শীর্ষ 5 ডেটা লেবেল ভুল যা AI দক্ষতা হ্রাস করছে

3. কর্মশক্তি ব্যবস্থাপনায় ফোকাস করা হচ্ছে না

   মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিভিন্ন ধরণের বড় ডেটা সেটের উপর নির্ভর করে যাতে প্রতিটি দৃশ্যের জন্য উপযুক্ত হয়। যাইহোক, সফল ইমেজ টীকা কর্মীবাহিনী পরিচালনার চ্যালেঞ্জের নিজস্ব সেট নিয়ে আসে।

   একটি প্রধান সমস্যা হল একটি বিশাল জনবল পরিচালনা করা যা ম্যানুয়ালি আকারের অসংগঠিত ডেটা সেটগুলি প্রক্রিয়া করতে পারে। পরবর্তী কর্মশক্তি জুড়ে উচ্চ-মানের মান বজায় রাখা। ডেটা টীকা প্রকল্পের সময় অনেক সমস্যা ক্রপ হতে পারে।

   কিছু:

   • টীকা সরঞ্জাম ব্যবহার করে নতুন লেবেলারদের প্রশিক্ষণের প্রয়োজন
   • কোডবুকে ডকুমেন্টিং নির্দেশাবলী
   • কোডবুক সব দলের সদস্যদের দ্বারা অনুসরণ করা নিশ্চিত করা
   • কর্মপ্রবাহকে সংজ্ঞায়িত করা - কে তাদের ক্ষমতার উপর ভিত্তি করে কী করে তা বরাদ্দ করা
   • ক্রস-চেকিং এবং প্রযুক্তিগত সমস্যা সমাধান
   • ডেটা সেটের গুণমান এবং বৈধতা নিশ্চিত করা
   • লেবেলার দলের মধ্যে মসৃণ সহযোগিতার জন্য প্রদান
   • লেবেলার পক্ষপাত কমানো হচ্ছে

   আপনি এই চ্যালেঞ্জের মধ্য দিয়ে যাত্রা করেন তা নিশ্চিত করতে, আপনার কর্মীবাহিনী পরিচালনার দক্ষতা এবং ক্ষমতা বাড়াতে হবে।

4. সঠিক ডেটা লেবেলিং টুল নির্বাচন না করা

   ডেটা টীকা টুল বাজারের আকার শেষ হয়ে গেছে 1 এ $ 2020 বিলিয়ন, এবং এই সংখ্যা 30 সালের মধ্যে 2027% CAGR-এর বেশি বৃদ্ধি পাবে বলে আশা করা হচ্ছে। ডেটা লেবেলিং টুলের অসাধারণ বৃদ্ধি হল এটি AI এবং মেশিন লার্নিং এর ফলাফলকে রূপান্তরিত করে।

   ব্যবহৃত টুলিং কৌশলগুলি একটি ডেটা সেট থেকে অন্যটিতে পরিবর্তিত হয়। আমরা লক্ষ্য করেছি যে বেশিরভাগ সংস্থাগুলি ইন-হাউস লেবেলিং সরঞ্জামগুলির বিকাশের উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করে গভীর শিক্ষার প্রক্রিয়া শুরু করে। কিন্তু খুব শীঘ্রই, তারা বুঝতে পারে যে টীকাটির প্রয়োজনীয়তা বাড়তে শুরু করলে, তাদের সরঞ্জামগুলি গতি রাখতে পারে না। এছাড়াও, ইন-হাউস টুলস তৈরি করা ব্যয়বহুল, সময়সাপেক্ষ এবং কার্যত অপ্রয়োজনীয়।

   ম্যানুয়াল লেবেলিংয়ের রক্ষণশীল উপায়ে যাওয়া বা কাস্টম লেবেলিং সরঞ্জামগুলি বিকাশে বিনিয়োগ করার পরিবর্তে, তৃতীয় পক্ষের কাছ থেকে ডিভাইস কেনা স্মার্ট। এই পদ্ধতির সাহায্যে, আপনাকে যা করতে হবে তা হল আপনার প্রয়োজন, প্রদত্ত পরিষেবা এবং মাপযোগ্যতার উপর ভিত্তি করে সঠিক টুল নির্বাচন করা।

5. ডেটা নিরাপত্তা নির্দেশিকা মেনে চলছে না

   ডেটা সুরক্ষা সম্মতি শীঘ্রই একটি উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি দেখতে পাবে কারণ আরও সংস্থাগুলি অসংগঠিত ডেটার বড় সেট সংগ্রহ করবে। CCPA, DPA, এবং GDPR হল কিছু আন্তর্জাতিক ডেটা নিরাপত্তা সম্মতি মান যা এন্টারপ্রাইজগুলি দ্বারা ব্যবহৃত হয়।

   নিরাপত্তা সম্মতির জন্য চাপ গ্রহণযোগ্যতা অর্জন করছে কারণ যখন এটি অসংগঠিত ডেটা লেবেল করার ক্ষেত্রে আসে, তখন চিত্রগুলিতে উপস্থিত ব্যক্তিগত ডেটার উদাহরণ রয়েছে৷ বিষয়গুলির গোপনীয়তা রক্ষা করার পাশাপাশি, ডেটা সুরক্ষিত করা নিশ্চিত করাও গুরুত্বপূর্ণ। এন্টারপ্রাইজগুলিকে নিশ্চিত করতে হবে যে নিরাপত্তা ছাড়পত্র ছাড়া শ্রমিকদের এই ডেটা সেটগুলিতে অ্যাক্সেস নেই এবং কোনও রূপে তাদের স্থানান্তর বা হস্তান্তর করা যাবে না।

   নিরাপত্তা সম্মতি একটি কেন্দ্রীয় বেদনা বিন্দু হয়ে ওঠে যখন এটি তৃতীয় পক্ষের প্রদানকারীদের লেবেলিংয়ের কাজগুলিকে আউটসোর্স করার ক্ষেত্রে আসে। ডেটা নিরাপত্তা প্রকল্পের জটিলতা বাড়ায় এবং লেবেলিং পরিষেবা প্রদানকারীদের ব্যবসার নিয়ম মেনে চলতে হবে।

তাহলে, আপনার পরবর্তী বড় এআই প্রকল্প কি সঠিক ডেটা লেবেলিং পরিষেবার জন্য অপেক্ষা করছে?

আমরা বিশ্বাস করি যে কোনও AI প্রকল্পের সাফল্য নির্ভর করে আমরা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমে যে ডেটা সেটগুলি ফিড করি তার উপর। এবং, যদি AI প্রকল্পটি সঠিক ফলাফল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলি নিক্ষেপ করবে বলে আশা করা হয়, তবে ডেটা টীকা এবং লেবেলিং সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ। দ্বারা আপনার ডেটা টীকা কাজ আউটসোর্সিং, আমরা আপনাকে আশ্বস্ত করছি যে আপনি এই চ্যালেঞ্জগুলি দক্ষতার সাথে সমাধান করতে পারেন৷

ধারাবাহিকভাবে উচ্চ-মানের ডেটা সেট বজায় রাখা, ক্লোজড-লুপ ফিডব্যাক প্রদান এবং কার্যকরভাবে কর্মীদের পরিচালনার উপর আমাদের ফোকাস সহ, আপনি উচ্চতর স্তরের নির্ভুলতা নিয়ে আসে এমন সেরা AI প্রকল্পগুলি সরবরাহ করতে সক্ষম হবেন।

[এছাড়াও পড়ুন: ইন-হাউস বা আউটসোর্সড ডেটা টীকা - কোনটি ভাল AI ফলাফল দেয়?]