AI ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಾಗ, ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ಜನರಿಗೆ ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸುವುದು, ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಇಡುವುದು, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಬೆಳೆಯುವುದು ಮುಂತಾದ ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನೀವು ಎದುರಿಸಬಹುದು. ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.
ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ AI
ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನೊಂದಿಗೆ ಯಶಸ್ವಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರೂಫ್ ಆಫ್ ಕಾನ್ಸೆಪ್ಟ್ (PoC) ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದು ಅದನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದರಿಂದ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಯತ್ನದ 10% ಮಾತ್ರ. ಉಳಿದ 90% ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಮಾಡಲು ನೀವು ಮಾಡಬೇಕಾದ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಮಾಡಲು ನೀವು ಮಾಡಬೇಕಾದ ಕೆಲಸಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು.
ಬಳಸಬಹುದಾದ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಮಾಡಲು, ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವ ತಾಂತ್ರಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೇಲೆ ನೀವು ಜೂಮ್ ಇನ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಲು, ನೀವು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ನೋಡಬೇಕು. ಮೊದಲಿಗೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, PoC ಮತ್ತು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಉತ್ಪನ್ನದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, PoC ಗಳು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಉದ್ದೇಶಿಸಿಲ್ಲ. ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಸಾರ್ವಕಾಲಿಕ, ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಾಂತರದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ PoC ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ, ನಕಲು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕು; ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಇತರ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬೇಕು.
ನಿಮ್ಮ PoC ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯದ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡಲು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಅವರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಐಷಾರಾಮಿ ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ, ಅಥವಾ ನೀವು ಯಾವುದೇ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ನೀವು ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತಿರುವಿರಿ. ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕಾಗಿ, ನೀವು ಆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿಡಲು ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುವ ಜನರು. ಹೀಗಾಗಿ, ಉತ್ಪನ್ನವು ಬಳಸಲು ತರಬೇತಿ, FAQ ಗಳು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಬೆಂಬಲ ಸಾಲುಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, PoC ಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಒಂದು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಕೇವಲ ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೀರಿ. ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ನವೀಕರಣಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ನೀವು ಬಹು ಗ್ರಾಹಕರಿಗಾಗಿ ಹೊರತಂದಾಗ, ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಒಂದು ಮಾರ್ಗ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ (CI/CD ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು).
“ಇಟಿಲಿಟಿಯಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ಯಾವುದೇ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ನಮ್ಮ ಇಟಿಲಿಟಿ ಡೇಟಾ ಫ್ಯಾಕ್ಟರಿ ಮತ್ತು AI ಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಯನ್ನು ನಾವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಇದರರ್ಥ ನಾವು ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದಲೂ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕೋನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ, ಇದರಿಂದ ನಾವು ಉಪಯುಕ್ತ ಕೋನದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು (ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ) ”ಎಂದು ಕಂಪನಿ ಹೇಳಿದೆ.
ಕೀಟ ಪತ್ತೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ - PoC ನಿಂದ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ
“ನಮ್ಮ ಕೀಟ ಪತ್ತೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಪುರಾವೆಯು ಹಸಿರುಮನೆ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು ತೆಗೆದ ಚಿತ್ರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಂಟು ಬಲೆಯ ಮೇಲೆ ನೊಣಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಎಣಿಸುವ ಕಿರಿದಾದ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಅವರು ಚಿತ್ರವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡರೆ ಅಥವಾ ಏನಾದರೂ ತಪ್ಪಾದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಹಿಂತಿರುಗಿ ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ನೇರವಾಗಿ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಸಾಕಷ್ಟು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ತಪಾಸಣೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿತ್ತು.
“ನಮ್ಮ PoC-ಜಗತ್ತು ಸರಳವಾಗಿತ್ತು, ಒಂದೇ ಸಾಧನ, ಒಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರ ಮತ್ತು ಒಬ್ಬನೇ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಲು, ನಾವು ಬಹು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನಂತರ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಗ್ರಾಹಕರು/ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಸೆಟಪ್ ಮತ್ತು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, 20 ಹೊಸ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುವುದು/ಸೆಟಪ್ ಮಾಡುವುದು? ನಿರ್ವಾಹಕ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಆನ್ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಹೇಗೆ ಗೊತ್ತು? 2 ಗ್ರಾಹಕರಲ್ಲಿ, 20, ಅಥವಾ 200?"
