AI ترقیاتی رکاوٹوں پر قابو پانے کی کلید
مزید قابل اعتماد ڈیٹا
تعارف
مصنوعی ذہانت نے تخیلات کو اپنی گرفت میں لینا شروع کیا جب 1939 میں "دی وزرڈ آف اوز" کے ٹن مین نے سلور اسکرین پر حملہ کیا، اور اس کے بعد سے اس نے زیٹجیسٹ میں مزید مضبوط قدم جمائے۔ تاہم، ایپلی کیشن میں، AI پروڈکٹس باقاعدگی سے بوم اور بسٹ سائیکل سے گزرے ہیں جنہوں نے اب تک سب سے زیادہ بااثر اپنانے کو روکا ہے۔
عروج کے دوران، انجینئرز اور محققین نے زبردست پیش قدمی کی ہے، لیکن جب ان کی امنگیں لامحالہ اس وقت دستیاب کمپیوٹنگ کی صلاحیتوں کو پیچھے چھوڑ دیتی ہیں، تو اس کے بعد ایک وقفہ وقفہ ہوتا ہے۔ خوش قسمتی سے، 1965 میں مور کے قانون کی طرف سے پیش گوئی کی گئی کمپیوٹنگ طاقت میں تیزی سے اضافہ زیادہ تر حد تک درست ثابت ہوا ہے، اور اس اضافے کی اہمیت کو بڑھانا مشکل ہے۔
AI ترقی کی رکاوٹوں پر قابو پانے کی کلید: زیادہ قابل اعتماد ڈیٹا
1969 میں ناسا کو چاند پر اترنے کے وقت سے آج اوسط شخص کی جیب میں کمپیوٹنگ کی طاقت لاکھوں گنا زیادہ ہے۔ وہی ہر جگہ موجود ڈیوائس جو آسانی کے ساتھ کمپیوٹنگ طاقت کی کثرت کا مظاہرہ کرتا ہے، AI کے سنہری دور کی ایک اور شرط بھی پوری کر رہا ہے: ڈیٹا کی کثرت۔ انفارمیشن اوورلوڈ ریسرچ گروپ کی بصیرت کے مطابق، دنیا کا 90% ڈیٹا گزشتہ دو سالوں میں بنایا گیا تھا۔ اب جب کہ کمپیوٹنگ کی طاقت میں تیزی سے اضافہ آخر کار ڈیٹا کی تیاری میں یکساں طور پر موسمیاتی نمو کے ساتھ بدل گیا ہے، AI ڈیٹا کی اختراعات اس قدر پھٹ رہی ہیں کہ کچھ ماہرین کے خیال میں چوتھے صنعتی انقلاب کا آغاز ہو جائے گا۔
نیشنل وینچر کیپٹل ایسوسی ایشن کے اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ AI سیکٹر نے 6.9 کی پہلی سہ ماہی میں 2020 بلین ڈالر کی ریکارڈ سرمایہ کاری دیکھی ہے۔ AI ٹولز کی صلاحیت کو دیکھنا مشکل نہیں ہے کیونکہ یہ پہلے ہی ہمارے چاروں طرف استعمال ہو رہا ہے۔ AI پروڈکٹس کے استعمال کے کچھ زیادہ نظر آنے والے کیسز ہماری پسندیدہ ایپلی کیشنز جیسے کہ Spotify اور Netflix کے پیچھے سفارشی انجن ہیں۔ اگرچہ سننے کے لیے ایک نئے فنکار کو تلاش کرنا یا binge-watch کے لیے ایک نیا ٹی وی شو دریافت کرنا مزہ آتا ہے، لیکن یہ نفاذات بہت کم داؤ پر ہیں۔ دوسرے الگورتھم گریڈ ٹیسٹ کے اسکورز - جزوی طور پر اس بات کا تعین کرتے ہیں کہ طالب علموں کو کالج میں کہاں قبول کیا جاتا ہے - اور پھر بھی دوسرے امیدوار ریزیومے کے ذریعے چھانتے ہیں، یہ فیصلہ کرتے ہیں کہ کون سے درخواست دہندگان کو کوئی خاص ملازمت ملتی ہے۔ کچھ AI ٹولز میں زندگی یا موت کے مضمرات بھی ہو سکتے ہیں، جیسے کہ AI ماڈل جو چھاتی کے کینسر کی اسکریننگ کرتا ہے (جو ڈاکٹروں سے بہتر ہے)۔
