کیس اسٹڈی: مواد میں اعتدال
جیسے جیسے سوشل میڈیا کا استعمال بڑھتا جا رہا ہے، سائبر دھونس کا مسئلہ ایک محفوظ آن لائن جگہ کو یقینی بنانے کی کوشش کرنے والے پلیٹ فارمز کے لیے ایک اہم رکاوٹ کے طور پر سامنے آیا ہے۔ حیرت انگیز طور پر 38% افراد روزانہ کی بنیاد پر اس نقصان دہ طرز عمل کا سامنا کرتے ہیں، جس میں اختراعی مواد کی اعتدال پسندی کی فوری مانگ پر زور دیا جاتا ہے۔ تنظیمیں آج کل سائبر دھونس کے پائیدار مسئلے کو فعال طور پر حل کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت کے استعمال پر انحصار کرتی ہیں۔
سائبر سیکورٹی:
فیس بک کی Q4 کمیونٹی اسٹینڈرڈز انفورسمنٹ رپورٹ کا انکشاف ہوا - دھونس اور ہراساں کرنے والے مواد کے 6.3 ملین ٹکڑوں پر کارروائی، 49.9% کی فعال شناخت کی شرح کے ساتھ
تعلیم:
A 2021 مطالعہ پایا کہ 36.5٪ریاستہائے متحدہ میں طلباء کا % عمر کے درمیان 12 اور 17۔ سالوں نے اپنی اسکولنگ کے دوران کسی نہ کسی موقع پر سائبر دھونس کا تجربہ کیا۔
2020 کی ایک رپورٹ کے مطابق، 4.07 میں عالمی مواد کی اعتدال پسندی کے حل کی مارکیٹ کی قیمت USD 2019 بلین تھی اور 11.94 تک 2027٪ کے CAGR کے ساتھ، USD 14.7 بلین تک پہنچنے کی توقع تھی۔
حقیقی دنیا کا حل۔
ڈیٹا جو عالمی بات چیت کو معتدل کرتا ہے۔
کلائنٹ اپنی کلاؤڈ پیشکش کے لیے ایک مضبوط خودکار مواد کی اعتدال پسندی کا مشین لرننگ ماڈل تیار کر رہا تھا، جس کے لیے وہ ڈومین کے لیے مخصوص وینڈر کی تلاش میں تھے جو درست تربیتی ڈیٹا کے ساتھ ان کی مدد کر سکے۔
نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) میں اپنے وسیع علم سے فائدہ اٹھاتے ہوئے، ہم نے کلائنٹ کو 30,000 سے زیادہ دستاویزات کو انگریزی اور ہسپانوی دونوں زبانوں میں اکٹھا کرنے، ان کی درجہ بندی کرنے اور تشریح کرنے میں مدد کی تاکہ خودکار مواد کی اعتدال پسندی مشین لرننگ ماڈل کو زہریلے، بالغ یا جنسی طور پر واضح مواد میں تقسیم کیا جا سکے۔ زمرے
مسئلہ
- ویب ترجیحی ڈومینز سے ہسپانوی اور انگریزی دونوں میں 30,000 دستاویزات کو سکریپ کر رہا ہے
- جمع کردہ مواد کو مختصر، درمیانے اور طویل حصوں میں درجہ بندی کرنا
- مرتب کردہ ڈیٹا کو زہریلے، بالغ یا جنسی طور پر واضح مواد کے طور پر لیبل لگانا
- کم از کم 90% درستگی کے ساتھ اعلیٰ معیار کی تشریحات کو یقینی بنانا۔
حل
- ویب نے BFSI، ہیلتھ کیئر، مینوفیکچرنگ، ریٹیل سے ہسپانوی اور انگریزی کے لیے ہر ایک 30,000 دستاویزات کو اسکریپ کیا۔ مواد کو مزید مختصر، درمیانے اور طویل دستاویزات میں تقسیم کیا گیا تھا۔
- درجہ بند مواد کو کامیابی کے ساتھ زہریلے، بالغ یا جنسی طور پر واضح مواد کے طور پر لیبل کرنا
- 90% معیار حاصل کرنے کے لیے، شیپ نے دو درجے کوالٹی کنٹرول کے عمل کو نافذ کیا:
»سطح 1: کوالٹی ایشورنس چیک: 100% فائلوں کی توثیق کی جانی ہے۔
»سطح 2: تنقیدی معیار کا تجزیہ: شیپس کی CQA ٹیم 15%-20% سابقہ نمونوں کا جائزہ لے گی۔
نتیجہ
تربیت کے اعداد و شمار نے خودکار مواد کی اعتدال پسندی کے ML ماڈل کی تعمیر میں مدد کی جو کہ ایک محفوظ آن لائن ماحول کو برقرار رکھنے کے لیے بہت سے فائدہ مند نتائج حاصل کر سکتے ہیں۔ کچھ اہم نتائج میں شامل ہیں:
- وسیع پیمانے پر ڈیٹا پر کارروائی کرنے کی کارکردگی
- اعتدال کی پالیسیوں کے یکساں نفاذ کو یقینی بنانے میں تسلسل
- بڑھتی ہوئی صارف کی بنیاد اور مواد کے حجم کے مطابق ڈھالنے کے لیے اسکیل ایبلٹی
- ریئل ٹائم ماڈریشن شناخت کر سکتی ہے اور
ممکنہ طور پر نقصان دہ مواد کو ہٹا دیں جیسا کہ یہ پیدا ہوتا ہے۔ - انسانی ماڈریٹرز پر انحصار کو کم کرکے لاگت کی تاثیر
اپنی بات چیت کی AI ایپلیکیشن کی ترقی کو 100% تیز کریں
ہمیں بتائیں کہ ہم آپ کے اگلے AI اقدام میں کس طرح مدد کرسکتے ہیں۔