طراحی استراتژی جمع‌آوری داده برای هوش مصنوعی

1. جایگزین کردن بخش‌های \[نام پروژه یا حوزه] و \[سازمان یا تیم] با اطلاعات واقعی پروژه خود.
2. اجرای پرامپت در ابزار هوش مصنوعی موردنظر.
3. بررسی خروجی برای اطمینان از مرتبط بودن، کامل بودن و قابل اجرا بودن.
4. سفارشی‌سازی بخش‌ها مطابق با قابلیت‌های فنی و الزامات قانونی سازمان.
5. استفاده از توضیحات دقیق و مشخص برای دریافت برنامه عملیاتی و کاربردی.
6. تکرار پرامپت با اضافه کردن محدودیت‌های اضافی مانند حجم داده یا الزامات خاص صنعت برای بهبود نتایج.

طراحی دیتاست برای پروژه‌های NLP مانند چت‌بات‌ها و تحلیل احساسات
جمع‌آوری داده برای مدل‌های بینایی ماشین در صنایع تولیدی
آماده‌سازی دیتاست‌های پزشکی با رعایت قوانین حریم خصوصی
تجمیع داده‌های سنسورهای IoT برای نگهداری پیش‌بینی‌کننده
ساخت سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر رفتار کاربران
ایجاد دیتاست صوتی برای تکنولوژی تشخیص گفتار
برنامه‌ریزی جمع‌آوری داده‌های گسترده شبکه‌های اجتماعی برای تحلیل روندها
سازمان‌دهی خطوط پردازش داده برای پروژه‌های چندرسانه‌ای هوش مصنوعی

توضیح دقیق پروژه و حوزه فعالیت برای دریافت استراتژی مرتبط و کاربردی
در نظر گرفتن الزامات قانونی از ابتدا برای جلوگیری از مشکلات حقوقی
تعیین حجم داده مورد نیاز برای دریافت پیشنهادات منابع واقعی
درخواست از هوش مصنوعی برای اولویت‌بندی مراحل جهت بهینه‌سازی منابع
استفاده از سوالات پیگیری برای پر کردن خلاها یا بهبود توصیه‌ها