ಲಾಭಗಳು:
- ಒಂದೇ ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ ವಿಷಯ, ಹುಡುಕಾಟ, ಶಿಫಾರಸು, ಸೇವೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- KVKK/GDPR, ಗ್ರಾಹಕ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ದೈನಂದಿನ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿರುವ ಅನುಸರಣೆ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಆಡಳಿತದಂತೆ ನೈತಿಕತೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಸಾಂಸ್ಥಿಕಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ತಂಡಕ್ಕೆ ನಿಯಮವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
1. ಯಾವುದೇ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಜಿನ್ ನಿಯಂತ್ರಣವಿಲ್ಲದೆ ಎಲ್ಲಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಸೂಚಿಸಲಾದ ಹೊಸ ಮಾರಾಟದ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಅಂಗಡಿ ಮಾಲೀಕರು ನೇರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ತಪ್ಪು ಏನು?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ವೆಚ್ಚ, ಮಾರ್ಜಿನ್ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸದೆ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಜನರ ಮೇಲಿದೆ ಎಂದು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು ✔
- ಬಿ) ಬೆಲೆ ನಿಗದಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಅದರ ಬೆಲೆಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಬೆಲೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಬೆಲೆಯ ಪ್ರಸ್ತಾಪವನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಬೆಲೆಗೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಿಮ ಬೆಲೆಯು ವೆಚ್ಚ, ಮಾರ್ಜಿನ್, ಪ್ರಚಾರ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧೆಯ ನಿಯಮಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಅಂಗಡಿ ಮಾಲೀಕರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಉತ್ಪನ್ನದಂತಿದೆ ಮತ್ತು ಹಾನಿ ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.
2. ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಅಧಿಕಾರಿಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಹೆಸರುಗಳು, ಫೋನ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಳಾಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಆರ್ಡರ್ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಸಿ ಮತ್ತು 'ಈ ಜನರಿಗೆ ಪ್ರಚಾರ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ' ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಈ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮುಖ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಏನು?
- ಎ) ಪ್ರಚಾರದ ಪಠ್ಯವು ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಪ್ರಚಾರ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಸಿ) ಪ್ರಚಾರವನ್ನು ಇ-ಮೇಲ್ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಕಳುಹಿಸಬಹುದು
- D) ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸದೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ KVKK/GDPR ಅನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವುದು ✔
ವಿವರಣೆ: ಹೆಸರು, ದೂರವಾಣಿ, ವಿಳಾಸ ಮತ್ತು ಆದೇಶದ ಮಾಹಿತಿಯು KVKK/GDPR ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿರುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ. ಅದನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳದಿರುವುದು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ, ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸ್ವತಃ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮಾತ್ರ.
3. ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಬರೆಯುವಾಗ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರನ್ನು ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಉಳಿದವುಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡಿ
- ಬಿ) ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿತ ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಕೇಳುವುದು
- ಸಿ) ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ವಿಶೇಷಣಗಳು, ಗುರಿ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು ಟೋನ್ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಮ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ✔
- ಡಿ) ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ನಕಲಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಉತ್ಪನ್ನದ ನೈಜ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ; ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಶೇಷಣಗಳು (ಸ್ಪೆಕ್ಸ್) ಮತ್ತು ಗುರಿ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರನ್ನು ಒದಗಿಸದೆಯೇ ಮುದ್ರಿತ ಪಠ್ಯವು ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಟೆಡ್ ಕ್ಲೈಮ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ನಿಜವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
4. ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ SEO ನಲ್ಲಿ 'ಕೀವರ್ಡ್ ಸ್ಟಫಿಂಗ್' ಏಕೆ ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟ/ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೂಲಕ ದಂಡ ವಿಧಿಸಬಹುದು ✔
- ಬಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉದ್ದವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪುಟವು ನಿಧಾನವಾಗಿ ತೆರೆಯಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ
- ಸಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಪಾವತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಕೀವರ್ಡ್ ಸ್ಟಫಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಅದೇ ಪದದೊಂದಿಗೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿ ತುಂಬುವುದು. ಇದು ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಂದ ದಂಡನೆಗೆ ಒಳಗಾಗುವ ಮೂಲಕ ಗೋಚರತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಮರ್ಥನೀಯ ಎಸ್ಇಒಗೆ ಉದ್ದೇಶ-ಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪಠ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
5. ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಯು ಆದೇಶವನ್ನು 'ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯ' ಎಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಆದೇಶವನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ರದ್ದುಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಖಾತೆಯನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಮುಚ್ಚಿ
- ಬಿ) ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ದೃಢೀಕರಿಸಿ
- ಸಿ) ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಸಂಕೇತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥನೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ ✔
- ಡಿ) ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಯಾವುದೇ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನೀಡದೆ ಮರುಪಾವತಿಯನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಅಪಾಯದ ಅಂಕವು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಾಕ್ಷ್ಯವಲ್ಲ. ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಅಪಾಯವಿದೆ (ಅನ್ಯಾಯವಾಗಿ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದು). ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು (ಆರ್ಡರ್ ರದ್ದತಿ, ಖಾತೆ ಮುಚ್ಚುವಿಕೆ) ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ, ಸಮರ್ಥನೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರಬೇಕು.
6. ಶಿಫಾರಸ್ಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ 'ಸ್ಟಾಕ್ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಜಿನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸದೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಶಿಫಾರಸು' ಏಕೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ?
- ಎ) ಏಕೆಂದರೆ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ
- ಬಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸ್ಟಾಕ್ನಿಂದ ಹೊರಗಿರುವ ಅಥವಾ ಲಾಭದಾಯಕವಲ್ಲದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಲಾಭದಾಯಕತೆಯನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಬಹುದು ✔
- ಸಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ದೊಡ್ಡ ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ
- ಡಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಗ್ರಾಹಕರು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ ಶಾಪಿಂಗ್ ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತಾರೆ
ವಿವರಣೆ: ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್ ವರ್ತನೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೋಡಿದರೆ, ಅದು ಸ್ಟಾಕ್ನಿಂದ ಹೊರಗಿರುವ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ-ಅಂಚು/ಹಾನಿಕಾರಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಲಾಭದಾಯಕತೆ ಎರಡನ್ನೂ ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ದಾಸ್ತಾನು, ಮಾರ್ಜಿನ್ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ನಿಯಮ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಕಟ್ಟಬೇಕು.
7. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಯಾವ ಅಂಶಗಳ ಸೆಟ್ಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ 'ಖರೀದಿ ಬಾಕ್ಸ್' ಅನ್ನು ಗೆಲ್ಲುವುದರ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ?
- ಎ) ಉತ್ಪನ್ನದ ವಿವರಣೆಯ ಉದ್ದ ಮಾತ್ರ
- ಬಿ) ಅಂಗಡಿ ಮಾತ್ರ ಎಷ್ಟು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ತೆರೆದಿದೆ
- ಸಿ) ಉತ್ಪನ್ನ ಚಿತ್ರದ ಫೈಲ್ ಗಾತ್ರ
- ಡಿ) ಬೆಲೆ, ವಿತರಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಮಾರಾಟಗಾರರ ರೇಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನು ✔ ನಂತಹ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅಂಶಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ
ವಿವರಣೆ: ಖರೀದಿ ಬಾಕ್ಸ್ ಎಂದರೆ ಒಂದೇ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವ ಅನೇಕ ಮಾರಾಟಗಾರರಲ್ಲಿ 'ಕಾರ್ಟ್ಗೆ ಸೇರಿಸು' ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಬೆಲೆ, ವಿತರಣಾ ಸಮಯ/ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಮಾರಾಟಗಾರರ ರೇಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಕ್ ಲಭ್ಯತೆಯಂತಹ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅಂಶಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ. ಕೇವಲ ಕಡಿಮೆ ಬೆಲೆ ಮಾತ್ರ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
8. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ತಯಾರಿಸಲಾದ ಉತ್ಪನ್ನ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಪರಿಕರವನ್ನು ತೋರಿಸುವುದು ಏಕೆ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ಏಕೆಂದರೆ ಚಿತ್ರದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಚಿತ್ರಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ರಾಯಲ್ಟಿ-ಮುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತವೆ
- ಸಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕರ ಕಾನೂನು ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ✔
- ಡಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಬಿಡಿಭಾಗಗಳೊಂದಿಗಿನ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಚಿತ್ರವು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ತಕ್ಕಮಟ್ಟಿಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬೇಕು. ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸದ ಐಟಂ ಅನ್ನು ತೋರಿಸುವುದು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿದೆ; ಗ್ರಾಹಕರ ಕಾನೂನಿನ ಪ್ರಕಾರ, ಇದು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ವಾಣಿಜ್ಯ ಅಭ್ಯಾಸವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರಿಟರ್ನ್ಸ್/ದೂರುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರವು ನೈಜ ಉತ್ಪನ್ನದೊಂದಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಬೇಕು.
9. ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ 'ಎರಡು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿವೆ, ಒಂದು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಕಾರಣ' ಎಂದು ಹೇಳುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ವರ್ತನೆ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ನೇರ ಕಾರಣವೆಂದು ಸ್ವೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಕ್ರಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ
- ಬಿ) ಎರಡು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತ್ಯಜಿಸಿ
- ಸಿ) ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವು ಕಾರಣವಲ್ಲ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ✔
- D) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರಣದ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಜವೆಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಒಟ್ಟಿಗೆ ಚಲಿಸುವ ಎರಡು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ; ಇದು ಕಾರಣವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಾಹ್ಯ ಅಂಶ (ಉದಾ. ಪ್ರಚಾರದ ಅವಧಿ) ಎರಡನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿಸಿರಬಹುದು. ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪರೀಕ್ಷೆ (A/B) ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಾರಣವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಸರಿಯಾದ ವರ್ತನೆ.
10. ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ 'ರಿಟರ್ನ್ ಪಾಲಿಸಿ' ಕುರಿತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?
- A) ನವೀಕೃತ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿತ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಹೊರಗಿನ ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು ✔
- ಬಿ) ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗೆ ಅದರ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನದಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು
- ಸಿ) ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ 'ಮರುಪಾವತಿ ಮಾಡಲಾಗದ' ಉತ್ತರವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಎಲ್ಲಾ ರಿಟರ್ನ್ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ಸ್ಮರಣೆಯಿಂದ ನೀತಿಯನ್ನು 'ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು' (ಭ್ರಮೆ). ಅಂಗಡಿಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿತ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಹೊರಗಿರುವ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ (ಹೆಚ್ಚಳುವಿಕೆ) ಮಾನವರಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು ಸರಿಯಾದ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ.
11. ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವಾಗ 'ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬೆಲೆಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು' ಏಕೆ ಮಾಡಬಾರದು?
- ಎ) ಸಾಮಾನ್ಯ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರು ಗಮನಿಸಬಹುದು
- ಬಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ/ಕಾರ್ಟೆಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪರ್ಧೆಯ ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿ ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಭಾರೀ ದಂಡಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ✔
- ಸಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಎಲ್ಲಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ
- D) ಏಕೆಂದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿಯ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದು (ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ/ಕಾರ್ಟೆಲ್) ಸ್ಪರ್ಧೆಯ ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿ ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಭಾರೀ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ದಂಡಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಾಗಿದೆ; ಆದರೆ ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮನ್ವಯವು ಕಾನೂನುಬಾಹಿರವಾಗಿದೆ. ಬೆಲೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಏಕಪಕ್ಷೀಯವಾಗಿ ಮಾಡಬೇಕು.
12. ಉತ್ಪನ್ನದ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಾಗ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ನಿಜ?
