- सिग्नल संरेखणराज्यों, कार्यों, दृष्टिकोण और समय को साफ-सुथरा बनाना होगा।
- कार्य कवरेजडेटासेट को सफलता और सार्थक विफलता विविधता दोनों की आवश्यकता है।
- पुनर्प्रयोगयदि आप दीर्घकालिक मूल्य चाहते हैं तो मेटाडेटा, मैनिफ़ेस्ट और सुसंगत स्कीमा मायने रखते हैं।
रोबोट डेटा गुणवत्ता ही डेमो को टिकाऊ शिक्षण बुनियादी ढांचे में बदल देती है
अच्छा डेटा सिर्फ अधिक डेटा नहीं है. यह संरेखित, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य, कार्य-जागरूक है, और रीप्ले, बेंचमार्किंग और रीट्रेनिंग का समर्थन करने के लिए तैयार है।
उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा पुनर्प्रशिक्षण अपशिष्ट को कम करता है, प्रतिगमन आत्मविश्वास में सुधार करता है, और टीमों को हार्डवेयर कार्यक्रमों को स्केल करने के लिए अधिक इच्छुक बनाता है।