ಸಹಜವಾಗಿ, ನೀವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ 'ನೊಣಗಳನ್ನು ಎಣಿಸುವುದು ನನ್ನ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ? ಈ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು? ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಕ್ರಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೇಗೆ? ಈ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?’. ಹಂತ ಒಂದು ನಿಮ್ಮ ಉಲ್ಲೇಖದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ತಾಂತ್ರಿಕ/ಡೇಟಾ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು. ಇದರರ್ಥ ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಾಬೀತಾದ PoC ದೈನಂದಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡುವುದು.
"ನೀವು ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸಬೇಕು, ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿದಿನ ಯಾವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏನು ಮಾಡಲು ಎಷ್ಟು ಸಮಯವನ್ನು ವ್ಯಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮತ್ತು ಯುದ್ಧತಂತ್ರದ ಸಭೆಗಳಿಗೆ ಸೇರಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಹಿಂದೆ. ವ್ಯವಹಾರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ, ನೀವು ಉಪಯುಕ್ತ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ.
“ನಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದ್ದೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆಲವು ಕೀಟಗಳಿಗೆ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವೆಂದು ನಾವು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದ್ದೇವೆ (ಇದಕ್ಕಾಗಿ ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ) ಆದರೆ ಇತರರು ಕೀಟದ ಮೊದಲ ಚಿಹ್ನೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಯೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ ಒಂದೆರಡು ಹೊಂದಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಒಂದು ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಗಳು).
"ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ನಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು ಈ ಹಿಂದೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ತಲುಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ನಿಖರತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ 'ಕೆಟ್ಟ' ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರು ಎಂದು ನಾವು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದ್ದೇವೆ. ಅವರು ನಮ್ಮನ್ನ ಏಕೆ ನಂಬುತ್ತಾರೆ? ನಾವು ಈ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಲೆಯ ಮೇಲೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನದ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರ ಕೆಲಸದ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸಂವಹನದಲ್ಲಿ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸಲು ನಾವು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ”ಎಂದು ಕಂಪನಿಯು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ.
ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲು ಯಾವುದು?
“ನಮ್ಮ ನೊಣ-ಎಣಿಕೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ನಿಖರತೆಯ ಸ್ಕೋರ್ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ಬೇಕಾದುದನ್ನು ನಾವು ಮಾತನಾಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಲು, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ (ಹಸಿರುಮನೆ ತಜ್ಞ) ಶೇಕಡಾವಾರುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅದನ್ನು ಅನುಭವಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಂಬಲು ಕಲಿಯುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕೈಪಿಡಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು (ದೊಡ್ಡ) ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕಂಡುಬಂದಾಗ ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ಕೆಟ್ಟ ವಿಷಯ. ನಿಮ್ಮ ಖ್ಯಾತಿ ಹಾಳಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಮರಳಿ ಪಡೆಯಲು ಅವಕಾಶವಿಲ್ಲ. ಆ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಇದನ್ನು ಎದುರಿಸಿದ್ದೇವೆ.
"ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು AI ಪರಿಹಾರದ ಭಾಗವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಅದನ್ನು ತಜ್ಞರನ್ನು ಬದಲಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ತಜ್ಞರನ್ನು ಆಪರೇಟರ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತೇವೆ. AI ತಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ವೃದ್ಧಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಅಥವಾ ಇತರ ವೇರಿಯಬಲ್ಗಳು ಚಲಿಸಿದಾಗ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು AI ಗೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ತಜ್ಞರು ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿರುತ್ತಾರೆ. ಆಪರೇಟರ್ ಆಗಿ, ತಜ್ಞರು ಪರಿಹಾರದ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅಂಗವಾಗಿದೆ - ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಅನ್ನು ಕಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು.
ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ಇಲ್ಲಿ ಆಪರೇಟರ್-ಕೇಂದ್ರಿತ ವಿಧಾನದ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಗಳೊಂದಿಗೆ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ನೋಡಲು.