👀 काफी दिलचस्प…. • मॉडल मूल्यांकन: 50% • डेटा सफाई और व्यवस्था: 40% • सिस्टम एकीकरण: 8% • मॉडल प्रशिक्षण: 2% बात यह नहीं है कि प्रशिक्षण महत्वपूर्ण नहीं है। बात यह है कि अधिकांश लोग डेटा और मूल्यांकन के महत्व को बहुत कम समझते हैं। AI कैमरों, रोबोटिक्स और एज AI सिस्टम बना रहे संस्थापकों के साथ काम करते हुए, हमने यही बात देखी है। टीमें अक्सर किस मॉडल का उपयोग करना है, इस पर सप्ताहों तक बहस करती हैं, जबकि सफलता को परिभाषित करने, लेबल्स में सुधार करने या विफलता के मामलों को समझने में बहुत कम समय बिताती हैं। एक बेहतर मॉडल आपको क्रमिक लाभ दे सकता है। एक बेहतर प्रतिक्रिया चक्र पूरे उत्पाद की दिशा को बदल सकता है। जैसे-जैसे संस्थान मॉडल अधिक पहुँचयोग्य होते जा रहे हैं, वास्तविक प्रतिरोध संभवतः मॉडल स्वयं नहीं, बल्कि डेटा की गुणवत्ता और इसके मूल्यांकन के तरीके के पीछे की अनुशासनशीलता होगी।