5 টি প্রধান চ্যালেঞ্জ যা ডেটা লেবেলিং দক্ষতা হ্রাস করে

2. আর্থিক ট্র্যাকিং

   AI প্রশিক্ষণের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পর্যায়গুলির মধ্যে একটি হল বাজেট। এটি সংজ্ঞায়িত করে যে আপনি টেক স্ট্যাক, সংস্থান, স্টাফ এবং আরও অনেক কিছুর পরিপ্রেক্ষিতে একটি AI মডিউল তৈরিতে কতটা ব্যয় করতে ইচ্ছুক এবং তারপরে আপনাকে সঠিক RoI গণনা করতে সহায়তা করে। কাছাকাছি 26% সংস্থা অনুপযুক্ত বাজেটের কারণে এআই সিস্টেম বিকাশের উদ্যোগ অর্ধেক ব্যর্থ হয়। অর্থ কোথায় পাম্প করা হচ্ছে সে বিষয়ে স্বচ্ছতা নেই বা কার্যকর মেট্রিক্স নেই যা স্টেকহোল্ডারদের তাদের অর্থ কী অনুবাদ করা হচ্ছে সে সম্পর্কে রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি দেয়।

   ক্ষুদ্র ও মাঝারি উদ্যোগগুলি প্রায়শই প্রতি প্রকল্প বা প্রতি ঘন্টা অর্থপ্রদানের দ্বিধায় এবং এসএমই নিয়োগের ফাঁকে পড়ে টীকা উদ্দেশ্য বনাম মধ্যস্থতাকারীদের একটি পুল নিয়োগ। এই সব বাজেট প্রক্রিয়ার সময় নির্মূল করা যেতে পারে.

3. ডেটা গোপনীয়তা আনুগত্য এবং সম্মতি

   যখন AI-এর ব্যবহারের ক্ষেত্রে সংখ্যা বাড়ছে, ব্যবসাগুলি তরঙ্গে রাইড করতে এবং জীবন ও অভিজ্ঞতাকে উন্নত করে এমন সমাধানগুলি বিকাশ করতে ছুটে চলেছে৷ স্পেকট্রামের অন্য প্রান্তে একটি চ্যালেঞ্জ রয়েছে যা সমস্ত আকারের ব্যবসায়কে মনোযোগ দিতে হবে - ডেটা গোপনীয়তার উদ্বেগ।

   আপনি হয়ত জিডিপিআর, সিসিপিএ, ডিপিএ এবং অন্যান্য নির্দেশিকাগুলির সাথে পরিচিত হতে পারেন তবে বিশ্বজুড়ে দেশগুলির দ্বারা নতুন আইন এবং সম্মতিগুলি তৈরি এবং প্রয়োগ করা হচ্ছে৷ যখন আরও বেশি পরিমাণ ডেটা তৈরি করা হয়, তখন গোপনীয়তা ডেটা টীকাতে গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে কারণ সেন্সর থেকে ডেটা এবং কম্পিউটার ভিশন এমন ডেটা তৈরি করে যাতে মানুষের মুখ থাকে, KYC নথি থেকে গোপনীয় বিবরণ, যানবাহনের নম্বর প্লেট, লাইসেন্স নম্বর এবং আরও অনেক কিছু।

   এটি গোপনীয়তার মানগুলির যথাযথ রক্ষণাবেক্ষণ এবং গোপনীয় ডেটার ন্যায্য ব্যবহারের জন্য সম্মতির প্রয়োজনীয়তাকে ঠেলে দেয়। প্রযুক্তিগতভাবে, এমন ব্যবসার দ্বারা একটি ভালো এবং নিরাপদ পরিবেশ নিশ্চিত করা উচিত যা ডেটার অননুমোদিত অ্যাক্সেস, ডেটা-নিরাপদ ইকোসিস্টেমে অননুমোদিত ডিভাইসের ব্যবহার, ফাইলগুলির অবৈধ ডাউনলোড, ক্লাউড সিস্টেমে স্থানান্তর এবং আরও অনেক কিছু প্রতিরোধ করে। ডেটা গোপনীয়তা নিয়ন্ত্রণকারী আইনগুলি জটিল এবং আইনি পরিণতি এড়াতে প্রতিটি একক প্রয়োজনীয়তা পূরণ করা হয় তা নিশ্চিত করার জন্য যত্ন নেওয়া উচিত।