- ಎ) ಯಾವುದೇ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಎಲ್ಲಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು
- ಬಿ) ವೇದಿಕೆಯ ಅಕ್ಷರ ಮಿತಿ, ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ನಿಷೇಧಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ನಿಯಮಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ✔
- ಸಿ) ಶೀರ್ಷಿಕೆಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಆಶ್ಚರ್ಯಸೂಚಕ ಅಂಕಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಅನುಮತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬ್ರಾಂಡ್ ಹೆಸರನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಉಚಿತವಾಗಿದೆ
ವಿವರಣೆ: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸ್ಥಳವು ತನ್ನದೇ ಆದ ಅಕ್ಷರ ಮಿತಿ, ನಿಷೇಧಿತ ಪದಗುಚ್ಛಗಳು ಮತ್ತು ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಾಗಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ (ಉದಾ. ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಯಾಪ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕೂಗುವುದು, ಪ್ರಚಾರದ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್). AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಈ ನಿಯಮಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು; ಒಂದು ಪಠ್ಯವು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಸರಿಹೊಂದುವುದಿಲ್ಲ.
13. 'ಕಳೆದ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರ 4.2 ಪ್ರತಿಶತವಾಗಿತ್ತು' ಎಂದು AI ನಿಮಗೆ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೀಡಿದ್ದರೆ, ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ವರದಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಿಗೆ ಹಾಕುವುದು
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಇನ್ನೂ ಕೆಲವು ಬಾರಿ ಕೇಳಿ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ
- ಸಿ) ಸರಾಗವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ಕಾರಣ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಸಂಖ್ಯೆಯು ನಕಲಿಯಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮೂಲದಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ✔
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು (ಭ್ರಮೆ) ಮಾಡಿದೆ. ಪರಿವರ್ತನೆಗಳಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ನಿಂದ ಮಾತ್ರ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (Google Analytics, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್, ಇಕಾಮರ್ಸ್ ಎಂಜಿನ್). ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅದರ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸದೆ ಬಳಸುವುದು ತಪ್ಪು.
14. ಹಸ್ತಾಂತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ-ಬೆಂಬಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವಾಗ 'ನ್ಯಾಯಯುತ ನಿರ್ಧಾರ' ತತ್ವಕ್ಕೆ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಳತೆ ಯಾವುದು?
- ಎ) ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥನೀಯ ಮತ್ತು ಆಕ್ಷೇಪಾರ್ಹವಾಗಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವದ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವುದು ✔
- ಬಿ) ವಿನಾಯಿತಿ ಇಲ್ಲದೆ ಎಲ್ಲಾ ರಿಟರ್ನ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ತಿರಸ್ಕರಿಸಿ
- ಸಿ) ರಿಟರ್ನ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡದಿರುವುದು
- ಡಿ) ಗ್ರಾಹಕನಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರದ ಕಾರಣವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ವಿವರಿಸುವುದಿಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮರುಪಾವತಿ/ನಿರಾಕರಣೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಕೆಲವು ಗ್ರಾಹಕ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ (ಪಕ್ಷಪಾತ) ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಅನನುಕೂಲವಾಗಬಹುದು. ನ್ಯಾಯೋಚಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು, ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿರಬೇಕು, ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವದ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರಬೇಕು. ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
15. ಉತ್ಪನ್ನ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾನರ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಯಾವ ತತ್ವವು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ತಯಾರಾದ ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಪ್ರಕಟಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಬ್ರಾಂಡ್ಗಳ ಲೋಗೋಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಉಚಿತ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು
- ಸಿ) ದೃಶ್ಯವು ನೈಜ ಉತ್ಪನ್ನದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ ಎಂದು ಯೋಚಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ/ಟ್ರೇಡ್ಮಾರ್ಕ್ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಗುರುತಿನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ✔
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಚಿತ್ರಗಳು, ಇತರ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗಳ ಲೋಗೋಗಳು, ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಅಕ್ಷರಗಳು ಅಥವಾ ಅನಧಿಕೃತ ಕೆಲಸದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ, ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಮತ್ತು ಟ್ರೇಡ್ಮಾರ್ಕ್ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಾಗಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಚಿತ್ರವು ನಿಜವಾದ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಗುರುತಿನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಬೇಕು.