সংজ্ঞা
এআই ডেটা সংগ্রহ হল কাঁচা ডেটা সংগ্রহের প্রক্রিয়া - টেক্সট, অডিও, ছবি, ভিডিও, অথবা কাঠামোগত রেকর্ড - যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ, যাচাই এবং পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি নিশ্চিত করে যে মডেলগুলিতে বাস্তব-বিশ্বের সমস্যার প্রতিনিধিত্বমূলক উদাহরণ রয়েছে।
উদ্দেশ্য
উদ্দেশ্য হল এমন ডেটাসেট তৈরি করা যা অ্যালগরিদমগুলিকে কার্যকরভাবে প্যাটার্ন শিখতে সাহায্য করে। নির্ভরযোগ্য ডেটা সংগ্রহ পক্ষপাত হ্রাস করে এবং বিভিন্ন পরিবেশ এবং জনসংখ্যা জুড়ে মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করে।
গুরুত্ব
- সংগৃহীত তথ্যের মান সরাসরি মডেলের ফলাফলকে প্রভাবিত করে।
- দুর্বল সংগ্রহের ফলে পক্ষপাতদুষ্ট বা অব্যবহারযোগ্য মডেল তৈরি হতে পারে।
- বিভিন্ন উৎস সাধারণীকরণযোগ্যতা উন্নত করে এবং অন্যায্যতা হ্রাস করে।
- নীতিগত এবং আইনি মান (যেমন, GDPR, HIPAA) অনুসরণ করতে হবে।
কিভাবে এটা কাজ করে
- প্রকল্পের লক্ষ্যের উপর ভিত্তি করে প্রয়োজনীয় তথ্যের ধরণ নির্ধারণ করুন।
- উৎসগুলি (সেন্সর, API, জরিপ, রেকর্ডিং ইত্যাদি) সনাক্ত করুন।
- যথাযথ সম্মতি এবং গোপনীয়তা সুরক্ষার মাধ্যমে তথ্য সংগ্রহ করুন।
- ট্রেসেবিলিটি এবং প্রসঙ্গের জন্য মেটাডেটা সহ ডেটা সংরক্ষণ করুন।
- পরবর্তী টীকা, পরিষ্কারকরণ, অথবা প্রশিক্ষণের জন্য তথ্য প্রস্তুত করুন।
উদাহরণ (বাস্তব জগৎ)
- ইমেজনেট: কম্পিউটার দৃষ্টি গবেষণার জন্য বৃহৎ আকারের চিত্র ডেটাসেট।
- গুগল স্ট্রিট ভিউ: মানচিত্র এবং ভিজ্যুয়াল এআই-এর জন্য সংগৃহীত ডেটা।
- মজিলা কমন ভয়েস: ASR-এর জন্য বক্তৃতা রেকর্ডিংয়ের উন্মুক্ত ডেটাসেট।
তথ্যসূত্র / আরও পড়া
- ডেটাসেটের জন্য ডেটাশিট — Gebru et al., ACM FAccT।
- এআই সিস্টেমের জন্য ডেটা প্রস্তুতি — এনআইএসটি।
- ISO/IEC TR 20547-5: বিগ ডেটা রেফারেন্স আর্কিটেকচার — ISO।
