AI ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਾਂ ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨਾ, ਬਦਲਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਹੀ ਰੱਖਣਾ ਹੈ, ਸਕੇਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵਧਣਾ ਹੈ। ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਓ।
ਏਆਈ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡ ਕਰਨਾ
ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਫਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਰੂਫ ਆਫ ਕੰਸੈਪਟ (ਪੀਓਸੀ) ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਇਸ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਯਤਨਾਂ ਦਾ ਸਿਰਫ 10% ਹੈ। ਬਾਕੀ ਬਚੇ 90% ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਉਣ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਅਮਲ 'ਤੇ ਜ਼ੂਮ ਇਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਪਹਿਲਾਂ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ PoC ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਪੀਓਸੀ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਸਮੇਂ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ, ਅਤੇ ਬਦਲਦੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਪੀਓਸੀ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਡੇਟਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਕਾਪੀ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਪੀਓਸੀ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਜਾਂ ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦੀ ਲਗਜ਼ਰੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਹੱਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੱਲ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਰੱਖਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਲੋਕ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ, FAQs, ਅਤੇ/ਜਾਂ ਸਹਾਇਤਾ ਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ PoC ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਇੱਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ (CI/CD ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ) ਲਈ ਆਪਣੇ ਕੋਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
“ਇਟਿਲਿਟੀ ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਸਾਡੀ ਇਟਿਲਿਟੀ ਡੇਟਾ ਫੈਕਟਰੀ ਅਤੇ ਏਆਈ ਫੈਕਟਰੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਅਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਕੋਣ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਉਪਯੋਗੀ ਕੋਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕੀਏ (ਜੋ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਗਾਹਕ ਹੈ ਅਤੇ ਕੇਸ ਨਿਰਭਰ ਹੈ)," ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਕਿਹਾ।
ਕੀਟ ਖੋਜ ਐਪ - PoC ਤੋਂ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਉਤਪਾਦ ਤੱਕ
"ਸਾਡੀ ਪੈਸਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਐਪ ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਸਬੂਤ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਗ੍ਰੀਨਹਾਊਸ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਈਆਂ ਗਈਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਗੂੰਦ ਦੇ ਜਾਲ 'ਤੇ ਮੱਖੀਆਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਿਣਨ ਦਾ ਤੰਗ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕੋਈ ਤਸਵੀਰ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਜੇਕਰ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਵਾਪਸ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕਾਫ਼ੀ ਕੁਝ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ।
“ਸਾਡੀ ਪੀਓਸੀ-ਵਰਲਡ ਸਧਾਰਨ ਸੀ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡਿਵਾਈਸ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਯੂਜ਼ਰ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਗ੍ਰਾਹਕ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਕਈ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਫਿਰ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਿਵੇਂ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਦਾ ਸਵਾਲ ਉੱਠਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਗਾਹਕ/ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੈੱਟਅੱਪ ਅਤੇ ਡਿਫੌਲਟ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤਾਂ, 20 ਨਵੇਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਰਚਿਤ/ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਨਾ ਹੈ? ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਐਡਮਿਨ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਦੋਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ? 2 ਗਾਹਕਾਂ 'ਤੇ, 20, ਜਾਂ 200?
ਬੇਸ਼ੱਕ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਵਾਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 'ਮੱਖੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਮੇਰੇ ਗਾਹਕ ਦੀ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ? ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਮੁੱਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ? ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ? ਇਹ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦੀ ਹੈ?'. ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਤਕਨੀਕੀ/ਡੇਟਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਅੰਤ-ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਫਰੇਮ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ PoC ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ।
“ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਨੇੜਿਓਂ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਕੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਰਕ। ਕੁਝ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ. ਇਹ ਸਮਝੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰੋਗੇ।
“ਸਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਖੋਜਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਕੀੜਿਆਂ ਲਈ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਰੁਝਾਨ (ਜਿਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਟੀਕਤਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ) ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੀੜੇ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਸੰਕੇਤ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਜੋੜਾ ਰੱਖਣਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ। ਇੱਕ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੋਣ ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ)।
“ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਗ੍ਰਾਹਕ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਟੂਲ ਦੇ ਨਾਲ 'ਬੁਰਾ' ਤਜਰਬਾ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾਵਾਂ ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਉਹ ਸਾਡੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਿਉਂ ਕਰਨਗੇ? ਅਸੀਂ ਇਸ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਆ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਣਾਇਆ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਕੇ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਵਧਾ ਕੇ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਹੈ, "ਕੰਪਨੀ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਕੀ ਹੈ?
“ਸਾਡੇ ਫਲਾਈ-ਕਾਉਂਟਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਕੋਰ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਪਯੋਗੀ ਹੋਣ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾ (ਇੱਕ ਗ੍ਰੀਨਹਾਊਸ ਮਾਹਰ) ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਕੀ ਲੋੜ ਹੈ ਇਸਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਭੈੜੀ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਮੈਨੁਅਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ (ਵੱਡਾ) ਅੰਤਰ ਹੈ. ਤੁਹਾਡੀ ਸਾਖ ਖਰਾਬ ਹੋ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਜੋੜ ਕੇ ਇਸਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕੀਤਾ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਮਤਭੇਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
“ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਏਆਈ ਹੱਲ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਪਰੇਟਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ। AI ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਬਲੀਅਤਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਹਰ AI ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿਖਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਕੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਜਾਂ ਹੋਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿਗੜਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ। ਇੱਕ ਆਪਰੇਟਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮਾਹਰ ਹੱਲ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਹੈ - ਖਾਸ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ।
ਕਲਿਕ ਕਰੋ ਇਥੇ ਆਪਰੇਟਰ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ 'ਤੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਾਲਾ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖਣ ਲਈ।