एक छोटी मात्रा पूरे लैंडफिल में बदल सकती है।

एआई विकास बाधाओं पर काबू पाना

एआई विकास प्रयासों में महत्वपूर्ण बाधाएं शामिल हैं, चाहे वे किसी भी उद्योग में हों, और एक व्यवहार्य विचार से एक सफल उत्पाद तक पहुंचने की प्रक्रिया कठिनाई से भरी है। सही डेटा प्राप्त करने की चुनौतियों और सभी प्रासंगिक नियमों का अनुपालन करने के लिए इसे गुमनाम करने की आवश्यकता के बीच, ऐसा महसूस हो सकता है कि वास्तव में एल्गोरिदम का निर्माण और प्रशिक्षण आसान हिस्सा है।

अपने संगठन को एक अभूतपूर्व नए एआई विकास को डिजाइन करने के प्रयास में आवश्यक हर लाभ देने के लिए, आप शेप जैसी कंपनी के साथ साझेदारी करने पर विचार करना चाहेंगे। चेतन पारिख और वत्सल घिया ने कंपनियों को ऐसे समाधान तैयार करने में मदद करने के लिए शेप की स्थापना की, जो अमेरिका में स्वास्थ्य सेवा में बदलाव ला सकते हैं। कारोबार में 16 से अधिक वर्षों के बाद, हमारी कंपनी 600 से अधिक टीम सदस्यों को शामिल करने वाली हो गई है, और हमने आकर्षक विचारों को एआई समाधानों में बदलने के लिए सैकड़ों ग्राहकों के साथ काम किया है।

आपके संगठन के लिए काम करने वाले हमारे लोगों, प्रक्रियाओं और प्लेटफ़ॉर्म के साथ, आप तुरंत निम्नलिखित चार लाभों को अनलॉक कर सकते हैं और अपने प्रोजेक्ट को सफल समापन की ओर ले जा सकते हैं:

1. आपके डेटा वैज्ञानिकों को मुक्त करने की क्षमता

आपके डेटा वैज्ञानिकों को मुक्त करने की क्षमता
इसमें कोई शक नहीं है कि एआई विकास प्रक्रिया में काफी समय लगता है, लेकिन आप हमेशा उन कार्यों को अनुकूलित कर सकते हैं जिन्हें करने में आपकी टीम सबसे अधिक समय खर्च करती है। आपने अपने डेटा वैज्ञानिकों को काम पर रखा है क्योंकि वे उन्नत एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग मॉडल के विकास में विशेषज्ञ हैं, लेकिन शोध लगातार दर्शाता है कि ये कर्मचारी वास्तव में अपने समय का 80% सोर्सिंग, सफाई और डेटा को व्यवस्थित करने में बिताते हैं जो परियोजना को शक्ति प्रदान करेगा। तीन-चौथाई (76%) से अधिक डेटा वैज्ञानिकों की रिपोर्ट है कि ये सांसारिक डेटा संग्रह प्रक्रियाएं भी उनके काम का सबसे कम पसंदीदा हिस्सा होती हैं, लेकिन गुणवत्ता डेटा की आवश्यकता वास्तविक विकास के लिए उनके समय का केवल 20% छोड़ती है, जो कई डेटा वैज्ञानिकों के लिए सबसे दिलचस्प और बौद्धिक रूप से उत्तेजक काम है। शेप जैसे तीसरे पक्ष के विक्रेता के माध्यम से डेटा सोर्सिंग करके, एक कंपनी अपने महंगे और प्रतिभाशाली डेटा इंजीनियरों को डेटा जेनिटर के रूप में अपना काम आउटसोर्स करने दे सकती है और इसके बजाय अपना समय एआई समाधान के हिस्सों पर खर्च कर सकती है जहां वे सबसे अधिक मूल्य का उत्पादन कर सकते हैं।

2. बेहतर परिणाम प्राप्त करने की क्षमता

बेहतर परिणाम प्राप्त करने की क्षमता कई एआई विकास नेता खर्चों को कम करने के लिए ओपन-सोर्स या क्राउडसोर्स्ड डेटा का उपयोग करने का निर्णय लेते हैं, लेकिन लंबे समय में इस निर्णय की लागत लगभग हमेशा अधिक होती है। इस प्रकार के डेटा आसानी से उपलब्ध हैं, लेकिन वे सावधानीपूर्वक तैयार किए गए डेटा सेट की गुणवत्ता से मेल नहीं खा सकते हैं। विशेष रूप से क्राउडसोर्स किया गया डेटा त्रुटियों, चूक और अशुद्धियों से भरा होता है, और जबकि इन मुद्दों को कभी-कभी आपके इंजीनियरों की निगरानी में विकास प्रक्रिया के दौरान हल किया जा सकता है, इसमें अतिरिक्त पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होती है जो आवश्यक नहीं होगी यदि आपने शुरू से ही उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा के साथ शुरुआत की है।

ओपन-सोर्स डेटा पर भरोसा करना एक और आम शॉर्टकट है जो अपने स्वयं के नुकसान के साथ आता है। विभेदीकरण की कमी सबसे बड़े मुद्दों में से एक है, क्योंकि ओपन-सोर्स डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित एल्गोरिदम को लाइसेंस प्राप्त डेटा सेट पर निर्मित एल्गोरिदम की तुलना में अधिक आसानी से दोहराया जाता है। इस मार्ग पर चलकर, आप क्षेत्र में अन्य प्रवेशकों से प्रतिस्पर्धा को आमंत्रित करते हैं जो आपकी कीमतों को कम कर सकते हैं और किसी भी समय बाजार हिस्सेदारी ले सकते हैं। जब आप शेप पर भरोसा करते हैं, तो आप एक कुशल प्रबंधित कार्यबल द्वारा इकट्ठा किए गए उच्चतम गुणवत्ता वाले डेटा तक पहुंच रहे हैं, और हम आपको एक कस्टम डेटा सेट के लिए एक विशेष लाइसेंस प्रदान कर सकते हैं जो प्रतिस्पर्धियों को आपकी कड़ी मेहनत से अर्जित बौद्धिक संपदा को आसानी से दोबारा बनाने से रोकता है।