AI کی ترقی کی حقیقی دنیا کی مثالوں اور تبدیلی کے اوزار کی اگلی نسل بنانے کے لیے کوشاں اسٹارٹ اپس کی تعداد دونوں میں مسلسل ترقی کے باوجود، موثر ترقی اور نفاذ کے لیے چیلنجز بدستور موجود ہیں۔ خاص طور پر، AI آؤٹ پٹ صرف اتنا ہی درست ہے جتنا کہ ان پٹ اجازت دیتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ معیار سب سے اہم ہے۔
اے آئی سلوشنز میں ڈیٹا کے متضاد معیار کا چیلنج
واقعی ہر روز ڈیٹا کی ایک ناقابل یقین مقدار پیدا ہوتی ہے: 2.5 کوئنٹلین بائٹس، سوشل میڈیا ٹوڈے کے مطابق۔ لیکن اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ یہ سب آپ کے الگورتھم کی تربیت کے لائق ہے۔ کچھ ڈیٹا نامکمل ہے، کچھ کم معیار کا ہے، اور کچھ بالکل سادہ غلط ہے، اس لیے اس ناقص معلومات میں سے کسی کو بھی استعمال کرنے کے نتیجے میں آپ کے (مہنگے) AI ڈیٹا کی جدت سے وہی خصلتیں نکلیں گی۔ گارٹنر کی تحقیق کے مطابق، 85 تک بنائے گئے تقریباً 2022 فیصد AI پروجیکٹس متعصب یا غلط ڈیٹا کی وجہ سے غلط نتائج دیں گے۔ اگرچہ آپ آسانی سے گانوں کی سفارش کو چھوڑ سکتے ہیں جو آپ کے ذوق کے مطابق نہیں ہے، دیگر غلط الگورتھم ایک اہم مالی اور شہرت کی قیمت پر آتے ہیں۔
2018 میں، Amazon نے AI سے چلنے والے ہائرنگ ٹول کا استعمال شروع کیا، 2014 سے پیداوار میں، جس میں خواتین کے خلاف ایک مضبوط اور غیر واضح تعصب تھا۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ اس ٹول کو زیر کرنے والے کمپیوٹر ماڈلز کو ایک دہائی کے دوران کمپنی کو جمع کرائے گئے ریزوموں کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی گئی تھی۔ چونکہ زیادہ تر ٹیک درخواست دہندگان مرد تھے (اور اب بھی ہیں، شاید اس ٹکنالوجی کی وجہ سے)، الگورتھم نے فیصلہ کیا کہ "خواتین" کے ساتھ ریزیومے کو کہیں بھی شامل کیا جائے — مثال کے طور پر خواتین کی فٹ بال کی کپتان یا خواتین کا کاروباری گروپ۔ یہاں تک کہ دو خواتین کالجوں کی درخواست دہندگان کو جرمانہ کرنے کا بھی فیصلہ کیا گیا۔ ایمیزون کا دعویٰ ہے کہ ممکنہ امیدواروں کا اندازہ لگانے کے لیے اس ٹول کو کبھی بھی واحد معیار کے طور پر استعمال نہیں کیا گیا تھا، پھر بھی بھرتی کرنے والوں نے نئے ملازمین کی تلاش میں سفارشی انجن کو دیکھا۔
ایمیزون کی خدمات حاصل کرنے کے آلے کو بالآخر برسوں کے کام کے بعد ختم کر دیا گیا، لیکن یہ سبق باقی رہتا ہے، الگورتھم اور اے آئی ٹولز کی تربیت کے دوران ڈیٹا کے معیار کی اہمیت کو اجاگر کرتا ہے۔ "اعلی معیار" کا ڈیٹا کیسا لگتا ہے؟ مختصر میں، یہ ان پانچ خانوں کو چیک کرتا ہے:
رپورٹنگ