4. স্মার্ট টুলস এবং সহায়ক টীকা

   দুটি স্বতন্ত্র ধরনের টীকা পদ্ধতির মধ্যে - ম্যানুয়াল এবং স্বয়ংক্রিয়, একটি হাইব্রিড টীকা মডেল ভবিষ্যতের জন্য আদর্শ। এর কারণ হল AI সিস্টেমগুলি নির্বিঘ্নে বিপুল পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়াকরণে ভাল এবং মানুষ ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করতে এবং ফলাফলগুলি অপ্টিমাইজ করতে দুর্দান্ত।

   এআই-সহায়তা সরঞ্জাম এবং টীকা কৌশলগুলি আজ আমরা যে চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হচ্ছি তার দৃঢ় সমাধান কারণ এটি প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত সমস্ত স্টেকহোল্ডারদের জীবনকে সহজ করে তোলে। স্মার্ট টুলগুলি ব্যবসায়িক কাজের অ্যাসাইনমেন্ট, পাইপলাইন ম্যানেজমেন্ট, টীকাকৃত ডেটার মান নিয়ন্ত্রণ এবং আরও সুবিধা প্রদান করতে দেয়। স্মার্ট টুলস ব্যতীত, কর্মীরা এখনও অপ্রচলিত কৌশলগুলিতে কাজ করবে, কাজটি সম্পূর্ণ করতে মানুষের ঘন্টাকে উল্লেখযোগ্যভাবে ঠেলে দেবে।

5. ডেটা গুণমান এবং পরিমাণে ধারাবাহিকতা পরিচালনা করা

   ডেটা মানের মূল্যায়নের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল ডেটাসেটে লেবেলের সংজ্ঞা মূল্যায়ন করা। অপ্রচলিতদের জন্য, আসুন বুঝতে পারি যে দুটি প্রধান ধরণের ডেটাসেট রয়েছে -

   • উদ্দেশ্যমূলক ডেটা - ডেটা যেটি সত্য বা সর্বজনীন তা নির্বিশেষে কে তা দেখুক
   • এবং সাবজেক্টিভ ডেটা - কে অ্যাক্সেস করে তার উপর ভিত্তি করে একাধিক উপলব্ধি থাকতে পারে এমন ডেটা

   এই ক্ষেত্রে, লেবেল একটি লাল আপেল হিসাবে একটি আপেল উদ্দেশ্যমূলক কারণ এটি সর্বজনীন কিন্তু যখন হাতে সূক্ষ্ম ডেটাসেট থাকে তখন জিনিসগুলি জটিল হয়ে যায়। পর্যালোচনায় একজন গ্রাহকের কাছ থেকে একটি মজার প্রতিক্রিয়া বিবেচনা করুন। মন্তব্যটি ব্যঙ্গাত্মক বা প্রশংসার সাথে সেই অনুযায়ী লেবেল দেওয়ার জন্য টীকাকারকে যথেষ্ট স্মার্ট হতে হবে। অনুভূতির বিশ্লেষণ টীকা লেবেল করা হয়েছে তার উপর ভিত্তি করে মডিউল প্রক্রিয়া করবে। সুতরাং, যখন একাধিক চোখ এবং মন জড়িত থাকে, তখন কীভাবে একটি দল ঐকমত্যে পৌঁছায়?

   ব্যবসাগুলি কীভাবে নির্দেশিকা এবং নিয়মগুলি প্রয়োগ করতে পারে যা পার্থক্য দূর করে এবং বিষয়গত ডেটাসেটে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে বস্তুনিষ্ঠতা নিয়ে আসে?

মোড়ক উম্মচন

এটা বেশ অপ্রতিরোধ্য, তাই না, প্রতিদিনের ভিত্তিতে ডেটা বিজ্ঞানী এবং টীকাকাররা যে পরিমাণ চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হন? আমরা এখন পর্যন্ত যে উদ্বেগ নিয়ে আলোচনা করেছি তা চ্যালেঞ্জের একটি অংশ যা ধারাবাহিক থেকে উদ্ভূত হয় তথ্যের প্রাপ্যতা। এই বর্ণালী মধ্যে আরো অনেক আছে.

আশা করি, যদিও, ডেটা টীকাতে প্রসেস এবং সিস্টেমের বিবর্তনের জন্য আমরা এই সমস্ত কিছুকে এগিয়ে নিয়ে যাব। ভাল, সবসময় আউটসোর্সিং আছে (শিপ) বিকল্পগুলি উপলব্ধ, যা আপনাকে আপনার প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে উচ্চ-মানের ডেটা অফার করে।