اندرون خانہ یا آؤٹ سورس ڈیٹا تشریح - کون سے بہتر AI نتائج دیتا ہے؟

اندرون خانہ ڈیٹا تشریح کب زیادہ معنی خیز ہوتی ہے؟

اگرچہ ڈیٹا لیبلنگ آؤٹ سورسنگ کے بہت سے فوائد ہیں، ایسے اوقات ہوتے ہیں جب اندرون ملک ڈیٹا لیبلنگ آؤٹ سورسنگ سے زیادہ معنی رکھتی ہے۔ اپ انتخاب کرسکتے ہو اندرون خانہ ڈیٹا تشریح کب:

• اندرون ملک ٹیمیں ڈیٹا کے بڑے حجم کو سنبھال نہیں سکتیں۔
• ایک خصوصی پروڈکٹ صرف کمپنی کے ملازمین کو جانا جاتا ہے۔
• اس منصوبے میں داخلی ذرائع کے لیے مخصوص ضروریات دستیاب ہیں۔
• بیرونی خدمات فراہم کرنے والوں کو تربیت دینے میں وقت لگتا ہے۔ 

4 وجوہات جو آپ کو اپنے ڈیٹا تشریحی پروجیکٹس کو آؤٹ سورس کرنے کی ضرورت ہے۔

1. ماہر ڈیٹا اینوٹیٹرز

   آئیے واضح کے ساتھ شروع کریں۔ ڈیٹا اینوٹیٹرز تربیت یافتہ پیشہ ور افراد ہیں جن کے پاس کام کرنے کے لیے درکار صحیح ڈومین مہارت ہے۔ اگرچہ ڈیٹا تشریح آپ کے اندرونی ٹیلنٹ پول کے کاموں میں سے ایک کام ہو سکتا ہے، لیکن ڈیٹا تشریح کرنے والوں کے لیے یہ واحد خصوصی کام ہے۔ اس سے بہت بڑا فرق پڑتا ہے کیونکہ تشریح کرنے والوں کو معلوم ہوگا کہ مخصوص ڈیٹا کی اقسام کے لیے تشریح کا کون سا طریقہ بہترین کام کرتا ہے، بلک ڈیٹا کی تشریح کرنے کے بہترین طریقے، غیر ساختہ ڈیٹا کو صاف کرنا، متنوع ڈیٹا سیٹ کی اقسام کے لیے نئے ذرائع تیار کرنا، وغیرہ۔

   بہت سے حساس عوامل کے ساتھ، ڈیٹا اینوٹیٹرز یا آپ کے ڈیٹا وینڈرز اس بات کو یقینی بنائیں گے کہ آپ کو موصول ہونے والا حتمی ڈیٹا بے عیب ہے اور تربیت کے مقاصد کے لیے اسے براہ راست آپ کے AI ماڈل میں فیڈ کیا جا سکتا ہے۔

2. اسکیل ایبلٹی

   جب آپ AI ماڈل تیار کر رہے ہوتے ہیں، تو آپ ہمیشہ غیر یقینی صورتحال میں رہتے ہیں۔ آپ کبھی نہیں جانتے کہ آپ کو کب زیادہ ڈیٹا کی ضرورت پڑسکتی ہے یا آپ کو کچھ دیر کے لیے تربیتی ڈیٹا کی تیاری کو کب روکنا ہوگا۔ اسکیل ایبلٹی اس بات کو یقینی بنانے میں کلیدی حیثیت رکھتی ہے کہ آپ کے AI کی ترقی کا عمل آسانی سے ہو اور یہ ہموار پن صرف آپ کے اندرون ملک پیشہ ور افراد سے حاصل نہیں کیا جا سکتا۔

   یہ صرف پیشہ ورانہ ڈیٹا اینوٹیٹرز ہیں جو متحرک مطالبات کو برقرار رکھ سکتے ہیں اور مسلسل ڈیٹا سیٹس کی مطلوبہ مقدار فراہم کر سکتے ہیں۔ اس مقام پر، آپ کو یہ بھی یاد رکھنا چاہیے کہ ڈیٹاسیٹس کی فراہمی کلید نہیں ہے بلکہ مشین کے ذریعے کھانے کے قابل ڈیٹاسیٹس کی فراہمی ہے۔