اعلیٰ معیار پر غور کرنے کے لیے، ڈیٹا کو فیصلہ سازی کے عمل میں کوئی قیمتی چیز لانی چاہیے۔ کیا ریاستی چیمپئن پول والٹر کے طور پر نوکری کے درخواست دہندہ کی حیثیت اور کام پر ان کی کارکردگی کے درمیان کوئی تعلق ہے؟ یہ ممکن ہے، لیکن اس کا امکان بہت کم لگتا ہے۔ غیر متعلقہ ڈیٹا کو ختم کرکے، ایک الگورتھم ان معلومات کو چھانٹنے پر توجہ مرکوز کرسکتا ہے جو حقیقت میں نتائج کو متاثر کرتی ہے۔
درست
وہ ڈیٹا جو آپ استعمال کر رہے ہیں ان خیالات کو درست طریقے سے پیش کرنا چاہیے جن کی آپ جانچ کر رہے ہیں۔ اگر نہیں، تو یہ اس کے قابل نہیں ہے۔ مثال کے طور پر، Amazon نے درخواست دہندگان کے 10 سال کے ریزیومے کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ہائرنگ الگورتھم کو تربیت دی، لیکن یہ واضح نہیں ہے کہ آیا کمپنی نے پہلے ان ریزومز پر فراہم کردہ معلومات کی تصدیق کی تھی۔ حوالہ چیک کرنے والی کمپنی چیکسٹر کی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ 78% درخواست دہندگان جھوٹ بولتے ہیں یا نوکری کی درخواست پر جھوٹ بولنے پر غور کریں گے۔ اگر کوئی الگورتھم کسی امیدوار کے GPA کا استعمال کرتے ہوئے سفارشی فیصلے کر رہا ہے، مثال کے طور پر، پہلے ان نمبروں کی صداقت کی تصدیق کرنا اچھا خیال ہے۔ اس عمل میں وقت اور پیسہ لگے گا، لیکن یہ بلاشبہ آپ کے نتائج کی درستگی کو بھی بہتر بنائے گا۔
مناسب طریقے سے منظم اور تشریح
ریزیومے پر مبنی ہائرنگ ماڈل کے معاملے میں، تشریح نسبتاً آسان ہے۔ ایک لحاظ سے، ایک ریزوم پہلے سے تشریح شدہ آتا ہے، حالانکہ اس میں کوئی شک نہیں مستثنیات ہوں گی۔ زیادہ تر درخواست دہندگان اپنے ملازمت کے تجربے کو "تجربہ" کے عنوان کے تحت اور متعلقہ مہارتوں کو "ہنر" کے تحت درج کرتے ہیں۔ تاہم، دیگر حالات میں، جیسے کینسر کی اسکریننگ، ڈیٹا بہت زیادہ مختلف ہوگا۔ معلومات میڈیکل امیجنگ، جسمانی اسکریننگ کے نتائج، یا یہاں تک کہ ڈاکٹر اور مریض کے درمیان خاندانی صحت کی تاریخ اور کینسر کی مثالوں کے بارے میں ہونے والی بات چیت، ڈیٹا کی دوسری شکلوں کے ساتھ ساتھ آ سکتی ہے۔ اس معلومات کے لیے درست پتہ لگانے والے الگورتھم میں حصہ ڈالنے کے لیے، اسے احتیاط سے منظم اور تشریح کی جانی چاہیے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ AI ماڈل صحیح تخمینے کی بنیاد پر درست پیش گوئیاں کرنا سیکھتا ہے۔
سب سے نیا
ایمیزون ایک ایسا ٹول بنانے کی کوشش کر رہا تھا جس سے وقت اور پیسے کی بچت ہو گی جو کہ ملازمت کے وہی فیصلوں کو دوبارہ پیش کر کے جو انسان بہت کم وقت میں کرتے ہیں۔ سفارشات کو ہر ممکن حد تک درست بنانے کے لیے، ڈیٹا کو اپ ٹو ڈیٹ رکھنے کی ضرورت ہوگی۔ اگر کسی کمپنی نے ایک بار ٹائپ رائٹرز کی مرمت کرنے کی صلاحیت رکھنے والے امیدواروں کے لیے ترجیح کا مظاہرہ کیا، مثال کے طور پر، ان تاریخی ملازمتوں کا شاید کسی بھی قسم کے کردار کے لیے موجودہ ملازمت کے درخواست دہندگان کی فٹنس پر زیادہ اثر نہیں پڑے گا۔ نتیجے کے طور پر، ان کو ہٹانا دانشمندی ہوگی۔
