Skip to main content

ගවේෂණාගාරවල සිට කළමනාකරණ මණ්ඩල කාමර දක්වා: දත්ත සටහන් කිරීම ප්‍රායෝගික ආකෘතියකින් නිෂ්පාදනයට AI විශාල කිරීම කෙසේ සිදුවේද?

හැදින්වීම

පර්යේෂණාගාරයක AI සංකල්පය පිළිබඳ සාක්ෂි ගොඩනැගීම එක් දෙයක් වන අතර එම ආකෘතිය ව් යවසාය නිෂ්පාදනයට යෙදවීම තවත් දෙයකි. බොහෝ සංවිධාන මුල් AI සාර්ථකත්වය සහ නිෂ්පාදන පරිමාණ ප්රතිඵල අතර පරතරයකට මුහුණ දෙයි. මෙම වෙනස බොහෝ විට පරිමාව මත දත්ත විශ්ලේෂණය වේ. ශක්තිමත් විශ්ලේෂණ නල මාර්ග නොමැතිව, ව් යවසායන් බොහෝ විට “POC උගුල” ලෙස හැඳින්වෙන දෙයට වැටීමේ අවදානමක් ඇත - පොරොන්දු වූ මූලාකෘති කිසි විටෙකත් වාණිජ යෙදවීමකට ළඟා නොවේ.

POC වළල්ල

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.

ප්‍රමාණය වැඩි කිරීම සඳහා විශාල ප්‍රමාණයක සටහන් කිරීම අවශ්‍ය වේ

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.

ප්‍රමාණවත් සටහන් කිරීමේ ව්‍යාපාරික වාසි

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.

Uber AI විසඳුම්

Uber AI Solutions විසින් uLabel සහ uTask වැනි උසස් ප්ලැට්ෆෝමවල සහාය ඇතිව රටවල් 72 ක් පුරා සිටින මිලියන 8 කට අධික ඉපැයීම්කරුවන්ගේ Gig ශ් රම බලකාය හරහා පරිමාණයෙන් විවරණය ලබා දෙයි.

තත් ය කාලීන QA, සම්මුති ආකෘතිකරණය සහ ස්වයංක් රීය ගුණාත්මක කාර්ය ප් රවාහයන් සමඟින්, ව් යවසාය AI ව් යාපෘති මූලාකෘතිවලින් ඔබ්බට ගොස් විශ්වාසයෙන් යුතුව නිෂ්පාදනයට ගෙන යන බව Uber සහතික කරයි.

විධායකයින් සඳහා, මෙයින් අදහස් කරන්නේ වේගවත් යෙදවීම, පිරිවැය අඩු කිරීම සහ සැබෑ ලෝක පරිසරයන් තුළ අඛණ්ඩව ක් රියාත්මක වන AI ආකෘති ය.

ඉදිරියට හොඳින් ගොඩනඟා ගමු
AI එක එක්ක


ඔබගේ ව්‍යාපෘතිය ගැන අපට කියන්න. අපි ඔබට පෙන්වන්නෙ
ඔබ එය සාර්ථක කරගන්න අවශ්‍ය දත්ත.

ඉදිරියට හොඳින් ගොඩනඟා ගමු
AI එක එක්ක


ඔබගේ ව්‍යාපෘතිය ගැන අපට කියන්න. අපි ඔබට පෙන්වන්නෙ
ඔබ එය සාර්ථක කරගන්න අවශ්‍ය දත්ත.