3. अनुभवी पेशेवरों तक पहुंच

अनुभवी पेशेवरों तक पहुंच भले ही आपके इन-हाउस रोस्टर में कुशल इंजीनियर और प्रतिभाशाली डेटा वैज्ञानिक शामिल हों, आपके एआई उपकरण उस ज्ञान से लाभ उठा सकते हैं जो केवल अनुभव के माध्यम से आता है। हमारे विषय वस्तु विशेषज्ञों ने अपने क्षेत्रों में कई एआई कार्यान्वयनों का नेतृत्व किया है और रास्ते में मूल्यवान सबक सीखे हैं, और उनका एकमात्र लक्ष्य आपको अपना लक्ष्य हासिल करने में मदद करना है।

डोमेन विशेषज्ञों द्वारा आपके लिए डेटा की पहचान, आयोजन, वर्गीकरण और लेबलिंग के साथ, आप जानते हैं कि आपके एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली जानकारी सर्वोत्तम संभव परिणाम दे सकती है। हम यह सुनिश्चित करने के लिए नियमित गुणवत्ता आश्वासन भी देते हैं कि डेटा उच्चतम मानकों को पूरा करता है और न केवल प्रयोगशाला में, बल्कि वास्तविक दुनिया की स्थिति में भी इच्छित प्रदर्शन करेगा।

4. त्वरित विकास समयरेखा

एआई का विकास रातोरात नहीं होता है, लेकिन जब आप शेप के साथ साझेदारी करते हैं तो यह तेजी से हो सकता है। इन-हाउस डेटा संग्रह और एनोटेशन एक महत्वपूर्ण परिचालन बाधा उत्पन्न करता है जो बाकी विकास प्रक्रिया को रोक देता है। शेप के साथ काम करने से आपको उपयोग के लिए तैयार डेटा की हमारी विशाल लाइब्रेरी तक त्वरित पहुंच मिलती है, और हमारे विशेषज्ञ हमारे गहन उद्योग ज्ञान और वैश्विक नेटवर्क के साथ आपके लिए आवश्यक किसी भी प्रकार के अतिरिक्त इनपुट को स्रोत करने में सक्षम होंगे। सोर्सिंग और एनोटेशन के बोझ के बिना, आपकी टीम तुरंत वास्तविक विकास पर काम कर सकती है, और हमारा प्रशिक्षण मॉडल सटीकता लक्ष्यों को पूरा करने के लिए आवश्यक पुनरावृत्तियों को कम करने के लिए प्रारंभिक अशुद्धियों की पहचान करने में मदद कर सकता है।

यदि आप अपने डेटा प्रबंधन के सभी पहलुओं को आउटसोर्स करने के लिए तैयार नहीं हैं, तो शेप एक क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म भी प्रदान करता है जो टीमों को छवियों, वीडियो, टेक्स्ट और ऑडियो के लिए समर्थन सहित विभिन्न प्रकार के डेटा को अधिक कुशलता से बनाने, बदलने और एनोटेट करने में मदद करता है। शैपक्लाउड में विभिन्न प्रकार के सहज सत्यापन और वर्कफ़्लो टूल शामिल हैं, जैसे वर्कलोड को ट्रैक और मॉनिटर करने के लिए एक पेटेंट समाधान, जटिल और कठिन ऑडियो रिकॉर्डिंग को ट्रांसक्रिप्ट करने के लिए एक ट्रांसक्रिप्शन टूल, और असम्बद्ध गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए एक गुणवत्ता-नियंत्रण घटक। सबसे अच्छी बात यह है कि यह स्केलेबल है, इसलिए आपके प्रोजेक्ट की विभिन्न माँगें बढ़ने पर यह बढ़ सकता है।

एआई नवाचार का युग अभी शुरू ही हुआ है, और हम आने वाले वर्षों में अविश्वसनीय प्रगति और नवाचार देखेंगे जिनमें संपूर्ण उद्योगों को नया आकार देने या यहां तक ​​कि पूरे समाज को बदलने की क्षमता है। शेप में, हम अपनी विशेषज्ञता का उपयोग एक परिवर्तनकारी शक्ति के रूप में करना चाहते हैं, जिससे दुनिया की सबसे क्रांतिकारी कंपनियों को महत्वाकांक्षी लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए एआई समाधान की शक्ति का उपयोग करने में मदद मिलेगी।

हमारे पास स्वास्थ्य देखभाल अनुप्रयोगों और संवादी एआई में गहरा अनुभव है, लेकिन हमारे पास लगभग किसी भी प्रकार के एप्लिकेशन के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक कौशल भी हैं। इस बारे में अधिक जानकारी के लिए कि शेप आपके प्रोजेक्ट को विचार से कार्यान्वयन तक ले जाने में कैसे मदद कर सकता है, हमारी वेबसाइट पर उपलब्ध कई संसाधनों पर एक नज़र डालें या आज ही हमसे संपर्क करें।

एक त्वरित विकास समयरेखा

चल बात करते है

  • पंजीकरण करके, मैं शैप से सहमत हूं Privacy Policy और सेवा की शर्तें और Shaip से B2B मार्केटिंग संचार प्राप्त करने के लिए अपनी सहमति प्रदान करता/करती हूँ।