مناسب متنوع
ایمیزون انجینئرز نے درخواست دہندگان کے ایک تالاب کے ساتھ ایک الگورتھم کو تربیت دینے کا انتخاب کیا جس میں زیادہ تر مرد تھے۔ یہ فیصلہ ایک اہم غلطی تھی، اور یہ اس حقیقت کی وجہ سے بھی کم سنگین نہیں ہے کہ یہ وہ ریزیومے تھے جو کمپنی کے پاس اس وقت دستیاب تھے۔ Amazon انجینئرز ایسی ہی دستیاب پوزیشنوں والی معزز تنظیموں کے ساتھ شراکت داری کر سکتے تھے جنہوں نے اس کمی کو پورا کرنے کے لیے زیادہ خواتین ملازمت کے درخواست دہندگان کو حاصل کیا تھا، یا یہ مصنوعی طور پر مردوں کے ریزیومے کی تعداد کو خواتین کی تعداد کے مطابق کم کر سکتا تھا اور آبادی کی زیادہ درست نمائندگی کے ساتھ الگورتھم کی تربیت اور رہنمائی کر سکتا تھا۔ نکتہ یہ ہے کہ ڈیٹا کا تنوع کلیدی ہے، اور جب تک ان پٹ میں تعصب کو ختم کرنے کے لیے ٹھوس کوشش نہیں کی جاتی ہے، متعصب آؤٹ پٹ غالب رہیں گے۔
واضح طور پر، اعلیٰ معیار کا ڈیٹا صرف کہیں سے ظاہر نہیں ہوتا ہے۔ اس کے بجائے، مطلوبہ نتائج کو ذہن میں رکھتے ہوئے اسے احتیاط سے تیار کیا جانا چاہیے۔ AI فیلڈ میں، یہ اکثر کہا جاتا ہے کہ "کوڑا کرکٹ کا مطلب کچرا باہر نکلنا ہے۔" یہ بیان درست ہے، لیکن یہ معیار کی اہمیت کو کسی حد تک کم کرتا ہے۔ AI ناقابل یقین مقدار میں معلومات پر کارروائی کر سکتا ہے اور اسے کسی بھی چیز میں تبدیل کر سکتا ہے، اسٹاک پکس سے لے کر طبی تشخیص تک سفارشات کی خدمات حاصل کرنے تک۔ یہ صلاحیت انسانوں کی صلاحیت سے کہیں زیادہ ہے، جس کا مطلب یہ بھی ہے کہ یہ نتائج کو بڑھاتا ہے۔ ایک متعصب انسانی بھرتی کرنے والا صرف اتنی خواتین کو نظر انداز کر سکتا ہے، لیکن ایک متعصب AI بھرتی کرنے والا ان سب کو نظر انداز کر سکتا ہے۔ اس لحاظ سے، کوڑے کے اندر جانے کا مطلب صرف کوڑا کرکٹ کو ختم کرنا نہیں ہے - اس کا مطلب ہے کہ "کچرا" ڈیٹا کی ایک چھوٹی سی مقدار پورے لینڈ فل میں تبدیل ہو سکتی ہے۔
پیچیدہ تعمیل کے مطالبات پر تشریف لے جانا
گویا معیاری ڈیٹا تلاش کرنا کافی مشکل نہیں تھا، کچھ صنعتیں جو AI ڈیٹا کی اختراعات سے سب سے زیادہ فائدہ اٹھاتی ہیں وہ بھی سب سے زیادہ منظم ہیں۔ صحت کی دیکھ بھال شاید بہترین مثال ہے، اور جب کہ HIT انفراسٹرکچر کے ایک سروے سے پتا چلا ہے کہ صنعت کے 91% افراد کا خیال ہے کہ ٹیکنالوجی دیکھ بھال تک رسائی کو بہتر بنا سکتی ہے، یہ امید اس حقیقت سے متاثر ہوئی ہے کہ 75% اسے مریض کی سلامتی اور رازداری کے لیے خطرہ سمجھتے ہیں۔ - اور صرف مریض ہی خطرے میں نہیں ہیں۔
ہیلتھ انشورنس پورٹیبلٹی اینڈ اکاونٹیبلٹی ایکٹ کے ذریعے نافذ کیے گئے صاف ضابطے اب مختلف مقامی ڈیٹا کی تعمیل کی رکاوٹوں جیسے کہ یورپ کے جنرل ڈیٹا پروٹیکشن ریگولیشن، ریاستہائے متحدہ میں کیلیفورنیا کنزیومر پرائیویسی ایکٹ، اور سنگاپور میں پرسنل ڈیٹا پروٹیکشن ایکٹ کے ساتھ مل رہے ہیں۔ ان مقامی ضوابط میں بہت سے لوگ شامل ہوں گے، اور جیسے ہی ٹیلی ہیلتھ صحت کی دیکھ بھال کے اعداد و شمار کے ایک اہم ذریعہ کے طور پر ابھرتا ہے، اس بات کا امکان ہے کہ ضوابط ٹرانزٹ میں مریضوں کے ڈیٹا پر اور بھی سخت گرفت حاصل کریں گے۔ نتیجے کے طور پر، Shaip کا محفوظ اور موافق کلاؤڈ پلیٹ فارم AI مصنوعات کو تربیت دینے کے لیے صحت کی دیکھ بھال کے ڈیٹا کو جمع کرنے اور اس تک رسائی حاصل کرنے کا ایک اور بھی قیمتی ذریعہ ثابت ہوگا۔
ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات آپ کی AI کی ترقی کے لیے ایک اہم خطرہ ہو سکتی ہے، لیکن مکمل طور پر تعمیل پر عمل درآمد بھی خطرے میں ہے اگر یہ اس قسم کے درست نتائج فراہم نہ کر سکے جو صرف متنوع تربیتی ڈیٹا کے ساتھ آتے ہیں۔ جرنل آف دی امریکن میڈیکل ایسوسی ایشن میں 2020 کے مطالعے سے یہ بات سامنے آئی ہے کہ طبی میدان میں مشین لرننگ الگورتھم اکثر کیلیفورنیا، نیویارک اور میساچوسٹس کے مریضوں کے ڈیٹا کے ساتھ تربیت یافتہ ہیں۔ یہ دیکھتے ہوئے کہ یہ مریض امریکی آبادی کے پانچویں حصے سے بھی کم کی نمائندگی کرتے ہیں، باقی دنیا کے بارے میں کچھ نہیں کہنے کے لیے، یہ تصور کرنا مشکل ہے کہ یہ ماڈلز متعصب نتائج کے سوا کچھ بھی کیسے پیدا کر سکتے ہیں۔
اے آئی کی ترقی کی رکاوٹوں پر قابو پانا
AI کی ترقی کی کوششوں میں اہم رکاوٹیں شامل ہیں چاہے وہ کسی بھی صنعت میں کیوں نہ ہوں، اور ایک قابل عمل خیال سے کامیاب پروڈکٹ تک پہنچنے کا عمل مشکل سے بھرا ہوتا ہے۔ صحیح اعداد و شمار کے حصول کے چیلنجوں اور تمام متعلقہ ضوابط کی تعمیل کرنے کے لیے اسے گمنام کرنے کی ضرورت کے درمیان، یہ محسوس کر سکتا ہے کہ حقیقت میں الگورتھم کی تعمیر اور تربیت ایک آسان حصہ ہے۔
اپنی تنظیم کو ایک اہم نئی AI ڈیولپمنٹ ڈیزائن کرنے کی کوشش میں ہر ضروری فائدہ دینے کے لیے، آپ Shaip جیسی کمپنی کے ساتھ شراکت پر غور کرنا چاہیں گے۔ چیتن پاریکھ اور وتسل گھیا نے کمپنیوں کو ایسے حل تیار کرنے میں مدد کرنے کے لیے شیپ کی بنیاد رکھی جو کہ امریکہ میں 16 سال سے زیادہ کے کاروبار کے بعد، ہماری کمپنی نے 600 سے زیادہ ٹیم ممبران کو شامل کیا ہے، اور ہم نے سینکڑوں کے ساتھ کام کیا ہے۔ صارفین مجبور خیالات کو AI سلوشنز میں تبدیل کریں۔
آپ کی تنظیم کے لیے کام کرنے والے ہمارے لوگوں، عمل اور پلیٹ فارم کے ساتھ، آپ فوری طور پر درج ذیل چار فوائد کو غیر مقفل کر سکتے ہیں اور اپنے پروجیکٹ کو کامیاب تکمیل کی طرف لے جا سکتے ہیں:
1. آپ کے ڈیٹا سائنسدانوں کو آزاد کرنے کی صلاحیت
اس بات کا کوئی امکان نہیں ہے کہ AI کی ترقی کے عمل میں کافی وقت لگتا ہے، لیکن آپ ہمیشہ ان افعال کو بہتر بنا سکتے ہیں جن کی کارکردگی میں آپ کی ٹیم سب سے زیادہ وقت صرف کرتی ہے۔ آپ نے اپنے ڈیٹا سائنسدانوں کی خدمات حاصل کیں کیونکہ وہ جدید الگورتھم اور مشین لرننگ ماڈلز کی تیاری کے ماہر ہیں، لیکن تحقیق مستقل طور پر یہ ظاہر کرتی ہے کہ یہ کارکن درحقیقت اپنا 80% وقت ڈیٹا کو سورسنگ، صفائی اور ترتیب دینے میں صرف کرتے ہیں جو اس پروجیکٹ کو تقویت بخشے گا۔ تین چوتھائی سے زیادہ (76%) ڈیٹا سائنسدانوں نے رپورٹ کیا ہے کہ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے یہ غیر معمولی عمل ان کے کام کے سب سے کم پسندیدہ حصے بھی ہوتے ہیں، لیکن معیاری ڈیٹا کی ضرورت ان کے صرف 20 فیصد وقت کو حقیقی ترقی کے لیے چھوڑ دیتی ہے۔ بہت سے ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے سب سے دلچسپ اور فکری طور پر حوصلہ افزا کام۔ شیپ جیسے تھرڈ پارٹی وینڈر کے ذریعے ڈیٹا سورس کر کے، ایک کمپنی اپنے مہنگے اور باصلاحیت ڈیٹا انجینئرز کو ڈیٹا جینیٹرز کے طور پر اپنا کام آؤٹ سورس کرنے دے سکتی ہے اور اس کے بجائے اپنا وقت AI سلوشنز کے ان حصوں پر صرف کر سکتی ہے جہاں وہ زیادہ سے زیادہ قیمت پیدا کر سکتے ہیں۔
2. بہتر نتائج حاصل کرنے کی صلاحیت
اوپن سورس ڈیٹا پر انحصار کرنا ایک اور عام شارٹ کٹ ہے جو اپنے نقصانات کے سیٹ کے ساتھ آتا ہے۔ تفریق کی کمی سب سے بڑے مسائل میں سے ایک ہے، کیونکہ اوپن سورس ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے تربیت یافتہ الگورتھم لائسنس یافتہ ڈیٹا سیٹس پر بنائے گئے ایک سے زیادہ آسانی سے نقل کیا جاتا ہے۔ اس راستے پر جا کر، آپ خلا میں دوسرے داخل ہونے والوں سے مقابلے کی دعوت دیتے ہیں جو آپ کی قیمتوں کو کم کر سکتے ہیں اور کسی بھی وقت مارکیٹ شیئر لے سکتے ہیں۔ جب آپ Shaip پر بھروسہ کرتے ہیں، تو آپ ایک ہنر مند منظم افرادی قوت کے ذریعے جمع کیے گئے اعلیٰ ترین معیار کے ڈیٹا تک رسائی حاصل کر رہے ہوتے ہیں، اور ہم آپ کو حسب ضرورت ڈیٹا سیٹ کے لیے ایک خصوصی لائسنس دے سکتے ہیں جو حریفوں کو آسانی سے آپ کی محنت سے جیتی ہوئی دانشورانہ املاک کو دوبارہ بنانے سے روکتا ہے۔
3. تجربہ کار پیشہ ور افراد تک رسائی
ڈومین کے ماہرین آپ کے لیے ڈیٹا کی شناخت، ترتیب، درجہ بندی اور لیبلنگ کے ساتھ، آپ جانتے ہیں کہ آپ کے الگورتھم کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہونے والی معلومات بہترین ممکنہ نتائج پیدا کر سکتی ہیں۔ ہم اس بات کو یقینی بنانے کے لیے باقاعدہ کوالٹی ایشورنس بھی کرتے ہیں کہ ڈیٹا اعلیٰ ترین معیارات پر پورا اترتا ہے اور نہ صرف لیب میں بلکہ حقیقی دنیا کی صورتحال میں بھی مطلوبہ کارکردگی کا مظاہرہ کرے گا۔