3. اندرونی تعصب کو ختم کریں۔

   اگر آپ اس کے بارے میں سوچتے ہیں تو ایک تنظیم سرنگ وژن میں پھنس جاتی ہے۔ پروٹوکول، عمل، کام کے بہاؤ، طریقہ کار، نظریات، کام کی ثقافت، اور بہت کچھ کے پابند، ہر ایک ملازم یا ٹیم کے رکن کا کم و بیش ایک اوور لیپنگ عقیدہ ہو سکتا ہے۔ اور جب ایسی متفقہ قوتیں اعداد و شمار کی تشریح پر کام کرتی ہیں، تو یقینی طور پر تعصب پیدا ہونے کا امکان ہوتا ہے۔

   اور کسی بھی تعصب نے کبھی بھی کسی بھی AI ڈویلپر کو خوشخبری نہیں دی ہے۔ تعصب کے تعارف کا مطلب ہے کہ آپ کے مشین لرننگ ماڈلز مخصوص عقائد کی طرف مائل ہیں اور معروضی طور پر تجزیہ شدہ نتائج فراہم نہیں کر رہے ہیں جیسا کہ سمجھا جاتا ہے۔ تعصب آپ کو اپنے کاروبار کے لیے بری ساکھ کا باعث بن سکتا ہے۔ اس لیے آپ کو ان جیسے حساس مضامین کی مسلسل تلاش کرنے کے لیے تازہ آنکھوں کی ایک جوڑی کی ضرورت ہے اور سسٹمز سے تعصب کی شناخت اور اسے ختم کرتے رہیں۔

   چونکہ تربیتی ڈیٹاسیٹس ان ابتدائی ذرائع میں سے ایک ہیں جن میں تعصب پیدا ہو سکتا ہے، اس لیے یہ مثالی ہے کہ ڈیٹا اینوٹیٹرز کو تعصب کو کم کرنے اور معروضی اور متنوع ڈیٹا کی فراہمی پر کام کرنے دیں۔

4. اعلیٰ معیار کے ڈیٹاسیٹس

   جیسا کہ آپ جانتے ہیں، AI میں اندازہ لگانے کی صلاحیت نہیں ہے۔ تربیتی ڈیٹاسیٹس اور ہمیں بتائیں کہ وہ ناقص معیار کے ہیں۔ وہ صرف اس سے سیکھتے ہیں جو انہیں کھلایا جاتا ہے۔ اسی لیے جب آپ ناقص کوالٹی کا ڈیٹا فیڈ کرتے ہیں، تو وہ غیر متعلقہ یا برے نتائج نکالتے ہیں۔

   جب آپ کے پاس ڈیٹا سیٹس بنانے کے لیے اندرونی ذرائع ہوتے ہیں تو اس بات کے بہت زیادہ امکانات ہوتے ہیں کہ آپ ڈیٹا سیٹس مرتب کر رہے ہوں گے جو غیر متعلقہ، غلط یا نامکمل ہیں۔ آپ کے داخلی ڈیٹا ٹچ پوائنٹس تیار ہو رہے ہیں اور ایسے اداروں پر تربیتی ڈیٹا کی تیاری کی بنیاد صرف آپ کے AI ماڈل کو کمزور بنا سکتی ہے۔

   اس کے علاوہ، جب تشریح شدہ ڈیٹا کی بات آتی ہے، تو ہو سکتا ہے کہ آپ کی ٹیم کے اراکین ٹھیک ٹھیک اس بات کی تشریح نہ کر رہے ہوں کہ انہیں کیا کرنا ہے۔ غلط رنگ کے کوڈز، توسیع شدہ باؤنڈنگ بکس، اور بہت کچھ مشینوں کو نئی چیزوں کو سنبھالنے اور سیکھنے کا باعث بن سکتا ہے جو مکمل طور پر غیر ارادی تھیں۔

   یہی وہ جگہ ہے جہاں ڈیٹا اینوٹیٹرز ایکسل کرتے ہیں۔ وہ اس مشکل اور وقت طلب کام کو کرنے میں بہت اچھے ہیں۔ وہ غلط تشریحات کو دیکھ سکتے ہیں اور جان سکتے ہیں کہ کس طرح اہم ڈیٹا کی تشریح میں SMEs کو شامل کیا جائے۔ یہی وجہ ہے کہ آپ ہمیشہ ڈیٹا وینڈرز سے بہترین کوالٹی ڈیٹا سیٹ حاصل کرتے ہیں۔

[یہ بھی پڑھیں: ڈیٹا تشریح کے لیے ایک ابتدائی رہنما: تجاویز اور بہترین طرز عمل]