විද් යාගාරයක පාලිත පරිසරය තුළ, AI ව් යාපෘති බොහෝ විට ආරම්භක අත්හදා බැලීම් සඳහා ප් රවේශමෙන් සකස් කරන ලද කුඩා දත්ත කට්ටල මත රඳා පවතී. මෙම මාදිලි පොරොන්දු සහිත ප් රති results ල පෙන්විය හැකි නමුත් සැබෑ ලෝකයේ සාමාන් යකරණය කිරීමට අපොහොසත් වේ. හේතුව සරලයි: සීමිත හෝ නොගැලපෙන දත්ත මත පුහුණුව නිෂ්පාදන පරිසරවල විචලනය සඳහා ආකෘති සකස් කළ නොහැක. මහා පරිමාණ, අඛණ්ඩව ලේබල් කරන ලද දත්ත සමුදායන් නොමැතිව, ව් යවසායන් නිරන්තරයෙන් ආකෘති නැවත පුහුණු කිරීම, කාලය, මුදල් සහ විශ්වාසය පරිභෝජනය කිරීම සොයා ගනී.

AI පරිමාණය කිරීම සඳහා ව් යවසාය පරිමාණ විශ්ලේෂණයට කඩ සාප්පු දත්ත කට්ටල වලින් ඔබ්බට ගමන් කිරීම අවශ් ය වේ. පරිගණක දෘෂ්ටිය සඳහා, මෙයින් අදහස් කරන්නේ නිෂ්පාදන, අඩුපාඩු හෝ මාර්ග තත්වයන් පිළිබඳ රූප මිලියන ගණනක් ලේබල් කිරීමයි. රොබෝ විද් යාව හෝ AV පද්ධති සඳහා, එයට පැය දහස් ගණනක් ඇනොටේටඩ් වීඩියෝ හෝ LiDAR ඇතුළත් විය හැකිය. NLP සහ LLM යෙදුම් සඳහා, කිරීම යනු ගෝලීය වෙළඳපොලවල් හරහා ව් යවසාය ගනුදෙනුකරුවන්ගේ සංස්කෘතික හා භාෂාමය විවිධත්වය පිළිබිඹු කරන බහුභාෂා දත්ත සමුදායන් ගොඩනැගීමයි. මෙම මට්ටමේ නිර්වචනය සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා වැඩ ප් රවාහ වාද් ය වෘත්තික වේදිකා, ගෝලීය ශ් රම බලකා ධාරිතාව සහ උදාහරණ මිලියන ගණනක් හරහා ස්ථාවර ප් රතිදානය සහතික කරන ස්වයංක් රීය තත්ත්ව සහතිකයක් අවශ් ය වේ.

ව් යවසායන් පරිමාණය කළ හැකි විවරණයන් සඳහා ආයෝජනය කරන විට, ඔවුන් විවිධ ප් රතිලාභ අගුල් අරින්න. පළමුවෙන්ම, ඔවුන් නැවත පුහුණු චක් ර අඩු කරන්නේ මාදිලි ආරම්භයේ සිටම සැබෑ ලෝක විචල් යතාව ග් රහණය කර ගැනීමට ප් රමාණවත් තරම් පුළුල් දත්ත සමුදායන් මත පුහුණු කර ඇති බැවිනි. දෙවනුව, ඔවුන් භූගෝල විද් යාව හරහා අනුකූලතාව, අනුකූලතාව, සාධාරණත්වය සහ ගෝලීය වෙළඳ නාම කීර්තිය සඳහා තීරණාත්මක බව සහතික කරයි. තෙවනුව, පරිමාණය කළ හැකි විවරණය මඟින් ශ් රම බලකායේ නම් යශීලී ව් යවසායකයින්ගේ අවශ් යතාවය සපයන අතර, සෘතුමය ඉල්ලුම, නියාමන කාලසීමාවන් හෝ මහා පරිමාණ නිෂ්පාදන දියත් කිරීම් සඳහා වේගවත් රැම්ප්-අප් සක් රීය කරයි.