4. ایک تیز رفتار ترقی کی ٹائم لائن
AI کی ترقی راتوں رات نہیں ہوتی ہے، لیکن جب آپ Shaip کے ساتھ شراکت داری کرتے ہیں تو یہ تیزی سے ہو سکتا ہے۔ اندرون ملک ڈیٹا اکٹھا کرنا اور تشریح ایک اہم آپریشنل رکاوٹ پیدا کرتی ہے جو ترقی کے باقی عمل کو برقرار رکھتی ہے۔ Shaip کے ساتھ کام کرنے سے آپ کو استعمال کے لیے تیار ڈیٹا کی ہماری وسیع لائبریری تک فوری رسائی حاصل ہو جاتی ہے، اور ہمارے ماہرین ہمارے صنعت کے گہرے علم اور عالمی نیٹ ورک کے ساتھ آپ کو درکار کسی بھی قسم کی اضافی معلومات حاصل کرنے کے قابل ہو جائیں گے۔ سورسنگ اور تشریح کے بوجھ کے بغیر، آپ کی ٹیم فوری طور پر حقیقی ترقی پر کام کر سکتی ہے، اور ہمارا تربیتی ماڈل درستگی کے اہداف کو پورا کرنے کے لیے ضروری تکرار کو کم کرنے کے لیے ابتدائی غلطیوں کی نشاندہی کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
اگر آپ اپنے ڈیٹا مینجمنٹ کے تمام پہلوؤں کو آؤٹ سورس کرنے کے لیے تیار نہیں ہیں، تو Shaip ایک کلاؤڈ بیسڈ پلیٹ فارم بھی پیش کرتا ہے جو ٹیموں کو مختلف قسم کے ڈیٹا کو زیادہ مؤثر طریقے سے تیار کرنے، تبدیل کرنے اور تشریح کرنے میں مدد کرتا ہے، بشمول تصاویر، ویڈیو، ٹیکسٹ اور آڈیو کے لیے تعاون۔ . ShaipCloud میں مختلف قسم کے بدیہی توثیق اور ورک فلو ٹولز شامل ہیں، جیسے کام کے بوجھ کو ٹریک کرنے اور مانیٹر کرنے کے لیے پیٹنٹ شدہ حل، پیچیدہ اور مشکل آڈیو ریکارڈنگ کو نقل کرنے کے لیے ایک ٹرانسکرپشن ٹول، اور غیر سمجھوتہ کرنے والے معیار کو یقینی بنانے کے لیے کوالٹی کنٹرول کا جزو۔ سب سے بہتر، یہ توسیع پذیر ہے، لہذا یہ آپ کے پروجیکٹ کے مختلف مطالبات کے بڑھنے کے ساتھ بڑھ سکتا ہے۔
AI جدت طرازی کا زمانہ ابھی شروع ہوا ہے، اور ہم آنے والے سالوں میں ناقابل یقین ترقی اور اختراعات دیکھیں گے جو پوری صنعتوں کو نئی شکل دینے یا یہاں تک کہ مجموعی طور پر معاشرے کو تبدیل کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ Shaip میں، ہم اپنی مہارت کو ایک تبدیلی کی طاقت کے طور پر استعمال کرنا چاہتے ہیں، جس سے دنیا کی سب سے زیادہ انقلابی کمپنیوں کو مہتواکانکشی اہداف حاصل کرنے کے لیے AI سلوشنز کی طاقت کو بروئے کار لانے میں مدد ملتی ہے۔
ہمارے پاس ہیلتھ کیئر ایپلی کیشنز اور بات چیت کے AI میں گہرا تجربہ ہے، لیکن ہمارے پاس تقریباً کسی بھی قسم کی ایپلی کیشن کے لیے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے ضروری مہارتیں بھی ہیں۔ اس بارے میں مزید معلومات کے لیے کہ Shaip آپ کے پروجیکٹ کو آئیڈیا سے عمل میں لانے میں کس طرح مدد کرسکتا ہے، ہماری ویب سائٹ پر دستیاب بہت سے وسائل پر ایک نظر ڈالیں یا آج ہی ہم سے رابطہ کریں۔
